大厂经典面试题:Redis为什么这么快?

  前言

大家好呀,我是捡田螺的小男孩。我们都知道Redis很快,它QPS可达10万(每秒请求数)。Redis为什么这么快呢,本文将跟大家一起学习。

基于内存实现

我们都知道内存读写是比磁盘读写快很多的。Redis是基于内存存储实现的数据库,相对于数据存在磁盘的数据库,就省去磁盘磁盘I/O的消耗。MySQL等磁盘数据库,需要建立索引来加快查询效率,而Redis数据存放在内存,直接操作内存,所以就很快。

高效的数据结构

我们知道,MySQL索引为了提高效率,选择了B+树的数据结构。其实合理的数据结构,就是可以让你的应用/程序更快。先看下Redis的数据结构&内部编码图:

SDS简单动态字符串

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 } 
字符串长度处理

在C语言中,要获取捡田螺的小男孩这个字符串的长度,需要从头开始遍历,复杂度为O(n); 在Redis中, 已经有一个len字段记录当前字符串的长度啦,直接获取即可,时间复杂度为O(1)。

减少内存重新分配的次数

在C语言中,修改一个字符串,需要重新分配内存,修改越频繁,内存分配就越频繁,而分配内存是会消耗性能的。而在Redis中,SDS提供了两种优化策略:空间预分配和惰性空间释放。

空间预分配

当SDS简单动态字符串修改和空间扩充时,除了分配必需的内存空间,还会额外分配未使用的空间。分配规则是酱紫的:

SDS修改后,len的长度小于1M,那么将额外分配与len相同长度的未使用空间。比如len=100,重新分配后,buf 的实际长度会变为100(已使用空间)+100(额外空间)+1(空字符)=201。 SDS修改后, len长度大于1M,那么程序将分配1M的未使用空间。

惰性空间释放

当SDS缩短时,不是回收多余的内存空间,而是用free记录下多余的空间。后续再有修改操作,直接使用free中的空间,减少内存分配。

哈希

Redis 作为一个K-V的内存数据库,它使用用一张全局的哈希来保存所有的键值对。这张哈希表,有多个哈希桶组成,哈希桶中的entry元素保存了*key和*value指针,其中*key指向了实际的键,*value指向了实际的值。

哈希表查找速率很快的,有点类似于Java中的HashMap,它让我们在O(1) 的时间复杂度快速找到键值对。首先通过key计算哈希值,找到对应的哈希桶位置,然后定位到entry,在entry找到对应的数据。

有些小伙伴可能会有疑问:你往哈希表中写入大量数据时,不是会遇到哈希冲突问题嘛,那效率就会降下来啦。

哈希冲突: 通过不同的key,计算出一样的哈希值,导致落在同一个哈希桶中。”

Redis为了解决哈希冲突,采用了链式哈希。链式哈希是指同一个哈希桶中,多个元素用一个链表来保存,它们之间依次用指针连接。

有些小伙伴可能还会有疑问:哈希冲突链上的元素只能通过指针逐一查找再操作。当往哈希表插入数据很多,冲突也会越多,冲突链表就会越长,那查询效率就会降低了。

为了保持高效,Redis 会对哈希表做rehash操作,也就是增加哈希桶,减少冲突。为了rehash更高效,Redis还默认使用了两个全局哈希表,一个用于当前使用,称为主哈希表,一个用于扩容,称为备用哈希表。

跳跃表

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:

每一层都有一条有序的链表,最底层的链表包含了所有的元素。

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。

压缩列表ziplist

压缩列表ziplist是列表键和字典键的的底层实现之一。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:

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,所以遍历速度很快。。

合理的数据编码

Redis支持多种数据基本类型,每种基本类型对应不同的数据结构,每种数据结构对应不一样的编码。为了提高性能,Redis设计者总结出,数据结构最适合的编码搭配。

Redis是使用对象(redisObject)来表示数据库中的键值,当我们在 Redis 中创建一个键值对时,至少创建两个对象,一个对象是用做键值对的键对象,另一个是键值对的值对象。

