1.什么是redis？
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的、基于内存的、可选持久化的日志型Key-Value数据库编写，支持网络操作，并提供多种语言的API。Redis支持多种数据结构，包括字符串（string）、列表（list）、集合（set）、有序集合（zset）和哈希（hash），并且这些数据类型都支持丰富的操作，如push/pop、add/remove以及取交集、并集和差集等，这些操作都是原子性的。
Redis将数据存储在内存中，以保证高速的读写操作，同时支持将数据周期性地写入磁盘或记录追加操作，以实现持久化。它还支持主从同步，允许数据从主服务器复制到多个从服务器，以确保数据的高可用性和备份。
Redis的性能非常高，它在某些测试中实现了每秒读取110,000次和写入81,000次的速度。为了实现高并发性能，Redis使用非阻塞I/O和IO多路复用技术，如epoll（在Linux上）。
此外，Redis还提供了多种特性，如发布/订阅、Lua脚本、事务、管道、位图、键过期和哨兵监控机制等。它的一些优势包括简单稳定的源码、单线程模型、快速的单节点读写速度、丰富的数据类型、数据持久化能力、数据备份功能以及原子性操作。
总的来说，Redis是一个高性能、多功能的Key-Value数据库，适用于多种应用场景，如数据库、缓存和消息中间件，并且在计时器、消息队列、排行榜、社交网络等领域有广泛的应用。
2.redis为什么这么快？
(1) redis是单线程执行，在执行时顺序执行
redis单线程主要是指Redis的网络IO和键值对读写是由一个线程来完成的，Redis在处理客户端的请求时包括获取 (socket 读)、解析、执行、内容返回 (socket 写) 等都由一个顺序串行的主线程处理，这就是所谓的"单线程"。这也是Redis对外提供键值存储服务的主要流程。
也就是在执行操作这一阶段进行单线程操作，按执行顺序执行就可以避免并发所带来的问题。
(2) Redis的多路复用
从redis6.x开始采用io多路复用，让单个线程高效的处理多个连接请求（尽量减少网络IO的时间消耗），将最耗时的Socket的读取、请求解析、写入单独外包出去，剩下的命令执行仍然由主线程串行执行并和内存的数据交互。
NIO多路复用程序的底层实现参考深度解析Java NIO底层实现原理（初探服务器端程序）_sun.nio.ch.net native jvm-CSDN博客
(3)高效的数据结构
Redis支持五种主要数据结构：字符串（Strings）、列表（Lists）、哈希表（Hashes）、集合（Sets）和有序集合（Sorted Sets）。这些数据结构为开发者提供了灵活的数据操作方式，满足了不同场景下的数据存储需求。
字符串（Strings）：最基本的数据类型，可以包含任何数据，如数字、字符串、二进制数据等。在Redis中，字符串是二进制安全的，这意味着它们可以有任何长度，并且不会因为包含空字符而被截断。
列表（Lists）：简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到头部（左边）或者尾部（右边）。
哈希表（Hashes）：是键值对的集合，是字符串类型的字段和值的映射表。适合存储对象。
集合（Sets）：是字符串类型的无序集合。它是通过哈希表实现的，可以做到添加、删除、查找的时间复杂度都是O(1)。
有序集合（Sorted Sets）：和Sets相似，但每个字符串元素都会关联一个浮点数类型的分数。元素的分数用来排序，如果两个成员有相同的分数，那么他们的排名按照字典序计算。
字符串的底层实现
创建一块内存空间，len是总长度，free是剩余的可用长度，char就是记录着我字符串字节码的情况
优势
预分配：SDS会为buf分配额外的未使用空间（通过free字段记录），这意味着当你向一个SDS字符串追加内容时，如果未使用空间足够，Redis就不需要重新分配内存。这减少了内存分配次数，从而提高了性能。
常数时间复杂度获取字符串长度：由于SDS结构内部维护了一个len字段来记录字符串的当前长度，获取字符串长度的操作可以在常数时间复杂度O(1)内完成，而不需要像C语言的原生字符串那样遍历整个字符串。
