Redis快是基于内存实现,面试官说我可以走了……

MageByte技术团队 2021-03-29 10:27:53
天下武功,无坚不摧,唯快不破!

 

学习一个技术,通常只接触了零散的技术点,没有在脑海里建立一个完整的知识框架和架构体系,没有系统观。这样会很吃力,而且会出现一看好像自己会,过后就忘记,一脸懵逼。

跟着「码哥字节」一起吃透 Redis,深层次的掌握 Redis 核心原理以及实战技巧。一起搭建一套完整的知识框架,学会全局观去整理整个知识体系。

 

系统观其实是至关重要的,从某种程度上说,在解决问题时,拥有了系统观,就意味着你能有依据、有章法地定位和解决问题。

 

Redis 全景图

 

全景图可以围绕两个维度展开,分别是:

 

应用维度:缓存使用、集群运用、数据结构的巧妙使用

 

系统维度:可以归类为三高

 

  • 高性能:线程模型、网络 IO 模型、数据结构、持久化机制;

  • 高可用:主从复制、哨兵集群、Cluster 分片集群;

  • 高拓展:负载均衡

 

Redis 系列篇章围绕如下思维导图展开,这次从 《Redis 唯快不破的秘密》一起探索 Redis 的核心知识点。

 

吃透Redis

唯快不破的秘密

 

65 哥前段时间去面试 996 大厂,被问到「Redis 为什么快?」

 

65 哥:额,因为它是基于内存实现和单线程模型

 

面试官:还有呢?

 

65 哥:没了呀。

 

很多人仅仅只是知道基于内存实现,其他核心的原因模凌两可。今日跟着「码哥字节」一起探索真正快的原因,做一个唯快不破的真男人!

 

Redis 为了高性能,从各方各面都进行了优化,下次小伙伴们面试的时候,面试官问 Redis 性能为什么如此高,可不能傻傻的只说单线程和内存存储了。

 

唯快不破的秘密

 

根据官方数据,Redis 的 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。此时,这张图反映了一个数量级,希望大家在面试的时候可以正确的描述出来,不要问你的时候,你回答的数量级相差甚远!

 

完全基于内存实现

 

65 哥:这个我知道,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,就像段誉的凌波微步。对于磁盘数据库来说,首先要将数据通过 IO 操作读取到内存里。

 

没错,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。

 

磁盘调用栈图
 

 

 

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。

 

Redis 将数据存储在内存中,读写操作不会因为磁盘的 IO 速度限制,所以速度飞一般的感觉!

 

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

 

65 哥: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。

 

回答正确,这里所说的数据结构并不是 Redis 提供给我们使用的 5 种数据类型:String、List、Hash、Set、SortedSet。

 

在 Redis 中,常用的 5 种数据类型和应用场景如下:

 

  • String:缓存、计数器、分布式锁等。

  • List:链表、队列、微博关注人时间轴列表等。

  • Hash:用户信息、Hash 表等。

  • Set:去重、赞、踩、共同好友等。

  • Zset:访问量排行榜、点击量排行榜等。

 

上面的应该叫做 Redis 支持的数据类型,也就是数据的保存形式。「码哥字节」要说的是针对这 5 种数据类型,底层都运用了哪些高效的数据结构来支持。

 

65 哥:为啥搞这么多数据结构呢?

 

当然是为了追求速度,不同数据类型使用不同的数据结构速度才得以提升。每种数据类型都有一种或者多种数据结构来支撑,底层数据结构有 6 种。

 

 

Redis hash 字典
 

 

Redis 整体就是一个 哈希表来保存所有的键值对,无论数据类型是 5 种的任意一种。哈希表,本质就是一个数组,每个元素被叫做哈希桶,不管什么数据类型,每个桶里面的 entry 保存着实际具体值的指针。

 

Redis 全局哈希表

 

整个数据库就是一个全局哈希表,而哈希表的时间复杂度是 O(1),只需要计算每个键的哈希值,便知道对应的哈希桶位置,定位桶里面的 entry 找到对应数据,这个也是 Redis 快的原因之一。

 

那 Hash 冲突怎么办?

 

当写入 Redis 的数据越来越多的时候,哈希冲突不可避免,会出现不同的 key 计算出一样的哈希值。

 

Redis 通过链式哈希解决冲突:也就是同一个 桶里面的元素使用链表保存。但是当链表过长就会导致查找性能变差可能,所以 Redis 为了追求快,使用了两个全局哈希表。用于 rehash 操作,增加现有的哈希桶数量,减少哈希冲突。

 

开始默认使用 hash 表 1 保存键值对数据,哈希表 2 此刻没有分配空间。当数据越来多触发 rehash 操作,则执行以下操作:

 

  • 给 hash 表 2 分配更大的空间;

  • 将 hash 表 1 的数据重新映射拷贝到 hash 表 2 中;

  • 释放 hash 表 1 的空间。

 

值得注意的是,将 hash 表 1 的数据重新映射到 hash 表 2 的过程中并不是一次性的,这样会造成 Redis 阻塞,无法提供服务。

 

而是采用了渐进式 rehash,每次处理客户端请求的时候,先从 hash 表 1 中第一个索引开始,将这个位置的 所有数据拷贝到 hash 表 2 中,就这样将 rehash 分散到多次请求过程中,避免耗时阻塞。

 

SDS 简单动态字符
 

 

65 哥:Redis 是用 C 语言实现的,为啥还重新搞一个 SDS 动态字符串呢?

