Redis到底怎么跑起来的，性能这么牛逼背后那些机制和逻辑你知道吗

Redis之所以能跑得飞快，性能如此牛逼，其背后是一系列精心设计和关键机制协同作用的结果，它不是靠某一个“银弹”，而是多种因素叠加产生的化学反应,下面我们就来聊聊这些核心的逻辑。

最根本的一点，Redis是一个基于内存的数据库，这可以说是它高性能的基石，我们都知道，从内存中读取数据的速度比从硬盘（比如SSD甚至HDD）读取要快几个数量级，传统数据库如MySQL，数据主要存在硬盘上，即使有缓存，但持久化和保证一致性时依然离不开磁盘IO，这个操作是非常耗时的，而Redis直接将所有数据放在内存中操作，读写自然就快如闪电，但这引出一个问题：内存是易失的，断电后数据不就没了？Redis通过后面要讲的持久化机制解决了这个问题。

Redis采用了单线程架构来处理客户端的命令请求，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？这里的精妙之处在于，Redis的主要性能瓶颈并不在CPU，而是在于内存的访问速度和网络的IO延迟，采用单线程模型，避免了多线程环境下必不可少的、极其耗时的上下文切换和锁竞争的开销，想象一下，多个线程同时竞争修改同一块数据，就需要用锁来保证安全，线程之间频繁切换也会消耗大量CPU资源，Redis用单个线程按顺序处理所有命令，整个过程中没有锁的烦恼，极大地简化了实现，保证了每个操作的原子性，并且最大限度地压榨了单核CPU的性能，Redis在后台进行持久化、异步删除等操作时，是会用到额外线程的，但处理核心的网络请求和数据结构读写，始终是那个“孤独而高效”的单线程。

第三，高效的数据结构是Redis的灵魂，Redis不仅仅是简单的key-value存储，它的value支持多种数据结构，如String（字符串）、List（列表）、Hash（哈希）、Set（集合）、Sorted Set（有序集合）等，这些数据结构并非直接使用编程语言的内置结构，而是Redis自己精心实现的，它的Hash结构在数据量小时采用类似数组的紧凑存储（ziplist），数据量大时自动转换为哈希表（hashtable），这种优化策略在时间和空间上取得了很好的平衡，又比如，Sorted Set同时使用跳跃表（skiplist）和哈希表来实现，既能高效范围查询，又能快速单点查找，这些量身定做的数据结构，使得Redis在操作数据时能够“直击要害”,非常高效。

第四，Redis使用了I/O多路复用技术来处理高并发的网络连接，虽然核心是单线程，但它能同时监听成千上万个客户端的连接请求，I/O多路复用（Redis主要使用epoll机制）允许这个单线程“监视”多个socket连接，一旦某个连接有数据到来（或可写），操作系统就会通知Redis进程，它再去处理，这就好比一个高效的餐厅服务员，他不需要一直站在一个顾客旁边等待点餐，而是同时照看多个桌台，哪桌准备好了就叫她，她再去服务，这样，单个线程就能处理海量网络连接,网络IO的效率极高。

我们来谈谈持久化，为了保证数据安全，Redis提供了两种主要的持久化方式：RDB和AOF。

• RDB（快照）：在特定时间点，将内存中的整个数据集生成一个快照文件（dump.rdb）保存到硬盘，这个过程是fork一个子进程来完成的，几乎不影响主线程继续提供服务，RDB文件紧凑，恢复速度快,但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AOF文件中的所有命令来恢复数据，AOF可以配置为每秒同步一次，这样最多丢失一秒的数据,数据安全性更高。

Redis允许同时开启两者，通常AOF用于保证数据安全,RDB用于备份和快速恢复。

Redis的高性能是一个系统工程：内存存储奠定了速度基础；巧妙的单线程模型避免了并发冲突的开销；精妙的数据结构实现了高效操作；I/O多路复用技术管理了海量网络连接；而持久化机制则在速度和数据安全之间提供了灵活的权衡，正是这些机制的组合,让Redis在数据存储的赛道上跑出了令人惊叹的速度。