【搞定面試官】系列：字節面試官的靈魂三問，爲何Redis這麼快，怎樣支撐高併發，如何解決併發競爭問題
前言
Redis是當前煊赫一時的NoSQL數據庫，幾乎已經成爲高併發、高可用系統的標配了。如果對Redis響應快的認知僅僅停留在基於內存和單線程的層面，恐怕是很難斬獲大廠的Offer。本篇重點全面介紹Redis的單線程模型及如何支撐高併發的。
面試
1 Redis徹底基於內存
Redis可以支撐高併發的第一個重要的緣由就是徹底基於內存，這在很大程度上避免了諸如MySQL等關係型數據庫須要頻繁的磁盤I/O（磁盤I/O的尋道時間、旋轉延遲、傳輸時間等很耗時，皆是ms級的開銷，而基於內存基本都是ns級的開銷，徹底不是一個數量級）。
redis
2 Redis的線程模型
2.1 阻塞式I/O模型Blocking I/O
說到I/O模型，你們必定能想到傳統意義上的Blocking I/O，該模型的工做方式是：當對某一個文件描述符（File Descriptor，如下簡稱FD）讀寫時，若是當前FD不可讀或不可寫，則不會對其它進程的操做作出響應，致使總體服務不可用。算法
文件描述符：在形式上是一個非負整數。實際上它指向內核爲每個進程所維護的該進程打開文件的記錄表。
2.2 I/O多路複用
在 I/O 多路複用模型中，最重要的函數調用就是 select，該方法的可以同時監控多個文件描述符的可讀可寫狀況，當其中的某些文件描述符可讀或者可寫時，select 方法就會返回可讀以及可寫的文件描述符個數。
數據庫
2.3 Redis的單線程模型
Redis內部使用文件事件處理器File event handler，該處理器是單線程的，因此Redis才叫作單線程模型。它採用 I/O 多路複用機制同時監聽多個 Socket，根據 Socket上的事件來選擇對應的事件處理器進行處理。Redis服務採用Reactor的方式來實現文件事件處理器，以下圖所示：
綜上分析，Redis支撐高併發的第二個緣由就是基於非阻塞式的I/O多路複用機制，是單線程模型，這在很大程度上避免了多線程頻繁上下文切換的消耗。
數組
3 Redis豐富靈活的數據類型
Redis提供了string、hash、list、set、sorted set五種基本數據結構，而且還包含了HyperLogLog、Pub/Sub等多種擴展的優秀數據結構。
Redis中數據結構不只僅是豐富，閱讀源碼你還會發現，設計也很巧妙很靈活，如string底層不一樣於C語言的實現，而是經過一種SDS(Simple Dynamic String)結構實現的，本質上是一個帶長度信息的字節數組。這裏少俠以字典hash爲例，介紹Redis是如何作到快速響應的。
數據結構
3.1 hash內部結構
Redis中的hash和Java中的HashMap幾乎同樣，都是經過分桶的方式存儲元素並解決hash衝突，第一維是數組，第二維是鏈表，以下圖所示，數組中保存的是鏈表中第一個元素的指針。
多線程
3.2 hash函數的選擇
在介紹Redis的hash函數前，少俠想先引入一個概念：hash攻擊，簡而言之，就是由於hash函數具備偏向性，黑客會根據這種偏向性進行攻擊，致使hash的鏈表長度極不均勻，甚至全部的元素都集中到一個鏈表，最終會致使查詢性能急劇降低（從O(1)退化到O(n)）。
那麼Redis如何設計hash函數的呢？不一樣於Java中的hash算法，Redis實際上採用了一種稱爲siphash算法，這個算法是兼顧了隨機性和性能的結果。
架構
3.3 漸進式rehash
說到hash，不可避免的就是擴容，可是Redis是單線程的，而且一些熱點數據頻繁被請求，若是此時擴容Redis很難承受這樣的耗時過程。因此Redis採用了漸進式rehash策略。
漸進式rehash會在rehash的同時，保留新舊兩個hash結構，以下圖所示，查詢時會同時查詢兩個hash結構，而後會在操做指令(hget,hdel)中實現數據遷移，可是若是客戶端一直沒有命令來觸發此類操做，Redis會在定時任務中主動對hash進行數據遷移。
併發
4 Redis如何解決併發競爭問題
- 客戶端加鎖（ReentrantLock或synchronized），但此方式只限於單機加鎖，沒法解決分佈式系統的併發競爭問題。
- 樂觀鎖（redis 的命令 watch）：
當執行多鍵值事務操做時，Redis 不只要求這些鍵值須要落在同一個 Redis 實例上，還要求落在同一個 slot 上，因此 redis 的事務比較雞肋，不過能夠想辦法遵循 redis 內部的分片算法把設計到的全部 key 分到同一個 slot。 - redis 的 setnx 實現分佈式鎖：
要設置超時時間，防止搶佔到鎖的客戶端因失敗、崩潰或其餘緣由沒有辦法釋放鎖而形成死鎖。
小結
Redis爲什麼這麼快實際上是個涉及面很普遍的問題，面試者若是僅僅停留在基於內存和多路IO複用這些概念層的理解，在面試中是要吃虧的。熟練運用，深刻原理才能在面試中斬獲佳績。分佈式
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