Redis背后的神奇力量：为何它如此高效？

Redis的速度快主要有以下几个原因：

1、基于内存操作

Redis的操作都是基于内存的，数据存储在内存中，而内存的读写速度远远快于硬盘，内存的运行速度比硬盘高出几个数量级，就像从翻阅书籍变成即刻在线信息查询，访问时间大幅缩短。

p.s.CrystalDiskMark测试不了内存，所以使用其它工具测试内存，虽然测试方式及纬度不同，但结果还是可以参考看的。

机械硬盘、固态硬盘及内存的读写速度有以下对比：

当然在Redis官网还提到了"Redis on Flash"

官方文档：

"Redis on Flash" 是指将 Redis 数据存储在闪存（Flash Storage）上，而不是传统的随机访问存储器（RAM）上。这种做法通常被用于处理大规模的数据集，因为闪存的存储容量通常比RAM大得多。

官方文档：

可以看到官方文档：

1、Redis的单线程特性

2、Redis 的性能瓶颈通常出现在内存或网络方面，而不是 CPU 方面。

虽然 Redis 官方 FAQ 没有明确解释 Redis 单线程设计的原因，但确实在文档中指出 Redis 的性能瓶颈通常出现在内存或网络方面，而不是 CPU 方面。

Redis的工作负载主要涉及内存操作和网络通信，而不是 CPU 密集型计算，因此 CPU 通常并不是 Redis 性能的瓶颈。在大多数情况下，性能瓶颈可能更多地出现在内存访问速度或网络带宽上，这也是 Redis 在内存和网络方面进行优化的原因。

Redis的主线程是单线程的，所有操作都得按顺序执行，避免了多线程带来的额外开销和复杂性。这种设计使得 Redis 在处理许多短期和高频的读写操作时非常高效，特别适合缓存和实时数据存储的应用场景。总结以下几点：

官方文档：

可以看到Redis官方文档多处提到的"multiplexing and non-blocking I/O"。那么什么是multiplexing and non-blocking I/O呢？

I/O 多路复用技术是指一个线程可以同时监视多个I/O)操作。当某个 I/O 操作就绪时，操作系统会通知该线程。

I/O 多路复用技术可以有效地提高 I/O 效率。传统的 I/O 模型中，一个线程只能执行一个 I/O 操作。当该 I/O 操作阻塞时，该进程或线程将无法执行其他操作，这会导致 CPU 资源的浪费。

Redis采用I/O多路复用技术，并发处理连接，使得整个过程只在调用select、poll、epoll这些调用的时候才会阻塞，收发客户消息是不会阻塞的，整个进程或者线程就被充分利用起来。

如果以上说明看着费力可以看看以下内容：

I/O多路复用=餐厅服务员记录订单

假设一家忙碌的餐厅服务员，负责接待顾客点餐和为他们服务。如果每次只能处理一个桌子的订单，那就太浪费时间了？

如果同时处理多个桌子的订单，先把每个桌子上的点餐需求一个个记在心里，然后再去后厨逐个去处理。当有一个桌子的顾客在思考菜单时，你可以去另一个桌子送菜，再回来接着处理点餐。这样，你可以在等待一个桌子的订单时，同时为其他桌子服务，提高了效率。

Redis使用了高效的数据结构，如简单动态字符串、压缩列表、跳跃表等，这些数据结构为了追求更快的速度。

简单动态字符串（SDS）:

SDS 是 Redis 中用来表示字符串的数据结构。它是一种动态调整大小的字符串类型，可以高效地进行字符串的追加、删除和修改操作。

SDS 在内部包含字符串长度信息，使得获取字符串长度的操作更为高效。而且，SDS 的空间分配策略和惰性空间释放使得对字符串的修改操作更加迅速。

压缩列表：

压缩列表是一种用于存储列表数据的紧凑数据结构。它可以在节约内存的同时，提供对列表元素的快速访问。压缩列表会根据元素的大小动态地调整内存占用。

压缩列表采用了灵活的内存布局，可以存储不同类型的元素，并在某些情况下采用整数编码，进一步减小存储空间。

跳跃表：

跳跃表是一种有序的数据结构，用于实现有序集合和有序映射。它通过层级的链表结构，实现了快速的元素查找、插入和删除。

跳跃表通过在多个层次上建立索引，可以在O(log N)的时间内完成查找等操作，其中 N 是元素的数量。它是一种高效的有序数据结构，相较于平衡树，跳跃表的实现更加简单。

Redis 通过数据压缩、惰性加载（仅在需要时加载数据）、内存淘汰（主动清除鲜少使用的数据释放空间）等技术进一步提升速度。这些精细的调优措施促成一个运转顺畅、反应灵敏的系统。