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01 | 基本架构:一个键值数据库包含什么?
02 | 数据结构:快速的Redis有哪些慢操作?
03 | 高性能IO模型:为什么单线程Redis能那么快?
04 | AOF日志:宕机了,Redis如何避免数据丢失?
05 | 内存快照:宕机后,Redis如何实现快速恢复?
06 | 数据同步:主从库如何实现数据一致?
07 | 哨兵机制:主库挂了,如何不间断服务?
08 | 哨兵集群:哨兵挂了,主从库还能切换吗?
09 | 切片集群:数据增多了,是该加内存还是加实例?
10 | 第1~9讲课后思考题答案及常见问题答疑
11 | “万金油”的String,为什么不好用了?
12 | 有一亿个keys要统计,应该用哪种集合?
13 | GEO是什么?还可以定义新的数据类型吗?
14 | 如何在Redis中保存时间序列数据?
15 | 消息队列的考验:Redis有哪些解决方案?
16 | 异步机制:如何避免单线程模型的阻塞?
17 | 为什么CPU结构也会影响Redis的性能?
18 | 波动的响应延迟:如何应对变慢的Redis?
20 | 删除数据后,为什么内存占用率还是很高?
21 | 缓冲区:一个可能引发“惨案”的地方
22 | 第11~21讲课后思考题答案及常见问题答疑
23 | 旁路缓存:Redis是如何工作的?
24 | 替换策略:缓存满了怎么办?
25 | 缓存异常(上):如何解决缓存和数据库的数据不一致问题?
26 | 缓存异常(下):如何解决缓存雪崩、击穿、穿透难题?
27 | 缓存被污染了,该怎么办?
28 | Pika:如何基于SSD实现大容量Redis?
29 | 无锁的原子操作:Redis如何应对并发访问?
30 | 如何使用Redis实现分布式锁?
31 | 事务机制:Redis能实现ACID属性吗?
32 | Redis主从同步与故障切换,有哪些坑?
33 | 脑裂:一次奇怪的数据丢失
34 | 第23~33讲课后思考题答案及常见问题答疑
35 | Codis VS Redis Cluster:我该选择哪一个集群方案?
36 | Redis支撑秒杀场景的关键技术和实践都有哪些?
37 | 数据分布优化:如何应对数据倾斜?
38 | 通信开销:限制Redis Cluster规模的关键因素
39 | Redis 6.0的新特性:多线程、客户端缓存与安全
40 | Redis的下一步:基于NVM内存的实践
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Redis核心技术与实战
小册名称:Redis核心技术与实战
### 03 | 高性能IO模型:为什么单线程Redis能那么快? 在深入探讨Redis为何能在单线程模型下实现如此高性能之前,我们首先需要理解几个核心概念:IO(输入/输出)模型、事件循环、以及Redis内部的数据结构与算法优化。Redis之所以能够在众多数据库系统中脱颖而出,很大程度上归功于其精心设计的IO模型与高效的内部实现。 #### 一、IO模型概览 在计算机系统中,IO操作是性能瓶颈的常见来源之一。传统的IO操作(如磁盘读写、网络通信)往往是阻塞的,即程序在执行IO操作时会被挂起,直到IO操作完成才能继续执行后续代码。为了提高程序处理IO的效率,多种IO模型应运而生,包括阻塞IO、非阻塞IO、IO多路复用、信号驱动IO以及异步IO等。 - **阻塞IO**:最简单直接的IO模型,IO操作未完成时,程序会阻塞等待。 - **非阻塞IO**:程序发起IO请求后立即返回,不会等待IO操作完成,但程序需要轮询检查IO是否完成。 - **IO多路复用**:通过单个线程监听多个IO事件源,一旦某个事件源就绪(如可读、可写),就通知程序进行相应的处理。常用的实现方式有select、poll、epoll(Linux特有)等。 - **信号驱动IO**:当IO操作完成时,通过信号通知程序。 - **异步IO**:程序发起IO操作后立即返回,IO操作在后台进行,当IO操作完成时,通过回调机制通知程序。 Redis主要采用的是基于事件的非阻塞IO多路复用模型,这一模型极大地提高了Redis处理大量并发连接的能力。 #### 二、Redis的单线程模型 尽管现代多核CPU已经非常普及,但Redis仍然选择使用单线程模型来处理客户端的请求。这一决策看似反直觉,但实际上是基于对Redis工作负载特性的深刻理解: 1. **避免线程切换开销**:多线程模型在处理大量短小的请求时,会频繁发生线程上下文切换,这会导致额外的性能开销。而Redis的绝大多数操作都是内存中的快速操作,CPU并不是瓶颈,线程切换的开销反而成为了问题。 2. **简化数据一致性和锁管理**:多线程环境下,数据的一致性和锁的管理会变得异常复杂,尤其是在并发修改共享数据时。Redis通过单线程模型避免了这些问题,所有操作都是原子性的,无需额外的锁机制。 3. **内存访问的高效性**:现代CPU缓存系统对单线程访问内存做了优化,单线程模型能够充分利用CPU缓存,提高数据访问速度。 #### 三、Redis的高性能IO模型实现 Redis的高性能IO模型主要依赖于以下几个方面的设计: 1. **IO多路复用** Redis使用了`epoll`(Linux环境下)作为IO多路复用的实现方式。`epoll`能够高效地处理成百上千的并发连接,只需要一个线程就能管理这些连接上的IO事件。当某个连接上有读或写事件发生时,`epoll`会通知Redis进行处理,而Redis则会在其事件循环中依次处理这些事件。 2. **事件循环** Redis的事件循环是其处理IO事件的核心机制。Redis通过维护一个事件队列来接收来自IO多路复用器(如`epoll`)的事件通知。在事件循环中,Redis会不断检查事件队列,并根据事件的类型(如读事件、写事件、连接关闭事件等)调用相应的处理器函数进行处理。这种机制确保了Redis能够高效地响应各种IO事件,而无需为每个连接单独分配线程。 3. **高效的内部数据结构** Redis内部使用了一系列高效的数据结构来存储数据,如哈希表、跳表、压缩列表等。这些数据结构不仅优化了数据的存取效率,还减少了内存的使用。例如,Redis的哈希表使用了链地址法解决冲突,并且会根据负载因子动态调整哈希表的大小,以维持较低的冲突率和较高的查找效率。 4. **快速的数据访问和写入** Redis所有数据都存储在内存中,这使得数据的访问和写入速度非常快。同时,Redis还提供了丰富的数据类型和命令,这些命令都是经过精心设计的,能够以最少的CPU指令完成数据的操作。 5. **持久化机制** 虽然Redis是内存数据库,但它也提供了两种持久化机制来确保数据的可靠性:RDB(快照)和AOF(追加文件)。这两种机制在后台异步执行,不会阻塞主线程对数据的处理。RDB通过定期生成数据快照来保存数据,而AOF则记录所有修改数据的命令,并在需要时重放这些命令来恢复数据。 6. **网络传输优化** Redis在网络传输方面也做了优化。它使用TCP协议进行网络通信,并通过TCP的Nagle算法和延迟确认机制来减少网络包的数量,提高网络传输的效率。同时,Redis还支持多种网络配置选项,如TCP_NODELAY(禁用Nagle算法)、SO_REUSEADDR(允许重用本地地址和端口)等,以适应不同的网络环境。 #### 四、总结 综上所述,Redis之所以能够在单线程模型下实现高性能,主要得益于其精心设计的IO模型、高效的内部数据结构、快速的数据访问和写入机制、以及优化的网络传输策略。这些设计使得Redis能够充分利用现代计算机系统的资源,以极低的延迟和极高的吞吐量处理大量的并发请求。对于需要高性能、低延迟的数据存储和访问场景来说,Redis无疑是一个理想的选择。
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