Wie Redis eine hohe Leistung mit einem einzelnen Faden erzielt

Wie Redis mit einem einzigen Thread eine hohe Leistung erzielt

Redis 'bemerkenswerte Leistung trotz seiner Ein-betrügerischen Architektur ist ein Beweis für das clevere Design und die effiziente Implementierung. Es erreicht diesen hohen Durchsatz hauptsächlich durch mehrere Schlüsselfaktoren:

• In-Memory-Datenspeicher: redis speichert seinen gesamten Datensatz im RAM. Dies reduziert die Latenz im Vergleich zu diskbasierten Datenbanken drastisch. Der Zugriff auf Daten von RAM ist Größenordnungen schneller als der Zugriff auf sie von einer Festplatte oder sogar einem Solid-State-Laufwerk (SSD). Dieser Geschwindigkeitsvorteil ist für die Leistung von Redis grundlegend. Dazu gehören Hash -Tabellen, Listen, Sets, sortierte Sets und Bitmaps. Diese Strukturen sind akribisch für ein effizientes Ein-, Lösch-, Such- und Iterationsoperationen ausgelegt, wodurch der Rechenaufwand minimiert wird. Dies vereinfacht die Codebasis, verringert das Risiko von Rassenbedingungen und Deadlocks und ermöglicht eine hochdarstellbare Leistung. Es verwendet einen einzelnen Thread, um mehrere Sockeln und Dateideskriptoren zu überwachen. Wenn ein Ereignis (z. B. eine Client -Verbindung, eine Befehlsanforderung) auftritt, verarbeitet der Thread es, der Betrieb abschließt und zum nächsten Ereignis übergeht. Dieser asynchrone, nicht blockierende Ansatz maximiert den Durchsatz. Einfache Befehle werden extrem schnell ausgeführt, und komplexere Vorgänge sind sorgfältig ausgelegt, um die Anzahl der erforderlichen Vorgänge zu minimieren. Architektonische Auswahlmöglichkeiten, die die Hochleistung von Redis ermöglichen, sind intrinsisch mit den oben diskutierten Punkten verbunden. Sie können zusammengefasst werden als:
• In-Memory-Datenmodell: Dies ist der Eckpfeiler der Geschwindigkeit von Redis. Das Eliminieren von Festplatten-I/O ist ein massiver Leistungsschub. Es wird gleichzeitig mehrere Clients effizient behandelt. Dies führt zu einer optimalen Leistung. Anstatt mehrere Threads zu verwenden, um mehrere Clients gleichzeitig zu verarbeiten, verwendet es einen einzelnen Thread, der mithilfe einer Ereignisschleife effizient zwischen verschiedenen Clients wechselt. Die Ereignisschleife überwacht diese Sockets kontinuierlich auf Aktivität (z. B. eingehende Daten). Wenn Daten von einem Client ankommen (eine Befehlsanforderung), verarbeitet die Ereignisschleife die Anforderung, führt den Befehl aus und sendet die Antwort an den Client zurück. Dieser Prozess erfolgt asynchron und nicht blockiert; Der einzelne Thread wartet nicht, bis die E/A -Operationen abgeschlossen sind, bevor sie zum nächsten Ereignis übergehen. Dies ermöglicht es Redis, viele gleichzeitige Clients effizient zu verwalten, ohne dass das Thread -Management und das Kontextschalter überzogen sind. Der Schlüssel ist, dass E/O-Operationen nicht blockiert sind, sodass der einzelne Thread reaktionsschnell bleiben kann. Der Gewinde kann ein Engpass werden, wenn ein einzelner Vorgang lange dauert, bis es abgeschlossen ist. Ein langjähriger Befehl könnte andere Anforderungen blockieren. Faktor.
• reduziert diese Einschränkungen auf verschiedene Weise:
  • Kommandopipelining: Clients können mehrere Befehle in einer einzigen Verbindung an eine Entschädigung senden und den Overhead mehrerer Rundfahrten reduzieren. REDIS in großem Maßstab können in einem Cluster eingesetzt werden, wodurch die Workload über mehrere Instanzen hinweg verteilt wird, wodurch die Einschränkung des Threads effektiv umgeht. Dies ermöglicht eine horizontale Skalierung, um viel größere Datensätze und höhere Durchsätze zu verarbeiten. Es ist jedoch entscheidend, dass diese Module effizient und nicht blockiert sind, um die negative Auswirkungen auf die Gesamtleistung zu vermeiden. Die verfügbaren Minderungsstrategien ermöglichen es Redis, für eine Vielzahl von Anwendungsfällen effektiv zu skalieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie Redis eine hohe Leistung mit einem einzelnen Faden erzielt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!