摘要：
字符串是Redis中最基础的数据模型,可以存储各种类型的数据,如整数、浮点数、文本等。字符串数据模型具有以下特点:哈希数据模型可以存储键值对,类似于关系型数据库中的行。哈希数据模型... 字符串是Redis中最基础的数据模型,可以存储各种类型的数据,如整数、浮点数、文本等。字符串数据模型具有以下特点:
哈希数据模型可以存储键值对,类似于关系型数据库中的行。哈希数据模型具有以下特点:
列表数据模型可以存储有序的字符串集合,类似于数组。列表数据模型具有以下特点:
集合数据模型可以存储无序的唯一字符串集合,类似于数学中的集合。集合数据模型具有以下特点:
有序集合数据模型可以存储带有分值的字符串集合,元素按分值排序。有序集合数据模型具有以下特点:
在使用Redis时应该根据具体的业务需求选择合适的数据模型。字符串适合存储小规模数据,哈希适合存储结构化数据,列表和集合适合存储大量数据,有序集合适合存储需要排序的大量数据。选择恰当的数据模型可以大幅提升Redis的性能,提高应用程序的整体性能。
Redis-I/O模型
Redis 单线程是指 Redis的网络IO和键值对读写 是由一个线程完成。 这也是Redis提供存储服务的主流程。
对于一个多线程系统，在合理的资源分配情况下，提高线程数，可以有效的提高系统的吞吐量。 但实际情况可能是，刚增加线程数时，系统吞吐量增加，但进一步增加线程数，吞吐量增长缓慢，甚至下降。
Redis采用多路复用机制，使其在网络I/O操作中可以大量并发处理客户端请求，实现高吞吐率。 I/O多路复用 在单线程中通过记录跟踪每一个I/O流的状态来管理多个I/O流。 select, poll, epoll 都是I/O多路复用的具体的实现。
在 Redis 只运行单线程的情况下，该机制允许内核中，同时存在多个监听套接字和已连接套接字。 内核会一直监听这些套接字上的连接请求或数据请求。 一旦有请求到达，就会交给 Redis 线程处理，这就实现了一个 Redis 线程处理多个 IO 流的效果。
图中FD就是套接字，当select/epoll一旦监测到FD上有请求到达时，就会出发相应的事件，这些事件会被放进一个事件队列，Redis 单线程对该事件队列不断进行处理。 这样一来，Redis 无需一直轮询是否有请求实际发生，这就可以避免造成 CPU 资源浪费。 同时，Redis 在对事件队列中的事件进行处理时，会调用相应的处理函数，这就实现了基于事件的回调。 因为 Redis 一直在对事件队列进行处理，所以能及时响应客户端请求，提升 Redis 的响应性能。 事件到了，在处理，这就是反应器模式。
为什么redis是单线程的?
Redis采用单线程模型，基于内存数据结构存储系统，提供数据持久化、高可靠性、高性能、高并发等特性。 其核心机制为单线程处理所有请求，通过IO多路复用技术实现事件的高效处理。 这一设计使得Redis在读写操作上能够按顺序执行，避免了线程切换带来的开销，有效提升了内存读写性能。 理论上，内存性能上限即为Redis的上限，且当前内存条读取速度约为50M/s，以数据大小为1kb为例，Redis读性能可达/s。 在Redis4.0版本之前，其主要依赖内存读写速度，处理效率受内存大小和机器性能限制。 然而，面对大键删除、flushdb或flushall等操作，可能会导致服务器卡顿，影响缓存系统性能。 为了解决这些问题，Redis4.0引入Lazy Free机制，将慢操作异步化，将大键删除等操作移至单独线程执行，主线程快速响应新请求，减少服务器阻塞时间，提升系统响应速度。 Redis6.0版本进一步优化了性能，引入了IO线程组，通过合并socket请求，确保了IO读写和CPU执行时间的高效利用。 IO线程负责读写socket、协议解析，而命令执行仍由单线程处理，确保了顺序读写操作的正确性和并发处理的高效性。 这一设计使得Redis能够更好地处理IO密集型任务，同时保持了单线程的高效性，提升了整体性能。 性能测试结果显示，Redis的IO单线程和多线程模型在理想情况下，读写性能确实呈现了显著提升。 通过Redis-benchmark工具进行100个并发，每个10W个请求的压测，性能测试结果显示理想性能提升翻倍。 这一结果验证了Redis多线程模型在处理网络数据读写和协议解析上的优势，以及其对提升IO读写性能的有效性。
硬核剖析Redis单线程为什么那么快？
Redis之所以在单线程模式下展现出卓越的性能，主要是由于以下几个关键因素：首先，Redis作为内存数据库，其数据存储和读取操作均在内存中完成，因此速度极为快速。 同时，其内部采用了哈希表结构，使得根据指定的键访问数据的时间复杂度为O(1)，大大提高了数据操作效率。 其次，Redis通过采用高性能的IO多路复用机制，实现了单线程处理大量客户端请求的能力。 Linux中的IO多路复用机制，如select/epoll机制，允许一个线程同时监听多个套接字上的连接请求或数据请求，从而实现并发处理多个客户端请求，提高了并发性。 再次，采用单线程模型能够有效降低系统开销。 多线程模型在理想情况下可以提升系统吞吐率和扩展性，但在实际应用中，可能会因为共享资源的并发访问控制带来额外开销，导致系统吞吐率增长迟缓甚至下降。 而Redis通过单线程设计，避免了线程上下文切换和访问共享资源的开销，提升了整体性能。 此外，Redis的数据结构设计也是其高效性能的重要因素。 通过使用跳表、哈希表、压缩列表等不同的数据结构，Redis能够在存储和读取数据时保持极低的时间复杂度，确保了数据操作的高速度。 尽管Redis6.0版本引入了多线程以充分利用服务器的多核资源并分摊IO读写负荷，但执行命令仍然是由单线程顺序执行的。 网络数据读写采用了多线程处理，但IO线程不会同时读写，以确保性能优化的同时保持系统稳定性。 总结来说，Redis通过内存数据库设计、高性能IO多路复用机制以及单线程模式的合理应用，实现了在单线程环境下的高性能表现。 同时，数据结构的优化进一步增强了其性能优势。