Redis为什么快?

news/2024/5/30 12:15:27

1. Redis单线程指的什么?

Redis单线程是指命令处理是在一个单线程中处理的。

Redis本身是单线程的,即redis-server只有一个主线程来处理所有的命令请求和数据操作。但是,Redis在处理IO密集型任务时会使用多线程来提高效率。

在Redis中,IO多线程主要用于处理网络IO和持久化操作。这些IO线程与redis-server主线程是分开的,彼此独立工作但又相互配合,以提高系统的整体性能。

具体来说,当有客户端连接请求到达时,IO线程会负责接受连接、读取请求数据、发送响应数据等网络IO操作。一旦收到请求,IO线程会将请求数据传递给redis-server主线程进行命令处理和数据操作。主线程在处理完命令后,会将响应数据返回给IO线程,再由IO线程发送给客户端。

另外,对于持久化操作,比如AOF持久化,Redis会使用一个专门的线程来执行文件的同步操作,以避免阻塞主线程的工作。这样可以确保在进行持久化操作时不会影响到redis-server主线程处理命令请求的性能。

总的来说,IO多线程与redis-server主线程相互配合,使得Redis能够更高效地处理网络IO和持久化操作,提高系统的并发性能和IO吞吐量。

2. 工作流程

Redis的主线程不仅需要解析命令,还需要读取和写入数据。具体来说,主线程的工作流程如下:

  1. 解析命令:当IO线程接收到客户端的请求后,会将请求数据传递给主线程。主线程会负责解析命令,确定执行的操作类型和相关参数。

  2. 读取数据:如果命令需要读取数据(比如GET命令),主线程会从内存中读取相应的数据。

  3. 执行命令:主线程根据命令类型和参数执行相应的操作,比如读取、写入、删除等。

  4. 写入数据:如果命令需要写入数据(比如SET命令),主线程会将数据写入到内存中。

  5. 返回响应:主线程将执行结果返回给IO线程,再由IO线程发送给客户端。

需要注意的是,虽然Redis的主线程是单线程的,但是它采用了一些优化措施来提高性能。比如,Redis将所有的数据存储在内存中,避免了频繁的磁盘IO操作;此外,Redis使用了高效的数据结构和算法,使得在内存中进行数据操作的效率非常高。这些优化措施使得Redis能够在单线程下处理大量的命令请求,并且保持较高的性能。

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3. Redis对象编码

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Redis在内部实现中使用不同的数据结构来存储不同类型的数据。例如,对于列表类型的数据,当数据量较小时可能会选择ziplist(压缩列表),而当数据量较大时可能会切换到skiplist(跳表)来提高性能。这种动态切换是由Redis为了优化内存和性能而做出的决策。 Redis会根据数据量的大小和其他因素来自动选择最合适的数据结构,以提供最佳的性能和内存利用率

4. 数据组织

Redis数据均以散列表形式存储。
Redis中的负载因子(Load Factor)是一个用于衡量哈希表负载程度的指标,它的计算公式为:

Load Factor = Number of Elements / Table Size

在Redis中,哈希表(Hash Table)的大小是固定的,当哈希表中的键值对数量超过了负载因子与数组长度的乘积时(即负载因子大于1的时候),就会触发哈希表的扩容操作,重新分配数组的大小和位置,从而减少哈希冲突的发生。

哈希表扩容的过程中,需要进行rehash操作,也就是将原来的键值对重新映射到新的数组位置上。rehash的过程分为两个阶段:

  1. 渐进式rehash阶段

在渐进式rehash阶段,Redis会创建一个新的哈希表,将新的哈希表的大小设置为原来的两倍,并将原来的键值对逐个地迁移到新的哈希表中。在这个阶段中,每次执行命令时,Redis都会同时访问新旧两个哈希表,以保证新旧两个哈希表中的键值对都能够被正确地访问和操作。

  1. 完成rehash阶段

在完成rehash阶段,Redis会将新的哈希表设置为当前哈希表,并释放旧的哈希表的内存空间。这个阶段中,Redis只会访问新的哈希表,以保证所有的键值对都能够被正确地访问和操作。

需要注意的是,rehash的过程是比较耗时的,因此在rehash的过程中,Redis的性能可能会有所下降。为了避免影响服务的正常运行,可以在低峰期进行rehash操作,或者将rehash操作分成多次执行,以减少对性能的影响。

**渐进式rehash是Redis中哈希表扩容的过程,**它可以在不影响服务的正常运行的情况下,将原来的键值对重新映射到新的数组位置上。渐进式rehash的流程如下:

  1. 创建新哈希表

在渐进式rehash开始时,Redis会创建一个新的哈希表,将新哈希表的大小设置为原来的两倍,并将新哈希表的状态设置为"rehashing",表示正在进行rehash操作。