 

字符串结构使用最广泛,通常我们用于缓存登陆后的用户信息,key = userId,value = 用户信息 JSON 序列化成字符串。

 

C 语言中字符串的获取 「MageByte」的长度,要从头开始遍历,直到 「\0」为止,Redis 作为唯快不破的男人是不能忍受的。

 

C 语言字符串结构与 SDS 字符串结构对比图如下所示:

 

C 语言字符串与 SDS

 

SDS 与 C 字符串区别
 

 

1)O(1) 时间复杂度获取字符串长度

 

C 语言字符串布吉路长度信息,需要遍历整个字符串时间复杂度为 O(n),C 字符串遍历时遇到 '\0' 时结束。

 

SDS 中 len 保存这字符串的长度,O(1) 时间复杂度。

 

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。

 

分配规则如下:如果对 SDS 修改后,len 的长度小于 1M,那么程序将分配和 len 相同长度的未使用空间。举个例子,如果 len=10,重新分配后,buf 的实际长度会变为 10(已使用空间)+10(额外空间)+1(空字符)=21。如果对 SDS 修改后 len 长度大于 1M,那么程序将分配 1M 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。

 

4)二进制安全

 

在 Redis 中不仅可以存储 String 类型的数据,也可能存储一些二进制数据。

 

二进制数据并不是规则的字符串格式,其中会包含一些特殊的字符如 '\0',在 C 中遇到 '\0' 则表示字符串的结束,但在 SDS 中,标志字符串结束的是 len 属性。

 

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 是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型的数据结构,ziplist 中可以包含多个 entry 节点,每个节点可以存放整数或者字符串。

 

ziplist 在表头有三个字段 zlbytes、zltail 和 zllen,分别表示列表占用字节数、列表尾的偏移量和列表中的 entry 个数;压缩列表在表尾还有一个 zlend,表示列表结束。

 

struct ziplist<T> {
    int32 zlbytes; // 整个压缩列表占用字节数
    int32 zltail_offset; // 最后一个元素距离压缩列表起始位置的偏移量,用于快速定位到最后一个节点
    int16 zllength; // 元素个数
    T[] entries; // 元素内容列表,挨个挨个紧凑存储
    int8 zlend; // 标志压缩列表的结束,值恒为 0xFF
}

 

ziplist

 

如果我们要查找定位第一个元素和最后一个元素,可以通过表头三个字段的长度直接定位,复杂度是 O(1)。而查找其他元素时,就没有这么高效了,只能逐个查找,此时的复杂度就是 O(N)

 

双端列表
 

 

Redis List 数据类型通常被用于队列、微博关注人时间轴列表等场景。不管是先进先出的队列,还是先进后出的栈,双端列表都很好的支持这些特性。

 

 

Redis 的链表实现的特性可以总结如下:

 

  • 双端:链表节点带有 prev 和 next 指针,获取某个节点的前置节点和后置节点的复杂度都是 O(1)。

     

  • 无环:表头节点的 prev 指针和表尾节点的 next 指针都指向 NULL,对链表的访问以 NULL 为终点。

     

  • 带表头指针和表尾指针:通过 list 结构的 head 指针和 tail 指针,程序获取链表的表头节点和表尾节点的复杂度为 O(1)。

     

  • 带链表长度计数器:程序使用 list 结构的 len 属性来对 list 持有的链表节点进行计数,程序获取链表中节点数量的复杂度为 O(1)。

     

  • 多态:链表节点使用 void* 指针来保存节点值,并且可以通过 list 结构的 dup、free、match 三个属性为节点值设置类型特定函数,所以链表可以用于保存各种不同类型的值。

 

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 linkedlist 的混合体,它将 linkedlist 按段切分,每一段使用 ziplist 来紧凑存储,多个 ziplist 之间使用双向指针串接起来。

 

 

这也是为何 Redis 快的原因,不放过任何一个可以提升性能的细节。

 

skipList 跳跃表
 

 

sorted set 类型的排序功能便是通过「跳跃列表」数据结构来实现。

 

跳跃表(skiplist)是一种有序数据结构,它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针,从而达到快速访问节点的目的。

 

