1.redis是基於記憶體的,記憶體的讀寫速度非常快;
2.redis是單執行緒的,省去了很多上下文切換執行緒的時間;
3.redis使用多路復用技術,可以處理併發的連線。非阻塞io 內部實現採用epoll,採用了epoll+自己實現的簡單的事件框架。epoll中的讀、寫、關閉、連線都轉化成了事件,然後利用epoll的多路復用特性,絕不在io上浪費一點時間。
下面重點介紹單執行緒設計和io多路復用核心設計快的原因。
1.官方答案
因為redis是基於記憶體的操作,cpu不是redis的瓶頸,redis的瓶頸最有可能是機器記憶體的大小或者網路頻寬。既然單執行緒容易實現,而且cpu不會成為瓶頸,那就順理成章地採用單執行緒的方案了。
2.效能指標
關於redis的效能,官方**也有,普通筆記本輕鬆處理每秒幾十萬的請求。
3.詳細原因
1)不需要各種鎖的效能消耗
redis的資料結構並不全是簡單的key-value,還有list,hash等複雜的結構,這些結構有可能會進行很細粒度的操作,比如在很長的列表後面新增乙個元素,在hash當中新增或者刪除
乙個物件。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,在單執行緒的情況下,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效能消耗。
2)單執行緒多程序集群方案
單執行緒的威力實際上非常強大,每核心效率也非常高,多執行緒自然是可以比單執行緒有更高的效能上限,但是在今天的計算環境中,即使是單機多執行緒的上限也往往不能滿足需要了,需要進一步摸索的是多伺服器集群化的方案,這些方案中多執行緒的技術照樣是用不上的。
所以單執行緒、多程序的集群不失為乙個時髦的解決方案。
3)cpu消耗
採用單執行緒,避免了不必要的上下文切換和競爭條件,也不存在多程序或者多執行緒導致的切換而消耗 cpu。
但是如果cpu成為redis瓶頸,或者不想讓伺服器其他cup核閒置,那怎麼辦?
可以考慮多起幾個redis程序,redis是key-value資料庫,不是關聯式資料庫,資料之間沒有約束。只要客戶端分清哪些key放在哪個redis程序上就可以了。
1.單程序單執行緒優勢
**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效能消耗
不存在多程序或者多執行緒導致的切換而消耗cpu
2.單程序單執行緒弊端
無法發揮多核cpu效能,不過可以通過在單機開多個redis例項來完善;
redis 採用網路io多路復用技術來保證在多連線的時候, 系統的高吞吐量。
多路-指的是多個socket連線,復用-指的是復用乙個執行緒。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。
這裡「多路」指的是多個網路連線,「復用」指的是復用同乙個執行緒。採用多路
i/o復用技術可以讓單個執行緒高效的處理多個連線請求(儘量減少網路io的時間消耗),且redis在記憶體中運算元據的速度非常快(記憶體內的操作不會成為這裡的效能瓶頸),主要以上兩點造就了redis具有很高的吞吐量。
1. redis是純記憶體資料庫,一般都是簡單的訪問操作,執行緒占用的時間很多,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,使用了單執行緒來輪詢描述符,將資料庫的開、關、讀、寫都轉換成了事件,減少了執行緒切換時上下文的切換和競爭。
3. redis採用了單執行緒的模型,保證了每個操作的原子性,也減少了執行緒的上下文切換和競爭。
4. 另外,資料結構也幫了不少忙,redis全程使用hash結構,讀取速度快,還有一些特殊的資料結構,對資料儲存進行了優化,如壓縮表,對短資料進行壓縮儲存,再如,跳表,使用有序的資料結構加快讀取的速度。
5. 還有一點,redis採用自己實現的事件分離器,效率比較高,內部採用非阻塞的執行方式,吞吐能力比較大。
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經過多方資料收集 總結 思考,結論如下 準確地來說,該問題是 為什麼redis採用單程序單執行緒模型 我們從兩個層次去理解 第乙個層次 我們多執行緒的使用情景是io密集型,目的是為了充分利用cpu資源。也就是說當乙個執行緒io等待的時候,另乙個執行緒可以進行執行,達到充分利用cpu資源的效果,不要讓...
Redis為什麼是單執行緒,高併發快
1.redis是基於記憶體的,記憶體的讀寫速度非常快 2.redis是單執行緒的,省去了很多上下文切換執行緒的時間 3.redis使用多路復用技術,可以處理併發的連線。非阻塞io 內部實現採用epoll,採用了epoll 自己實現的簡單的事件框架。epoll中的讀 寫 關閉 連線都轉化成了事件,然後...
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先給下官網回答 分析 多執行緒使用場景 a充分利用多核cpu b 檔案或者網路io密集型 任務排程 1 redis在linux上 使用管道每秒可以處理百萬請求 如果都是時間複雜度o n 或o log n 命令 單核足以支撐 所以a不滿足 2 redis是針對記憶體操作 所以檔案io不滿足 redis...