Redis为什么这么快？

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序言

作为企业级的存储组件， Redis被用到很多的业务场景。

Redis经常被用作做缓存，一致性要求不高场景，还可以当做存储使用。

另外， Redis还提供了消息订阅、事务、索引等特性。我们还可以利用集群特性搭建分布式存储服务，实现非强一致性的分布式锁服务。

Redis用到上述场景，都有一个共同的优势，就是处理速度快（高性能）。

面试中，面试官经常会问到单线程的Redis为什么这么快? 为了阐明这个问题，下面将分三部分讲解： (1) 第一部分： Redis到底有多快 (2) 第二部分：详细讲解Redis高性能原因 (3) 第三部分：影响Redis性能的因素

Redis到底有多快

要了解Reids的到底有多么快，首先需要有相应的评估工具。其次，需要Redis 在一些平台经验数据，来评估Redis性能数量级。幸运的是Redis提供了这样的工具，并给出了常用的硬件平台一些经验数据。

下面篇幅比较长，核心观点如下：

可以使用redis-benchmark对Redis的性能进行评估，命令行提供了普通/流水线方式、不同压力评估特定命令的性能的功能。
redis性能卓越，作为key-value系统最大负载数量级为10W/s， set和get耗时数量级为10ms和5ms。使用流水线的方式可以提升redis操作的性能。

不关心具体数据的小伙伴，可以直接跳到第二部分，直接了解redis性能卓越的原因。

Redis性能评估工具

Redis包含的redis-benchmark实用程序可模拟N个客户端同时发送M个总查询的运行命令（类似于Apache的ab实用程序）。可以使用redis-benchmark对redis的性能进行评估。

支持以下选项：

Usage: redis-benchmark [-h <host>] [-p <port>] [-c <clients>] [-n <requests]> [-k <boolean>]

 -h <hostname>      服务器 hostname (默认 127.0.0.1)
 -p <port>          服务器 port (默认 6379)
 -s <socket>        服务器 socket (覆盖host和port)
 -a <password>      服务器鉴权密钥
 -c <clients>       启动的客户端数量（并行度） (默认 50)
 -n <requests>      总请求量(默认 100000)
 -d <size>          GET和SET请求数据大小(默认 2个字节)
 --dbnum <db>       选择的db编号 (默认 0)
 -k <boolean>       1=keep alive 0=reconnect (默认 1)
 -r <keyspacelen>   在SET/GET/INCR使用随机的key值, 在SADD使用随机的va
 -P <numreq>        一个Pipeline包含的请求数. 默认值1 (不使用Pipeline).
 -q                 安静模式. 仅仅展示QPS值
 --csv              以csv格式输出
 -l                 生成循环 永久执行测试
 -t <tests>         制定测试命令的命令， 命令列表以逗号分隔
 -I                 Idle模式,仅打开N个idle连接并等待

启动基准之前，您需要具有运行中的Redis实例。我在自己工作的笔记本上，使用默认参数跑了一个例子：

D:\data\soft\redis-windows>redis-benchmark.exe
.....
====== SET ======
  100000 requests completed in 0.81 seconds
  50 parallel clients
  3 bytes payload
  keep alive: 1

99.90% <= 1 milliseconds
99.93% <= 2 milliseconds
99.95% <= 78 milliseconds
99.96% <= 79 milliseconds
100.00% <= 79 milliseconds
123609.39 requests per second

====== GET ======
  100000 requests completed in 0.70 seconds
  50 parallel clients
  3 bytes payload
  keep alive: 1

100.00% <= 0 milliseconds
142045.45 requests per second

====== INCR ======
  100000 requests completed in 0.71 seconds
  50 parallel clients
  3 bytes payload
  keep alive: 1

99.95% <= 1 milliseconds
99.95% <= 2 milliseconds
100.00% <= 2 milliseconds
140252.45 requests per second
.....

