Redis 的闪电般速度背后：数据结构的威力 在数据库领域，Redis 以其惊人的处理速度而著称。它的秘诀在于能够在微秒级别内查找数据并执行操作。这种速度优势源自于几个关键因素，其中数据结构发挥着至关重要的作用。 Redis 的底层数据结构 Redis 中的数据结构是一个比数据类型更深入的概念。数据类型是值（例如字符串、列表）的存储方式，而数据结构则是这些值的底层组织方式。在 Redis 中，有六种底层数据结构，分别对应于不同的数据类型： 简单动态字符串：字符串 压缩列表、链表：列表 哈希表、链表：哈希、集合 跳表、压缩整数列表：有序集合 键值对组织：哈希表 为了实现从键到值的快速访问，Redis 采用了一个哈希表。哈希表是一个数组，其中每个元素称为哈希桶。键值对存储在哈希桶中，通过键的哈希值来确定其位置。 当值是集合类型时，哈希桶中的元素并不直接存储值，而是指向实际值的指针。这使得可以在 O(1) 的时间复杂度内快速访问键值对。 哈希表的一个潜在风险是哈希冲突，当两个键的哈希值相同而映射到同一个哈希桶时就会发生这种情况。Redis 使用链式哈希来解决冲突，将同一个哈希桶中的多个值链接成一个链表。 集合类型的数据结构 列表、哈希、集合和有序集合这四种数据类型都是集合类型，即一个键对应一个集合的数据。这些集合类型的底层实现各有两种数据结构，具体如下： 列表 压缩列表：用于存储小型列表，具有空间效率和快速访问的优点。 链表：用于存储较长列表，具有插入和删除的灵活性。 哈希 哈希表：存储键值对，具有快速查找和插入的优势。 链表：用于解决哈希冲突，将同一个哈希桶中的多个值链接成一个链表。 集合 哈希表：存储唯一的元素，具有快速添加和删除的特性。 链表：用于解决哈希冲突，将同一个哈希桶中的多个元素链接成一个链表。 有序集合 跳表：一个分层跳跃表，具有快速查找和范围查询的优点。 压缩整数列表：用于存储只包含整数且每个整数出现次数为 1 的有序集合，具有空间高效的优势。 数据结构的重要性：性能优化 了解 Redis 的数据结构对于性能优化至关重要。 哈希冲突管理：哈希冲突会导致操作变慢，因此管理哈希冲突非常重要。可以优化键的分布以减少冲突，或通过调整哈希函数来改善冲突的分布。 选择合适的数据类型：选择正确的数据结构可以提高性能。例如，对于需要快速插入和删除的列表，压缩列表更合适，而对于较长列表，链表更合适。 避免潜在的慢操作：了解哪些操作可能导致慢操作（例如，向一个非常大的集合中添加元素）可以帮助避免这些操作并保持 Redis 的高性能。 结论 Redis 的数据结构是其闪电般速度的基础。通过使用哈希表、压缩列表、链表、跳表和压缩整数列表等数据结构，Redis 能够在微秒级别内查找数据并执行操作。理解这些数据结构对于性能优化和最大化 Redis 优势至关重要。

