redis基本架构：一个键值数据库包含什么？

我们知道，Redis是典型的键值数据库，所以今天，我准备手把手地带你构建一个简单的键值数据库。为啥要这么做呢？

还记得我在开篇词说过吗？Redis本身比较复杂，如果我们一上来就直接研究一个个具体的技术点，比如“单线程”“缓存”等，虽然可以直接学习到具体的内容，甚至立马就能解决一些小问题，但是这样学，很容易迷失在细枝末节里。

从我自己的经验来看，更好的学习方式就是先建立起“系统观”。这也就是说，如果我们想要深入理解和优化Redis，就必须要对它的总体架构和关键模块有一个全局的认知，然后再深入到具体的技术点。这也是我们这门课坚持的一种讲课方式。

我相信，经过这样一个过程，我们在实践中定位和解决问题时，就会轻松很多，而且你还可以把这个学习方式迁移到其他的学习活动上。我希望你能彻底掌握这个学习思路，让自己的学习、工作效率更高。

说远了，还是回到我们今天的课程主题上。今天，在构造这个简单的键值数据库时，我们只需要关注整体架构和核心模块。这就相当于医学上在正式解剖人体之前，会先解剖一只小白鼠。我们通过剖析这个最简单的键值数据库，来迅速抓住学习和调优Redis的关键。

我把这个简单的键值数据库称为SimpleKV。需要注意的是，GitHub上也有一个名为SimpleKV的项目，这跟我说的SimpleKV不是一回事，我说的只是一个具有关键组件的键值数据库架构。

好了，你是不是已经准备好了，那我们就一起来构造SimpleKV吧。

开始构造SimpleKV时，首先就要考虑里面可以存什么样的数据，对数据可以做什么样的操作，也就是数据模型和操作接口。它们看似简单，实际上却是我们理解Redis经常被用于缓存、秒杀、分布式锁等场景的重要基础。

理解了数据模型，你就会明白，为什么在有些场景下，原先使用关系型数据库保存的数据，也可以用键值数据库保存。例如，用户信息（用户ID、姓名、年龄、性别等）通常用关系型数据库保存，在这个场景下，一个用户ID对应一个用户信息集合，这就是键值数据库的一种数据模型，它同样能完成这一存储需求。

但是，如果你只知道数据模型，而不了解操作接口的话，可能就无法理解，为什么在有些场景中，使用键值数据库又不合适了。例如，同样是在上面的场景中，如果你要对多个用户的年龄计算均值，键值数据库就无法完成了。因为它只提供简单的操作接口，无法支持复杂的聚合计算。

那么，对于Redis来说，它到底能做什么，不能做什么呢？只有先搞懂它的数据模型和操作接口，我们才能真正把“这块好钢用在刀刃上”。

接下来，我们就先来看可以存哪些数据。

可以存哪些数据？

对于键值数据库而言，基本的数据模型是key-value模型。 例如，“hello”: “world”就是一个基本的KV对，其中，“hello”是key，“world”是value。SimpleKV也不例外。在SimpleKV中，key是String类型，而value是基本数据类型，例如String、整型等。

但是，SimpleKV毕竟是一个简单的键值数据库，对于实际生产环境中的键值数据库来说，value类型还可以是复杂类型。

不同键值数据库支持的key类型一般差异不大，而value类型则有较大差别。我们在对键值数据库进行选型时，一个重要的考虑因素是它支持的value类型。例如，Memcached支持的value类型仅为String类型，而Redis支持的value类型包括了String、哈希表、列表、集合等。Redis能够在实际业务场景中得到广泛的应用，就是得益于支持多样化类型的value。

从使用的角度来说，不同value类型的实现，不仅可以支撑不同业务的数据需求，而且也隐含着不同数据结构在性能、空间效率等方面的差异，从而导致不同的value操作之间存在着差异。

只有深入地理解了这背后的原理，我们才能在选择Redis value类型和优化Redis性能时，做到游刃有余。

可以对数据做什么操作？

知道了数据模型，接下来，我们就要看它对数据的基本操作了。SimpleKV是一个简单的键值数据库，因此，基本操作无外乎增删改查。

我们先来了解下SimpleKV需要支持的3种基本操作，即PUT、GET和DELETE。

• PUT：新写入或更新一个key-value对；
• GET：根据一个key读取相应的value值；
• DELETE：根据一个key删除整个key-value对。

需要注意的是，有些键值数据库的新写/更新操作叫SET。新写入和更新虽然是用一个操作接口，但在实际执行时，会根据key是否存在而执行相应的新写或更新流程。

在实际的业务场景中，我们经常会碰到这种情况：查询一个用户在一段时间内的访问记录。这种操作在键值数据库中属于SCAN操作，即根据一段key的范围返回相应的value值。因此，PUT/GET/DELETE/SCAN是一个键值数据库的基本操作集合。

