redis单线程为什么快(redis单线程为什么效率高)

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本文目录一览:

redis为什么是单线程?

Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的KV数据库,由C语言编写。官方提供的数据是可以达到羡睁100000+的qps。这个数据不比采用单进程多线程的同样基兄陵岁于内存的KV数据库Memcached差。

Redis并没有直接使用Libevent,而是自己完成了一个非常轻量级的对select、epoll、evport、kqueue这些通用的接口的实现。在不同的系统调用选用适合的接口,linux下默认是epoll。

因为Libevent比较重更通汪茄用代码量也就很庞大,拥有很多Redis用不上的功能,Redis为了追求“轻巧”并且去除依赖,就选择自己去封装了一套。

单线程优点:

同步应用程序的开发比较容易,但由于需要在上一个任务完成后才能开始新的任务,所以其效率通常比多线程应用程序低。如果完成同步任务所用的时间比预计时间长,应用程序可能会不响应。多线程处理可以同时运行多个过程。例如,文字处理器应用程序在您处理文档的同时,可以检查拼写(作为单独的任务)。

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redis原理,单线程怎么做到高并发的

但线程,只能靠单个处理器速度,内存速度,蠢毁处理器上的缓存速度,总线传输速度。余下的是你的网络IO。但线程高并发完全依赖程序的运行速度。redis这种东西肯定不是但线程的。一个连接就是一个线带历备程,你这样理解应该不准烂拿确。

Redis为什么会那么快?

最近学习了一下Redis写一篇文章来总结一下学习成果,学习的方式慎轮主要是看书,看的是Redis 5设计与源码分析;想系统学习的同学,可以好好看看很推荐这本书,那么,为什么标题选择Redis为什么如仔会那么快?因为,我在学习的过程中,感受到Redis的精髓就是快,为了快这个属性,它有了很多自己特殊设计及实现;

Redis快,我主要是基于三大部分的理解

下面分别对这2,3部分进行展开:

首先,先要知道Redis工作线程是单线程的,但是,整个Redis来说,是多线程的;

Redis事件处理 :

Redis 服务器是典型的事件驱动程序,而事件又分为文件事件(socket 的可读可写事件)与时间事件(定时任务)两大类。已经注册的文件事件存储在event[]数组中, 时间事件形成链表;Redis 底层可以使用4中I/O多路复用模型(kqueue、epoll、select等)根据操作系统的不同选择不同, 关于,多路复用模型相关内容可以查看我的另一篇文章 操作系统IO进化史 所以,epoll本身就效率很高了;但是,随着我们网卡的不断升级,在Redis 6.0之后的版本中,对IO的处理变成了多线程;

为什么对IO的处理变成了多线程能提高速度?

下面是Redis6.0之前的情渣孝汪况:

如果到了Redis6.0之后:

所以,这也是Redis快的一个主要原因;

由于,Redis中设计的话,主要分为底层设计结构以及一些相应的功能,所以,特定将其分为2部分来进行讲解;

Redis底层数据结构有简单动态字符串,跳跃表,压缩列表,字典,整数集合;针对,简单动态字符串,压缩列表,主要是考虑到节约内存;像跳跃表,字典,主要是考虑到查询速度,整数集合即考虑到了空间又考虑到了时间;其实像字典中的渐进式rehash,以及间断key查找,都是考虑到了节约时间;具体的内容可以查看我的另一篇文章, Redis底层数据结构

具体细节可查看官网

优点:最多有25%的过期key存在内存中,这种方法会比轮询更加省时间;就是稍微牺牲内存,来保证 redis的性能,就是快; 还是以空间换时间的思想;

注意 :个人觉得这里和 缓存雪崩 还能建立其联系,如果,一个大型的redis实例中所有的key在同一时间过期了,那么,redis会持续扫描keys 因为,一直大于25%;虽然,这是有扫描时间的上限的25ms;这个时候,刚好客户端请求过来了,如果,客户端将超时时间设置的比较短,比如说10ms,那么就会出现大量链接因为超时而关闭,业务端也会出现很多异常。(客户端超时时间,如果说设置得太小,那么容易导致访问redis失败,如果,设置太大,那么,在redis异常的时候,不容易及时作出切换;一般是通过网络延迟和redis慢日志来进行查看的)

redis的特点是快,它虽然有事务,但是,它是没有回滚的,事务的功能是不够完善的; 回滚:代表失败时,回滚到事务开始的时刻;

redis 是单线程的 如果,有多个客户端,一个客户端的事务 并不会阻塞到其他客户端; 客户端1 发送 开启事务的标记 客户端2 也开启事务 。随着时间发展;2又连续发了一些命令 1 也发了一些命令; 这时候,会先看谁的执行指令先到; 假设 2 先到达,这个时候,先执行2 的相关数据,在执行1相关的命令; 如果 1 先到达,这个时候,先执行1 的相关命令,再执行2;