跳跃表支持平均 O(logN)、最坏 O(N)复杂度的节点查找,还可以通过顺序性操作来批量处理节点。

 

跳表在链表的基础上,增加了多层级索引,通过索引位置的几个跳转,实现数据的快速定位,如下图所示:

 

跳跃表

 

当需要查找 40 这个元素需要经历 三次查找。

 

整数数组(intset)
 

 

当一个集合只包含整数值元素,并且这个集合的元素数量不多时,Redis 就会使用整数集合作为集合键的底层实现。结构如下:

 

 

typedef struct intset{
     //编码方式
     uint32_t encoding;
     //集合包含的元素数量
     uint32_t length;
     //保存元素的数组
     int8_t contents[];
}intset;

 

contents 数组是整数集合的底层实现:整数集合的每个元素都是 contents 数组的一个数组项(item),各个项在数组中按值的大小从小到大有序地排列,并且数组中不包含任何重复项。length 属性记录了整数集合包含的元素数量,也即是 contents 数组的长度。

 

合理的数据编码
 

 

Redis 使用对象(redisObject)来表示数据库中的键值,当我们在 Redis 中创建一个键值对时,至少创建两个对象,一个对象是用做键值对的键对象,另一个是键值对的值对象。

 

例如我们执行 SET MSG XXX 时,键值对的键是一个包含了字符串“MSG“的对象,键值对的值对象是包含字符串"XXX"的对象。

 

redisObject

 

 

typedef struct redisObject{
    //类型
   unsigned type:4;
   //编码
   unsigned encoding:4;
   //指向底层数据结构的指针
   void *ptr;
    //...
 }robj;

 

其中 type 字段记录了对象的类型,包含字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象、有序集合对象。

 

对于每一种数据类型来说,底层的支持可能是多种数据结构,什么时候使用哪种数据结构,这就涉及到了编码转化的问题。

 

那我们就来看看,不同的数据类型是如何进行编码转化的:

 

String:存储数字的话,采用 int 类型的编码,如果是非数字的话,采用 raw 编码;

 

List:List 对象的编码可以是 ziplist 或 linkedlist,字符串长度 < 64 字节且元素个数 < 512 使用 ziplist 编码,否则转化为 linkedlist 编码;

 

注意:这两个条件是可以修改的,在 redis.conf 中:

 

 

list-max-ziplist-entries 512
list-max-ziplist-value 64

 

 

Hash:Hash 对象的编码可以是 ziplist 或 hashtable。

 

当 Hash 对象同时满足以下两个条件时,Hash 对象采用 ziplist 编码:

 

  • Hash 对象保存的所有键值对的键和值的字符串长度均小于 64 字节。

  • Hash 对象保存的键值对数量小于 512 个。

 

否则就是 hashtable 编码。

 

Set:Set 对象的编码可以是 intset 或 hashtable,intset 编码的对象使用整数集合作为底层实现,把所有元素都保存在一个整数集合里面。

 

保存元素为整数且元素个数小于一定范围使用 intset 编码,任意条件不满足,则使用 hashtable 编码;

 

Zset:Zset 对象的编码可以是 ziplist 或 zkiplist,当采用 ziplist 编码存储时,每个集合元素使用两个紧挨在一起的压缩列表来存储。

 

Ziplist 压缩列表第一个节点存储元素的成员,第二个节点存储元素的分值,并且按分值大小从小到大有序排列。

 

 

当 Zset 对象同时满足一下两个条件时,采用 ziplist 编码:

 

  • Zset 保存的元素个数小于 128。

  • Zset 元素的成员长度都小于 64 字节。

 

如果不满足以上条件的任意一个,ziplist 就会转化为 zkiplist 编码。注意:这两个条件是可以修改的,在 redis.conf 中:

 

 

zset-max-ziplist-entries 128
zset-max-ziplist-value 64

 

 

单线程模型

 

65 哥:为什么 Redis 是单线程的而不用多线程并行执行充分利用 CPU 呢?

 

我们要明确的是:Redis 的单线程指的是 Redis 的网络 IO 以及键值对指令读写是由一个线程来执行的。 对于 Redis 的持久化、集群数据同步、异步删除等都是其他线程执行。

 

至于为啥用单线程,我们先了解多线程有什么缺点。

 

多线程的弊端
 

 

使用多线程,通常可以增加系统吞吐量,充分利用 CPU 资源。

 

但是,使用多线程后,没有良好的系统设计,可能会出现如下图所示的场景,增加了线程数量,前期吞吐量会增加,再进一步新增线程的时候,系统吞吐量几乎不再新增,甚至会下降!

