前言

相信大家在面试过程中，都被面试官问到过这样一个问题，缓存中间件大名鼎鼎的 redis 速度为什么这么快呢？

针对于面试过程中的痛点问题，笔者昨晚熬夜收集资料，并且通过走访大量使用者，整理出如下的结论。我敢保证，你看了这篇文章，再问你这个问题，保准把面试官虐哭。

分析原因

这里就不卖关子了，先说结论，我们再对原因进行抽丝剥茧。

redis快的原因

1. 纯内存操作（最主要条件）
2. 合适的线程模型
3. 优秀的数据结构
4. 合理的数据编码方式

纯内存操作（最主要条件）

首先最主要的原因一定是：redis 的数据操作是基于内存的。

众所周知，内存的访问速度是远远大于硬盘访问速度的。我们来做个对比，拿数据库（硬盘）和 redis （内存）对比，一个操作对应磁盘，一个操作对应内存。他们两个的的访问速度差了一个数量级。

可能大家对数量级没有什么该概念。那可是整整 1000 倍啊！现在大家知道了吧。

下面是我精心为大家准备的访问速度图，已经验证，方便大家食用。

有的小伙伴要问了，redis不是有数据持久化吗？
怎么会是只操作内存呢？

这位同学一看就是对 redis 理解的不够透彻，redis 持久化线程和操作内存数据的线程，并不是一个线程，我们这里说的 redis 快，只是针对操作内存的线程来说的，操作很快。因为操作是直接客户端响应时间息息相关的。

合适的线程模型

单线程误区

先说一个常见误区，就是大家在其他的文章或者面试题中，通过一段时间的以讹传讹。
大家都认为 redis 速度快，有一个原因是单线程！！！

在这里先反驳一下这个观点，这个结论是个明显的因果颠倒，主次不分的结论！！

为什么这么说呢？

首先单线程 redis 不是纯粹的单线程，我们所知晓的 redis 单线程只有 网络请求模块和 数据操作模块是单线程的。

你要知道多线程的出现，本身就是为了解决多核心 CPU 利用率不足。如果单线程是快的原因的话，那么我们还要多线程干什么，小伙伴你说是吧！

那为什么不用多线程呢？

因为没有必要，我们先来想一下多线程适用场景有哪些？

在这之前，我们先了解一下计算机在运行过程中的主要操作分为以下两种：

1. CPU 计算操作
2. 网络和磁盘 IO 读取操作

多线程的出现以及适用场景目的就是为了提升单线程在 cpu利用率和io利用率之间的不足

那么redis怎么不需要多线程呢？

我们从上面的计算机操作分类来说

1. 从 CPU 计算来说，redis 操作都是基于内存操作，很少有一些耗费CPU 的计算操作，对于 redis 操作来说，CPU 计算不是瓶颈，瓶颈在于 redis 操作内存的速度。
2. 从网络 IO 来说，redis 的 网络 IO 接收事件，确实是一个很需要去提升的点 因为所有客户端对 redis 的操作 最终都会由 redis 的网络模块接受 ，所以对于 redis 来说 提升网络 IO 的利用率 很有必要。

结论：redis 在 CPU 计算上不存在瓶颈，性能瓶颈只存在于网络 IO 中

但是~想要提高网络 IO 的利用率，不是只有多线程一条路。

1. redis 由于历史遗留原因最终没有采用多线程处理网络 IO 而是采取了 单线程 + 多路复用器处理。
2. 在2020年，redis 6.0版本 已经开始做多线程处理网络 IO ，性能提升巨大。

所以说千万不要陷入 redis 是单线程所以快，现在是 CPU 多核心时代，最差的情况 CPU 一个核心绑定一个线程，不同线程之间也不处理竞态资源，也比你只用到一个核心处理快的多了吧！

我这里总结一下我的看法，redis 6.0版本 之前采用单线程处理网络 IO 原因如下：

1. redis 为了保持一贯的语义，采用了单线程模型（也许是懒吧）
2. 就算是单线程，也完全足够用了，在不需要超大并发的情况下，也不需要上多线程。

那为什么redis 6.0 还是采用了多线程处理网络 IO ？
不是说多路复用技术已经大大的提升了网络 IO 利用率了么，为啥还需要多线程？

主要是因为我们对 Redis 有着更高的要求。

据测算，redis 将所有数据放在内存中，内存的响应时长大约为 100 纳秒，对于小数据包，redis 服务器可以处理 80,000 到 100,000 QPS，这么高的对于 80% 的公司来说，单线程的 redis 已经足够使用了。

