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Redis到底快在哪里

發布時間:2021-08-24 21:36:45 來源:億速云 閱讀:164 作者:chen 欄目:編程語言

這篇文章主要介紹“Redis到底快在哪里”,在日常操作中,相信很多人在Redis到底快在哪里問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”Redis到底快在哪里”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!

 

前言

Redis是一種基于鍵值對(Key-Value)的NoSQL數據庫,Redis的Value可以由String,hash,list,set,zset,Bitmaps,HyperLogLog等多種數據結構和算法組成。Redis還提供了鍵過期,發布訂閱,事務,Lua腳本,哨兵,Cluster等功能。Redis執行命令的速度非常快,根據官方給的性能可以達到10w+qps。那么本文主要介紹到底Redis快在哪里,主要有以下幾點:

一. 開發語言

現在我們都用高級語言來編程,比如Java、python等。也許你會覺得C語言很古老,但是它真的很有用,畢竟unix系統就是用C實現的,所以C語言是非常貼近操作系統的語言。Redis就是用C語言開發的,所以執行會比較快。

另外多說一句,大學生們好好學C,會讓你更好的理解計算機操作系統。別覺得學了高級語言就可以不用關注底層,欠的債總歸要還的。此處推薦一本比較難啃的書《深入理解計算系統》。

二. 純內存訪問

Redis將所有數據放在內存中,非數據同步正常工作中,是不需要從磁盤讀取數據的,0次IO。內存響應時間大約為100納秒,這是Redis速度快的重要基礎。先看看CPU的速度:

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拿我的電腦來說,主頻是3.1G,也就是說每秒可以執行3.1*10^9個指令。所以說CPU看世界是非常非常慢的,內存比它慢百倍,磁盤比他慢百萬倍,你說快不快?

借了一張《深入理解計算機系統》的圖,展示了一個典型的存儲器層次結構,在L0層,CPU可以在一個時鐘周期訪問到,基于SRAM的高速緩存春續期,可以在幾個CPU時鐘周期訪問到,然后是基于DRAM的主存,可以在幾十到幾百個時鐘周期訪問到他們。

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三. 單線程

第一,單線程簡化算法的實現,并發的數據結構實現不但困難且測試也麻煩。第二,單線程避免了線程切換以及加鎖釋放鎖帶來的消耗,對于服務端開發來說,鎖和線程切換通常是性能殺手。當然了,單線程也會有它的缺點,也是Redis的噩夢:阻塞。如果執行一個命令過長,那么會造成其他命令的阻塞,對于Redis是十分致命的,所以Redis是面向快速執行場景的數據庫。

除了Redis之外,Node.js也是單線程,Nginx也是單線程,但他們都是服務器高性能的典范。

四. 非阻塞多路I/O復用機制

在這之前先要說一下傳統的阻塞I/O是如何工作的:當使用read或者write對某一文件描述符(File Descriptor  FD)進行讀寫的時候,如果數據沒有收到,那么該線程會被掛起,直到收到數據。阻塞模型雖然易于理解,但是在需要處理多個客戶端任務的時候,不會使用阻塞模型。

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I/O多路復用實際上是指多個連接的**管理可以在同一進程。**多路是指網絡連接,復用只是同一個線程。在網絡服務中,I/O多路復用起的作用是一次性把多個連接的事件通知業務代碼處理,處理的方式由業務代碼來決定。在I/O多路復用模型中,最重要的函數調用就是I/O  多路復用函數,該方法能同時監控多個文件描述符(fd)的讀寫情況,當其中的某些fd可讀/寫時,該方法就會返回可讀/寫的fd個數。

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Redis使用epoll作為I/O多路復用技術的實現,再加上Redis自身的事件處理模型將epoll的read、write、close等都轉換成事件,不在網絡I/O上浪費過多的時間。實現對多個FD讀寫的監控,提高性能。

Redis到底快在哪里

舉個形象的例子吧。比如一個tcp服務器處理20個客戶端socket。A方案:順序處理,如果第一個socket因為網卡讀數據處理慢了,一阻塞后面都玩蛋去。B方案:每個socket請求都創建一個分身子進程來處理,不說每個進程消耗大量系統資源,光是進程切換就夠操作系統累的了。C方案**(I/O復用模型,epoll):將用戶socket對應的fd注冊進epoll(實際上服務器和操作系統之間傳遞的不是socket的fd而是fd_set的數據結構),然后epoll只告訴哪些需要讀/寫的socket,只需要處理那些活躍的、有變化的socket  fd的就好了。這樣,整個過程只在調用epoll的時候才會阻塞,收發客戶消息是不會阻塞的。

到此,關于“Redis到底快在哪里”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注億速云網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!

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