事务失败处理

这个时候,会发现报错那条语句不执行,剩下的语句都会进行执行;也没有发生了回滚;

证明 :redis是不支持事务回滚的。在运行期错误,即使事务中有某条/某些命令执行失败了,事务队列中的其他命令仍然会继续执行 -- Redis 不会停止执行事务中的命令;

为什么Redis 不支持事务回滚?

总结 :Redis为了快,而不支持事务回滚;

在redis中,有两个东西 第一个为RDB , 第二个为AOF RDB为快照/副本相关内容, AOF为日志相关的内容;

RDB的特点 :1.需要时点性 (比如说:我有1G的内存,需要持久化到硬盘,比如说:一个小时持久化一次。那么,假设在8点,就需要进行持久化)

如何实现RDB持久化呢?

方法一:阻塞Redis ,Redis不再对外提供服务了,但是,这种方式是需要阻塞的,很显然,如果,这个持久化需要花费1s,那么,这个时候,Redis 不能被客户端进行使用;

方法二:非阻塞 Redis继续对外提供服务;

但是,这个时候会出现一个问题;比如说:8点开始RDB持久化,8点零1秒才持久化完,问题就来了:持久化的数据是8点的还是8点零1秒的呢?很显然,是8点的;那么,在8点到8点零1秒这个过程中,数据是会发生改变的,那么, 怎么解决这个数据不一致的问题呢? 比如说:8点的时候,b = 10 到 8点零1秒的时候,b =20;

为了解决这个读写并存 使用CopyOnWrite 的思想来进行实现;

就是,在操作系统中,先使用fork() 创建子线程来复制一份副本(注意:这里拷贝的是指针,所以,速度会很快)然后,这个副本,就保持在8点不变了。然后,复制的时候,就复制这份副本就行了,对数据增删改查就在父进程中更改。

但是,因为父子进程都指向的是同一个内存,所以,不能在这个内存中改,比如说:不能在原来key 8 中进行更改,比如说要改key = 10 那么,就得在内存中,再创建一块区域,然后,让父进程中指针指向新的key ,这样两个进程就不会相互影响了。

这里也验证了Redis是多线程的;

具体实现:

RDB的缺点

RDB的优点 :恢复数据的速度相对较快;

Redis内存大小选择 进程一般使用10G以内,因为从内存到磁盘持久化这个过程,如果说,10G需要写的时间比较久,那么,如何解决呢?1. 减少内存 2. 硬盘选择固态硬盘;

针对RDB容易丢失数据的问题,提出了AOF持久化机制

AOF : append on File 向文件中,进行追加;redis发生写操作时,会记录到文件中;

优点 :1.丢失的数据比较少

背景 :RDB和AOF可以同时开启,如果,开启了AOF只会用AOF来进行恢复,即便RDB也开启了,也不会使用它;因为,AOF的修复比较准确;但是,AOF是比较慢的,所以,在4.0以后,AOF就包含了RDB全量,和增加的新的写操作。这样来提高速度;

缺点 :由于,AOF是增加的方式,所以,如果一直增加的话,就会有 1.体量无限变大 2.恢复慢 的缺点;为了解决这个问题,需要设计出一个方案让日志AOF足够小;这个,就有了 重写 的方案;4.0之前,重写方案是将AOF进行瘦身,比如说:把创建key和删除key的命令进行抵消删除;4.0之后,就采用 混合持久化 比如说:我这个AOF已经到了100M文件了,这个时候,我先将老的数据变成RDB文件(二进制文件)然后,再存储到AOF中,再将增量以指令的方式Append 到AOF。所以,是一个混合体;这里的AOF日志不再是全量的日志,而是持久化开始到持久化结束这段时间的增量AOF日志通常很小;那么,它这么改变的 优点 是:在Redis重启时,可以先加载RDB的内容,在加载增量AOF日志,完全替代AOF全量日志重放,重启的效率将大幅度提升; 每次一重写完,就会变成RDB ;

