一，前言
（一）磁盘和带宽区别：
维度 | 磁盘 | 带宽 |
寻址 | ms | G/M |
带宽 | ns | 很大 |
秒 > 毫秒 > 微妙 > 纳秒 磁盘比内存上的寻址满了10W倍
（二）关系型数据库建表必须给出schema：
类型：字节宽度
存储：倾向于行级存储
例:10个宽度，只存了一个值，其他位置也要占位，增删改不用移动位置，直接覆盖即可。
数据库的B+T在内存中，数据在磁盘
索引是什么？
举个栗子：评价一个外卖小哥的投递速度，在交通工具相同的前提下，怎么在一个小区内找到对应人？在不清楚楼号位置，楼层标记的情况下，需要挨个去看是哪个楼号，这个就是寻址慢远原因。但如果他知道楼号和层级分布，直接定位到对应的楼层，只需要查看一下该楼层内客户的门牌号即可。记得有个小哥说，我看名字就知道这个人在什么位置，这个就是放在内存中的索引。
（三）数据库：表很大，性能是否下降？
如果表有索引，增删改必然会变慢
查询速度考虑两个因素，查询命中的数量受带宽的影响
1,1个或者少量查询依然会很快；
2，并发大的时候会受到硬盘，带宽影响速度。
（四）为什么会出现redis
内存级数据库成本大
SAP HANA内存级别的关系型数据库2T 2个亿
数据和磁盘体积不一样：索引会占用内存，数据也可以有压缩的策略。
在高额成本和对速度的要求上，折中方案 ： 缓存
memcached , redis
（五）redis.cn 官网介绍
Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持多种类型的数据结构，如 字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets） 与范围查询， bitmaps， hyperloglogs 和 地理空间（geospatial） 索引半径查询。
Redis 内置了 复制（replication），LUA脚本（Lua scripting）， LRU驱动事件（LRU eviction），事务（transactions） 和不同级别的 磁盘持久化（persistence）， 并通过 Redis哨兵（Sentinel）和自动 分区（Cluster）提供高可用性（high availability）。
（六）都是key,value，为什么redis能取代比他早出的memcached ？
redis可以根据用户要获得JSON中的某一小部分元素，可以只取其一小部分并返回。
memcached需要全量地返回整个JSON而不能去解析它的一部分，需要客户端自己去解析。memcached的性能损耗会在IO以及客户端数据的解析上。
重要的不是类型，重要的是Redis Server对每种数据类型都实现了自己的方法（函数）。
计算向数据移动。
memcached 的value 没有类型，而redis的value 类型降低了处理返回数据的成本。
二，原理
（一）为什么单进程，单线程，单实例并发很多的请求，如何变得很快？
epoll 内核提供的系统级调用
用系统调用遍历请求，看谁有数据，处理谁的请求。
内存比IO快
（二）IO-内核的发展
1，BIO
数据包没有到得时候 ，read是阻塞的 ，cpu并没有时刻处理 ，资源浪费。
每次连接抛出一个线程/进程。
2，NIO
内核发生了变化
轮询循环连接，查看那个有数据就处理那个。
用户进程轮询1000次kernel ，成本太大。
JVM：一个线程的成本，栈的大小1MB。
1，线程多了调度成本CPU增加；
2，内存成本。
3，多路复用的NIO
增加了系统调用select，1000个文件描述符一次性发送给内核，把用户轮询的事情放在内核中完成。
1000次连接复用一次内核连接，1000个文件描述符调用select一次性传给内核，返回一个数据，但是线程/进程自己得完成拷贝数据的过程。
同步非阻塞。
4，共享空间的NIO
减少拷贝，共享空间（mmap）
线程/进程调用create epfd , epoll启动共享空间（mmap），把1000次连接放到红黑树内，把可以使用的放到链表中，使用read调用。
5，零拷贝
数据先到 kernel（buffer），read到用户空间程序中，然后在write在拷贝回来kernel（buffer），写到文件中。
（三）nginx也是用了epoll
三，redis图例，内容回顾