但随着越来越复杂的业务场景，有些公司动不动就上亿的交易量，因此需要更大的 QPS。

为了提升 QPS，很多公司的做法是部署 redis集群，并且尽可能提升 redis 机器数。但是这种做法的资源消耗是巨大的。

而经过分析，限制 redis 的性能的主要瓶颈出现在网络IO的处理上，虽然之前采用了多路复用技术。但是我们前面也提到过，多路复用的 IO 模型本质上仍然是同步阻塞型 IO 模型。

下图是 redis 网络 IO 多线程和单线程的速度对比图，大家都来看一下

从上面可以看到 `GET/SET` 命令在 4 线程 IO 时性能相比单线程是几乎是翻倍了。

结论：redis 6.0 多线程网络 IO 性能提升巨大，不严谨条件下几乎翻倍

单线程模式下快的原因

说完了对于单线程的误区，下面我们就要说一下在单线程模式下，redis 快的原因

用四个字就可以来形容这个原因，那就是 多路复用

多路复用是啥呢？

简单理解就是 单个线程同时检测若干个网络连接（Socket）是否可以执行IO操作的能力，就是将多个进程的网络 IO Socket注册到同一个管道上。 用最少的资源，干最多的事情。

比较传统的方式是使用多线程模型，每来一个客户端连接，就分配一个线程，然后后续的读写都在对应的进程/线程，这种方式处理 100 个客户端没问题，但是当客户端增大到 10000 个时，10000 个进程/线程的调度、上下文切换以及它们占用的内存，都会成为瓶颈。

为了解决上面这个问题，就出现了 I/O 的多路复用，可以只在一个进程里处理多个文件的 I/O

所有的 io 操作 由这一个管道来和内核进行统一交互 管道中的io请求数据准备好之后 管道会将数据 拷贝到用户空间中。

在 redis 中，每当一个套接字准备好执行连接应答、写入、读取、关闭等操作时，就会产生一个文件事件。因为一个服务器通常会连接多个套接字，所以多个文件事件有可能会并发地出现。

但是出现的个数不可能有很多，这样我们用一个线程来监听这些消息，然后分派去给操作线程执行就可以。

多路复用模型显而易见的好处：

1. 单线程，省去多个线程创建和上下文切换操作
2. Socket 连接不多的情况，性能甚至比多线程有可能要高

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优秀的数据结构

redis 在存储数据结构的设计上还是花了一番心思的 不然这也不会成为它快的一点原因。
它拥有五种常用的数据类型，帮助我们在各种各样的场景上都能灵活应对，并且也能用对应的数据类型做出很多很有意思的事情。

redis的五种数据类型主要有：

1. String 整数浮点数或者字符串
2. Set 集合
3. Zset 有序集合
4. Hash 散列表
5. List 列表

举个例子，我们都知道redis底层使用c语言写的，但是 String 实现并不是简单的用c语言的字符串实现的，而是采用一个 SDS（简单动态字符串） 的结构体来实现的。

Tips：这里给大家补充一个知识点，C语言的String是以 “Tips：这里给大家补充一个知识点，C语言的String是以 “\0” 结尾的，并且计算长度是得通过遍历获取，时间复杂度是 O(n) , 而且在数据中不能有 “\0” 出现，会导致计算错误。” 结尾的，并且计算长度是得通过遍历获取，时间复杂度是 O(n) , 而且在数据中不能有 “Tips：这里给大家补充一个知识点，C语言的String是以 “\0” 结尾的，并且计算长度是得通过遍历获取，时间复杂度是 O(n) , 而且在数据中不能有 “\0” 出现，会导致计算错误。” 出现，会导致计算错误。

redis String 的 SDS 结构体，不仅让长度的获取是 O(1) 操作，而且二进制安全，没有特殊字符的限制，可以存储视频图片的数据。

这里我想让大家知道，redis 数据结构设计考虑还是很优秀的。

数据结构的详细解析，我们在这里就不多赘述了。

合理的数据编码方式

怎么理解这个合理的编码方式呢？

我们还是以 redis 中的 string 结构举例子，redis为了存储不同大小的字符串，精心设计了 5 种类型。

sdshdr5、sdshdr8、sdshdr16、sdshdr32、sdshdr64

它们的不同就是，本身的数据类型不同，举个例子

1. sdshdr16 中的字段分配大小是 uint16 2^16
2. sdshdr32 中的字段分配大小是 uint32 2^32

结论: 通过这种能够灵活存储不同大小的字符串，有效的节省了内存。字符串大的时候分配大的内存空间，小的时候就分配小的，高效利用内存。

当然，在这里只是举个例子。

总结

至此，我们知道了这个 redis 经典面试题的答案了。
原因无他。分别是：

1. 纯内存操作
2. 多路复用线程模型
3. 优秀的数据结构
4. 合理的数据编码方式

不知道大家学会了吗？ 学会的小伙伴们，再也不怕那些刁钻的面试官了，我敢保证，你看了这篇文章，再问你这个问题，保准把面试官虐哭。