---

php面试题 memcache和redis的区别

Redis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比：VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G usedVM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M usedVM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M usedVM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M usedVM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。 补充的知识点：memcached和redis的比较1 网络IO模型Memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型，分为监听主线程和worker子线程，监听线程监听网络连接，接受请求后，将连接描述字pipe 传递给worker线程，进行读写IO, 网络层使用libevent封装的事件库，多线程模型可以发挥多核作用，但是引入了cache coherency和锁的问题，比如，Memcached最常用的stats 命令，实际Memcached所有操作都要对这个全局变量加锁，进行计数等工作，带来了性能损耗。 (Memcached网络IO模型)Redis使用单线程的IO复用模型，自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架，主要实现了epoll、kqueue和select，对于单纯只有IO操作来说，单线程可以将速度优势发挥到最大，但是Redis也提供了一些简单的计算功能，比如排序、聚合等，对于这些操作，单线程模型实际会严重影响整体吞吐量，CPU计算过程中，整个IO调度都是被阻塞住的。 2.内存管理方面Memcached使用预分配的内存池的方式，使用slab和大小不同的chunk来管理内存，Item根据大小选择合适的chunk存储，内存池的方式可以省去申请/释放内存的开销，并且能减小内存碎片产生，但这种方式也会带来一定程度上的空间浪费，并且在内存仍然有很大空间时，新的数据也可能会被剔除，原因可以参考Timyang的文章：使用现场申请内存的方式来存储数据，并且很少使用free-list等方式来优化内存分配，会在一定程度上存在内存碎片，Redis跟据存储命令参数，会把带过期时间的数据单独存放在一起，并把它们称为临时数据，非临时数据是永远不会被剔除的，即便物理内存不够，导致swap也不会剔除任何非临时数据(但会尝试剔除部分临时数据)，这点上Redis更适合作为存储而不是cache。 3.数据一致性问题Memcached提供了cas命令，可以保证多个并发访问操作同一份数据的一致性问题。 Redis没有提供cas 命令，并不能保证这点，不过Redis提供了事务的功能，可以保证一串 命令的原子性，中间不会被任何操作打断。 4.存储方式及其它方面Memcached基本只支持简单的key-value存储，不支持枚举，不支持持久化和复制等功能Redis除key/value之外，还支持list,set,sorted set,hash等众多数据结构，提供了KEYS进行枚举操作，但不能在线上使用，如果需要枚举线上数据，Redis提供了工具可以直接扫描其dump文件，枚举出所有数据，Redis还同时提供了持久化和复制等功能。 5.关于不同语言的客户端支持在不同语言的客户端方面，Memcached和Redis都有丰富的第三方客户端可供选择，不过因为Memcached发展的时间更久一些，目前看在客户端支持方面，Memcached的很多客户端更加成熟稳定，而Redis由于其协议本身就比Memcached复杂，加上作者不断增加新的功能等，对应第三方客户端跟进速度可能会赶不上，有时可能需要自己在第三方客户端基础上做些修改才能更好的使用。 根据以上比较不难看出，当我们不希望数据被踢出，或者需要除key/value之外的更多数据类型时，或者需要落地功能时，使用Redis比使用Memcached更合适。 关于Redis的一些周边功能Redis除了作为存储之外还提供了一些其它方面的功能，比如聚合计算、pubsub、scripting等，对于此类功能需要了解其实现原理，清楚地了解到它的局限性后，才能正确的使用，比如pubsub功能，这个实际是没有任何持久化支持的，消费方连接闪断或重连之间过来的消息是会全部丢失的，又比如聚合计算和scripting等功能受Redis单线程模型所限，是不可能达到很高的吞吐量的，需要谨慎使用。 总的来说Redis作者是一位非常勤奋的开发者，可以经常看到作者在尝试着各种不同的新鲜想法和思路，针对这些方面的功能就要求我们需要深入了解后再使用。 总结使用最佳方式是全部数据in-memory。 更多场景是作为Memcached的替代者来使用。 3.当需要除key/value之外的更多数据类型支持时，使用Redis更合适。 4.当存储的数据不能被剔除时，使用Redis更合适。 谈谈Memcached与Redis(一)1. Memcached简介Memcached是以LiveJurnal旗下Danga Interactive公司的Bard Fitzpatric为首开发的高性能分布式内存缓存服务器。 其本质上就是一个内存key-value数据库，但是不支持数据的持久化，服务器关闭之后数据全部丢失。 Memcached使用C语言开发，在大多数像Linux、BSD和Solaris等POSIX系统上，只要安装了libevent即可使用。 在Windows下，它也有一个可用的非官方版本(。 Memcached的客户端软件实现非常多，包括C/C++, PHP, Java, Python, Ruby, Perl, Erlang, Lua等。 当前Memcached使用广泛，除了LiveJournal以外还有Wikipedia、Flickr、Twitter、Youtube和WordPress等。 在Window系统下，Memcached的安装非常方便，只需从以上给出的地址下载可执行软件然后运行 –d install即可完成安装。 在Linux等系统下，我们首先需要安装libevent，然后从获取源码，make && make install即可。 默认情况下，Memcached的服务器启动程序会安装到/usr/local/bin目录下。 在启动Memcached时，我们可以为其配置不同的启动参数。 1.1 Memcache配置Memcached服务器在启动时需要对关键的参数进行配置，下面我们就看一看Memcached在启动时需要设定哪些关键参数以及这些参数的作用。 1）-p <num> Memcached的TCP监听端口，缺省配置为；2）-U <num> Memcached的UDP监听端口，缺省配置为，为0时表示关闭UDP监听；3）-s <file> Memcached监听的UNIX套接字路径；4）-a <mask> 访问UNIX套接字的八进制掩码，缺省配置为0700；5）-l <addr> 监听的服务器IP地址，默认为所有网卡；6）-d 为Memcached服务器启动守护进程；7）-r 最大core文件大小；8）-u <username> 运行Memcached的用户，如果当前为root的话需要使用此参数指定用户；9）-m <num> 分配给Memcached使用的内存数量，单位是MB；10）-M 指示Memcached在内存用光的时候返回错误而不是使用LRU算法移除数据记录；11）-c <num> 最大并发连数，缺省配置为1024；12）-v –vv –vvv 设定服务器端打印的消息的详细程度，其中-v仅打印错误和警告信息，-vv在-v的基础上还会打印客户端的命令和相应，-vvv在-vv的基础上还会打印内存状态转换信息；13）-f <factor> 用于设置chunk大小的递增因子；14）-n <bytes> 最小的chunk大小，缺省配置为48个字节；15）-t <num> Memcached服务器使用的线程数，缺省配置为4个；16）-L 尝试使用大内存页；17）-R 每个事件的最大请求数，缺省配置为20个；18）-C 禁用CAS，CAS模式会带来8个字节的冗余；2. Redis简介Redis是一个开源的key-value存储系统。 与Memcached类似，Redis将大部分数据存储在内存中，支持的数据类型包括：字符串、哈希表、链表、集合、有序集合以及基于这些数据类型的相关操作。 Redis使用C语言开发，在大多数像Linux、BSD和Solaris等POSIX系统上无需任何外部依赖就可以使用。 Redis支持的客户端语言也非常丰富，常用的计算机语言如C、C#、C++、Object-C、PHP、Python、Java、Perl、Lua、Erlang等均有可用的客户端来访问Redis服务器。 当前Redis的应用已经非常广泛，国内像新浪、淘宝，国外像Flickr、Github等均在使用Redis的缓存服务。 Redis的安装非常方便，只需从获取源码，然后make && make install即可。 默认情况下，Redis的服务器启动程序和客户端程序会安装到/usr/local/bin目录下。 在启动Redis服务器时，我们需要为其指定一个配置文件，缺省情况下配置文件在Redis的源码目录下，文件名为。