上面的例子中，截取了SET/GET/INCR的测试结果。

测试结果包括测试的环境参数(请求量、client数量、有效载荷)以及请求耗时的TP值。

redis-benchmark默认使用10万请求量， 50个clinet，有效载荷为3字节进行测试。

返回结果可以看出SET/GET/INCR命令在10万的请求量下，总的请求耗时均低于0.1s以内。以QPS=10W为例，计算出来的平均耗时为2ms左右（1/（10W/50)）。

Reids基准测试经验数据

Redis的性能跟很多因素相关，在第三部分会详细介绍。比如客户端网络状况、是否使用流水，链接的客户端。为了说明Redis到底有多快，我们使用Reidis官网使用redis-benchmark测试的一组数据。

警告：请注意，以下大多数基准测试已有数年历史，并且是与今天的标准相比使用旧硬件获得的。该页面应该进行更新，但是在很多情况下，使用硬硬件状态，您会期望看到的数字是此数字的两倍。此外，在许多工作负载中，Redis 4.0比2.6快

硬件环境和软件配置

测试是由50个同时执行200万个请求的客户端完成的。
所有测试在Redis 2.6.14上运行。
使用回环地址(127.0.0.1)执行了测试。
使用一百万个键的键空间执行测试。
使用和不使用流水线（16条命令流水线）执行测试。
Intel(R) Xeon(R) CPU E5520 @ 2.27GHz

Redis系统负载

不使用流水线测试结果

$ ./redis-benchmark -r 1000000 -n 2000000 -t get,set,lpush,lpop -q
SET: 122556.53 requests per second
GET: 123601.76 requests per second
LPUSH: 136752.14 requests per second
LPOP: 132424.03 requests per second

使用流水线测试结果

$ ./redis-benchmark -r 1000000 -n 2000000 -t get,set,lpush,lpop -q -P 16
SET: 195503.42 requests per second
GET: 250187.64 requests per second
LPUSH: 230547.55 requests per second
LPOP: 250815.16 requests per second

从以上可以看出Redis作为key-value系统读写负载大致在10W+QPS，使用流水线技术能够显著提升读写性能。

耗时情况

不使用流水线测试结果

$ redis-benchmark -n 100000

====== SET ======
  100007 requests completed in 0.88 seconds
  50 parallel clients
  3 bytes payload
  keep alive: 1

58.50% <= 0 milliseconds
99.17% <= 1 milliseconds
99.58% <= 2 milliseconds
99.85% <= 3 milliseconds
99.90% <= 6 milliseconds
100.00% <= 9 milliseconds
114293.71 requests per second

====== GET ======
  100000 requests completed in 1.23 seconds
  50 parallel clients
  3 bytes payload
  keep alive: 1

43.12% <= 0 milliseconds
96.82% <= 1 milliseconds
98.62% <= 2 milliseconds
100.00% <= 3 milliseconds
81234.77 requests per second
....

所有set操作均在10ms内完成， get操作均在5ms以下。

Redis为什么那么快

Redis是一个单线程应用，所说的单线程指的是Redis使用单个线程处理客户端的请求。虽然Redis是单线程的应用，但是即便不通过部署多个Redis实例和集群的方式提升系统吞吐，从官网给出的数据可以看出，Redis处理速度非常快。

Redis性能非常高的原因主要有以下几点：

内存存储：Redis是使用内存(in-memeroy)存储,没有磁盘IO上的开销
单线程实现：Redis使用单个线程处理请求，避免了多个线程之间线程切换和锁资源争用的开销
非阻塞IO：Redis使用多路复用IO技术，在poll，epool，kqueue选择最优IO实现
优化的数据结构：Redis有诸多可以直接应用的优化数据结构的实现，应用层可以直接使用原生的数据结构提升性能

