Redis为什么快？？？

以你之姓@ 2021-11-22 03:32 391阅读 0赞

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 <tbody> 
  <tr> 
   <td><font>一、 Redis有多快？</font></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

Redis不是一般地快！

Redis和Memcached同为内存数据库，且都支持分布式，近年来，Redis凭借着优秀的架构设计，不断蚕食Memcached领地，大有一统天下的趋势。

感受一下redis高端配置的吞吐量，横轴为连接数，纵轴为吞吐量，图片来源于[官方文档][Link 1]

![Requests per second][]

基于epoll/kqueue，Redis事件循环具有很强的可扩展性。Redis已经在60000多个连接上进行了基准测试，并且在这些条件下仍能够维持50000q/s。根据经验，具有30000个连接的实例只能处理100个连接可实现的吞吐量的一半。

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><font>二、Redis为什么快？</font></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

#### 2.1 采用单线程 ####

单线程意味着，Redis不再考虑锁和进程的上下文切换及资源竞争问题。

Redis的单线程是指，网络请求处理模块使用了一个线程，Redis是线程安全的，不考虑并发安全性，也就是说，一个线程处理所有网络请求。

需要注意的是，Redis其他模块仍然使用了多个线程，如，文件的定时备份和恢复，执行数据清理策略等。

#### 2.2 绝大部分请求是内存操作 ####

*  内存操作：
    
     *  内存数据读写
 *  磁盘持久化操作：
    
     *  文件备份与恢复

这里可以简单理解为，Redis处理网络请求的单个线程涉及到的操作都是内存操作，其他与磁盘相关的操作是其他线程来完成的。

#### 2.3 采用IO多路复用策略epoll ####

IO多路复用的策略有select、pselect、poll和epoll，其中pselect与select大同小异，epoll是select和poll的改进版本。

epoll与select和poll相比，具有如下优点：

1.  没有最大并发连接的限制。select和poll有系统FD\_SETSIZE限制的问题，32位机器默认1024，64位机器默认是2048，epoll解决了select和poll只能监听有限数量FD（文件描述符）的问题，1G内存能监听10万左右的端口；
2.  只遍历活跃的Socket，轮询效率高。select和poll不管Socket是否活跃，会遍历所有Socket，包括idle-connection和dead-connection，而epoll最大的优点就在于只管“活跃”的连接，与连接总数无关，因此，epoll效率更高；
3.  内核空间和用户空间共享内存来减少FD复制的开销。利用mmap()文件映射内存加速与内核空间的消息传递来实现。epoll使用一个文件描述符管理多个描述符，将用户关系的文件描述符的事件存放到内核的一个事件表中，这样在用户空间和内核空间的copy只需一次，而select和poll需要将消息从内核传递到用户空间，都需要多次内核拷贝动作。

#### 2.4 其他优化 ####

##### 2.4.1 压缩存储 #####

Redis的数据类型都可能有2种或者多种内部编码实现，这使得Redis可以根据不同的场景选择最优的编码方式。

阅读源码会发现，当数据量较小时，Redis会使用ziplist实现list，使用zipmap实现HashTable，ziplist和zipmap是经过精心设计的数据编码方式，ziplist和zipmap在内存中的存储都是连续内存空间。ziplist列表两端push和pop操作都是O(1),zmap的key查询为O(n)，为string-> string结构，节省了空间。

具体可参考源码：[redis/src/ziplist.c][redis_src_ziplist.c]和[redis/src/zipmap.c][redis_src_ziplist.c]

##### 2.4.2 数据淘汰策略的优化 #####

最新版本Redis v5.4具有8种Eviction策略，其中，LFU为最近版本加入。

值得一提的是，Redis实现的LRU是经典LRU的一种近似，简单说就是有一个专用的eviction pool，当执行evict时，采样N个样本，并非经典LRU算法的所有样本，加入到eviction pool，eviction pool的大小由`EVPOOL_SIZE`来定义。正是由于选取有限个值(一般是5)使用LRU算法，这大大提高了效率。

所有的策略如下：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="center"><strong>Policy</strong></th> 
   <th align="center"><strong>Description</strong></th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="center">noeviction</td> 
   <td align="center">如果在尝试插入更多数据时达到内存限制，则返回错误</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">allkeys-lru</td> 
   <td align="center">从所有key中删除最近最少使用的key</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">allkeys-lfu</td> 
   <td align="center">从所有key中删除最不常用的key</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">allkeys-random</td> 
   <td align="center">随机删除所有key中的key</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">volatile-lru</td> 
   <td align="center">使用“expire”字段从所有key中删除最近最少使用的key</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">volatile-lfu</td> 
   <td align="center">使用“expire”字段从所有key中删除最不常用的key</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">volatile-random</td> 
   <td align="center">使用“expire”字段随机删除key</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">volatile-ttl</td> 
   <td align="center">使用“expire”字段，从所有key中删除最短的生存时间和最近最少使用的key</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

LRU和LFU具体算法可参考源码：[redis/src/evict.c][redis_src_evict.c]

##### 2.4.3 数据结构及架构设计 #####

这部分内容较为繁杂，专用的数据结构都有很多巧妙的设计，如，sds、redisobj等，有兴趣的可以读读源码。

早期Memcached强调Cache，而如今Redis强调DB，大多时候Redis可以替代Memached。  
单线程情况下，Redis往往比Memcached快，但Memcached本身基于多线程，这是它的优势所在，多线程情况下，Memcached往往比Redis快。具体的快慢总是相对的，需要根据自己的业务场景，适配合适的工具，除非性能是整个技术架构中的瓶颈，否则，应该长远考虑架构的稳定性和拓展性。

### 参考文献 ###

1.  [聊聊IO多路复用之select、poll、epoll详解][IO_select_poll_epoll]
2.  [select和pselect区别][select_pselect]
3.  [How fast is Redis?][Link 1]
4.  [为什么Redis是单线程？][Redis]
5.  [Redis Eviction Policies][]
6.  [Redis源码][Redis 1]

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主要方向为NLP和推荐系统。非常欢迎交流学习

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[Link 1]: https://redis.io/topics/benchmarks
[Requests per second]: /images/20211122/ef1f882d1de14100a3d7c2145c44235e.png
[redis_src_ziplist.c]: https://github.com/antirez/redis/blob/unstable/src/zipmap.c
[redis_src_evict.c]: https://github.com/antirez/redis/blob/unstable/src/evict.c
[IO_select_poll_epoll]: https://www.jianshu.com/p/dfd940e7fca2
[select_pselect]: https://blog.csdn.net/petershina/article/details/7990531
[Redis]: https://www.zhihu.com/question/23162208
[Redis Eviction Policies]: https://docs.redislabs.com/latest/rs/administering/database-operations/eviction-policy/
[Redis 1]: https://github.com/antirez/redis/
[20190814141131744.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20190814141131744.png