前言
作为一名后端软件工程师，工作中你肯定和 Redis 打过交道。但是Redis 为什么快呢？很多人只能答出Redis 因为它是基于内存实现的，但是对于其它原因都是模棱两可。
那么今天就一起来看看是Redis 为什么快吧：
 Redis 为什么这么快？
一、基于内存实现
Redis 是基于内存的数据库，那不可避免的就要与磁盘数据库做对比。对于磁盘数据库来说，是需要将数据读取到内存里的，这个过程会受到磁盘 I/O 的限制。而对于内存数据库来说，本身数据就存在于内存里，也就没有了这方面的开销。
通过下面的表格我们可以知道读取内存和读取磁盘的性能差距。
计算机设备
| 读取的速度
| 类比
| 机械硬盘
| 0.1G/S
| 以机械盘为基准
| 固态盘
| 1.3G/S
| 13倍机械硬盘
| 内存
| 30G/S
| 300倍机械硬盘
| L3
| 190G/S
| 1900倍机械硬盘
| L2
| 200G/S
| 2000倍 机械硬盘
| L1
| 800G/S
| 8000倍机械硬盘
|
二、高效存储结构
为了实现从键到值的快速访问，Redis 使用了一个哈希表来保存所有键值对。一个哈希表，其实就是一个数组，数组的每个元素称为一个哈希桶。所以，我们常说，一个哈希表是由多个哈希桶组成的，每个哈希桶中保存了键值对数据。
 全局哈希表
哈希桶中的 entry 元素中保存了key和value指针，分别指向了实际的键和值，因为其value的多样性，哈希表中存储的并不是具体的值，而是一个内存引用地址，在通过内存引用的地址查找到对应的具体的值。这样一来，即使value是一个集合，也可以通过*value指针被查找到。因为这个哈希表保存了所有的键值对，所以，我也把它称为全局哈希表。
哈希表的最大好处很明显，就是让我们可以用 O(1) 的时间复杂度来快速查找到键值对：我们只需要计算键的哈希值，就可以知道它所对应的哈希桶位置，然后就可以访问相应的 entry 元素。但当你往 Redis 中写入大量数据后，就可能发现操作有时候会突然变慢了。这其实是因为你忽略了一个潜在的风险点，那就是哈希表的冲突问题和 rehash 可能带来的操作阻塞。
当你往哈希表中写入更多数据时，哈希冲突是不可避免的问题。这里的哈希冲突，两个 key 的哈希值和哈希桶计算对应关系时，正好落在了同一个哈希桶中。
 哈希表的哈希冲突
Redis 解决哈希冲突的方式，就是链式哈希。链式哈希也很容易理解，就是指同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存，它们之间依次用指针连接。
三、单线程避免了上下文前切换
省去了很多上下文切换的时间以及CPU消耗，不存在竞争条件，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，也不会出现死锁而导致的性能消耗。
四、使用基于IO多路复用机制的线程模型，可以处理并发的链接。
Redis采用了epoll 模型进行IO多路复用。Java中也有类似的模型比如NIO,才epoll模型之前还有selector、poll这里不多讲解，epoll模型可以参考下图：
 epoll 模型
五、渐进式ReHash
Redis是当然如果这个数组一直不变，那么hash冲突会变很多，这个时候检索效率会大打折扣，所以Redis就需要把数组进行扩容（一般是扩大到原来的两倍），但是问题来了，扩容后每个hash桶的数据会分散到不同的位置，这里设计到元素的移动，必定会阻塞IO，所以这个ReHash过程会导致很多请求阻塞。
为了避免这个问题，Redis 采用了渐进式 rehash。
首先、Redis 默认使用了两个全局哈希表：哈希表 1 和哈希表 2。一开始，当你刚插入数据时，默认使用哈希表 1，此时的哈希表 2 并没有被分配空间。随着数据逐步增多，Redis 开始执行 rehash。
1、给哈希表 2 分配更大的空间，例如是当前哈希表 1 大小的两倍
2、把哈希表 1 中的数据重新映射并拷贝到哈希表 2 中
3、释放哈希表 1 的空间
在上面的第二步涉及大量的数据拷贝，如果一次性把哈希表 1 中的数据都迁移完，会造成 Redis 线程阻塞，无法服务其他请求。此时，Redis 就无法快速访问数据了。
 渐进式rehash
在Redis 开始执行 rehash，Redis仍然正常处理客户端请求，但是要加入一个额外的处理：
处理第1个请求时，把哈希表 1中的第1个索引位置上的所有 entries 拷贝到哈希表 2 中
处理第2个请求时，把哈希表 1中的第2个索引位置上的所有 entries 拷贝到哈希表 2 中
如此循环，直到把所有的索引位置的数据都拷贝到哈希表 2 中。
这样就巧妙地把一次性大量拷贝的开销，分摊到了多次处理请求的过程中，避免了耗时操作，保证了数据的快速访问。
所以这里基本上也可以确保根据key找value的操作在O（1）左右。
过这里要注意，如果Redis中有海量的key值的话，这个Rehash过程会很长很长，虽然采用渐进式Rehash，但在Rehash的过程中还是会导致请求有不小的卡顿。并且像一些统计命令也会非常卡顿：比如keys
按照Redis的配置每个实例能存储的最大的key的数量为2的32次方,即2.5亿，但是尽量把key的数量控制在千万以下，这样就可以避免Rehash导致的卡顿问题，如果数量确实比较多，建议采用分区hash存储。
六、缓存时间戳
我们平常使用系统时间戳时， 常常是不假思索地使用System.currentTimeMillis()或者new Date() .getTime() 来获取系统的毫秒时间戳。但是Redis不能这样做，因为每一次获取系统时间戳都是一次系统调用，而且每次去系统调用是比较费时间的，作为单线程的Redis是无法承受的，所以它需要对于时间戳进行一次缓存，由一个定时任务进行每毫秒更新时间戳，从而获取时间戳都是直接从缓存就取出。
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