脏数据刷入时机 :AOF日志是以文件形式存在的,当程序对AOF日志进行写操作时, 实际上是先将数据写到一个内存缓存中,然后,让内存再把脏数据写回到磁盘中 那么,什么时候写呢?如果,还没来的及写就宕机了,那么可能会出现日志丢失;这时候有三个级别可以调;

no : 不调用fsync 等到它满了再进行调用(fsync 可以将指定文件的内容,强制从内核缓存刷到磁盘) 一般生产环境不用

always :每写了一个数据,就调用一次fsync 一般生产环境不用

everysec: redis每一秒调用一次flush

一般Redis 的主节点不会进行持久化操作,持久化操作主要是在从节点中进行。因为,没有来自客户端请求的压力;

上面是Redis持久化的两种方式 由于,持久化过程需要花费的时间是比较多的,所以,一般由从节点来进行持久化操作; 主服务器发现需要执行完整重同步时,会fork子进程执行RDB持久化,并将持久化数据发送给从服务器。这时候,有两种选择 1. 直接通过Socket发送给从服务器(从服务器支持eof),2. 持久化数据到本地文件,待持久化完毕后再将该文件发送给从服务器。 默认第二种,具体情况是根据同步信息确定;但是,第一种效率会更高,速度会更快;

总结 :为了Redis快的特性,Redis在持久化的时候,使用fork()函数,新开线程来执行;同时,如果主从服务器的话,还提供了psync2来进行部分重同步;eof功能;

redis的特点就是快,在系统设计的方方面面都体现了这个快的特性;这是我自己在学习Redis相关知识时,了解到的内容,做个记录。如果,有偏差欢迎读者进行指正!

Redis的IO多路复用——单线程的理解(Redis6.0之后的多线程)

Reactor 设计模式是一种 事件驱动 的设计模式,分发器(Dispatcher)使用多路分配器(Demultiplexer)监听多个客户端请求,当请求事件(Events)发生,分发器(Dispatcher)将一个或者多个客户端请求(Events)分发到不同的处理器(Event Handler)上塌斗,提升事件处理的效率。

下图为Reactor设计模式类图:

基于Reactor设行前计模式实现的IO多路复用

IO多路复用技术架构图如下

注:

多线程处理可能涉及锁,并且涉及切换线程的消耗。

耗时的命令会导团带磨致性能下降,而且无法发挥CPU多核的性能。

Redis多线程只用来处理网络数据的读写和协议解析,命令的执行仍旧是单线程。这样的设计改变是为了不想让Redis因为引入多线程变得复杂。而且过去单线程的使用主要考虑CPU不是Redis的瓶颈,不需要多条线程并发执行,所以多线程模型带来的性能提升不能抵消它带来的开发和维护成本。

而现在引入多线程模型解决的是网络IO操作的性能瓶颈。对于Redis基于内存的操作,仍然是很快的,而有时IO操作阻塞会影响着之后操作的效率。改为多线程并发进行IO操作,然后交由主线程进行内存操作,这样可以更好的缓解IO操作带来的性能瓶颈。

架构如下图:

四个大点,搞懂 Redis 到底快在哪里?

现在我们都用高级语言来编程,比如Java、python等。也许你会觉得C语言很古老,但是它真的很有用,毕竟unix系统就是用C实现的,所以C语言是非常贴近操作系统的语言。Redis就是用C语言开发的,所以执行会比较快。

Redis将所有数据放在内存中,非数据同步正常工作中,是不需要从磁盘读取数据的,0次IO。内存响应时间大约为100纳秒,这是Redis速度快搜裤的重要基础。先看看CPU的速度:

拿我的电脑来说,主频是3.1G,也就是说每秒可以执行3.1*10^9个指令。所以说CPU看世界是非常非常慢的,内存比它慢百倍,磁盘比他慢百万倍,你说快不快?

