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基于内存实现

这点在一开始就提到过了，这里再简单说说。

Redis 是基于内存的数据库，那不可避免的就要与磁盘数据库做对比。对于磁盘数据库来说，是需要将数据读取到内存里的，这个过程会受到磁盘 I/O 的限制。

而对于内存数据库来说，本身数据就存在于内存里，也就没有了这方面的开销。



高效的数据结构





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1、简单动态字符串

这个名词可能你不熟悉，换成 SDS 肯定就知道了。这是用来处理字符串的。了解 C 语言的都知道，它是有处理字符串方法的。而 Redis 就是 C 语言实现的，那为什么还要重复造轮子？我们从以下几点来看：





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而 Redis 中会涉及到字符串频繁的修改操作，这种内存分配方式显然就不适合了。于是 SDS 实现了两种优化策略：

• 空间预分配

对 SDS 修改及空间扩充时，除了分配所必须的空间外，还会额外分配未使用的空间。



• 惰性空间释放

当然，有空间分配对应的就有空间释放。

SDS 缩短时，并不会回收多余的内存空间，而是使用 free 字段将多出来的空间记录下来。如果后续有变更操作，直接使用 free 中记录的空间，减少了内存的分配。

（3）二进制安全

你已经知道了 Redis 可以存储各种数据类型，那么二进制数据肯定也不例外。但二进制数据并不是规则的字符串格式，可能会包含一些特殊的字符，比如 '\0' 等。

前面我们提到过，C 中字符串遇到 '\0' 会结束，那 '\0' 之后的数据就读取不上了。但在 SDS 中，是根据 len 长度来判断字符串结束的。

看，二进制安全的问题就解决了。



2、双端链表





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- 双端链表 -

（1）前后节点





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链表里每个节点都带有两个指针，prev 指向前节点，next 指向后节点。这样在时间复杂度为 O(1) 内就能获取到前后节点。

（2）头尾节点





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你可能注意到了，头节点里有 head 和 tail 两个参数，分别指向头节点和尾节点。这样的设计能够对双端节点的处理时间复杂度降至 O(1) ，对于队列和栈来说再适合不过。同时链表迭代时从两端都可以进行。



（3）链表长度

头节点里同时还有一个参数 len，和上边提到的 SDS 里类似，这里是用来记录链表长度的。因此获取链表长度时不用再遍历整个链表，直接拿到 len 值就可以了，这个时间复杂度是 O(1)。

你看，这些特性都降低了 List 使用时的时间开销。

3、压缩列表

双端链表我们已经熟悉了。不知道你有没有注意到一个问题：如果在一个链表节点中存储一个小数据，比如一个字节。那么对应的就要保存头节点，前后指针等额外的数据。

这样就浪费了空间，同时由于反复申请与释放也容易导致内存碎片化。这样内存的使用效率就太低了。





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它是经过特殊编码，专门为了提升内存使用效率设计的。所有的操作都是通过指针与解码出来的偏移量进行的。

并且压缩列表的内存是连续分配的，遍历的速度很快。



5、跳跃表





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下面这张是跳表真实的存储结构，和其它数据结构一样，都在头节点里记录了相应的信息，减少了一些不必要的系统开销。





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String：存储数字的话，采用int类型的编码，如果是非数字的话，采用 raw 编码；

List：字符串长度及元素个数小于一定范围使用 ziplist 编码，任意条件不满足，则转化为 linkedlist 编码；

Hash：hash 对象保存的键值对内的键和值字符串长度小于一定值及键值对；

Set：保存元素为整数及元素个数小于一定范围使用 intset 编码，任意条件不满足，则使用 hashtable 编码；

Zset：zset 对象中保存的元素个数小于及成员长度小于一定值使用 ziplist 编码，任意条件不满足，则使用 skiplist 编码。



合适的线程模型





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• I/O ：网络 I/O

• 多路：多个 TCP 连接

• 复用：共用一个线程或进程





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2、避免上下文切换

你一定听说过，Redis 是单线程的。那么单线程的 Redis 为什么会快呢？

因为多线程在执行过程中需要进行 CPU 的上下文切换，这个操作比较耗时。Redis 又是基于内存实现的，对于内存来说，没有上下文切换效率就是最高的。多次读写都在一个CPU 上，对于内存来说就是最佳方案。

3、单线程模型

顺便提一下，为什么 Redis 是单线程的。

Redis 中使用了 Reactor 单线程模型，你可能对它并不熟悉。没关系，只需要大概了解一下即可。





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这张图里，接收到用户的请求后，全部推送到一个队列里，然后交给文件事件分派器，而它是单线程的工作方式。Redis 又是基于它工作的，所以说 Redis 是单线程的。



总结

基于内存实现

• 数据都存储在内存里，减少了一些不必要的 I/O 操作，操作速率很快。

高效的数据结构

• 底层多种数据结构支持不同的数据类型，支持 Redis 存储不同的数据；

• 不同数据结构的设计，使得数据存储时间复杂度降到最低。

   合理的数据编码

• 根据字符串的长度及元素的个数适配不同的编码格式。

合适的线程模型

• I/O 多路复用模型同时监听客户端连接；

• 单线程在执行过程中不需要进行上下文切换，减少了耗时。



几句唠叨



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