阿里P9架构师分享：通俗易懂Redis原理，都是你没看过的 _Redis原理

前言redis 是如今互联网技术架构中，使用最广泛的缓存。支持复杂的数据结构，支持持久化，支持主从集群，支持高可用，支持较大的value存储...

文章插图

同时，Redis 也是中高级后端工程师技术面试中，面试官最喜欢问的问题之一。特别是那些优秀的、竞争激烈的大厂，通常要求面试者不仅仅掌握 Redis 基础使用，更要求深层理解 Redis 内部实现的细节原理。毫不夸张地说，能把 Redis 的知识点全部吃透，你的半只脚就已经踏进心仪大公司的技术研发部。
然而，绝大部分开发者只会拿 Redis 做数据缓存，使用最简单的 get/set 方法，除此之外几乎一片茫然，对 Redis 内部实现的细节原理知之甚少。例如：

有同学知道 Redis 的分布式锁，但完全不清楚其内部实现机制
有同学知道 Redis 是单线程结构，但完全不理解 Redis 缘何单线程还可以支持高并发
有同学知道 Redis 支持主从，但完全不晓得内部的实现机制

Redis 特点如下：

数据类型丰富
支持数据磁盘持久化存储
支持主从
支持分片

为什么 Redis 能这么快
Redis 的效率很高，官方给出的数据是 100000+QPS，这是因为：

Redis 完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，执行效率高。
Redis 使用单进程单线程模型的(K，V)数据库，将数据存储在内存中，存取均不会受到硬盘 IO 的限制，因此其执行速度极快。

另外单线程也能处理高并发请求，还可以避免频繁上下文切换和锁的竞争，如果想要多核运行也可以启动多个实例。

数据结构简单，对数据操作也简单，Redis 不使用表，不会强制用户对各个关系进行关联，不会有复杂的关系限制，其存储结构就是键值对，类似于 HashMap，HashMap 最大的优点就是存取的时间复杂度为 O(1) 。
Redis 使用多路 I/O 复用模型，为非阻塞 IO 。

注：Redis 采用的 I/O 多路复用函数：epoll/kqueue/evport/select 。
选用策略：

因地制宜，优先选择时间复杂度为 O(1) 的 I/O 多路复用函数作为底层实现。
由于 Select 要遍历每一个 IO，所以其时间复杂度为 O(n)，通常被作为保底方案。
基于 React 设计模式监听 I/O 事件。

Redis 的数据类型
String
最基本的数据类型，其值最大可存储 512M，二进制安全(Redis 的 String 可以包含任何二进制数据，包含 jpg 对象等) 。

文章插图

注：如果重复写入 key 相同的键值对，后写入的会将之前写入的覆盖。
Hash
String 元素组成的字典，适用于存储对象。

文章插图

List
列表，按照 String 元素插入顺序排序。其顺序为后进先出。由于其具有栈的特性，所以可以实现如“最新消息排行榜”这类的功能。
Set
String 元素组成的无序集合，通过哈希表实现(增删改查时间复杂度为 O(1))，不允许重复。

文章插图
【阿里P9架构师分享：通俗易懂Redis原理，都是你没看过的】
另外，当我们使用 Smembers 遍历 Set 中的元素时，其顺序也是不确定的，是通过 Hash 运算过后的结果。
Redis 还对集合提供了求交集、并集、差集等操作，可以实现如同共同关注，共同好友等功能。
Sorted Set
通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

文章插图

更高级的 Redis 类型
用于计数的 HyperLogLog、用于支持存储地理位置信息的 Geo 。
从海量 Key 里查询出某一个固定前缀的 Key
假设 Redis 中有十亿条 Key，如何从这么多 Key 中找到固定前缀的 Key?
方法 1：使用 Keys [pattern]：查找所有符合给定模式 Pattern 的 Key
使用 Keys [pattern] 指令可以找到所有符合 Pattern 条件的 Key，但是 Keys 会一次性返回所有符合条件的 Key，所以会造成 Redis 的卡顿。
假设 Redis 此时正在生产环境下，使用该命令就会造成隐患，另外如果一次性返回所有 Key，对内存的消耗在某些条件下也是巨大的。
例：
keys test* //返回所有以test为前缀的key 方法 2：使用 SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]