Redis 为什么这么快？

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Feb 10, 2025
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Feb 10, 2025 01:23 PM
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Feb 10, 2025 02:33 PM
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Redis 作为一款高性能的内存数据库，以其卓越的速度和低延迟著称。那么，Redis 为什么这么快？本文将从多个维度深入剖析 Redis 的高性能原因。

1、纯内存存储

Redis 的所有读写操作都是在内存中完成的，相比传统基于磁盘的数据库（如 MySQL），内存的读写速度要快几个数量级。由于数据直接从内存读取，避免了磁盘 I/O 的瓶颈，从而实现了微秒级别的响应时间。

2、单线程架构 + I/O 多路复用

Redis 的单线程模型，指的是它的它的 主线程 处理所有的 客户端请求，包括读写操作、键值存取、数据结构操作等。这种模型有两个优点：
  • 不需要用锁来防止数据竞争；
  • 避免了线程切换带来的 CPU 消耗；
但同时，也有三个缺点：
  • 无法利用多核 CPU，即使你的 CPU 有 8 个核，单线程 Redis 只能用到其中 一个核心，这可能会成为性能瓶颈。
  • CPU 密集型的任务，如 KEYS、FLUSHALL、SORT 这些可能会大量数据的操作，会阻塞 Redis 的主线程，导致其他请求被延迟处理。
  • 性能依赖网络 I/O，如果单个实例的网络吞吐量不足，可能会成为瓶颈。
为了解决单线程带来的性能瓶颈问题，Redis 采用了 I/O 多路复用（多个 socket 共同使用一个线程），同时监听多个 socket 连接，将 epoll 中的各种事件分派到不同的事件处理器中执行，避免了在 I/O 上浪费时间。
Redis 6.0 及以后 引入了 多线程 I/O 处理，但仍然保持单线程执行命令。这个优化减少了 网络 I/O 的瓶颈，提升了高并发场景下的吞吐量。

3、高效的数据结构

Redis 的数据结构为了在性能和内存之间取得平衡，有的数据类型底层使用了不止一种数据结构：
  • String（字符串）
    • 使用 SDS 来管理字符串，支持动态扩容。
    • strlen() 操作的事件复杂度为 O(1)。
    • 对于短字符串（小于 39 字节），采用 embstr 结构，将 SDS 直接存储在 Redis 对象结构体中，减少内存碎片，提高访问效率。
    • 对于长字符串（大于等于 39 字节）。采用 raw 结构，SDS 存储在堆上，提高扩展性。
  • List（列表）
    • 小列表：使用 ZipList（压缩列表），减少内存开销。
    • 大列表：使用 QuickList，多个 ziplist 组成 双向链表，既节省内存，又保证了 O(1) 级别的插入和删除效率。
  • Hash（哈希）
    • 小哈希（字段数量 ≤ 512 个 且 总长度 ≤ 64 KB）采用 ZipList（压缩列表），采用连续内存存储，查询效率为 O(N)。
    • 大哈希采用 HashTable（字典），通过 链地址法（拉链法） 解决哈希冲突，查询效率为 O(1)。
  • Set（集合）
    • 小集合（元素全是整数，且数量较少 ≤ 512 个）：使用 IntSet（整数集合）数据结构，采用 连续数组存储，提高访问速度，并自动扩容，查询复杂度为 O(log N)（二分查找）。
    • 大集合：采用 HashTable（字典） 存储，查询、插入 O(1)，但占用更多内存。
  • Zset（有序集合）
    • 小数据量（元素 ≤ 128 个，且总长度 ≤ 64 KB）：使用 ZipList（压缩列表）数据结构，顺序存储，节省内存，但复杂度查询较慢，为 O(N) 。
    • 大数据量：使用 SkipList（跳表）+ HashTable，跳表（SkipList）实现 O(log N) 排序查询，HashTable 用于 O(1) 查找分值。

4、高效的序列化协议（RESP）

Redis 使用 RESP（Redis Serialization Protocol） 进行数据通信，该协议具有以下特点：
  • 简单易解析（基于文本，但比 JSON/ XML 更高效）。
  • 高效（低解析开销，可直接用 read / write 解析）。
    • 直接按 前缀字符（+、、:、$、）判断数据类型，无需复杂解析逻辑。
    • 服务器可以用 一次 read() 读取完整命令，减少系统调用次数，提高性能。
  • 支持多种数据类型（字符串、整数、数组、错误等）。
  • 支持流水线（Pipelining）（减少网络延迟，提高吞吐量）。

5、高效的网络模型

Redis 使用 基于事件驱动的网络模型，结合 epoll 进行高效的 I/O 处理。同时，Redis 支持 Pipeline 机制，允许客户端批量发送命令，从而减少网络往返（RTT）时间。

总结

Redis 为了“快”，在多方面做了优化，正是这些核心优化，使得 Redis 能够在高并发环境下提供卓越的性能，成为缓存、消息队列、排行榜等场景的首选方案。

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