Redis为什么这么快

1、完全基于内存

绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。
数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；

2、数据结构简单

对数据操作也简单，Redis中的数据结构是专门进行设计的；

3、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，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；

4、使用多路I/O复用模型，非阻塞IO；

5、使用底层模型不同

它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求；

以上几点都比较好理解，下边我们针对多路 I/O 复用模型进行简单的探讨：
比如，现在我们模拟一个tcp服务器处理30个客户的socket，如何快速的处理掉这30个请求呢？

在不了解原理的情况下，我们类比一个实例：在课堂上让全班30个人同时做作业，做完后老师检查，30个学生的作业都检查完成才能下课。如何在有限的资源下，以最快的速度下课呢？

第一种：安排一个老师，按顺序逐个检查。先检查A，然后是B，之后是C、D。。。这中间如果有一个学生卡住，全班都会被耽误。这种模式就好比，你用循环挨个处理socket，根本不具有并发能力。这种方式只需要一个老师，但是耗时时间会比较长。
第二种：安排30个老师，每个老师检查一个学生的作业。 这种类似于为每一个socket创建一个进程或者线程处理连接。这种方式需要30个老师（最消耗资源），但是速度最快。
第三种：安排一个老师，站在讲台上，谁解答完谁举手。这时C、D举手，表示他们作业做完了，老师下去依次检查C、D的答案，然后继续回到讲台上等。此时E、A又举手，然后去处理E和A。这种方式可以在最小的资源消耗的情况下，最快的处理完任务。
第三种就是IO复用模型（Linux下的select、poll和epoll就是干这个的。将用户socket对应的fd注册进epoll，然后epoll帮你监听哪些socket上有消息到达，这样就避免了大量的无用操作。此时的socket应该采用非阻塞模式。这样，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，这就是事件驱动，所谓的reactor模式。）