从红色到记忆，Redis读取时间到底咋回事，读数据速度那些事儿

说到Redis为什么快，很多人第一反应就是“因为它把数据放在内存里”，这话没错，但就像说一辆跑车快是因为它有发动机一样，只说对了一部分，从你发出一个读取命令，到Redis把数据交回给你，这个过程里发生了不少事儿，咱们就掰开揉碎了聊聊，这个“读数据的速度”到底是怎么回事，特别是那个关键的“读取时间”是怎么被一步步压缩到微秒级别的。

最根本的原因，确实是内存，内存的速度和硬盘的速度，那根本不是一个量级的，根据计算机基础知识，访问内存的速度通常是纳秒级（十亿分之一秒），而访问哪怕是最快的固态硬盘（SSD），也是微秒级（百万分之一秒），两者相差成百上千倍，Redis把所有的数据都放在内存里，这就好比你把最常用的工具放在手边的桌面上，而不是锁在楼下的仓库里，拿取的速度自然天差地别，这是Redis高速读取的物理基础，是所有“快”的前提。

光有内存还不够，如果你的“仓库管理员”——也就是Redis本身——效率低下，找东西慢吞吞，那再快的内存也白搭，这就引出了第二个关键点：高效的数据结构，Redis不是简单地把数据胡乱堆在内存里，而是提供了字符串（String）、列表（List）、哈希（Hash）、集合（Set）等多种数据结构，每一种数据结构在底层都用非常精巧的方式来组织，它的哈希表实现采用了渐进式rehash等技术，来保证即使在扩容时也能保持高性能，这种设计使得Redis可以根据你的键（Key）直接定位到数据所在的确切位置，而不是像在普通数据库里那样可能需要层层查找，这种“精准打击”大大减少了不必要的计算和比较时间。

我们得说说Redis的工作模式，也就是单线程架构，这一点常常让人困惑：“现在都多核时代了，用单线程不是会慢吗？” 对于Redis的读取操作来说，恰恰相反，Redis的核心网络模型是单线程的（我们这里先不谈Redis的持久化、异步删除等由额外线程处理的任务），这意味着，所有的客户端请求到达后，都在一个队列里排队，由这一个主线程按顺序处理，这样做的好处是，完全避免了多线程环境下可怕的“锁”竞争问题。

想象一下，如果Redis用多线程同时处理数据读写，为了确保数据不会错乱，就必须引入各种复杂的锁机制，线程之间为了抢锁、等锁，会消耗大量的时间在等待和上下文切换上，这反而成了性能瓶颈，而单线程模型下，没有锁的烦恼，这个线程可以心无旁骛、极其专注地处理每一个请求，由于内存操作本身极快，单个命令的处理时间都是微秒甚至纳秒级，所以即使有很多请求排队，每个请求的等待时间也依然非常短，这种设计用“秩序”换来了“效率”，对于主要以读取为主的场景来说，是极其高效的，根据Redis官方文档的说法，这种设计带来了惊人的性能,每秒可以处理数十万计的请求。

我们不能不提网络往返的影响，你从客户端（比如你的应用程序）发一个GET命令到Redis服务器，这个命令需要通过网络传输过去，结果再传回来，这个网络传输本身是需要时间的，也就是常说的网络延迟，在局域网内，这个延迟可能很低，但在复杂的公网环境下，延迟可能达到几毫秒甚至更高，这几毫秒，对于Redis内部微秒级的处理时间来说,就成了大头。

为了应对这个问题，Redis提供了管道（Pipeline） 功能，你可以把它想象成批处理，正常情况下，你发一个请求，等一个回应，再发下一个，而管道允许你一口气发送一堆读取命令给Redis，然后一次性接收所有结果，这样就大大减少了网络往返的次数，把多次延迟合并成一次，从整体上显著提升了批量读取的效率和速度，根据《Redis实战》这本书中的测试,使用管道可以将效率提升数倍甚至数十倍。

还有一个影响读取速度的“隐藏角色”——持久化操作，虽然Redis是内存数据库，但它为了保证数据安全，提供了RDB（快照）和AOF（日志）两种持久化方式，在执行RDB快照（尤其是SAVE命令，而非BGSAVE）或者AOF重写时，如果配置不当，它们可能会对主线程造成阻塞，虽然BGSAVE会fork子进程在后台进行，不阻塞主线程，但fork这个操作本身在数据量巨大时可能会比较耗时，期间可能会短暂影响读取请求的响应，合理配置持久化策略，也是保证稳定、高速读取的一个重要方面。

总结一下，Redis的读取速度之所以快，是一个系统工程的结果：内存作为高速的基础，高效的数据结构实现精准定位，单线程模型避免了锁的竞争开销，管道技术减少了网络延迟的影响，而合理的持久化配置则确保了这种高速的稳定性。 从你按下“读取”键，到数据返回，Redis在每一个环节都做了极致的优化，才成就了我们今天感受到的“飞一般”的速度，下次当你惊叹于Redis的速度时,可以想到这背后是一系列精巧设计共同作用的结果。