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    首页>系统/运维> 详解Redis单线程与高并发快的3大原因

    双色球下期预测:详解Redis单线程与高并发快的3大原因

    • 分类:系统/运维
    • 时间:12-17
    • 阅读:801

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    Redis的高并发和快速原因


    1.redis是基于内存的,内存的读写速度非???;

    2.redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间;

    3.redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接。非阻塞IO 内部实现采用epoll,采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件,然后利用epoll的多路复用特性,绝不在io上浪费一点时间。

    下面重点介绍单线程设计和IO多路复用核心设计快的原因。



    为什么Redis是单线程的

    1.官方答案

    因为Redis是基于内存的操作,CPU不是Redis的瓶颈,Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现,而且CPU不会成为瓶颈,那就顺理成章地采用单线程的方案了。

    2.性能指标

    关于redis的性能,官方网站也有,普通笔记本轻松处理每秒几十万的请求。

    3.详细原因

    1)不需要各种锁的性能消耗

    Redis的数据结构并不全是简单的Key-Value,还有list,hash等复杂的结构,这些结构有可能会进行很细粒度的操作,比如在很长的列表后面添加一个元素,在hash当中添加或者删除

    一个对象。这些操作可能就需要加非常多的锁,导致的结果是同步开销大大增加。

    总之,在单线程的情况下,就不用去考虑各种锁的问题,不存在加锁释放锁操作,没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗。

    2)单线程多进程集群方案

    单线程的威力实际上非常强大,每核心效率也非常高,多线程自然是可以比单线程有更高的性能上限,但是在今天的计算环境中,即使是单机多线程的上限也往往不能满足需要了,需要进一步摸索的是多服务器集群化的方案,这些方案中多线程的技术照样是用不上的。

    所以单线程、多进程的集群不失为一个时髦的解决方案。

    3)CPU消耗

    采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件,也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU。

    但是如果CPU成为Redis瓶颈,或者不想让服务器其他CUP核闲置,那怎么办?

    可以考虑多起几个Redis进程,Redis是key-value数据库,不是关系数据库,数据之间没有约束。只要客户端分清哪些key放在哪个Redis进程上就可以了。

    Redis单线程的优劣势

    单进程单线程优势

    代码更清晰,处理逻辑更简单

    不用去考虑各种锁的问题,不存在加锁释放锁操作,没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗

    不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU

    单进程单线程弊端

    无法发挥多核CPU性能,不过可以通过在单机开多个Redis实例来完善;


    IO多路复用技术

    redis 采用网络IO多路复用技术来保证在多连接的时候, 系统的高吞吐量。

    多路-指的是多个socket连接,复用-指的是复用一个线程。多路复用主要有三种技术:select,poll,epoll。epoll是最新的也是目前最好的多路复用技术。

    这里“多路”指的是多个网络连接,“复用”指的是复用同一个线程。采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求(尽量减少网络IO的时间消耗),且Redis在内存中操作数据的速度非??欤诖婺诘牟僮鞑换岢晌饫锏男阅芷烤保?,主要以上两点造就了Redis具有很高的吞吐量。



    Redis高并发快总结



    1. Redis是纯内存数据库,一般都是简单的存取操作,线程占用的时间很多,时间的花费主要集中在IO上,所以读取速度快。

    2. 再说一下IO,Redis使用的是非阻塞IO,IO多路复用,使用了单线程来轮询描述符,将数据库的开、关、读、写都转换成了事件,减少了线程切换时上下文的切换和竞争。

    3. Redis采用了单线程的模型,保证了每个操作的原子性,也减少了线程的上下文切换和竞争。

    4. 另外,数据结构也帮了不少忙,Redis全程使用hash结构,读取速度快,还有一些特殊的数据结构,对数据存储进行了优化,如压缩表,对短数据进行压缩存储,再如,跳表,使用有序的数据结构加快读取的速度。

    5. 还有一点,Redis采用自己实现的事件分离器,效率比较高,内部采用非阻塞的执行方式,吞吐能力比较大。

    以上就是redis高并发快的详解,以下是更多高并发架构系列:包含Java并发编程、负载均衡、数据库分库分表、Kafka消息队列设计等的详解。


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