  1. 迁移键值对

在新哈希表创建完成之后,Redis会将原哈希表中的键值对逐个地迁移到新哈希表中。具体地,Redis会从原哈希表的第一个位置开始,逐个遍历哈希表中的每个元素,将元素中的所有键值对迁移到新哈希表中。在迁移过程中,如果原哈希表中的某个元素为空,或者元素中的所有键值对都已经被迁移到新哈希表中,那么就可以将该元素释放掉,以节省内存空间。

  1. 更新哈希表状态

在迁移过程中,Redis会将新哈希表中的所有键值对插入到原哈希表中对应的位置上,并将原哈希表中被迁移的键值对删除。在每次迁移完成之后,Redis会更新新哈希表和原哈希表的状态,以反映当前的迁移进度。具体地,如果迁移完成的键值对数量小于哈希表中的总键值对数量,那么就将新哈希表的状态设置为"rehashing",将原哈希表的状态设置为"normal";如果迁移完成的键值对数量等于哈希表中的总键值对数量,那么就将新哈希表的状态设置为"normal",表示rehash操作已经完成。

  1. 执行命令

在渐进式rehash的过程中,Redis会同时访问新哈希表和原哈希表,以保证新旧两个哈希表中的键值对都能够被正确地访问和操作。具体地,在执行命令时,Redis会先在新哈希表中查找对应的键值对,如果找不到,则会在原哈希表中查找对应的键值对。如果在原哈希表中找到了对应的键值对,那么Redis就会将该键值对迁移到新哈希表中,并在原哈希表中删除该键值对。

  1. 完成rehash

在所有键值对都被迁移到新哈希表之后,Redis会将新哈希表设置为当前哈希表,并释放原哈希表的内存空间,以完成rehash操作。在完成rehash之后,Redis只会访问新哈希表,以保证所有的键值对都能够被正确地访问和操作。

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5. redis中的skiplist在这里插入图片描述

Redis中的跳表(skiplist)是由多个节点组成的有序链表结构。每个节点包含一个成员对象和多个指向其他节点的指针,这些指针用于在不同级别的链表中进行快速导航。

具体来说,跳表包含多个级别,最底层是一个普通的有序链表,而每个更高级的链表都是前一个链表的子集。每个节点都包含一个指向同一级别下一个节点的指针,以及一个指向下一级链表中相同元素的节点的指针。这些指针允许在跳表中进行快速的跳跃式导航,从而实现快速的查找、插入和删除操作。

在Redis中,跳表还包括一个头节点和一个尾节点,它们并不存储任何实际的数据,而是作为辅助节点来简化算法的实现。这些节点也包含指向其他节点的指针,帮助实现快速的跨级别导航。

通过使用这种多级索引的方式,Redis中的跳表能够提供对有序集合的快速操作,并且在插入和删除元素时能够保持数据的有序性。这种设计使得跳表成为一种高效的底层实现,适用于需要频繁插入、删除和按分数范围查找操作的有序集合场景。

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6. redis的IO多线程

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Redis本身是单线程的,即redis-server只有一个主线程来处理所有的命令请求和数据操作。但是,Redis在处理IO密集型任务时会使用多线程来提高效率。

在Redis中,IO多线程主要用于处理网络IO和持久化操作。这些IO线程与redis-server主线程是分开的,彼此独立工作但又相互配合,以提高系统的整体性能。

具体来说,当有客户端连接请求到达时,IO线程会负责接受连接、读取请求数据、发送响应数据等网络IO操作。一旦收到请求,IO线程会将请求数据传递给redis-server主线程进行命令处理和数据操作。主线程在处理完命令后,会将响应数据返回给IO线程,再由IO线程发送给客户端。

另外,对于持久化操作,比如AOF持久化,Redis会使用一个专门的线程来执行文件的同步操作,以避免阻塞主线程的工作。这样可以确保在进行持久化操作时不会影响到redis-server主线程处理命令请求的性能。

总的来说,IO多线程与redis-server主线程相互配合,使得Redis能够更高效地处理网络IO和持久化操作,提高系统的并发性能和IO吞吐量。

Redis确实在某些场景下使用了多线程来提高性能。但需要强调的是,Redis的主要操作依然是由单个线程来完成的,这个线程通常被称为“主线程”或“worker thread”。即使是多线程版本的Redis(如Redis 6.0引入的集群模式),主线程依然负责处理命令、执行数据结构操作等核心任务。多线程主要用在网络IO和持久化操作上,以减轻主线程的负担,提高系统整体的并发性能和IO吞吐量。

此外,Redis的单线程模型使得它在处理CPU密集型任务时可能不如其他多线程或多进程的数据存储系统高效。但对于大部分的IO密集型应用场景,Redis能够提供高性能的数据操作和处理能力。

总之,Redis的多线程设计是一种优化策略,用于提高其在某些特定场景下的性能,但这并不改变其作为一个单线程数据存储系统的本质。

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