Redis 是一个开源、基于内存、使用 C 语言编写的 key-value 数据库，并提供了多种语言的 API。它的数据结构十分丰富，基础数据类型包括：string（字符串）、list（列表，双向链表）、hash（散列，键值对集合）、set（集合，不重复）和 sorted set（有序集合）。主要可以用于数据库、缓存、分布式锁、消息队列等...

以上的数据类型是 Redis 键值的数据类型，其实就是数据的保存形式，但是数据类型的底层实现是最重要的，底层的数据结构主要分为 6 种，分别是简单动态字符串、双向链表、压缩链表、哈希表、跳表和整数数组。各个数据类型和底层结构的对应关系如下：

Redis 为了快速访问键值对，采用了哈希表来保存所有的键值对，一个哈希表对应了多个哈希桶，所谓的哈希桶是指哈希表数组中的每一个元素，当然哈希表中保存的不是值本身，是指向值的指针，如下图。

其中哈希桶中的 entry 元素中保存了key 和value 指针，分别指向了实际的键和值。通过 Redis 可以在 O(1)的时间内找到键值对，只需要计算 key 的哈希值就可以定位位置，但从下图可以看出，在 4 号位置出现了冲突，两个 key 映射到了同一个位置，这就产生了哈希冲突，会导致哈希表的操作变慢。虽然 Redis 通过链式冲突解决该问题，但如果数据持续增多，产生的哈希冲突也会越来越多，会加重 Redis 的查询时间；

为了解决上述的哈希冲突问题，Redis 会对哈希表进行rehash操作，也就是增加目前的哈希桶数量，使得 key 更加分散，进而减少哈希冲突的问题，主要流程如下：

首先要明确的是 Redis 单线程指的是网络 IO和键值对读写是由一个线程来完成的，但 Redis 持久化、集群数据等是由额外的线程执行的。了解 Redis 使用单线程之前可以先了解一下多线程的开销。

通常情况下，使用多线程可以增加系统吞吐率或者可以增加系统扩展性，但多线程通常会存在同时访问某些共享资源，为了保证访问共享资源的正确性，就需要有额外的机制进行保证，这个机制首先会带来一定的开销。其实对于多线程并发访问的控制一直是一个难点问题，如果没有精细的设计，比如说，只是简单地采用一个粗粒度互斥锁，就会出现不理想的结果。即使增加了线程，大部分线程也在等待获取访问共享资源的互斥锁，并行变串行，系统吞吐率并没有随着线程的增加而增加。

这也是 Redis 使用单线程的主要原因。

IO 多路复用机制：使其在网络 IO 操作中能并发处理大量的客户端请求从而实现高吞吐率

IO 多路复用机制是指一个线程处理多个 IO 流，也就是常说的 select/epoll 机制。在 Redis 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套接字和已连接套接字。内核会一直监听这些套接字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，进而提升并发性。

Redis 是基于内存的，绝大部分请求都是内存操作，十分的迅速；

Redis 具有高效的底层数据结构，为优化内存，对每种类型基本都有两种底层实现方式；

主要执行过程是单线程，避免了不必要的上下文切换和资源竞争，不存在多线程导致的 CPU 切换和锁的问题；

AOF 为了避免额外的检查开销，并不会检查命令的正确性，如果先记录日志再执行命令，就有可能记录错误的命令，再通过 AOF 日志恢复数据的时候，就有可能出错，而且在执行完命令后记录日志也不会阻塞当前的写操作。但是 AOF 是存在一定的风险的，首先是如果刚执行一个命令，但是 AOF 文件中还没来得及保存就宕机了，那么这个命令和数据就会有丢失的风险，另外 AOF 虽然可以避免对当前命令的阻塞（因为是先写入再记录日志），但有可能会对下一次操作带来阻塞风险（可能存在写入磁盘较慢的情况）。这两种情况都在于 AOF 什么时候写入磁盘，对于这个问题 AOF 机制提供了三种选择（appendfsync 的三个可选值），分别是Always、Everysec、No具体如下：

