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          硬核!15張圖解Redis為什么這么快

          共 3415字,需瀏覽 7分鐘

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          2020-10-25 02:31





          作為一名服務端工程師,工作中你肯定和 Redis 打過交道。Redis?為什么快,這點想必你也知道,至少為了面試也做過準備。很多人知道 Redis?快僅僅因為它是基于內(nèi)存實現(xiàn)的,對于其它原因倒是模棱兩可。


          那么今天就和小萊一起看看:


          - 思維導圖 -




          基于內(nèi)存實現(xiàn)


          這點在一開始就提到過了,這里再簡單說說。


          Redis 是基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)庫,那不可避免的就要與磁盤數(shù)據(jù)庫做對比。對于磁盤數(shù)據(jù)庫來說是需要將數(shù)據(jù)取到內(nèi)存里的這個過程會受到磁盤 I/O 的限制。


          而對于內(nèi)存數(shù)據(jù)庫來說,本身數(shù)據(jù)就存在于內(nèi)存里,也就沒有了這方面的開銷。




          高效的數(shù)據(jù)結構


          Redis 中有多種數(shù)據(jù)類型,每種數(shù)據(jù)類型的底層都由一種或多種數(shù)據(jù)結構來支持。正是因為有了這些數(shù)據(jù)結構,Redis 在存儲與讀取上的速度才不受阻礙。這些數(shù)據(jù)結構有什么特別的地方,各位看官接著往下看:



          1、簡單動態(tài)字符串


          這個名詞可能你不熟悉,換成 SDS 肯定就知道了。這是用來處理字符串的。了解 C 語言的都知道,它是有處理字符串方法的。而 Redis 就是 C 語言實現(xiàn)的,那為什么還要重復造輪子?我們從以下幾點來看:


          (1)字符串長度處理



          這個圖是字符串在 C 語言中的存儲方式,想要獲取 「Redis」的長度,需要從頭開始遍歷,直到遇到 '\0' 為止。



          Redis 中怎么操作呢?用一個 len 字段記錄當前字符串的長度。想要獲取長度只需要獲取 len 字段即可。你看,差距不言自明。前者遍歷的時間復雜度為 O(n),Redis 中 O(1)?就能拿到,速度明顯提升。


          (2)內(nèi)存重新分配


          C 語言中涉及到修改字符串的時候會重新分配內(nèi)存。修改地越頻繁,內(nèi)存分配也就越頻繁。而內(nèi)存分配是會消耗性能的,那么性能下降在所難免。


          而 Redis 中會涉及到字符串頻繁的修改操作,這種內(nèi)存分配方式顯然就不適合了。于是?SDS?實現(xiàn)了兩種優(yōu)化策略:


          • 空間預分配


          對 SDS 修改及空間擴充時,除了分配所必須的空間外,還會額外分配未使用的空間。


          具體分配規(guī)則是這樣的:SDS 修改后,len 長度小于 1M,那么將會額外分配與 len 相同長度的未使用空間。如果修改后長度大于 1M,那么將分配1M的使用空間。


          • 惰性空間釋放


          當然,有空間分配對應的就有空間釋放。


          SDS 縮短時,并不會回收多余的內(nèi)存空間,而是使用 free 字段將多出來的空間記錄下來。如果后續(xù)有變更操作,直接使用 free 中記錄的空間,減少了內(nèi)存的分配。


          (3)二進制安全


          你已經(jīng)知道了 Redis 可以存儲各種數(shù)據(jù)類型,那么二進制數(shù)據(jù)肯定也不例外。但二進制數(shù)據(jù)并不是規(guī)則的字符串格式,可能會包含一些特殊的字符,比如 '\0' 等。


          前面我們提到過,C 中字符串遇到?'\0'?會結束,那 '\0'?之后的數(shù)據(jù)就讀取不上了。但在 SDS 中,是根據(jù) len 長度來判斷字符串結束的。


          看,二進制安全的問題就解決了。


          2、雙端鏈表


          列表 List 更多是被當作隊列或棧來使用的。隊列和棧的特性一個先進先出,一個先進后出。雙端鏈表很好的支持了這些特性。


          - 雙端鏈表?-

          (1)前后節(jié)點



          鏈表里每個節(jié)點都帶有兩個指針,prev 指向前節(jié)點,next 指向后節(jié)點。這樣在時間復雜度為?O(1)?內(nèi)就能獲取到前后節(jié)點。


          (2)頭尾節(jié)點



          你可能注意到了,頭節(jié)點里有 head 和 tail 兩個參數(shù),分別指向頭節(jié)點和尾節(jié)點。這樣的設計能夠對雙端節(jié)點的處理時間復雜度降至?O(1)?,對于隊列和棧來說再適合不過。同時鏈表迭代時從兩端都可以進行。


          (3)鏈表長度


          頭節(jié)點里同時還有一個參數(shù) len,和上邊提到的 SDS 里類似,這里是用來記錄鏈表長度的。因此獲取鏈表長度時不用再遍歷整個鏈表,直接拿到 len 值就可以了,這個時間復雜度是?O(1)


          你看,這些特性都降低了 List 使用時的時間開銷。


          3、壓縮列表


          雙端鏈表我們已經(jīng)熟悉了。不知道你有沒有注意到一個問題:如果在一個鏈表節(jié)點中存儲一個小數(shù)據(jù),比如一個字節(jié)。那么對應的就要保存頭節(jié)點,前后指針等額外的數(shù)據(jù)。


          這樣就浪費了空間,同時由于反復申請與釋放也容易導致內(nèi)存碎片化。這樣內(nèi)存的使用效率就太低了。


          于是,壓縮列表上場了!



