Redis为什么快？蕞全面试回答，带解析-Toy模板网

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面试原题：Redis为什么这么快？（网易一面 · 2023）题目来自牛客网

参考答案后面有详细答案解析，帮助更快记忆~

参考答案共496字符，阅读约需1分2秒；全文共4867字符，阅读约需6分钟

这个问题实际上考察的是对于Redis的架构了解多少，我们可以从多个角度来进行回答。

参考答案

Redis之所以快速，主要归因于其设计和实现中采用了多种优化策略和特性。

内存存储： Redis将数据存储在内存中，这使得数据的读写速度非常快。相比传统数据库系统，它不需要频繁的磁盘I/O操作。
数据结构的选择： Redis支持多种高效的数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。这些数据结构能够以O(1)的时间复杂度执行各种操作，如插入、删除、查找等。
单线程模型： Redis使用单线程的事件循环模型来处理客户端请求（不能说Redis是单线程的，Redis单线程都是指读写模块，网络模块等其他模块是有多线程的），避免了多线程之间的竞争和锁开销。这种模型对于处理少量并发请求非常高效，因为它避免了线程切换带来的开销。
非阻塞IO： Redis使用非阻塞IO来处理客户端请求，充分利用了现代操作系统提供的异步IO功能，从而提高了系统的并发处理能力。
持久化选项： Redis支持多种持久化方式，如RDB快照和AOF日志。这些机制可以根据需求进行配置，以实现数据的持久化保存，同时不影响读写性能。
网络模型： Redis使用事件驱动的网络模型，通过复用网络连接和事件通知，减少了网络开销，提高了处理客户端请求的效率。
优化的操作： Redis内部对常用操作进行了优化，如哈希冲突处理、内存分配策略等，从而降低了操作的时间复杂度。
轻量级设计： Redis本身是一个轻量级的键值存储系统，不像一些传统数据库那样需要处理复杂的查询语言和事务，这也减少了系统的复杂性和开销。

实际上，你还可以通过预分配内存、无锁数据结构、批量操作等其他角度来回答。因为Redis的设计目标之一是快速的响应时间，所以其中的很多细节都能够体现出Redis速度快的原因。

答案解析

内存存储

为什么选择内存存储

Redis是一个基于内存存储的高性能键值存储系统。它的数据存储方式主要有两个特点：数据存储在内存中，并且支持持久化到磁盘。相比传统的磁盘存储方式，内存存储带来了显著的性能提升，因为内存访问速度远远快于磁盘访问速度。这意味着Redis可以实现非常低延迟的数据访问和操作，适用于需要高速读写的应用场景。

Redis的内存持久化

尽管Redis的数据存储在内存中，但为了保证数据的持久性，Redis提供了两种持久化方式：RDB快照和AOF日志。RDB快照是将数据库在某个时间点的状态保存到磁盘上，而AOF（Append-Only File）日志则记录了每次写操作，可以用于在重启时恢复数据。这些持久化机制允许用户在数据丢失或服务器崩溃时恢复数据。

Redis内存管理

Redis对内存的管理非常灵活。它通过一些内存管理策略，如惰性删除、过期键的自动删除等，来控制内存的使用。如果内存使用超出限制，可以通过设置适当的内存策略和淘汰策略来保证系统的稳定运行。

Redis的内存优化

Redis内部对数据结构进行了内存优化，如使用压缩算法来存储较短的字符串，减少内存占用。此外，Redis还支持虚拟内存技术*，允许将部分数据存储在磁盘上，从而扩展内存容量。

