一.Redis的高并发和快速原因

1.redis是基于内存的,内存的读写速度非常快;

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。

二.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。

三.Redis单线程的优劣势

1.单进程单线程优势

  1. 代码更清晰,处理逻辑更简单
  2. 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
  3. 不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU

2.单进程单线程弊端

  1. 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

3.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常快(内存内的操作不会成为这里的性能瓶颈),主要以上两点造就了Redis具有很高的吞吐量。

四.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。

Redis高并发和快速的原因的更多相关文章

  1. Redis高并发快的3大原因详解

    1. Redis的高并发和快速的原因 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: 3.redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接 ...

  2. 《Netty Zookeeper Redis 高并发实战》 图书简介

    <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 图书简介 本书为 高并发社群 -- 疯狂创客圈 倾力编著, 高度剖析底层原理,深度解读面试难题 疯狂创客圈 Java 高并发[ ...

  3. Redis 高并发解决方案

    针对大流量瞬间冲击,比如秒杀场景 redis前面可以加一层限流 sentinel / Hystrix redis高并发(读多写少)下缓存数据库双写误差: 1. 修改操作使用分布式锁(就是修改的时候加锁 ...

  4. 对redis高并发测试的研究

    以下引用大神的: 测试项目: https://github.com/14251104246/redis-demo.git 准备 使用docker-compose命令启动redis服务器(可以用其他方式 ...

  5. 2020重新出发,NOSQL,redis高并发系统的分析和设计

    高并发系统的分析和设计 任何系统都不是独立于业务进行开发的,真正的系统是为了实现业务而开发的,所以开发高并发网站抢购时,都应该先分析业务需求和实际的场景,在完善这些需求之后才能进入系统开发阶段. 没有 ...

  6. Redis 高并发带来的一些问题

    前言 本文讲述Redis在遇到高并发时的一些问题.即遇到大量请求时需要思考的点,如缓存穿透 缓存击穿 缓存雪崩 热key处理.一般中小型传统软件企业,很难碰到这个问题.如果有大并发的项目,流量有几百万 ...

  7. nginx+lua+redis高并发应用建设

    ngx_lua将lua嵌nginx,让nginx运行lua脚本.高并发,非堵塞过程中的各种请求. url要求nginxserver,然后lua查询redis,返回json数据. 一.安装lua-ngi ...

  8. Redis高并发分布式锁详解

    为什么需要分布式锁 1.为了解决Java共享内存模型带来的线程安全问题,我们可以通过加锁来保证资源访问的单一,如JVM内置锁synchronized,类级别的锁ReentrantLock. 2.但是随 ...

  9. 线上Redis高并发性能调优实践

    项目背景 最近,做一个按优先级和时间先后排队的需求.用 Redis 的 sorted set 做排队队列. 主要使用的 Redis 命令有, zadd, zcount, zscore, zrange ...

随机推荐

  1. Prism框架研究(一)

    从今天起开始写一个Prism框架的学习博客,今天是第一篇,所以从最基本的一些概念开始学习这个基于MVVM的框架的学习,首先看一下Prism代表什么,这里引用一下比较官方的英文解释来看一下:Prism ...

  2. ConnectTimeout和ReadTimeout所代表的意义

    参考:ConnectTimeout和ReadTimeout所代表的意义 ConnectTimeout 指的是建立连接所用的时间,适用于网络状况正常的情况下,两端连接所用的时间. 在java中,网络状况 ...

  3. JDK 12 & JAVA

    JDK 12 & JAVA js style https://github.com/winterbe https://winterbe.com/posts/2018/09/24/java-11 ...

  4. Python 常用模块总结

    模块的分类: 1.内置模块(python自带的比如像os,sys等模块)    2.自定义模块,自己写的一些模块    3.第三方模块(开源模块) 模块导入: 1.import sys         ...

  5. 莫烦keras学习自修第三天【回归问题】

    1. 代码实战 #!/usr/bin/env python #!_*_ coding:UTF-8 _*_ import numpy as np # 这句话不知道是什么意思 np.random.seed ...

  6. 在delphi中生成GUID/自动获取临时表名......

    什么是 GUID ? 全球唯一标识符 (GUID) 是一个字母数字标识符,用于指示产品的唯一性安装.在许多流行软件应用程序(例如 Web 浏览器和媒体播放器)中,都使用 GUID. GUID 的格式为 ...

  7. 解析xml文件 selectSingleNode取不到节点

    今天在做批量生成XML的时候,碰到一个情况 解析xml文件 selectSingleNode一直返回NULL. XML的格式开头有一句这个<CE401Message xmlns="ht ...

  8. HttpRequest,WebRequest,HttpWebRequest,WebClient,HttpClient 之间的区别

    HttpRequest,WebRequest,HttpWebRequest,WebClient,HttpClient 今天我们来聊一下他们之间的关系与区别. HttpRequest 类 .NET Fr ...

  9. 11/1/2018模拟 Max

    题面 也就是说, 随机序列RMQ.(\(n \le 8388608\), \(m \le 8*10^6\)) 解法 我写了笛卡尔树+tarjan 然而听神仙说, 因为数据随机, 建完树暴力找lca就行 ...

  10. Codeforces Round #429 Div. 1

    A:甚至连题面都不用仔细看,看一下样例就知道是要把大的和小的配对了. #include<iostream> #include<cstdio> #include<cmath ...