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Redis高效率原因及数据结构分析

来源：脚本之家 2022-12-31 15:39:02 0浏览收藏

对于一个数据库开发者来说，牢固扎实的基础是十分重要的，golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《Redis高效率原因及数据结构分析》，主要介绍了效率、Redis数据结构，希望对大家的知识积累有所帮助，快点收藏起来吧，否则需要时就找不到了！

1、什么是redis？它主要用来干什么的？

Redis，英文全称是Remote Dictionary Server（远程字典服务），是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

与MySQL数据库不同的是，Redis的数据是存在内存中的。它的读写速度非常快，每秒可以处理超过10万次读写操作。因此redis被广泛应用于缓存，另外，Redis也经常用来做分布式锁。除此之外，Redis支持事务、持久化、LUA 脚本、LRU 驱动事件、多种集群方案。

知道redis是什么后，接下来我们来说一说redis为什么这么快。

2、redis为什么这么快？

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我们来一个一个说明！

基于内存存储实现

计算机专业的同学我们都知道内存读写是要比磁盘快很多的，Redis是基于内存实现的数据库，相对于数据存在磁盘的mysql等数据库，省去了磁盘I/O的消耗。

高效的数据结构

我们都知道，mysql索引为了提高效率，选择了B+树的数据结构，对于一个应用场景来说合理的数据结构可以让你的应用或者程序更快。我们来看看Redis的数据结构–内部编码图：

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String ：动态字符串SDS
List: 双端链表LinkedList+压缩链表ziplist
Hash: 压缩链表ziplist+字典哈希表hashtable
Set: hashtable(+inset)
Zset: 压缩链表ziplist+跳表skiplist

我们来说一说这几种内部编码：

1、SDS简单动态字符串

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我们来和C语言中的char[ ]对比下

字符串长度处理： Redis获取字符串长度，时间复杂度为O（1），而C语言中，需要从头遍历，复杂度为O（N）。

空间预分配：字符串修改越频繁的话，内存分配就越频繁，就会很消费性能，而SDS修改和空间扩充，会额外分配未使用的空间，减少性能损耗。

惰性空间释放： SDS缩短时，不是回收多余的内存空间，而是free记录下多余的空间，后续有变更，直接使用free中记录的空间，减少分配。

二进制安全： Redis可以存储一些二进制数据，在C语言中字符串遇到'/0'会结束，而SDS中标志字符串结束的是len属性。

2、字典

Redis 作为 K-V 型内存数据库，所有的键值就是用字典来存储。字典就是哈希表，比如HashMap，通过key就可以直接获取到对应的value。而哈希表的特性，在O（1）时间复杂度就可以获得对应的值。

3、跳表

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跳表是Redis特有的数据结构，就是在链表的基础上，增加多级索引提升查找效率。
跳表支持平均O（logN）,最坏O（N）复杂度的节点查找，还可以通过顺序性操作。

合理的数据编码

Redis 支持多种数据数据类型，每种基本类型，可能对多种数据结构。什么时候,使用什么样数据结构，使用什么样编码，是redis设计者总结优化的结果。

String：如果存储数字的话，是用int类型的编码;如果存储非数字，小于等于39字节的字符串，是embstr；大于39个字节，则是raw编码。
List：如果列表的元素个数小于512个，列表每个元素的值都小于64字节（默认），使用ziplist编码，否则使用linkedlist编码
Hash：哈希类型元素个数小于512个，所有值小于64字节的话，使用ziplist编码,否则使用hashtable编码。
Set：如果集合中的元素都是整数且元素个数小于512个，使用intset编码，否则使用hashtable编码。
Zset：当有序集合的元素个数小于128个，每个元素的值小于64字节时，使用ziplist编码，否则使用skiplist（跳跃表）编码。