//关注公众号:捡田螺的小男孩 typedef struct redisObject{     //类型    unsigned type:4;    //编码    unsigned encoding:4;    //指向底层数据结构的指针    void *ptr;     //...  }robj; 

redisObject中,type 对应的是对象类型,包含String对象、List对象、Hash对象、Set对象、zset对象。encoding 对应的是编码。

String:如果存储数字的话,是用int类型的编码;如果存储非数字,小于等于39字节的字符串,是embstr;大于39个字节,则是raw编码。 List:如果列表的元素个数小于512个,列表每个元素的值都小于64字节(默认),使用ziplist编码,否则使用linkedlist编码 Hash:哈希类型元素个数小于512个,所有值小于64字节的话,使用ziplist编码,否则使用hashtable编码。 Set:如果集合中的元素都是整数且元素个数小于512个,使用intset编码,否则使用hashtable编码。 Zset:当有序集合的元素个数小于128个,每个元素的值小于64字节时,使用ziplist编码,否则使用skiplist(跳跃表)编码 合理的线程模型 单线程模型:避免了上下文切换

Redis是单线程的,其实是指Redis的网络IO和键值对读写是由一个线程来完成的。但Redis的其他功能,比如持久化、异步删除、集群数据同步等等,实际是由额外的线程执行的。

Redis的单线程模型,避免了CPU不必要的上下文切换和竞争锁的消耗。也正因为是单线程,如果某个命令执行过长(如hgetall命令),会造成阻塞。Redis是面向快速执行场景的内存数据库,所以要慎用如lrange和smembers、hgetall等命令。

什么是上下文切换?举个粟子:

比如你在看一本英文小说,你看到某一页,发现有个单词不会读,你加了个书签,然后去查字典。查完字典后,你回来从书签那里继续开始读,这个流程就很舒畅。 如果你一个人读这本书,肯定没啥问题。但是如果你去查字典的时候,别的小伙伴翻了一下你的书,然后溜了。你再回来看的时候,发现书不是你看的那一页了,你得花时间找到你的那一页。 一本书,你一个人怎么看怎么打标签都没事,但是人多了翻来翻去,这本书各种标记就很乱了。可能这个解释很粗糙,但是道理应该是一样的。 I/O 多路复用

什么是I/O多路复用?

I/O :网络 I/O 多路 :多个网络连接 复用:复用同一个线程。 IO多路复用其实就是一种同步IO模型,它实现了一个线程可以监视多个文件句柄;一旦某个文件句柄就绪,就能够通知应用程序进行相应的读写操作;而没有文件句柄就绪时,就会阻塞应用程序,交出cpu。

多路I/O复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求,而Redis使用用epoll作为I/O多路复用技术的实现。并且Redis自身的事件处理模型将epoll中的连接、读写、关闭都转换为事件,不在网络I/O上浪费过多的时间。” 虚拟内存机制

Redis直接自己构建了VM机制 ,不会像一般的系统会调用系统函数处理,会浪费一定的时间去移动和请求。

Redis的虚拟内存机制是啥呢?

虚拟内存机制就是暂时把不经常访问的数据(冷数据)从内存交换到磁盘中,从而腾出宝贵的内存空间用于其它需要访问的数据(热数据)。通过VM功能可以实现冷热数据分离,使热数据仍在内存中、冷数据保存到磁盘。这样就可以避免因为内存不足而造成访问速度下降的问题。”

参考资料

[1]Redis之VM机制: https://www.codenong.com/cs106843764/

[2]一文揭秘单线程的Redis为什么这么快?: https://zhuanlan.zhihu.com/p/57089960

[3]洞察|Redis是单线程的,但Redis为什么这么快?: https://zhuanlan.zhihu.com/p/42272979

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posted @ 21-06-29 07:45  作者:admin  阅读量:

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