此外，实际业务场景通常还有更加丰富的需求，例如，在黑白名单应用中，需要判断某个用户是否存在。如果将该用户的ID作为key，那么，可以增加EXISTS操作接口，用于判断某个key是否存在。对于一个具体的键值数据库而言，你可以通过查看操作文档，了解其详细的操作接口。

当然，当一个键值数据库的value类型多样化时，就需要包含相应的操作接口。例如，Redis的value有列表类型，因此它的接口就要包括对列表value的操作。后面我也会具体介绍，不同操作对Redis访问效率的影响。

说到这儿呢，数据模型和操作接口我们就构造完成了，这是我们的基础工作。接下来呢，我们就要更进一步，考虑一个非常重要的设计问题：键值对保存在内存还是外存？

保存在内存的好处是读写很快，毕竟内存的访问速度一般都在百ns级别。但是，潜在的风险是一旦掉电，所有的数据都会丢失。

保存在外存，虽然可以避免数据丢失，但是受限于磁盘的慢速读写（通常在几ms级别），键值数据库的整体性能会被拉低。

因此，如何进行设计选择，我们通常需要考虑键值数据库的主要应用场景。比如，缓存场景下的数据需要能快速访问但允许丢失，那么，用于此场景的键值数据库通常采用内存保存键值数据。Memcached和Redis都是属于内存键值数据库。对于Redis而言，缓存是非常重要的一个应用场景。后面我会重点介绍Redis作为缓存使用的关键机制、优势，以及常见的优化方法。

为了和Redis保持一致，我们的SimpleKV就采用内存保存键值数据。接下来，我们来了解下SimpleKV的基本组件。

大体来说，一个键值数据库包括了访问框架、索引模块、操作模块和存储模块四部分（见下图）。接下来，我们就从这四个部分入手，继续构建我们的SimpleKV。

采用什么访问模式？

访问模式通常有两种：一种是通过函数库调用的方式供外部应用使用，比如，上图中的libsimplekv.so，就是以动态链接库的形式链接到我们自己的程序中，提供键值存储功能；另一种是通过网络框架以Socket通信的形式对外提供键值对操作，这种形式可以提供广泛的键值存储服务。在上图中，我们可以看到，网络框架中包括Socket Server和协议解析。

不同的键值数据库服务器和客户端交互的协议并不相同，我们在对键值数据库进行二次开发、新增功能时，必须要了解和掌握键值数据库的通信协议，这样才能开发出兼容的客户端。

实际的键值数据库也基本采用上述两种方式，例如，RocksDB以动态链接库的形式使用，而Memcached和Redis则是通过网络框架访问。后面我还会给你介绍Redis现有的客户端和通信协议。

通过网络框架提供键值存储服务，一方面扩大了键值数据库的受用面，但另一方面，也给键值数据库的性能、运行模型提供了不同的设计选择，带来了一些潜在的问题。

举个例子，当客户端发送一个如下的命令后，该命令会被封装在网络包中发送给键值数据库：

PUT “hello” “world”      

键值数据库网络框架接收到网络包，并按照相应的协议进行解析之后，就可以知道，客户端想写入一个键值对，并开始实际的写入流程。此时，我们会遇到一个系统设计上的问题，简单来说，就是网络连接的处理、网络请求的解析，以及数据存取的处理，是用一个线程、多个线程，还是多个进程来交互处理呢？该如何进行设计和取舍呢？我们一般把这个问题称为I/O模型设计。不同的I/O模型对键值数据库的性能和可扩展性会有不同的影响。

举个例子，如果一个线程既要处理网络连接、解析请求，又要完成数据存取，一旦某一步操作发生阻塞，整个线程就会阻塞住，这就降低了系统响应速度。如果我们采用不同线程处理不同操作，那么，某个线程被阻塞时，其他线程还能正常运行。但是，不同线程间如果需要访问共享资源，那又会产生线程竞争，也会影响系统效率，这又该怎么办呢？所以，这的确是个“两难”选择，需要我们进行精心的设计。

你可能经常听说Redis是单线程，那么，Redis又是如何做到“单线程，高性能”的呢？后面我再和你好好聊一聊。

如何定位键值对的位置？

当SimpleKV解析了客户端发来的请求，知道了要进行的键值对操作，此时，SimpleKV需要查找所要操作的键值对是否存在，这依赖于键值数据库的索引模块。索引的作用是让键值数据库根据key找到相应value的存储位置，进而执行操作。

索引的类型有很多，常见的有哈希表、B+树、字典树等。不同的索引结构在性能、空间消耗、并发控制等方面具有不同的特征。如果你看过其他键值数据库，就会发现，不同键值数据库采用的索引并不相同，例如，Memcached和Redis采用哈希表作为key-value索引，而RocksDB则采用跳表作为内存中key-value的索引。

