Redis硬核篇：从高频问题横扫核心知识原理

前言

本篇主要将Redis核心内容过了一遍，涉及到数据结构、内存模型、IO模型、持久化RDB和AOF、主从复制原理、哨兵原理、cluster原理。

Redis为什么这么快?

很多人只知道是K/V NoSQl内存数据库，单线程……这都是没有全面理解Redis导致无法继续深问下去。

这个问题是基础摸底，我们可以从Redis不同数据类型底层的数据结构实现、完全基于内存、IO多路复用网络模型、线程模型、渐进式rehash……

总结了一张Redis知识图谱分享给大家

到底有多快?

我们可以先说到底有多快，根据官方数据，Redis QPS可以达到约100000(每秒请求数)，有兴趣的可以参考官方的基准程序测试《How fast is Redis?》，地址：https://redis.io/topics/benchmarks

基准测试

横轴是连接数，纵轴是QPS。

这张图反映了一个数量级，通过量化让面试官觉得你有看过官方文档，很严谨。

基于内存实现

Redis是基于内存的数据库，跟磁盘数据库相比，完全吊打磁盘的速度。

不论读写操作都是在内存上完成的，我们分别对比下内存操作与磁盘操作的差异。

磁盘调用

内存操作

内存直接由CPU控制，也就是CPU内部集成的内存控制器，所以说内存是直接与CPU对接，享受与CPU通信的最优带宽。

最后以一张图量化系统的各种延时时间(部分数据引用 Brendan Gregg)

高效的数据结构

学习MySQL的时候我知道为了提高检索速度使用了B+Tree数据结构，所以Redis速度快应该也跟数据结构有关。

Redis一共有5种数据类型，String、List、Hash、Set、SortedSet。

不同的数据类型底层使用了一种或者多种数据结构来支撑，目的就是为了追求更快的速度。

码哥寄语：我们可以分别说明每种数据类型底层的数据结构优点，很多人只知道数据类型，而说出底层数据结构就能让人眼前一亮。

SDS简单动态字符串优势

C语言字符串与SDS

1.SDS中len保存这字符串的长度，O(1) 时间复杂度查询字符串长度信息。

2.空间预分配：SDS被修改后，程序不仅会为SDS分配所需要的必须空间，还会分配额外的未使用空间。

3.惰性空间释放：当对SDS进行缩短操作时，程序并不会回收多余的内存空间，而是使用free字段将这些字节数量记录下来不释放，后面如果需要 append 操作，则直接使用free中未使用的空间，减少了内存的分配。

zipList 压缩列表

压缩列表是 List 、hash、 sorted Set 三种数据类型底层实现之一。

当一个列表只有少量数据的时候，并且每个列表项要么就是小整数值，要么就是长度比较短的字符串，那么 Redis 就会使用压缩列表来做列表键的底层实现。

ziplist

这样内存紧凑，节约内存。

quicklist后续版本对列表数据结构进行了改造，使用 quicklist 代替了 ziplist 和 linkedlist。

quicklist 是 ziplist 和 linkedli