Redis性能到底有多强？背后那些原理和特性你了解吗

Redis的性能之所以如此强悍，就是因为它为了速度，在设计和实现上做了许多非常极端的取舍，它不是万能的，但在它擅长的领域里，几乎找不到对手,下面我们就来聊聊它背后那些让它跑得飞起的原理和特性。

最核心的一点是，Redis把所有数据都放在内存里操作，这可以说是它高性能的基石，我们都知道，从内存里读写数据的速度，比从硬盘（即使是SSD固态硬盘）要快几个数量级，CPU不需要去等待缓慢的磁盘I/O，所有的操作都可以在极短的时间内完成，你可能会问，万一服务器断电，内存里的数据不就全没了吗？没错，这是一个风险，所以Redis也提供了持久化的机制（后面会提到），但这是一种权衡：为了极致的性能，默认情况下它选择了优先保证速度,将数据安全性的责任通过可配置的选项交给了使用者。

Redis是单线程架构，这一点可能反直觉，多线程不是能更好地利用多核CPU吗？为什么单线程反而成了高性能的原因？这里的关键在于，Redis的主要性能瓶颈并不是CPU，而是内存的访问速度和网络的I/O延迟，采用单线程模型，避免了多线程环境下必不可少的、非常耗时的锁竞争问题，当多个客户端同时发来请求时，Redis使用一个队列将这些请求串行化，然后由单个线程按顺序处理，这意味着，在Redis内部，任何一个时刻都只有一个操作在进行，彻底避免了加锁解锁的开销，这种设计使得Redis的代码更简洁，执行过程更可预测，这指的是核心的数据读写命令处理是单线程的，像持久化、异步删除等一些辅助功能,Redis还是会用额外的线程或子进程去处理的。

第三，高效的数据结构是Redis的灵魂，Redis不仅仅是简单的键值存储，它支持字符串（String）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）、哈希（Hash）等多种数据结构，这些数据结构并非凭空设计，而是Redis开发者们使用C语言精心实现的，其内部编码方式都极尽优化之能事，当一个哈希表（Hash）中的字段数量很少时，Redis会采用一种更紧凑的存储方式（ziplist）来节省内存和提升访问速度；只有当数据量变大时，才会转换为真正的哈希表，这种根据实际情况动态选择最优底层实现的方式,使得Redis在存储大量小对象时也能保持高效。

第四，Redis使用了I/O多路复用技术，虽然处理命令是单线程的，但监听和接收成千上万个客户端的连接请求，如果用一个线程来挨个处理，肯定会阻塞，I/O多路复用（Redis主要使用epoll机制）解决了这个问题，这个机制允许单个线程同时监听多个网络连接（Socket），当某个连接有数据到达时，操作系统会通知Redis的处理线程，线程再去读取和处理，这就好比一个餐厅的服务员，他不需要一直站在一个客人旁边等待点餐，而是可以同时照看多个桌台，哪一桌客人举手示意（数据就绪），他就过去服务，这使得单线程的Redis能够轻松应对海量的网络连接,而不会因为连接数增多而导致性能急剧下降。

我们来谈谈持久化，正如开头所说，内存数据易失，Redis提供了两种主要的持久化方式：RDB和AOF。

• RDB（快照）：类似于给当前内存中的数据拍一张完整的照片，然后保存到一个压缩过的二进制文件中（dump.rdb），这种方式生成的文件紧凑，恢复速度快,但缺点是可能会丢失最后一次快照之后的数据。
• AOF（追加日志）：将每一个写命令都记录到一个日志文件中，当Redis重启时，会重新执行一遍AOF文件中的所有命令来恢复数据，这种方式数据安全性更高（可以配置为每秒同步一次或每命令同步），但AOF文件通常比RDB文件大,恢复速度也慢一些。

在实际生产中，往往两者结合使用，在保证性能的同时,尽可能减少数据丢失的风险。

Redis的强大性能并非偶然，而是其内存存储、单线程模型、高效数据结构、I/O多路复用等一系列设计选择共同作用的结果，它通过极简的设计哲学，将资源集中用于最关键的地方，从而在数据读写场景下提供了无与伦比的速度。 综合参考了Redis官方文档、技术博客如《Redis设计与实现》以及广泛的技术社区讨论中的常见观点。）