          它是經(jīng)過特殊編碼,專門為了提升內(nèi)存使用效率設計的。所有的操作都是通過指針與解碼出來的偏移量進行的。


          并且壓縮列表的內(nèi)存是連續(xù)分配的,遍歷的速度很快。


          4、字典


          Redis 作為 K-V 型數(shù)據(jù)庫,所有的鍵值都是用字典來存儲的。


          日常學習中使用的字典你應該不會陌生,想查找某個詞通過某個字就可以直接定位到,速度非常快。這里所說的字典原理上是一樣的,通過某個 key 可以直接獲取到對應的value。


          字典又稱為哈希表,這點沒什么可說的。哈希表的特性大家都很清楚,能夠在?O(1)?時間復雜度內(nèi)取出和插入關聯(lián)的值


          5、跳躍表


          作為 Redis 中特有的數(shù)據(jù)結構-跳躍表,其在鏈表的基礎上增加了多級索引來提升查找效率。



          這是跳躍表的簡單原理圖,每一層都有一條有序的鏈表,最底層的鏈表包含了所有的元素。這樣跳躍表就可以支持在?O(logN)?的時間復雜度里查找到對應的節(jié)點。


          下面這張是跳表真實的存儲結構,和其它數(shù)據(jù)結構一樣,都在頭節(jié)點里記錄了相應的信息,減少了一些不必要的系統(tǒng)開銷。





          合理的數(shù)據(jù)編碼


          對于每一種數(shù)據(jù)類型來說,底層的支持可能是多種數(shù)據(jù)結構,什么時候使用哪種數(shù)據(jù)結構,這就涉及到了編碼轉化的問題。


          那我們就來看看,不同的數(shù)據(jù)類型是如何進行編碼轉化的:


          String:存儲數(shù)字的話,采用int類型的編碼,如果是非數(shù)字的話,采用 raw 編碼;


          List:字符串長度及元素個數(shù)小于一定范圍使用 ziplist 編碼,任意條件不滿足,則轉化為 linkedlist 編碼;


          Hash:hash 對象保存的鍵值對內(nèi)的鍵和值字符串長度小于一定值及鍵值對;


          Set:保存元素為整數(shù)及元素個數(shù)小于一定范圍使用 intset 編碼,任意條件不滿足,則使用 hashtable 編碼;


          Zset:zset 對象中保存的元素個數(shù)小于及成員長度小于一定值使用 ziplist 編碼,任意條件不滿足,則使用 skiplist 編碼。




          合適的線程模型


          Redis 快的原因還有一個是因為使用了合適的線程模型:


          1、I/O多路復用模型


          • I/O :網(wǎng)絡 I/O

          • 多路:多個 TCP 連接

          • 復用:共用一個線程或進程


          生產(chǎn)環(huán)境中的使用,通常是多個客戶端連接 Redis,然后各自發(fā)送命令至 Redis 服務器,最后服務端處理這些請求返回結果。



          應對大量的請求Redis 中使用?I/O 多路復用程序同時監(jiān)聽多個套接字,并將這些事件推送到一個隊列里,然后逐個被執(zhí)行。最終將結果返回給客戶端。


          2、避免上下文切換


          你一定聽說過,Redis 是單線程的。那么單線程的 Redis 為什么會快呢?


          因為多線程在執(zhí)行過程中需要進行 CPU 的上下文切換,這個操作比較耗時。Redis 又是基于內(nèi)存實現(xiàn)的,對于內(nèi)存來說,沒有上下文切換效率就是最高的。多次讀寫都在一個CPU 上,對于內(nèi)存來說就是最佳方案。


          3、單線程模型


          順便提一下,為什么?Redis 是單線程的


          Redis 中使用了 Reactor 單線程模型,你可能對它并不熟悉。沒關系,只需要大概了解一下即可。



          這張圖里,接收到用戶的請求后,全部推送到一個隊列里,然后交給文件事件分派器,而它是單線程的工作方式。Redis 又是基于它工作的,所以說 Redis 是單線程的。




          總結


          基于內(nèi)存實現(xiàn)

          • 數(shù)據(jù)都存儲在內(nèi)存里,減少了一些不必要的 I/O 操作,操作速率很快。


          高效的數(shù)據(jù)結構

          • 底層多種數(shù)據(jù)結構支持不同的數(shù)據(jù)類型,支持 Redis 存儲不同的數(shù)據(jù);

          • 不同數(shù)據(jù)結構的設計,使得數(shù)據(jù)存儲時間復雜度降到最低。

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          合理的數(shù)據(jù)編碼

          • 根據(jù)字符串的長度及元素的個數(shù)適配不同的編碼格式。


          合適的線程模型

          • I/O 多路復用模型同時監(jiān)聽客戶端連接;

          • 單線程在執(zhí)行過程中不需要進行上下文切換,減少了耗時。




          幾句嘮叨


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