下面详细介绍非阻塞IO和优化的数据结构

多路复用IO

在《unix网络编程卷I》中详细讲解了unix服务器中的5种IO模型。

一个IO操作一般分为两个步骤：

等待数据从网络到达，数据到达后加载到内核空间缓冲区
数据从内核空间缓冲区复制到用户空间缓冲区

按照两个步骤是否阻塞线程，分为阻塞/非阻塞，同步/异步。

五种IO模型分类：

阻塞	非阻塞
同步	阻塞IO	非阻塞IO，IO多路复用，信号驱动IO
异步IO	异步IO

阻塞IO

在linux中，默认情况下所有的socket都是blocking，一个典型的读操作流程大概是这样：

阻塞IO

非阻塞IO

Linux下，可以通过设置socket使其变为non-blocking。当对一个non-blocking socket执行读操作时，流程是这个样子：

IO多路复用

IO multiplexing这个词可能有点陌生，但是如果我说select/epoll，大概就都能明白了。有些地方也称这种IO方式为事件驱动IO(event driven IO)。我们都知道，select/epoll的好处就在于单个process就可以同时处理多个网络连接的IO。它的基本原理就是select/epoll这个function会不断的轮询所负责的所有socket，当某个socket有数据到达了，就通知用户进程。它的流程如图：

信号驱动IO

异步IO

Linux下的asynchronous IO其实用得不多，从内核2.6版本才开始引入。先看一下它的流程：

介绍完unix或者类unix系统IO模型之后，我们看下redis怎么处理客户端连接的？

Reids的IO处理

总的来说Redis使用一种封装多种(select,epoll, kqueue等)实现的Reactor设计模式多路复用IO处理客户端的请求。

Reactor设计模式

Reactor设计模式常常用来实现事件驱动。除此之外， Redis还封装了不同平台多路复用IO的不同的库。处理过程如下：

IO库封装

因为 Redis 需要在多个平台上运行，同时为了最大化执行的效率与性能，所以会根据编译平台的不同选择不同的 I/O 多路复用函数作为子模块。

具体选择过程如下：

Redis 会优先选择时间复杂度为 O(1) 的 I/O 多路复用函数作为底层实现，包括 Solaries 10 中的 evport、Linux 中的 epoll 和 macOS/FreeBSD 中的 kqueue，上述的这些函数都使用了内核内部的结构，并且能够服务几十万的文件描述符。

但是如果当前编译环境没有上述函数，就会选择 select 作为备选方案，由于其在使用时会扫描全部监听的描述符，所以其时间复杂度较差 O(n)，并且只能同时服务 1024 个文件描述符，所以一般并不会以 select 作为第一方案使用。

丰富高效的数据结构

Redis提供了丰富的数据结构，并且不同场景下提供不同实现。

Redis作为key-value系统，不同类型的key对应不同的操作或者操作对应不同的实现，相同的key也会有不同的实现。Redis对key进行操作时，会进行类型检查，调用不同的实现。

为了解决以上问题， Redis 构建了自己的类型系统，这个系统的主要功能包括：

redisObject 对象。基于 redisObject 对象的类型检查。基于 redisObject 对象的显式多态函数。对 redisObject 进行分配、共享和销毁的机制。

redisObject定义:

/*
 * Redis 对象
 */
typedef struct redisObject {

    // 类型
    unsigned type:4;

    // 对齐位
    unsigned notused:2;

    // 编码方式
    unsigned encoding:4;

    // LRU 时间（相对于 server.lruclock）
    unsigned lru:22;

    // 引用计数
    int refcount;

    // 指向对象的值
    void *ptr;

} robj;

type 、 encoding 和 ptr 是最重要的三个属性。

Redis支持4种type， 8种编码，分别为：

有了redisObject之后，对于特定key的操作过程就可以很容易的实现：

Redis除了提供丰富的高效的数据结构外，还提供了如HyperLogLog， Geo索引这样高效的算法。

篇幅的原因，影响Redis性能的因素将在另外一篇文章中介绍。

参考文档：

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