借了一张《深入理解计算机系统》的图,展示了一个典型的存储器层次结构,在L0层,CPU可以在一个时钟周期访问到,基于SRAM的高速缓存春续期,可以在几个CPU时钟周期访问到,然后是基于DRAM的主存,可以在几十到几百个时钟周期访问到他们。

第一,单线程简化算法的实现,并发的数据结构实现不但困难且测试也麻烦。第二,单线程避免了线程切换以及加锁释放锁带来的消耗,对于服务端开发来说,锁和线程切换通常是性能杀手。当然了,单线程也会有它的缺点,也是Redis的噩梦: 阻塞。如果执行一个命令过长,那么会造成其他命令的阻塞,对于Redis是十分致命的 ,所以Redis是面向快速执行场景的数据库。

除了Redis之外,Node.js也是单线程,Nginx也是单线程,但他们都是服务器高性能的典范。

在这之前先要说一下传统的阻塞I/O是如何工作的:当使用read或者write对某一文件描述符(File Descriptor FD)进行读写的时候,世伍简如果数据没有收到,那么该线程会被挂起,直到收到数据。阻塞模型虽然易于理解,但是在需要处理多个客户端任务的时候,不会使用阻塞模型。

I/O多路复用实际上是指多个连接的**管理可以在同一进程。**多路是指网络连接,复用只是同一个线程。在网络服务中,I/O多路复用起的作用是一次性把多个连接的事件通知业务代码处理,处理的方式由业务代码来决定。在I/O多路复用模型中,最重要的函数调用就是I/O 多路复用函数,该方法能同时监控多个文件描述符(fd)的读写情况,当其中的某些fd可读/写时,该方法就会返回可读/写的fd个数。

Redis使用epoll作为I/O多路复用技术的实现,再加上Redis自身的事件处理模型将epoll的read、write、close等都转换成事件,不在网络I/O上浪费过多的时间。实现对多个FD读写的监控,提高性能。

举个形象的例子吧。比如一个tcp服务器处理20个客户端socket。A方案:顺序处理,如果第一个socket因为网卡读数据处理慢了,一阻塞后面都玩蛋去。B方案:每个socket请求都创建一个分身子进程来处理,不说每个进程消耗大量系统资源,光是进程切换就够操作系统累的了。C方案**(I/O复用模型,epoll) :将用户socket对应的fd注册进epoll(实际上服务器和操作系统之间传递的不是socket的fd而是fd_set的数据结构),然后epoll只告诉哪些需要读/写的socket,只需要处理那些活跃的、有变化的socket fd的就好了。这样,整个过程只在调用epoll的时候才会阻塞,收发客户消息是不会阻塞的。

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redis源码解读:单线程的redis是如何实现高速缓存的?

redis可能是最近几年最火的缓存数据库方案了,在各个高并发领域都有应用。

这篇文章,我们将从源代码的角度来分析一下,为何如此一个高性能,高应用的缓存,会是单线程的方案,当然一腔铅拦个方案的高性能,高并发是多方面的综合因素,其它的因素我们将在后续解读。后续分析主要以LINUX操作系统为基础,这也是redis应用最广的平台。

单线程最大的受限是什么?就是CPU,现在服务器一般已经是多CPU,而单线程只能使用到其中的一个核。

redis作为一个网络内存缓存数据库,在实现高性能时,主要有4个激扒点。

1.网络高并发,高流量的数据处理。

一个异步,高效,且对CPU要求不高的网络模型,这个模型主要是由OS来提供的,目前在LINUX最主流使用的是EPOLL,这个网上介绍很多,主要是基于事件驱动的一个异步模型。

2.程序内部的合理构架,调用逻辑,内存管理。

redis在采用纯C实现时,整体调用逻辑很短,但在内存方面,适当的合并了一些对象和对齐,比如sds等,在底层使用了内存池,在不同情况下使用的不太一样。

但整体处理上没有NGINX的内池设计巧妙,当然二者不太一样,NGINX是基于请求释放的逻辑来设计的,因此针对请求,可以一次申请大块,分量使用,再最后统一释放。

3.数据复制的代价,不管是读取数据或是写入数据,一般都是需要有数据复制的过程。

数据复制其实就是一次内存copy,真正的代价是在于存在大VALUE,当value值长度超过16KB时,性能会开始下降。因为单线程的原因,如果存在一个超大VALUE,比如20MB,则会因为这个请求卡住整个线程,导致后续的请求进不来,虽然后面的请求是能快速处理的小请伍胡求。

4.redis中数据结构中算法的代价,有些结构在大数据量时,代价是很高的。

很多时间,大家忽略了算法的运算代码,因为像memcached等这类是完全的KV缓存,不存在什么算法,除了一个KEY的查找定位HASH算法。

而redis不一样,提供了不少高阶的数据对象,这些对象具有上层的一些算法能力,而这些能力是需要比如GEO模块。

关于redis单线程为什么快和redis单线程为什么效率高的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

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