阅读之Redis性能
Redis作为一种KV缓存服务器，有着极高的性能，相对于memcache，Redis支持更多中数据类型，因此在业界广泛应用。
Redis为什么快：
- 数据是存储在内存中的。
- Redis是单线程的。
将数据存储在内存中，读取的时候后不需要进行磁盘的IO，单线程也保证了系统没有线程的上下文切换。
从数据存储层面上分析Redis性能为何如此高。
Redis性能如此高的原因，有如下几点
- 纯内存操作
- 单线程
- 高效的数据结构
- 合理的数据编码
- 其他方面的优化
在Redis中，常用的5中数据结构和应用场景如下：
- String：缓存、计数器、分布式锁等
- List：链表、队列、微博关注人世间轴列表等
- 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
SDS
Redis是用C语言开发完成的，但在Redis字符串中，并没有使用C语言中的字符串，而是用一种称为SDS（simple dynamic string）的结构体来保存字符串，SDS的结构如下
struct sdshdr {
int len;
int free;
char buf[];
}
len：用于记录buf中已使用空间的长度
free：buf中空闲空间的长度
buf[]：存储实际内容
例如：执行命令set key value，key和value都是一个SDS类型的结构存储在内存中
二、SDS与C字符串的区别
1、常数时间内获得字符串长度
- C字符串本身不记录长度信息，每次获取长度信息都需要遍历整个字符串，复杂度为O(n)
- C字符串遍历时遇到'\0'时结束
SDS中len字段保存着字符串的长度，所以总能在常数时间内获取字符串长度，复杂度是O(1)
2、避免缓冲区溢出
假设在内存中有两个紧挨着的两个字符串，s1=“xxxxx”和s2=“yyyyy”，由于在内存上紧紧相连，当我们对s1进行扩充的时候，将s1=“xxxxxzzzzz”后，由于没有进行相应的内存重新分配，导致s1把s2覆盖掉，导致s2被莫名其妙的修改。
但SDS的API对zfc修改时首先会检查空间是否足够，若不充足则会分分配新空间，避免了缓冲区溢出问题。
3、减少字符串修改时带来的内存重新分配的次数
在C中，当我们频繁的对一个字符串进行修改（append或trim）操作的时候，需要频繁的进行内存重新分配的操作，十分影响性能。如果不小心忘记，有可能会导致内存溢出或内存泄漏，对于Redis来说，本身就会很频繁的修改字符串，所以使用C字符串并不合适。而SDS实现了空间预分配和惰性空间释放两种优化策略：
- 空间预分配
当SDS的API对一个SDS修改后，并且对SDS空间扩充时，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
- 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。
一、String对象的编码转化
String对象的编码可以是int或raw，对于String类型的键值，如果我们存储的是纯数字，Redis底层采用的是int类型的编码，如果其中包括非数字，则会立即转为raw编码
127.0.0.1:6379> set str 1
OK
127.0.0.1:6379> object encoding
str
"int"
127.0.0.1:6379> set str 1a
OK
127.0.0.1:6379> object encoding
str
"raw"
127.0.0.1:6379>
二、List对象的编码转化
List对象的编码可以是ziplist或linkedlist，对于List类型的键值，当列表对象同时满足一下两个条件时采用ziplist编码
- 列表对象保存的所有字符串元素的长度都小于64字节
- 列表对象保存的元素个数小于512个
如果不满足这两个条件的任意一个，就会转化为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
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三、Set类型的编码转化
Set对象的编码可以是intset或hashtable，intset编码的结婚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。
127.0.0.1:6379> sadd set 1 2 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding set
"intset"
127.0.0.1:6379>
如果set集合中保存了非整数类型的数据时，Redis会将intset转化为hashtable
127.0.0.1:6379> sadd set 1 2 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding set
"intset"
127.0.0.1:6379> sadd set a
(integer) 1
127.0.0.1:6379> object encoding set
"hashtable"
127.0.0.1:6379>
当Set对象同时满足一下两个条件时，对象采用intset编码
- 保存的所有元素都是整数值（小数不行）
- Set对象保存的所有元素个数小于512个
不能满足这两个条件的任意一个，Set都会采用hashtable存储
注意：第两个条件是可以修改的，在redis.conf中
set-max-intset-entries 512
四、Hash对象的编码转化
Hash对象的编码可以是ziplist或hashtable，当Hash以ziplist编码存储的时候，保存同一键值对的两个节点总是紧挨在一起，键节点在前，值节点在后
|
zlbytes |
zltail |
zllen |
name |
tom |
age |
25 |
career |
programmer |
zlend |
当Hash对象同时满足一下两个条件时，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
如果不满足以上条件的任意一个，ziplist就会转化为hashtable编码
注意：这两个条件是可以修改的，在redis.conf中
hash-max-ziplist-entries 512
hash-max-ziplist-value
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五、Zset对象的编码转化
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。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。
|
zlbytes |
zltail |
zllen |
java |
5.0 |
python |
6.0 |
html |
7.0 |
zlend |
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
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思考：Zset如何做到O(1)复杂度内元素并且快速进行范围操作？
Zset采用skiplist编码时使用zset结构作为底层实现，该数据结构同时包含了一个跳跃表和一个字典，其结构如下：
typedef struct zset{
zskiplist *zsl;
dict *dict;
}
Zset中的dict字典为集合创建了一个从成员到分值之间的映射，字典中的键保存了成员，字典中的值保存了成员的分值，这样定位元素时时间复杂度是O(1)
Zset中的zsl跳跃表适合范围操作，比如ZRANK、ZRANGE等，程序使用zkiplist。
另外，虽然zset中使用了dict和skiplist存储数据，但这两种数据结构都会通过指针来共享相同的内存，所以没有必要担心内心的浪费。
总结
总而言之，Redis为了高性能，从各方各面都进行了优化，不只是单线程和内存存储了。
