1 背景
分布式系统绕不开的核心之一的就是数据缓存，有了缓存的支撑，系统的整体吞吐量会有很大的提升。通过使用缓存，我们把频繁查询的数据由磁盘调度到缓存中，保证数据的高效率读写。
当然，除了在内存内运行还远远不够，我们今天就以具有代表性的缓存中间件Redis为例子，分析下，它是如何达到飞起的效率。
2 Redis高效性能分析
Redis之所以能够提供超高的执行效率，主要从以下几个维度来实现的：
- 存储模式：基于内存实现，而非磁盘
-
数据结构：基于不同业务场景的高效数据结构
- 动态字符串(REDIS_STRING)：整数(REDIS_ENCODING_INT)、字符串(REDIS_ENCODING_RAW)
- 双端列表(REDIS_ENCODING_LINKEDLIST)
- 压缩列表(REDIS_ENCODING_ZIPLIST)
- 跳跃表(REDIS_ENCODING_SKIPLIST)
- 哈希表(REDIS_HASH)
- 整数集合(REDIS_ENCODING_INTSET)
- 线程模型： Redis 的网络 IO 以及键值对指令读写是由单个线程来执行的，避免了不必要的contextswitch和竞选
- I/O 模型： 基于I/O多路复用模型，非阻塞的I/O模型
- 恰单的数据编码： 根据实际数据类型，选择合理的数据编码
2.1 官网的性能报告
Redis官方站点中，有对Redis性能做了比较详细的压测，可以参考官方这一篇 How fast is Redis?，
在较高的配置基准下（比如 8C 16G +），在连接数为0~10000的时候，最高QPS可达到120000。Redis以超过60000个连接为基准，仍然能够在这些条件下维持50000个q/s，体现了超高的性能。下图中横轴是连接数，纵轴是QPS。
下面这张图为data size 与整体吞吐量之间的趋向关系：
这个大概可以得出一个容量预估，比如你的服务用户量是多少，预估峰值QPS是多少，集群需要配置多少个实例（虽然实例的多少不能线性计算），可以大致推算出去。
2.2 基于内存实现
Redis的读写操作都是在内存中实现了，相对其他的持久化存储（如MySQL、File等，数据持久化在磁盘上），性能会高很多。因为在们在操作数据的时候，需要通过 IO 操作先将数据读取到内存里，增加工作成本。
上面那张图来源于网络，可以看看他的金字塔模型，越往上执行效率越高，价格也就越贵。下面给出每一层的执行耗时对比：
- 寄存器：0.3 ns
- L1高速缓存：0.9 ns
- L2高速缓存：2.8 ns
- L3高速缓存：12.9 ns
- 主存：120 ns
- 本地二级存储（SSD）：50~150 us
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远程二级存储：30 ms
这样可能不直观，我们举个L1和SSD的对比，如果L1耗时1s的话，SSD中差不多要15~45小时。
因为 CPU 内部集成了内存控制器，所以CPU直接控制了内存，给予通信上的最优带宽。上面的部分数据引用自《性能之巅：洞悉系统、企业与云计算》。
2.3 适配多元场景的高效数据结构
在 Redis 缓存中，常用的主要数据类型有五种，如下：
- 字符串/REDIS_STRING：适用于 缓存、计数、共享Session、IP统计、分布式锁等。
- 列表/REDIS_LIST： 链表、消息队列、栈、有序的对象列表（如朋友圈的点赞顺序列表、评论顺序列表）。
- 哈希表/REDIS_HASH： 购物车信息、用户信息、Hash类型的(key, field, value)存储对象等。
- 集合/REDIS_SET：无序的唯一的键值结构： 好友、关注、粉丝、感兴趣的人集合等。
- 有序集合/REDIS_ZSET：访问排行榜、点赞排行、粉丝数排行等。
上面这5种Redis 支持的数据类型，能够满足不同业务场景下的数据结构需求。而对于这几类数据类型的区分和支持，目的无非也是为了效率，具体的业务中使用恰当的数据结构才能保证得到应有的效率。
这5种数据类型都有一种或者多种数据结构来支撑，底层数据结构有 7 种。关系如下：
限免我们对这些数据结构一个个的分析。
2.3.1 SDS 简单动态字符串
Redis使用简单动态字符串（simple dynamic string，SDS）来表示字符串，Redis中字符串类型包含的数据结构有：整数（R_INT） 、 字符串（R_RAW）。我们以字符串为例子，常规的字符串，如 "Brand"，如果要获取他的长度，需要从头开始遍历，直至遇到
