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大家好，我是 mikechen | 陈睿 。
缓存在高并发的场景的作用不言而喻，号称高并发架构的基石，其中最为典型的代表，非 Redis 莫属。
无论你是想面试通关，还是在实战中应用好 Redis ,理解 Redis的设计精髓，都十分重要。
今天，主要分享 Redis 高性能快的4大核心设计。@mikechen
Redis的高并发快速原因
1.redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；
2.redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；
备注：Redis 6.0引入了多线程，指的是网络请求过程采用了多线程来操作，键值对的读写仍然采用单线程操作。
3.redis使用多路复用技术，可以处理并发的连接。
针对以上4大设计，下面我分别来详解@mikechen
Redis单线程的设计
1.官方答案
因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。
既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。
备注：
这里我多提一句：Redis6.0后虽然引入的多线程部分，实际上只是用来处理网络数据的读写和协议解析，执行命令仍然是单一工作线程。
2.性能指标
关于Redis的性能，官方网站也有，普通笔记本轻松处理每秒几十万的请求。
3.详细原因
1）不需要各种锁的性能消耗
Redis的数据结构并不全是简单的Key-Value，还有list，hash等复杂的结构，这些结构有可能会进行很细粒度的操作。
比如，在很长的列表后面添加一个元素，在hash当中添加或者删除一个对象。这些操作可能就需要加非常多的锁，导致的结果是同步开销大大增加。
总之，在单线程的情况下，就不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗。
2）单线程多进程集群方案
单线程的威力实际上非常强大，每核心效率也非常高，多线程自然是可以比单线程有更高的性能上限。
但是，在今天的计算环境中，即使是单机多线程的上限也往往不能满足需要了，需要进一步摸索的是多服务器集群化的方案，这些方案中多线程的技术照样是用不上的。
所以单线程、多进程的集群不失为一个时髦的解决方案。
3）CPU消耗
采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU。
但是如果CPU成为Redis瓶颈，或者不想让服务器其他CUP核闲置，那怎么办？
可以考虑多起几个Redis进程，Redis是key-value数据库，不是关系数据库，数据之间没有约束。只要客户端分清哪些key放在哪个Redis进程上就可以了。
单进程单线程优势
代码更清晰，处理逻辑更简单
不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗
不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU
Redis采用内存存储
我们都知道内存的访问速度比硬盘要快得多，内存存储可以实现非常低延迟的数据读写操作，通常可以在纳秒或微秒级别完成。
内存存储在处理并发请求时表现出色，内存中的数据可以立即访问，不会受到并发读写操作的影响，而硬盘存储在并发情况下可能会受到磁盘 I/O 操作的限制。
所以，Redis基于内存的操作，可以说是Redis快的决定性作用。
IO多路复用技术
Redis 采用网络IO多路复用技术来保证在多连接的时候， 系统的高吞吐量。
多路：指的是多个socket连接。
复用：指的是复用一个线程。
多路复用主要有三种技术：
- select
- poll
- epoll
其中，epoll是最新的，也是目前最好的多路复用技术。
这里“多路”指的是多个网络连接，“复用”指的是复用同一个线程。
采用多路 I/O 复用技术，可以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），且Redis在内存中操作数据的速度非常快（内存内的操作不会成为这里的性能瓶颈），以上两点，造就了Redis具有很高的吞吐量。
Redis高并发快总结
- Redis是纯内存数据库，一般都是简单的存取操作，线程占用的时间很多，时间的花费主要集中在IO上，所以读取速度快。
- 再说一下 IO，Redis使用的是非阻塞IO，IO多路复用，使用了单线程来轮询描述符，将数据库的开、关、读、写都转换成了事件，减少了线程切换时上下文的切换和竞争。
- Redis采用了单线程的模型，保证了每个操作的原子性，也减少了线程的上下文切换和竞争。
- 另外，数据结构也帮了不少忙，Redis全程使用hash结构，读取速度快，还有一些特殊的数据结构，对数据存储进行了优化，如压缩表，对短数据进行压缩存储，再如，跳表，使用有序的数据结构加快读取的速度。
- 还有一点，Redis采用自己实现的事件分离器，效率比较高，内部采用非阻塞的执行方式，吞吐能力比较大。
以上，是 Redis 为什么这么快？4 大核心设计图解的详细解析，欢迎评论区留言交流或拓展。
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