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Redis系列教程(四):Redis为什么是单线程、及高并发快的3大原因详解

發布時間:2024/7/5 数据库 44 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Redis系列教程(四):Redis为什么是单线程、及高并发快的3大原因详解 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

Redis的高并發和快速原因

1.redis是基于內存的,內存的讀寫速度非常快;

2.redis是單線程的,省去了很多上下文切換線程的時間;

3.redis使用多路復用技術,可以處理并發的連接。非阻塞IO 內部實現采用epoll,采用了epoll+自己實現的簡單的事件框架。epoll中的讀、寫、關閉、連接都轉化成了事件,然后利用epoll的多路復用特性,絕不在io上浪費一點時間。


下面重點介紹單線程設計和IO多路復用核心設計快的原因。

為什么Redis是單線程的

1.官方答案

因為Redis是基于內存的操作,CPU不是Redis的瓶頸,Redis的瓶頸最有可能是機器內存的大小或者網絡帶寬。既然單線程容易實現,而且CPU不會成為瓶頸,那就順理成章地采用單線程的方案了。


2.性能指標

關于redis的性能,官方網站也有,普通筆記本輕松處理每秒幾十萬的請求。


3.詳細原因

1)不需要各種鎖的性能消耗

Redis的數據結構并不全是簡單的Key-Value,還有list,hash等復雜的結構,這些結構有可能會進行很細粒度的操作,比如在很長的列表后面添加一個元素,在hash當中添加或者刪除

一個對象。這些操作可能就需要加非常多的鎖,導致的結果是同步開銷大大增加。

總之,在單線程的情況下,就不用去考慮各種鎖的問題,不存在加鎖釋放鎖操作,沒有因為可能出現死鎖而導致的性能消耗。


2)單線程多進程集群方案

單線程的威力實際上非常強大,每核心效率也非常高,多線程自然是可以比單線程有更高的性能上限,但是在今天的計算環境中,即使是單機多線程的上限也往往不能滿足需要了,需要進一步摸索的是多服務器集群化的方案,這些方案中多線程的技術照樣是用不上的。

所以單線程、多進程的集群不失為一個時髦的解決方案。


3)CPU消耗

采用單線程,避免了不必要的上下文切換和競爭條件,也不存在多進程或者多線程導致的切換而消耗 CPU。

但是如果CPU成為Redis瓶頸,或者不想讓服務器其他CUP核閑置,那怎么辦?

可以考慮多起幾個Redis進程,Redis是key-value數據庫,不是關系數據庫,數據之間沒有約束。只要客戶端分清哪些key放在哪個Redis進程上就可以了。

Redis單線程的優劣勢

1.單進程單線程優勢

  • 代碼更清晰,處理邏輯更簡單
  • 不用去考慮各種鎖的問題,不存在加鎖釋放鎖操作,沒有因為可能出現死鎖而導致的性能消耗
  • 不存在多進程或者多線程導致的切換而消耗CPU
  • 2.單進程單線程弊端

  • 無法發揮多核CPU性能,不過可以通過在單機開多個Redis實例來完善;
  • IO多路復用技術

    redis 采用網絡IO多路復用技術來保證在多連接的時候, 系統的高吞吐量。

    多路-指的是多個socket連接,復用-指的是復用一個線程。多路復用主要有三種技術:select,poll,epoll。epoll是最新的也是目前最好的多路復用技術。

    這里“多路”指的是多個網絡連接,“復用”指的是復用同一個線程。采用多路
    I/O
    復用技術可以讓單個線程高效的處理多個連接請求(盡量減少網絡IO的時間消耗),且Redis在內存中操作數據的速度非常快(內存內的操作不會成為這里的性能瓶頸),主要以上兩點造就了Redis具有很高的吞吐量。

    Redis高并發快總結

    1. Redis是純內存數據庫,一般都是簡單的存取操作,線程占用的時間很多,時間的花費主要集中在IO上,所以讀取速度快。

    2. 再說一下IO,Redis使用的是非阻塞IO,IO多路復用,使用了單線程來輪詢描述符,將數據庫的開、關、讀、寫都轉換成了事件,減少了線程切換時上下文的切換和競爭。

    3. Redis采用了單線程的模型,保證了每個操作的原子性,也減少了線程的上下文切換和競爭。

    4. 另外,數據結構也幫了不少忙,Redis全程使用hash結構,讀取速度快,還有一些特殊的數據結構,對數據存儲進行了優化,如壓縮表,對短數據進行壓縮存儲,再如,跳表,使用有序的數據結構加快讀取的速度。

    5. 還有一點,Redis采用自己實現的事件分離器,效率比較高,內部采用非阻塞的執行方式,吞吐能力比較大。

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  • 總結

    以上是生活随笔為你收集整理的Redis系列教程(四):Redis为什么是单线程、及高并发快的3大原因详解的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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