【Redis系列】- Redis 为什么这么快?

 

 1. 背景

　　Redis现在广泛应用于大中型互联网项目中，最重要的场景就是作为分布式缓存，来应对大流量高并发的冲击，那么为什么Redis有如此高的性能，这篇文章就来分析一下Redis高性能实现原理。

 2. Redis高性能能分析

　　2.1 存储模式：基于内存存储实现

　　　　我们都知道内存读写是比在磁盘快很多的，Redis 基于内存存储实现的数据库， 相对于数据存在磁盘的 MySQL 数据库，省去磁盘 I/O 的消耗。

　　 2.2 数据结构：高效的数据结构

　　　　每种软件都会选择适合自己的数据结构，比如Mysql选择了 B+树的数据结构，可以方便进行范围查找以及查询时候的算法稳定性。那么Redis也设计了适合自己的数据结构，包含如下图：

　　　　

 　　　　Redis提出多种数据结构各有特点，用于不同的业务场景。

            2.2.1 简单动态字符串(SDS)

 　　     

 

 　　　　字符串长度处理: Redis 获取字符串长度，时间复杂度为 O(1)，而 在C 语言中需要从头开始遍历，复杂度为 O(n)。

 　　　　空间预分配: 字符串修改越频繁的话，内存分配越频繁，就会消耗性能，而 SDS 修改和空间扩充，会额外分配未使用的空间，减少性能损耗。

　　　　惰性空间释放: SDS缩短时，不是回收多余的内存空间，而是在free属性中记录下多余的空间，后续有变更直接使用 free 中记录的空间，可以减少分配操作。

　　　　二进制安全:     Redis可以存储一些二进制数据，在C语言中字符串遇到'\0'会结束，而 SDS 中标志字符串结束的是len属性。

 代码结构：

struct sdshdr { //SDS简单动态字符串
    int len;    //记录buf中已使用的空间
    int free;   // buf中空闲空间长度
    char buf[]; //存储的实际内容
}

 　　2.2.2 字典

          Redis 作为 Key-Value 型内存数据库，所有的键值就是用字典来存储。字典就是哈希表，比如 HashMap，Go map。通过 key 就可以直接获取到对应的 value。而哈希表的特性，在 O(1)时间复杂度就可以获得对应的值。

      2.2.3 跳跃表(SkipList)
       跳跃表是Redis特有的数据结构，它其实就是在链表的基础上，增加多级索引，以提高查找效率。跳跃表的简单原理图如下:

 　　

　　  跳跃表特点：

• 跳跃表是 Redis 特有的数据结构，就是在链表的基础上，增加多级索引提升查找效率。

• 跳跃表支持平均 O(logN),最坏 O(N)复杂度的节点查找，还可以通过顺序性操作批量处理节点。

        有关跳跃表可以看我之前写的文章：https://www.cnblogs.com/songgj/p/9124929.html

 

      2.2.4 压缩列表ziplist
　　压缩列表ziplist是列表和字典的的底层实现之一。它是由一系列特殊编码的内存块构成的列表， 一个ziplist可以包含多个entry， 每个entry可以保存一个长度受限的字符数组或者整数，如下：

 　

     各个属性含义：

• zlbytes ：记录整个压缩列表占用的内存字节数。
• zltail: 尾节点至起始节点的偏移量。
• zllen : 记录整个压缩列表包含的节点数量。
• entryX: 压缩列表包含的各个节点。
• zlend : 特殊值0xFF(十进制255)，用于标记压缩列表末端。

     由于内存是连续分配的，所以遍历以来速度很快。