一般而言，内存键值数据库（例如Redis）采用哈希表作为索引，很大一部分原因在于，其键值数据基本都是保存在内存中的，而内存的高性能随机访问特性可以很好地与哈希表O(1)的操作复杂度相匹配。

SimpleKV的索引根据key找到value的存储位置即可。但是，和SimpleKV不同，对于Redis而言，很有意思的一点是，它的value支持多种类型，当我们通过索引找到一个key所对应的value后，仍然需要从value的复杂结构（例如集合和列表）中进一步找到我们实际需要的数据，这个操作的效率本身就依赖于它们的实现结构。

Redis采用一些常见的高效索引结构作为某些value类型的底层数据结构，这一技术路线为Redis实现高性能访问提供了良好的支撑。

不同操作的具体逻辑是怎样的？

SimpleKV的索引模块负责根据key找到相应的value的存储位置。对于不同的操作来说，找到存储位置之后，需要进一步执行的操作的具体逻辑会有所差异。SimpleKV的操作模块就实现了不同操作的具体逻辑：

• 对于GET/SCAN操作而言，此时根据value的存储位置返回value值即可；
• 对于PUT一个新的键值对数据而言，SimpleKV需要为该键值对分配内存空间；
• 对于DELETE操作，SimpleKV需要删除键值对，并释放相应的内存空间，这个过程由分配器完成。

不知道你注意到没有，对于PUT和DELETE两种操作来说，除了新写入和删除键值对，还需要分配和释放内存。这就不得不提SimpleKV的存储模块了。

如何实现重启后快速提供服务？

SimpleKV采用了常用的内存分配器glibc的malloc和free，因此，SimpleKV并不需要特别考虑内存空间的管理问题。但是，键值数据库的键值对通常大小不一，glibc的分配器在处理随机的大小内存块分配时，表现并不好。一旦保存的键值对数据规模过大，就可能会造成较严重的内存碎片问题。

因此，分配器是键值数据库中的一个关键因素。对于以内存存储为主的Redis而言，这点尤为重要。Redis的内存分配器提供了多种选择，分配效率也不一样，后面我会具体讲一讲这个问题。

SimpleKV虽然依赖于内存保存数据，提供快速访问，但是，我也希望SimpleKV重启后能快速重新提供服务，所以，我在SimpleKV的存储模块中增加了持久化功能。

不过，鉴于磁盘管理要比内存管理复杂，SimpleKV就直接采用了文件形式，将键值数据通过调用本地文件系统的操作接口保存在磁盘上。此时，SimpleKV只需要考虑何时将内存中的键值数据保存到文件中，就可以了。

一种方式是，对于每一个键值对，SimpleKV都对其进行落盘保存，这虽然让SimpleKV的数据更加可靠，但是，因为每次都要写盘，SimpleKV的性能会受到很大影响。

另一种方式是，SimpleKV只是周期性地把内存中的键值数据保存到文件中，这样可以避免频繁写盘操作的性能影响。但是，一个潜在的代价是SimpleKV的数据仍然有丢失的风险。

和SimpleKV一样，Redis也提供了持久化功能。不过，为了适应不同的业务场景，Redis为持久化提供了诸多的执行机制和优化改进，后面我会和你逐一介绍Redis在持久化机制中的关键设计考虑。

小结

至此，我们构造了一个简单的键值数据库SimpleKV。可以看到，前面两步我们是从应用的角度进行设计的，也就是应用视角；后面四步其实就是SimpleKV完整的内部构造，可谓是麻雀虽小，五脏俱全。

SimpleKV包含了一个键值数据库的基本组件，对这些组件有了了解之后，后面在学习Redis这个丰富版的SimpleKV时，就会轻松很多。

为了支持更加丰富的业务场景，Redis对这些组件或者功能进行了扩展，或者说是进行了精细优化，从而满足了功能和性能等方面的要求。

• Redis主要通过网络框架进行访问，而不再是动态库了，这也使得Redis可以作为一个基础性的网络服务进行访问，扩大了Redis的应用范围。
• Redis数据模型中的value类型很丰富，因此也带来了更多的操作接口，例如面向列表的LPUSH/LPOP，面向集合的SADD/SREM等。在下节课，我将和你聊聊这些value模型背后的数据结构和操作效率，以及它们对Redis性能的影响。
• Redis的持久化模块能支持两种方式：日志（AOF）和快照（RDB），这两种持久化方式具有不同的优劣势，影响到Redis的访问性能和可靠性。
• SimpleKV是个简单的单机键值数据库，但是，Redis支持高可靠集群和高可扩展集群，因此，Redis中包含了相应的集群功能支撑模块。