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Redis简介

Redis 是一种基于内存的数据库，对数据的读写操作都是在内存中完成，因此读写速度非常快，常用于缓存，消息队列、分布式锁等场景。
Redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景，比如 String(字符串)、Hash(哈希)、 List (列表)、Set(集合)、Zset(有序集合)、Bitmaps（位图）、HyperLogLog（基数统计）、GEO（地理信息）、Stream（流），并且对数据类型的操作都是原子性的，因为执行命令由单线程负责的，不存在并发竞争的问题。

除此之外，Redis 还支持事务 、持久化、Lua 脚本、多种集群方案（主从复制模式、哨兵模式、切片机群模式）、发布/订阅模式，内存淘汰机制、过期删除机制等等。

为什么用 Redis 作为 MySQL 的缓存？

主要是因为 Redis 具备「高性能」和「高并发」两种特性。

1.Redis 具备高性能

用户刚开始访问Mysql是从硬盘访问，速度缓慢，而你直接做缓存在Redis中，则直接在内存中访问，所以速度相当快。

2.Redis具备高并发

单台设备的 Redis 的 QPS（Query Per Second，每秒钟处理完请求的次数） 是 MySQL 的 10 倍，Redis 单机的 QPS 能轻松破 10w，而 MySQL 单机的 QPS 很难破 1w。

所以，直接访问 Redis 能够承受的请求是远远大于直接访问 MySQL 的，所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。

Redis包含的数据结构

Redis 提供了丰富的数据类型，常见的有五种数据类型：String（字符串），Hash（哈希），List（列表），Set（集合）、Zset（有序集合）。
随着 Redis 版本的更新，后面又支持了四种数据类型： BitMap（2.2 版新增）、HyperLogLog（2.8 版新增）、GEO（3.2 版新增）、Stream（5.0 版新增）。

Redis里面数据结构的应用场景

String 类型的应用场景：缓存对象、常规计数、分布式锁、共享 session 信息等。

List 类型的应用场景：消息队列（但是有两个问题：1. 生产者需要自行实现全局唯一 ID；2. 不能以消费组形式消费数据）等。

Hash 类型：缓存对象、购物车等。

Set 类型：聚合计算（并集、交集、差集）场景，比如点赞、共同关注、抽奖活动等。

Zset 类型：排序场景，比如排行榜、电话和姓名排序等。

BitMap（2.2 版新增）：二值状态统计的场景，比如签到、判断用户登陆状态、连续签到用户总数等；

HyperLogLog（2.8 版新增）：海量数据基数统计的场景，比如百万级网页 UV 计数等；

GEO（3.2 版新增）：存储地理位置信息的场景，比如滴滴叫车；

Stream（5.0 版新增）：消息队列，相比于基于 List 类型实现的消息队列，有这两个特有的特性：自动生成全局唯一消息ID，支持以消费组形式消费数据。

Redis里面数据结构的实现

具体实现我会单发博客

Redis线程模型

Redis 单线程指的是「接收客户端请求->解析请求 ->进行数据读写等操作->发送数据给客户端」这个过程是由一个线程（主线程）来完成的，这也是我们常说 Redis 是单线程的原因。

但是，Redis 程序并不是单线程的，Redis 在启动的时候，是会启动后台线程（BIO）的：

Redis 在 2.6 版本，会启动 2 个后台线程，分别处理关闭文件、AOF 刷盘这两个任务；
Redis 在 4.0 版本之后，新增了一个新的后台线程，用来异步释放 Redis 内存，也就是 lazyfree 线程。例如执行 unlink key / flushdb async / flushall async 等命令，会把这些删除操作交给后台线程来执行，好处是不会导致 Redis 主线程卡顿。因此，当我们要删除一个大 key 的时候，不要使用 del 命令删除，因为 del 是在主线程处理的，这样会导致 Redis 主线程卡顿，因此我们应该使用 unlink 命令来异步删除大key。
之所以 Redis 为「关闭文件、AOF 刷盘、释放内存」这些任务创建单独的线程来处理，是因为这些任务的操作都是很耗时的，如果把这些任务都放在主线程来处理，那么 Redis 主线程就很容易发生阻塞，这样就无法处理后续的请求了。

后台线程相当于一个消费者，生产者把耗时任务丢到任务队列中，消费者（BIO）不停轮询这个队列，拿出任务就去执行对应的方法即可。

关闭文件、AOF 刷盘、释放内存这三个任务都有各自的任务队列：

BIO_CLOSE_FILE，关闭文件任务队列：当队列有任务后，后台线程会调用 close(fd) ，将文件关闭；
BIO_AOF_FSYNC，AOF刷盘任务队列：当 AOF 日志配置成 everysec 选项后，主线程会把 AOF 写日志操作封装成一个任务，也放到队列中。当发现队列有任务后，后台线程会调用 fsync(fd)，将 AOF 文件刷盘，
BIO_LAZY_FREE，lazy free 任务队列：当队列有任务后，后台线程会 free(obj) 释放对象 / free(dict) 删除数据库所有对象 / free(skiplist) 释放跳表对象；

补充什么是跳表

跳表全称叫做跳跃表，简称跳表。跳表是一个随机化的数据结构，实质就是一种可以进行二分查找的有序链表。跳表在原有的有序链表上面增加了多级索引，通过索引来实现快速查找。跳表不仅能提高搜索性能，同时也可以提高插入和删除操作的性能。

跳表在性能上和红黑树，AVL树不相上下，但是跳表的原理非常简单，目前在Redis和LeveIDB中都有用到。

跳表采用随机技术决定元素应该在哪几层，其中的搜索、插入、删除操作的时间均为O(logn)，然而，最坏情况下时间复杂性却变成O(n)。相比之下，在一个有序数组或链表中进行插入/删除操作的时间为O(n)，最坏情况下为O(n)。

查找的时间复杂度 = 索引的高度 * 每层索引遍历元素的个数

跳表特性

1.2 特性
跳表是可以实现二分查找的有序链表；
由很多层结构组成，每一层都是一个有序的链表， level是通过一定的概率随机产生的。
最底层(Level 1)的链表包含所有元素
如果一个元素出现在 Level i 的链表中，则它在 Level i 之下的链表也都会出现
每个索引节点包含两个指针，一个向下，一个向右；
跳表查询、插入、删除的时间复杂度为O(log n)，与平衡二叉树接近；

Redis采用单线程为什么还这么快

官方使用基准测试的结果是，单线程的 Redis 吞吐量可以达到 10W/每秒，如下图所示：

之所以 Redis 采用单线程（网络 I/O 和执行命令）那么快，有如下几个原因：

Redis 的大部分操作都在内存中完成，并且采用了高效的数据结构，因此 Redis 瓶颈可能是机器的内存或者网络带宽，而并非 CPU，既然 CPU 不是瓶颈，那么自然就采用单线程的解决方案了；
Redis 采用单线程模型可以避免了多线程之间的竞争，省去了多线程切换带来的时间和性能上的开销，而且也不会导致死锁问题。
Redis 采用了 I/O 多路复用机制处理大量的客户端 Socket 请求，IO 多路复用机制是指一个线程处理多个 IO 流，就是我们经常听到的 select/epoll 机制。简单来说，在 Redis 只运行单线程的情况下，该机制允许内核中，同时存在多个监听 Socket 和已连接 Socket。内核会一直监听这些 Socket 上的连接请求或数据请求。一旦有请求到达，就会交给 Redis 线程处理，这就实现了一个 Redis 线程处理多个 IO 流的效果。