Redis内存性能到底怎么做到的，设计里那些细节和思路聊聊

关于Redis内存性能是怎么做到的，咱们可以抛开那些复杂的术语，就聊它设计时的一些核心想法和巧妙之处，它之所以快，尤其是在内存操作上，不是靠某一个“银弹”，而是一系列“组合拳”打出来的效果。

第一，也是最根本的：一切都在内存里进行。

这听起来像句废话，但这是所有速度的基石，Redis的创始人Salvatore Sanfilippo（别名antirez）在设计之初就明确了一点：为了避免磁盘I/O这个最大的性能瓶颈，数据必须完全放在内存中操作（来源：antirez的博客及访谈），你想啊，从内存里读数据和从硬盘里读数据，速度差着好几个数量级呢，就像你从桌上拿一张纸和从图书馆的书架上找一本书的区别，所有计算、所有数据读写，都在这个超高速的环境下完成,起点就赢了。

第二，巧妙的数据结构是灵魂。

Redis快，不仅仅是因为它在内存里，更是因为它用最合适的方式在内存里“摆摊”，它不仅仅是简单的key-value存储，它的value可以是多种数据结构，比如字符串（String）、列表（List）、哈希（Hash）、集合（Set）等等，关键点在于,Redis为这些数据结构设计了非常高效的内在表示。

举个例子，我们常说Redis的哈希表（Hash）适合存对象，比如一个用户的姓名、年龄、城市等信息，如果换作其他一些数据库，可能会把这个对象序列化成一个大字符串（比如JSON）存起来，修改一个字段就得整个读出来、改掉、再整个写回去，很浪费，但Redis的Hash结构允许你直接对这个对象中的某一个字段进行读取、更新，而不需要动整个数据，这就是“对症下药”，用合适的数据结构减少了不必要的内存拷贝和序列化开销（来源：Redis官方文档关于数据结构的介绍）。

再比如，当存储的数据很小时，Redis会采用一种叫“压缩列表”（ziplist，后来演进为listpack）的紧凑结构来存列表和哈希，这种结构所有的数据都紧挨着放在一块连续内存里，利用CPU缓存的效率极高，只有当数据量变大时，才会转换成标准的哈希表或链表，这种“看人下菜碟”的设计,在内存使用和访问速度之间取得了精妙的平衡。

第三，单线程模型避免了锁的烦恼。

这可能是Redis设计里最反直觉但也最聪明的一点，在高并发环境下，多线程编程非常复杂，线程之间要竞争资源，就得用“锁”来保证数据安全，而管理锁本身就会消耗大量CPU资源，甚至可能引发线程阻塞、死锁等问题。

Redis干脆选择了单线程（这里指处理网络请求和数据操作的核心模块是单线程），这意味着，所有客户端的命令都是一个接一个排队执行的，根本不存在竞争，自然也就不用加锁，这带来了巨大的好处：1. 代码极其简单稳定，没有复杂的并发BUG；2. 避免了上下文切换和锁竞争带来的性能损耗（来源：antirez多次在解释Redis单线程模型时强调这一点）。

你可能会担心单线程会慢，但别忘了，它的操作都是内存级别的，速度极快，单个命令的耗时通常在微秒级别，即使单线程，一秒钟也能处理成千上万的请求，CPU通常不会成为瓶颈，网络带宽和内存大小才是，现在Redis也支持多线程来处理网络I/O等辅助任务，但核心的数据操作依然是单线程,这就保住了它的简单性。

第四，对内存的“斤斤计较”。

虽然用内存，但Redis可不是个挥霍无度的主儿，它有很多节省内存的“小花招”。

除了前面提到的对小型数据使用压缩结构（ziplist/listpack）外，还有一个典型的例子是它对字符串的处理，当存储的value是整数时，Redis会直接把它当作整数存在指针的位置上（这种技术叫整数集合），连额外的内存块都不分配，对于超长的字符串，Redis也会尝试判断是否能将其解释为数字或浮点数,并用更节省空间的方式存储。

所以你看，Redis的内存性能不是魔法，它是一套非常务实和聪明的设计哲学的结合体：用内存避开磁盘的绝对瓶颈；用精细化的数据结构最大化内存访问效率；用单线程模型避免多线程的复杂性开销；同时在各个角落精打细算地使用每一兆内存。 这些思路环环相扣，共同造就了Redis在内存性能上的极致表现，它的设计者antirez一直强调简单性和实用性,这些细节正是这种理念的最佳体现。