当 Redis 发生宕机的时候，可以通过 AOF 和 RDB 文件的方式恢复数据，从而保证数据的丢失从而提高稳定性。但如果 Redis 实例宕机了，在恢复期间就无法服务新来的数据请求；AOF 和 RDB 虽然可以保证数据尽量的少丢失，但无法保证服务尽量少中断，这就会影响业务的使用，不能保证 Redis 的高可靠性。

Redis 其实采用了主从库的模式，以保证数据副本的一致性，主从库采用读写分离的方式：从库和主库都可以接受读操作；对于写操作，首先要到主库执行，然后主库再将写操作同步到从库；

只有主库接收写操作可以避免客户端将数据修改到不同的 Redis 实例上，其他客户端进行读取时可能就会读取到旧的值；当然，如果非要所有的库都可以进行写操作，就要涉及到锁、实例间协商是否完成修改等一系列操作，会带来额外的开销；

主从库如何进行第一次数据同步

当存在多个 Redis 实例的时候，可以通过 replicaof 命令形成主库和从库的关系，在从库中输入：replicaof 主库 ip 6379 就可以在主库中复制数据，具体有三个阶段：

首先是主从库建立连接、协商同步的过程，具体的从库向主库发送 psync 命令，代表要进行数据同步；psync 中包含了主库的 runID（Redis 启动时生成的随机 ID，初始值为：？）和复制进度 offset（设为-1，代表第一次复制）两个参数，主库接收到 psync 命令会，会用 FULLRESYNC 命令返回给从库，包含两个参数：主库 runID 和复制进度 offset；其中 FULLRESYNC 代表的全量复制，会将主库所有的数据都复制给从库；

待从库接收到数据后，在本地完成数据加载，具体的主库执行 bgsave 命令，生成 RDB 文件，然后将文件发给从库，从库接收到 RDB 文件后，首先清空当前数据，然后再加载 RDB 文件；这个过程主库不会被阻塞，仍然可以接受请求，如果存在写操作，刚刚生成的 RDB 文件中是不包含这些新数据的，此时主库会在内存中用专门的 replication buffer 记录 RDB 文件生成后所有的写操作；

最后，主库会把 replication buffer 中的修改操作发给从库，从库重新执行这些操作，就可以实现主从库同步了。

数据量过多如何处理？

当数据量过多的情况下，一种简单的方式是升级 Redis 实例的资源配置，包括增加内存容量、磁盘容量、更好配置的 CPU 等，但这种情况下 Redis 使用 RDB 进行持久化的时候响应会变慢，Redis 通过 fork 子进程来完成数据持久化，但 fork 在执行时会阻塞主线程，数据量越大，fork 的阻塞时间就越长，从而导致 Redis 响应变慢。

Redis 的切片集群可以解决这个问题，也就是启动多个 Redis 实例来组成一个集群，再按照一定的规则把数据划分为多份，每一份用一个实例来保存，这样客户端只需要访问对应的实例就可以获取数据。在这种情况下 fork 子进程一般不会给主线程带来较长时间的阻塞，如下图：

将 20GB 的数据分为 4 分，每份包含 5GB 数据，客户端只需要找到对应的实例就可以获取数据，从而减少主线程阻塞的时间。

当数据量过多的时候，可以通过升级 Redis 实例的资源配置或者通过切片集群的方式。前者实现起来简单粗暴，但这数据量增加的时候，需要的内存也在不断增加，主线程 fork 子进程就有可能会阻塞，而且该方案受到硬件和成本的限制。相比之下第二种方案是一种扩展性更好的方案，如果想保存更多的数据，仅需要增加 Redis 实例的个数，不用担心单个实例的硬件和成本限制。在面向百万、千万级别的用户规模时，横向扩展的 Redis 切片集群会是一个非常好的选择。