众所周知，Redis是非常出色的跨平台、非关系型、键值数据库。基于Redis的各种特性，我们可以构建出一套非常成熟的商业级数据存储方案，不夸张的说，Redis是现如今实际工作和面试中都必不可缺的一项技能，学好Redis已成为后端开发者(包括部分前端)的必要。

    当我们在学习Redis的过程中，不仅会了解到高可用系统中所有需要思考的点位，还能领略到一个强大系统的设计之美。

    那我们今天带着两个问题，开始进入到Redis的基础知识学习：

    Redis有哪些数据结构？

    Redis为什么快？

一、Redis的数据结构

   我们都知道，Redis的数据类型有String（字符串）、List（列表）、Hash（哈希）、Set（集合）和 Sorted Set（有序集合）。他们属于键值中“值”的数据类型，在学习它们时我们首先要了解其底层实现和特点，才能在实际业务中因地制宜。

    1.全局哈希表

     首先，我们要了解什么是哈希表，哈希表其实就是一个数组，数组中的每一个元素都称之为哈希桶，哈希桶内保存的元素并不是值本身，而是指向具体值的指针。

     在图中可以看到，哈希桶中的entry元素保存了*key和*value指针，分别指向了实际的键和值。而这个表保存了所有的键值对以方便快速的查询，所以也被称之为全局哈希表。哈希表结构的优势是，通过对键的哈希计算，可以迅速定位哈希桶的位置，从而用O(1)的时间复杂度完成查询。不管Redis中有多少数据量，这个过程只依赖于一次哈希计算，所以这也是Redis查询速度快的原因之一。 

    当我们了解了哈希表的优点之后，也需要考虑一下潜在的风险，那就是哈希冲突和rehash的阻塞，这个后续我会单独讲解。

    2.基于哈希表的String、Hash、Set

    对String或者Hash、Set集合中的单个元素进行增删改查操作，因为哈希表的使用，只需要O(1)的复杂度就可以快速操作键值对，效率是很高的。

    但是对于集合的范围操作，要遍历集合中的元素，也有需要返回集合中所有数据的场景，这种情况下复杂度一般是O(N)，我们应该避免此类操作。

    3.基于跳表的Sorted Set

    跳表是在链表的基础上，增加了多级索引，通过索引位置的几次跳转，实现定位数据。当数据量很大时，复杂度可以达到O(logN)。

    4.基于双向链表和压缩列表的List

     压缩列表类似于一个数组，数组中的每一个元素都保存着一个元素的数据。和数组不同的是，压缩列表在表头有三个字段 zlbytes、zltail 和 zllen，分别表示列表长度、列表尾的偏移量和列表中的 entry 个数，压缩列表在表尾还有一个 zlend，表示列表结束。

     在压缩列表中，如果要查找定位第一个元素和最后一个元素，可以通过表头三个字段的长度直接定位，复杂度是 O(1)。而查找其他元素时，就没有这么高效了，只能逐个查找，此时的复杂度就是 O(N) 了。

     所以List在高频随机读写的场景，由于底层数据结构的原因，它的性能并没有哈希表那么好，需要谨慎使用。List的优点是，由于压缩列表的表头三个字段，使POP/PUSH的效率很高，可以考虑将其应用在队列场景。

    5.小结

    了解到几种类型的底层数据结构原理之后就可以不用死记硬背了，哪怕遇到不熟悉的场景和操作，也使你有能力推理出不同操作的复杂度从而完成选型。原理就是打开未知的钥匙，在向上攀爬的同时，一定要牢固根基。

二、Redis的IO模型

    在介绍Redis的IO模型之前，我们回到最开始的两个问题，Redis的数据类型都有哪些，Redis为什么这么快？

     数据类型刚刚已经介绍过，Redis正得益于这种高性能的底层数据结构，再加上数据存储在内存中，使它的操作变得非常快速。但是仅这两点原因，并不能让Redis完成真正高性能的蜕变，还存在一个关键的问题，它的网络IO如何并发处理大量的客户端请求？接下来我们就来聊聊，Redis是如何以单线程之躯实现高吞吐量的。

    1.Redis的通信方式

     Redis选择了Socket网络通信的方式，提供键值存储服务，可以大大的提高Redis的应用范围。

    2.Redis为什么是单线程

    严格来说，Redis 的单线程，主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的，这也是 Redis 对外提供键值存储服务的主要流程。但 Redis 的其他功能，比如持久化、异步删除、集群数据同步等，其实是由额外的线程执行的。下面将要讨论的单线程机制，可以将其理解为Redis的主线程。 

    当然，我们首先要知道为什么不选择多线程？多线程模式编程可以提高系统的吞吐量和扩展性，但如果系统没有较好的设计，那多线程的实际结果可能不会理想，这主要受限于两点原因：

    a.在没有额外机制保证的情况下，不能保证共享资源的准确性.

    b.添加额外机制可能带来额外的开销

    这就是多线程编程模式面临的共享资源的并发访问控制问题。而选择单线程的模式后，只要解决掉网络IO过程中产生的阻塞，就可以完成对多线程性能上的超越。接下来就聊一聊Redis核心机制——Linux中的IO多路复用。

    3.Linux的IO多路复用

    在普通的IO操作中，Socket处理请求存在潜在的阻塞点，即当Redis监听到一个客户端有连接请求，但是一直未能成功建立连接，会阻塞在accept或者recv阶段，让其他客户端无法和Redis建立连接，这就导致Redis的线程被阻塞了。

    Socket的非阻塞模式虽然可以让Redis在与客户端无法连接时，不再等待返回处理其他操作。但是我们还需要有机制去继续监听之前未完成的连接，或者监听已连接成功但还未有数据返回的请求，此时就需要Linux的IO多路复机制用来解决此场景。

    Linux的IO多路复用机制，是指一个线程处理多个IO流，Linux内核可同时监听多个Socket操作（监听套接字和已连接套接字），一旦确认请求成立，就会交给Redis线程去处理，这就实现了一个Redis线程处理多个IO流的效果。

    4.小结

     通过了解了Redis的访问框架以及IO模型，Redis为何拥有每秒十万级别的高吞吐率，答案已呼之欲出：Linux的IO多路复用机制成为关键。只要遇到问题时，多考虑其底层实现的原理，哪怕只是浅尝辄止，也能有所进益。

三、总结

    Redis为什么这么快？

     相信此时的你心里已经有所答案，总结下：

     1.操作在内存上完成

     2.高效的数据结构

     3.IO多路复用机制

    亲爱的各位，这篇文章到这里就结束了。丸弟并不是大神，在写的时候也借鉴了很多资料，我尽量把知识转化为我自己的思路和语言，这不仅可以加深我本人对Redis的理解，若还能给其他同学提供到一点点参考，那我觉得都是意义非凡的。我希望可以把这个系列延续下去，和各位一起完成对Redis的进阶。

     如果有哪些知识点整理的有错漏，希望能得到您的指正。