* 虚拟内存特别说明：仅2.6及之后版本支持

数据结构的选择

Redis是一种流行的内存数据库，支持多种数据结构，用于不同的用途。下面我将介绍Redis的5个基础数据结构和3个特殊数据结构：

基础数据结构：

String（字符串）：这是最基本的数据结构，用于存储文本或二进制数据。它可以存储任何类型的数据，比如字符串、整数、浮点数等。常用于缓存、计数器等场景。
List（列表）：列表是一个有序的字符串集合，可以在列表的头部或尾部添加、删除元素。它支持双向的插入和删除操作，可以用于实现队列、栈等数据结构。
Set（集合）：集合是一个无序的、不重复的字符串集合。可以进行交集、并集、差集等集合操作，适用于需要快速判断某个元素是否存在的场景。
Hash（哈希）：哈希存储了字段与值的映射关系，类似于一个关联数组。适用于存储对象的属性或者键值对。
Sorted Set（有序集合）：有序集合是一种在集合的基础上，为每个元素关联一个分数，然后根据分数对元素进行排序。适用于排行榜、范围查找等场景。

特殊数据结构：

HyperLogLog： HyperLogLog用于近似地计算一个集合中不重复元素的数量。它的内存占用非常小，适用于需要高效计数的场景，比如统计网站的UV（Unique Visitors）。
Bitmaps：位图是一种特殊的数据结构，每个位代表一个状态。它可以用于存储某种状态的标记，比如用户的签到记录、在线状态等。
GeoSpatial（地理空间）： Redis支持对地理位置信息的存储和查询，可以用来存储地理位置坐标，然后进行附近位置搜索等。

详细的类型相关知识我们之前已经介绍过，这里不再赘述，戳下面卡片查看：

Redis的8种数据结构和应用场景介绍https://blog.csdn.net/qq_20051535/article/details/132389361

单线程模型

Redis的单线程模型是指在处理客户端请求和执行命令时，Redis服务器主要使用单个线程来进行操作。虽然这听起来似乎会限制其并发处理能力，但实际上，这个单线程模型经过了精心设计和优化，使得Redis在许多情况下都能够达到出色的性能。

以下是Redis单线程模型的一些关键特点和优势：

避免竞争和锁开销： 多线程并发处理往往需要考虑锁、同步和竞争问题，这些会增加开发和维护的复杂性。Redis的单线程模型避免了这些问题，简化了系统的设计和实现。
事件循环机制： Redis使用事件驱动的事件循环机制，通过轮询和处理不同类型的事件，实现高效的客户端请求处理。这种机制允许Redis快速地在不同事件之间切换，从而高效地处理大量并发请求。
简化内存管理： 单线程模型简化了内存管理，因为不涉及多线程的共享内存问题。这也降低了内存分配和释放的开销。
避免上下文切换： 多线程模型中，线程的上下文切换会带来一定的开销。Redis的单线程模型避免了大部分上下文切换的问题，从而提高了处理效率。

需要注意的是，尽管Redis主要使用单线程处理请求，但在某些情况下，Redis仍然会使用多线程来处理一些阻塞IO操作，如客户端连接和持久化操作。这种设计使得Redis能够充分利用现代操作系统的异步IO功能。

非阻塞式IO

Redis使用非阻塞IO（IO多路复用）来处理大量的并发客户端连接。非阻塞IO的意思是，Redis在读写数据时不会等待IO操作完成，而是立即切换到其他任务上，从而提高了效率和吞吐量。

Redis内部实现了一个简单的事件驱动框架，基于Linux的epoll机制，将socket的可读、可写、关闭、连接等事件转化为回调函数，然后利用epoll的多路复用特性，只处理发生了事件的socket，避免了无效的轮询。

建议大家顺便了解下 select、epoll、epoll 区别，如果你回答到这里大概率会被追问他们的区别！

持久化选项

Redis是一个高性能的内存数据库，它提供了两种不同的持久化选项来将数据存储到硬盘中，以防止数据丢失或者方便数据恢复。

RDB

RDB（Redis Database）：RDB持久化可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照（point-in-time snapshot）。RDB持久化可以将某一时刻的所有数据都写入硬盘里面，保存的是数据本身。RDB文件非常紧凑，适合用于灾难恢复，也可以最大化Redis的性能，而且恢复大数据集时的速度比AOF的恢复速度要快。但是RDB持久化也有一些缺点，比如宕机时可能会丢失最近一次快照之后的数据，以及每次执行快照时都要fork一个子进程，可能会造成系统资源的消耗和服务的停顿。RDB持久化可以通过配置文件中的save参数来设置触发条件，也可以通过客户端发送BGSAVE或SAVE命令来手动执行。