二进制安全：SDS可以存储任意二进制数据，包括空字符\0。C语言的原生字符串以空字符作为结束标志，这限制了它们不能包含空字符。而SDS则通过len字段来明确字符串的长度，因此不受此限制。
兼容C语言字符串函数：尽管SDS提供了自己的一套API来进行字符串操作，但它的buf字段实际上就是一个普通的C字符串（以\0结尾），这意味着在必要时，可以直接使用标准的C语言字符串处理函数来操作buf字段（尽管通常不推荐这样做，因为可能会破坏SDS结构的完整性）。
列表的底层实现：双向链表与压缩列表
压缩列表
当列表的元素数量较少且元素较小时，Redis会使用压缩列表（ziplist）作为底层实现来节省内存。压缩列表是一个紧凑的、连续的内存块，它按顺序存储了列表中的元素。
ZLBYTE： 压缩列表的头部信息，包含了特殊编码和压缩列表的长度信息。
LEN： 每个元素前的长度字段，用于记录该元素的长度或前一个元素到当前元素的偏移量。
'one', 'two'： 实际的列表元素，它们被连续地存储在压缩列表中。
优势
内存利用率高，因为元素是连续存储的，没有额外的指针开销。
对于小列表，操作速度可以很快，因为所有数据都在一个连续的内存块中。
双向链表
当列表的元素数量较多或者元素较大时，Redis会选择使用双向链表作为底层实现。双向链表中的每个节点都保存了前一个节点和后一个节点的指针，这使得在列表的任何位置插入或删除元素都变得相对容易
优势
可以在O(1)时间复杂度内完成在列表头部或尾部的元素插入和删除。
当需要遍历列表时，可以从头部或尾部开始，沿着节点的指针依次访问。
哈希的底层实现：Redis中的字典与压缩列表
Redis的哈希（Hashes）类型允许用户在单个键中存储多个字段和对应的值。为了高效地支持这种数据结构，Redis在底层使用了两种主要的数据结构来实现哈希：字典（也称为哈希表）和压缩列表。
压缩列表
当哈希中的字段和值较少且较小时，Redis会使用压缩列表作为底层实现来节省内存。压缩列表是一种紧凑的、连续的内存块，它按顺序存储了哈希中的字段和值对。同上
字典（HASH表）
当哈希中的字段和值较多或者较大时，Redis会选择使用字典作为底层实现。字典是一种通过键（在Redis哈希中是字段）来直接访问值的数据结构，它能够在平均情况下提供O(1)时间复杂度的查找、插入和删除操作。
优势
提供了快速的字段查找、插入和删除操作。
哈希表的扩容机制可以保持较低的哈希冲突率，从而保证操作的效率
集合的底层实现：整数集合和字典
Redis的集合（Sets）是一个无序的、元素不重复的集合。为了高效地支持这种数据结构及其操作，Redis在底层使用了两种主要的数据结构：整数集合（intset）和字典（hashtable）。
整数集合（int set）
当集合中的元素都是整数，并且元素数量较少时，Redis会选择使用整数集合作为底层实现。整数集合是一个紧凑的数组，数组中的每个元素都是集合中的一个整数。
优势：
内存利用率高：整数集合将整数紧密地存储在一个连续的内存块中，没有额外的指针或元数据开销。
操作速度快：对于整数集合中的元素，Redis可以直接通过数组索引访问，这使得查找、添加和删除整数的操作非常快速。
然而，整数集合也有其局限性。由于它要求集合中的元素必须是整数，并且元素数量较少，因此在处理非整数元素或大量元素时，整数集合可能不是最优的选择。
有序集合的底层实现：跳表和压缩列表
Redis的有序集合（Sorted Sets）是一个有序的、元素不重复的集合，其中每个元素都关联了一个分数（score）。为了实现这种数据结构及其相关操作的高效性，Redis在底层主要使用了两种数据结构：压缩列表（ziplist）和跳表（skiplist）。
跳表（skiplist）
当有序集合的元素数量较多或元素的大小较大时，Redis会使用跳表作为底层实现。跳表是一种多层的有序链表，它通过维护多个层次的指针来加快查找、插入和删除操作的速度。
优势
查找效率高：通过维护多个层次的指针，跳表可以在平均情况下提供O(log N)时间复杂度的查找操作，其中N是元素的数量。
插入和删除操作快速：跳表的插入和删除操作只需要局部地调整指针，而不需要移动大量的数据。
支持范围查询：跳表可以方便地支持按照分数范围查询元素的操作
(3)redis中多线程使用
Redis中支持将数据异步写入磁盘，这种方式避免了每次写操作都要等待磁盘I/O完成，提升了写操作的速度