 

线程数与吞吐量

 

在运行每个任务之前,CPU 需要知道任务在何处加载并开始运行。也就是说,系统需要帮助它预先设置 CPU 寄存器和程序计数器,这称为 CPU 上下文。

 

这些保存的上下文存储在系统内核中,并在重新计划任务时再次加载。这样,任务的原始状态将不会受到影响,并且该任务将看起来正在连续运行。

 

切换上下文时,我们需要完成一系列工作,这是非常消耗资源的操作。

 

另外,当多线程并行修改共享数据的时候,为了保证数据正确,需要加锁机制就会带来额外的性能开销,面临的共享资源的并发访问控制问题。

 

引入多线程开发,就需要使用同步原语来保护共享资源的并发读写,增加代码复杂度和调试难度。

 

单线程的好处
 

 

  • 不会因为线程创建导致的性能消耗;

  • 避免上下文切换引起的 CPU 消耗,没有多线程切换的开销;

  • 避免了线程之间的竞争问题,比如添加锁、释放锁、死锁等,不需要考虑各种锁问题。

  • 代码更清晰,处理逻辑简单。

 

单线程是否没有充分利用 CPU 资源呢?

 

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。原文地址:https://redis.io/topics/faq。

 

I/O 多路复用模型

 

Redis 采用 I/O 多路复用技术,并发处理连接。采用了 epoll + 自己实现的简单的事件框架。epoll 中的读、写、关闭、连接都转化成了事件,然后利用 epoll 的多路复用特性,绝不在 IO 上浪费一点时间。

 

65 哥:那什么是 I/O 多路复用呢?

 

在解释 IO 多虑复用之前我们先了解下基本 IO 操作会经历什么。

 

基本 IO 模型
 

 

一个基本的网络 IO 模型,当处理 get 请求,会经历以下过程:

 

  • 和客户端建立建立 accept;

  • 从 socket 种读取请求 recv;

  • 解析客户端发送的请求 parse;

  • 执行 get 指令;

  • 响应客户端数据,也就是 向 socket 写回数据。

 

其中,bind/listen、accept、recv、parse 和 send 属于网络 IO 处理,而 get 属于键值数据操作。既然 Redis 是单线程,那么,最基本的一种实现是在一个线程中依次执行上面说的这些操作。

 

关键点就是 accept 和 recv 会出现阻塞,当 Redis 监听到一个客户端有连接请求,但一直未能成功建立起连接时,会阻塞在 accept() 函数这里,导致其他客户端无法和 Redis 建立连接。

 

类似的,当 Redis 通过 recv() 从一个客户端读取数据时,如果数据一直没有到达,Redis 也会一直阻塞在 recv()。

 

 

阻塞的原因由于使用传统阻塞 IO ,也就是在执行 read、accept 、recv 等网络操作会一直阻塞等待。如下图所示:

 

阻塞IO

 

IO 多路复用
 

 

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。epoll 是最新的也是目前最好的多路复用技术。

 

它的基本原理是,内核不是监视应用程序本身的连接,而是监视应用程序的文件描述符。

 

当客户端运行时,它将生成具有不同事件类型的套接字。在服务器端,I / O 多路复用程序(I / O 多路复用模块)会将消息放入队列(也就是 下图的 I/O 多路复用程序的 socket 队列),然后通过文件事件分派器将其转发到不同的事件处理器。

 

简单来说:Redis 单线程情况下,内核会一直监听 socket 上的连接请求或者数据请求,一旦有请求到达就交给 Redis 线程处理,这就实现了一个 Redis 线程处理多个 IO 流的效果。

 

select/epoll 提供了基于事件的回调机制,即针对不同事件的发生,调用相应的事件处理器。所以 Redis 一直在处理事件,提升 Redis 的响应性能。

 

高性能 IO 多路复用

 

Redis 线程不会阻塞在某一个特定的监听或已连接套接字上,也就是说,不会阻塞在某一个特定的客户端请求处理上。正因为此,Redis 可以同时和多个客户端连接并处理请求,从而提升并发性。

 

唯快不破的原理总结

 

65 哥:学完之后我终于知道 Redis 为何快的本质原因了,「码哥」你别说话,我来总结!一会我再点赞和分享这篇文章,让更多人知道 Redis 快的核心原理。

 

  • 纯内存操作,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。

 

  • 整个 Redis 就是一个全局 哈希表,他的时间复杂度是 O(1),而且为了防止哈希冲突导致链表过长,Redis 会执行 rehash 操作,扩充 哈希桶数量,减少哈希冲突。并且防止一次性 重新映射数据过大导致线程阻塞,采用 渐进式 rehash。巧妙的将一次性拷贝分摊到多次请求过程后总,避免阻塞。

 

  • 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,Redis 采用自己实现的事件分离器,效率比较高。

 

  • 采用单线程模型,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。

 

  • 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。

 

  • 根据实际存储的数据类型选择不同编码。

 

作者丨MageByte技术团队
来源丨公众号:码哥字节(ID:MageByte)
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