AOF

AOF（Append Only File）：AOF持久化会在执行命令时，将被执行的写命令复制到硬盘里面，保存的是数据的变更记录。AOF文件中的命令全部以Redis协议的格式来保存，新命令会被追加到文件末尾。AOF持久化可以充分保证数据的安全性，正确配置后一般最多只会丢失一秒钟的数据，而且AOF文件是一个只追加文件，可以有效地避免文件损坏的风险。但是AOF持久化也有一些缺点，比如AOF文件通常会比RDB文件大很多，而且重启Redis时可能会花费更长的时间来载入和重放AOF文件中的命令。为了解决AOF文件不断增大的问题，Redis提供了一个BGREWRITEAOF命令来重写AOF文件，移除冗余的命令，并生成一个新的AOF文件。AOF持久化可以通过配置文件中的appendonly参数来开启或关闭，也可以通过appendfsync参数来设置同步策略。

网络模型

这里强烈推荐下腾讯技术博客的一篇文章《Redis 多线程网络模型全面揭秘》，讲解的超级详细而且有很多配图容易理解

Redis 多线程网络模型全面揭秘https://zhuanlan.zhihu.com/p/356059845

优化操作

Redis为了保证Redis的运行效率和稳定性，我们需要对其进行一些优化操作

哈希冲突处理

Redis使用哈希表来存储键值对，当不同的键被分配到同一个哈希表数组的位置时，就会发生哈希冲突。为了解决这个问题，Redis采用了链地址法，即每个哈希表节点都有一个next指针，将冲突的键值对节点用单链表连接起来。当需要查找或删除一个键时，只需遍历链表即可。另外，为了避免哈希表过大或过小，Redis还提供了rehash机制，可以根据负载因子动态地调整哈希表的大小。

内存分配策略

Redis将所有的数据都保存在内存中，因此内存的管理和使用是非常重要的。Redis有自己的内存分配器（jemalloc），可以根据不同大小的数据使用不同的内部编码来节省空间和提高效率。例如，字符串类型有三种内部编码：int（整数编码）、raw（优化内存分配的字符串编码）和embstr（动态字符串编码）。当数据被删除或修改时，可能会产生内存碎片，这会影响内存的利用率和性能。为了解决这个问题，Redis提供了lazy free机制，即将删除或修改的数据放到后台线程中异步地释放，以减少主线程的阻塞。

内存淘汰策略

当Redis的可用内存不足时，需要采取一些措施来释放空间，以便接受新的数据。Redis提供了8种内存淘汰策略，可以根据不同的场景选择合适的策略。这些策略包括：noeviction（不淘汰任何数据，直接返回错误）、allkeys-lru（按最近最少使用原则淘汰任意键）、volatile-lru（按最近最少使用原则淘汰设置了过期时间的键）、allkeys-random（随机淘汰任意键）、volatile-random（随机淘汰设置了过期时间的键）、volatile-ttl（按过期时间淘汰设置了过期时间的键）、volatile-lfu（按最不经常使用原则淘汰设置了过期时间的键）和allkeys-lfu（按最不经常使用原则淘汰任意键）。

轻量级设计

Redis的设计初衷是为了实现高性能的数据存储和访问，特别是在读取方面。为了追求最大的性能，Redis将大部分数据存储在内存中，因为内存访问速度远高于磁盘访问速度。为了保持高性能，避免过多的复杂性是必要的。目标是追求高性能、简单性和可预测性。通过避免复杂性和冗余功能，Redis能够在许多应用场景中提供快速、稳定的数据存储和访问服务。

所以它的很多地方都能够体现出为了提高处理速度和效率的操作。

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