Redis 为什么这么快?4 大核心设计图解!
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大家好,我是 mikechen | 陈睿 。
缓存在高并发的场景的作用不言而喻,号称高并发架构的基石,其中最为典型的代表,非 Redis 莫属。
无论你是想面试通关,还是在实战中应用好 Redis ,理解 Redis的设计精髓,都十分重要。
今天,主要分享 Redis 高性能快的4大核心设计。@mikechen
Redis的高并发快速原因
1.redis是基于内存的,内存的读写速度非常快;
2.redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间;
备注:Redis 6.0引入了多线程,指的是网络请求过程采用了多线程来操作,键值对的读写仍然采用单线程操作。
3.redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接。
针对以上4大设计,下面我分别来详解@mikechen
Redis单线程的设计
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。
备注:
这里我多提一句:Redis6.0后虽然引入的多线程部分,实际上只是用来处理网络数据的读写和协议解析,执行命令仍然是单一工作线程。
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。
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
Redis采用内存存储
我们都知道内存的访问速度比硬盘要快得多,内存存储可以实现非常低延迟的数据读写操作,通常可以在纳秒或微秒级别完成。
内存存储在处理并发请求时表现出色,内存中的数据可以立即访问,不会受到并发读写操作的影响,而硬盘存储在并发情况下可能会受到磁盘 I/O 操作的限制。
所以,Redis基于内存的操作,可以说是Redis快的决定性作用。
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
其中,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常快(内存内的操作不会成为这里的性能瓶颈),以上两点,造就了Redis具有很高的吞吐量。
Redis高并发快总结
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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。
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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。
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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。
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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。
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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,是 Redis 为什么这么快?4 大核心设计图解的详细解析,欢迎评论区留言交流或拓展。
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