Redis和Memcache的区别总结

区别：

1、存储方式不同

memecache 把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小；redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性，支持数据的持久化（笔者注：有快照和AOF日志两种持久化方式，在实际应用的时候，要特别注意配置文件快照参数，要不就很有可能服务器频繁满载做dump）。

2、数据支持类型不同

redis在数据支持上要比memecache多的多。

3、使用底层模型不同

新版本的redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。

4、运行环境不同

redis目前官方只支持LINUX 上去行，从而省去了对于其它系统的支持，这样的话可以更好的把精力用于本系统 环境上的优化，虽然后来微软有一个小组为其写了补丁。但是没有放到主干上。

扩展资料

注意事项

1、 Redis和Memcache都是将数据存放在内存中，都是内存数据库。不过memcache还可用于缓存其他东西，例如图片、视频等等。

2、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。

3、虚拟内存–Redis当物理内存用完时，可以将一些很久没用到的value 交换到磁盘 。

4、过期策略–memcache在set时就指定，例如set key1 0 0 8,即永不过期。Redis可以通过例如expire 设定，例如expire name 10 。

5、分布式–设定memcache集群，利用magent做一主多从;redis可以做一主多从。都可以一主一，存储数据安全–memcache挂掉后，数据没了；redis可以定期保存到磁盘（持久化） 。

参考资料：网络百科：redis 网络百科：memcache