你真的了解 Redis 单线程为什么如此之快吗？

一、概述

Redis 的高并发和快简单可以归结为一下几点：

1.Redis 是基于内存的；

2.Redis 是单线程的；

3.Redis 使用多路复用技术。

4.高效的数据结构

但具体怎么做的呢，下面来详细看下每一点的具体实现吧～

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二、基于内存实现

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。

三、合适的线程模型

Redis 快的原因还有一个是因为使用了合适的线程模型：

1、I/O 多路复用模型

Redis 采用网络 IO 多路复用技术来保证在多连接的时候， 系统的高吞吐量。

多路-指的是多个 socket 连接，复用-指的是复用一个线程。多路复用主要有三种技术：select，poll，epoll。epoll 是最新的也是目前最好的多路复用技术。

• I/O ：网络 I/O

• 多路：多个 TCP 连接

• 复用：共用一个线程或进程

生产环境中的使用，通常是多个客户端连接 Redis，然后各自发送命令至 Redis 服务器，最后服务端处理这些请求返回结果。

应对大量的请求，Redis 中使用 I/O 多路复用程序同时监听多个套接字，并将这些事件推送到一个队列里，然后逐个被执行。最终将结果返回给客户端。

2、单线程模型，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、为什么 Redis 是单线程的

<1>.官方答案

因为 Redis 是基于内存的操作，CPU 不是 Redis 的瓶颈，Redis 的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且 CPU 不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。

<2>.性能指标

关于 Redis 的性能，官方网站也有，普通笔记本轻松处理每秒几十万的请求。

<3>.详细原因

1）不需要各种锁的性能消耗

Redis 的数据结构并不全是简单的 Key-Value，还有 list，hash 等复杂的结构，这些结构有可能会进行很细粒度的操作，比如在很长的列表后面添加一个元素，在 hash 当中添加或者删除

一个对象。这些操作可能就需要加非常多的锁，导致的结果是同步开销大大增加。

总之，在单线程的情况下，就不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗。

2）单线程多进程集群方案

单线程的威力实际上非常强大，每核心效率也非常高，多线程自然是可以比单线程有更高的性能上限，但是在今天的计算环境中，即使是单机多线程的上限也往往不能满足需要了，需要进一步摸索的是多服务器集群化的方案，这些方案中多线程的技术照样是用不上的。

所以单线程、多进程的集群不失为一个时髦的解决方案。

3）CPU 消耗

采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU。

但是如果 CPU 成为 Redis 瓶颈，或者不想让服务器其他 CUP 核闲置，那怎么办？

可以考虑多起几个 Redis 进程，Redis 是 key-value 数据库，不是关系数据库，数据之间没有约束。只要客户端分清哪些 key 放在哪个 Redis 进程上就可以了。

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四、高效的数据结构

Redis 中有多种数据类型，每种数据类型的底层都由一种或多种数据结构来支持。正是因为有了这些数据结构，Redis 在存储与读取上的速度才不受阻碍。这些数据结构有什么特别的地方，各位看官接着往下看：

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：

（1）字符串长度处理

这个图是字符串在 C 语言中的存储方式，想要获取 「Redis」的长度，需要从头开始遍历，直到遇到 '\0' 为止。

Redis 中怎么操作呢？用一个 len 字段记录当前字符串的长度。想要获取长度只需要获取 len 字段即可。你看，差距不言自明。前者遍历的时间复杂度为 O(n)，Redis 中 O(1) 就能拿到，速度明显提升。

（2）内存重新分配

C 语言中涉及到修改字符串的时候会重新分配内存。修改地越频繁，内存分配也就越频繁。而内存分配是会消耗性能的，那么性能下降在所难免。

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。

具体分配规则是这样的：SDS 修改后，len 长度小于 1M，那么将会额外分配与 len 相同长度的未使用空间。如果修改后长度大于 1M，那么将分配 1M 的使用空间。

• 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

列表 List 更多是被当作队列或栈来使用的。队列和栈的特性一个先进先出，一个先进后出。双端链表很好的支持了这些特性。

（1）前后节点

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

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。

于是，压缩列表上场了！

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。

4、字典

Redis 作为 K-V 型数据库，所有的键值都是用字典来存储的。

日常学习中使用的字典你应该不会陌生，想查找某个词通过某个字就可以直接定位到，速度非常快。这里所说的字典原理上是一样的，通过某个 key 可以直接获取到对应的 value。

字典又称为哈希表，这点没什么可说的。哈希表的特性大家都很清楚，能够在 O(1) 时间复杂度内取出和插入关联的值。

5、跳跃表

作为 Redis 中特有的数据结构-跳跃表，其在链表的基础上增加了多级索引来提升查找效率。

这是跳跃表的简单原理图，每一层都有一条有序的链表，最底层的链表包含了所有的元素。这样跳跃表就可以支持在 O(logN) 的时间复杂度里查找到对应的节点。

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。

6、合理的数据编码

对于每一种数据类型来说，底层的支持可能是多种数据结构，什么时候使用哪种数据结构，这就涉及到了编码转化的问题。

那我们就来看看，不同的数据类型是如何进行编码转化的：

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。

四、Redis 高并发快总结

1. 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。

2. 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和竞争，减少了耗时。

3.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。

4.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。