Redis 为什么快？

Redis的快速性能可以归因于其设计和实现的几个关键方面：

1. 内存存储: Redis是一个内存中数据结构存储，这意味着所有数据都存储在RAM中，而不是磁盘上。内存访问通常比磁盘快几个数量级。

2. 数据结构优化: Redis为不同类型的操作提供了专门优化的数据结构，例如字符串、列表、集合、哈希表等。这些数据结构经过精心设计，以提供常数时间的操作复杂度(O(1))。

3. 单线程模型: Redis使用单线程来处理命令，消除了多线程环境中的上下文切换和竞态条件等开销。同时，它使用非阻塞I/O和多路复用技术，可以高效地处理多个并发连接。

4. 高效的编码格式: Redis的通信协议（RESP: REdis Serialization Protocol）简单高效，使得客户端和服务器之间的数据交换最小化。

5. 避免复杂的特性: Redis避免了SQL数据库中的一些复杂特性，如连接管理、事务处理等。

6. 优化的命令处理: 命令的处理流程经过优化，使得执行速度极快。

7. 持久性策略: Redis通过RDB和AOF两种不同的持久性策略，可以根据需要平衡性能和数据安全性。

8. 源码级的优化: Redis的源码包含了大量针对性能的优化，例如避免内存分配、循环展开等。

由于源码解析和代码演示需要深入到Redis的源码，这里我将以Redis中的哈希表实现为例，来简单介绍以下代码级别的细节：

Redis中哈希表是通过dict.c中的dict和dictht结构体来实现的。哈希表使用链表解决哈希冲突，当哈希表的负载因子超过一定阈值时，它会进行渐进式的rehash。

下面是Redis源码中dict.h的一个部分，展示了dict和dictht的结构定义：

typedef struct dictEntry {
    void *key;
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
        double d;
    } v;
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

typedef struct dictht {
    dictEntry **table;
    unsigned long size;
    unsigned long sizemask;
    unsigned long used;
} dictht;

typedef struct dict {
    dictType *type;
    void *privdata;
    dictht ht[2];
    long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
    unsigned long iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;

在字典中，table是一个指向dictEntry指针数组的指针，size表示哈希表的大小，sizemask用于计算索引值，used表示哈希表中已有节点的数量。

Redis中的哈希表使用了"SipHash"算法来计算键的哈希值，以及"渐进式rehash"机制来避免长时间的锁。

这里是dict.c中添加新元素的函数示例：

int dictAdd(dict *d, void *key, void *val) {
    dictEntry *entry = dictAddRaw(d,key,NULL);

    if (!entry) return DICT_ERR;

    dictSetVal(d, entry, val);
    return DICT_OK;
}

在这个函数中，dictAdd尝试将键和值添加到字典中，首先通过dictAddRaw来获取/创建一个新的字典条目，然后使用dictSetVal设置条目的值。

上述代码仅作为Redis中源码结构和处理流程的简单示例。如果你想更深入地了解Redis的内部工作，那么学习其源码是非常有价值的。你可以在Redis的官方GitHub仓库中找到完整的源码。