Warum ist Redis so schnell?

Redis ist eine NoSQL-Datenbank, die auf Schlüssel-Wert-Paaren basiert. Der Wert von Redis kann aus verschiedenen Datenstrukturen und Algorithmen wie String, Hash, Liste, Set, Zset, Bitmaps, HyperLogLog usw. bestehen. Redis verfügt über viele Funktionen, wie z. B. Schlüsselablauf, Veröffentlichung und Abonnement, Transaktionen, Lua-Skripte, Sentinels, Cluster usw.

Laut offiziellen Leistungsdaten kann Redis Befehle mit sehr hoher Geschwindigkeit ausführen und seine QPS können mehr als 100.000 erreichen. Daher stellt dieser Artikel hauptsächlich vor, wo Redis schnell ist. Die Hauptpunkte sind wie folgt:

1. Entwicklungssprache

Jetzt verwenden wir alle Hochsprachen für die Programmierung, wie Java, Python usw. Sie denken vielleicht, dass die C-Sprache sehr alt ist, aber sie ist wirklich nützlich. Schließlich ist das Unix-System in C implementiert, sodass die C-Sprache dem Betriebssystem sehr nahe kommt. Redis wurde in der Sprache C entwickelt, sodass die Ausführung schneller erfolgt.

Eine weitere Sache: Die Schüler sollten sich auf das Erlernen der C-Sprache konzentrieren, da dies zu einem besseren Verständnis der Computerbetriebssysteme beiträgt. Denken Sie nicht, dass Sie nach dem Erlernen einer Hochsprache nicht auf die unterste Schicht achten müssen. Die Schulden, die Sie schulden, müssen immer zurückgezahlt werden. Hier ist ein Buch, das schwieriger zu empfehlen ist: „In-Depth Understanding of Computing Systems“.

2. Reiner Speicherzugriff

Redis verwendet Speicher zum Speichern aller Daten, sodass im normalen Betrieb keine Daten von der Festplatte gelesen werden müssen, um keine Daten zu synchronisieren. Daher beträgt die Anzahl der E/As 0. Die Speicherreaktionszeit beträgt etwa 100 Nanosekunden, was eine wichtige Grundlage für die hohe Geschwindigkeit von Redis darstellt. Werfen wir zunächst einen Blick auf die Geschwindigkeit der CPU:

Nehmen wir als Beispiel meinen Computer. Seine Hauptfrequenz beträgt 3,1 G, was bedeutet, dass er 3,1 Milliarden Anweisungen pro Sekunde ausführen kann. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit der CPU ist sehr langsam. Im Vergleich dazu ist der Speicher 100-mal langsamer und die Festplatte 1.000.000-mal langsamer.

Ich habe mir ein Bild aus „In-Depth Understanding of Computer Systems“ ausgeliehen, das eine typische Speicherhierarchie zeigt. Auf der L0-Ebene kann die CPU in mehreren Taktzyklen erneuert werden In CPU-Taktzyklen und dann im DRAM-basierten Hauptspeicher kann in Dutzenden bis Hunderten von Taktzyklen darauf zugegriffen werden.

3. Einzelthread

Einzelthread kann die Implementierung von Algorithmen vereinfachen, aber es ist nicht nur schwierig, gleichzeitige Datenstrukturen zu implementieren, sondern auch mühsam zu testen. Bei der serverseitigen Entwicklung sind Sperren und Thread-Wechsel normalerweise Leistungskiller, und die Verwendung eines einzelnen Threads kann den damit verbundenen Verbrauch vermeiden. Natürlich hat Single-Threading auch seine Nachteile, was auch der Albtraum von Redis ist: das Blockieren. Wenn die Ausführung eines Befehls zu lange dauert, werden andere Befehle blockiert, was für Redis sehr schwerwiegend ist. Daher ist Redis eine Datenbank für schnelle Ausführungsszenarien.

Neben Redis ist auch Node.js Single-Threaded und Nginx ist ebenfalls Single-Threaded, aber beides sind Modelle von Hochleistungsservern.

4. Nicht blockierender Mehrkanal-E/A-Multiplexmechanismus

Lassen Sie uns vorher darüber sprechen, wie herkömmliche blockierende E/A funktioniert: wenn Sie einen bestimmten Dateideskriptor (File Descriptor) lesen oder schreiben Lesen und Schreiben: Wenn die Daten nicht empfangen werden, wird der Thread angehalten, bis die Daten empfangen werden.

Obwohl das Blockierungsmodell leicht zu verstehen ist, wird es nicht verwendet, wenn mehrere Client-Aufgaben verarbeitet werden müssen.

I/O-Multiplexing bedeutet eigentlich, dass die Verwaltung mehrerer Verbindungen im selben Prozess erfolgen kann. Mehrkanal bezieht sich auf Netzwerkverbindungen, und Multiplexing ist genau derselbe Thread. Bei Netzwerkdiensten besteht die Aufgabe des E/A-Multiplexings darin, den Geschäftscode über mehrere Verbindungsereignisse gleichzeitig zu informieren. Die Verarbeitungsmethode wird durch den Geschäftscode bestimmt.

Im I/O-Multiplexing-Modell ist der wichtigste Funktionsaufruf die I/O-Multiplexing-Funktion. Diese Methode kann das gleichzeitige Lesen und Schreiben mehrerer Dateideskriptoren (fd) überwachen gelesen/geschrieben werden kann, gibt diese Methode die Anzahl der lesbaren/schreibbaren fds zurück.

Redis verwendet Epoll als Implementierung der E/A-Multiplexing-Technologie, und das eigene Ereignisverarbeitungsmodell von Redis wandelt das Lesen, Schreiben, Schließen usw. von Epoll in Ereignisse um, sodass keine Verschwendung von Netzwerk-E/A zu viel Zeit entsteht . Realisieren Sie die Überwachung mehrerer FD-Lese- und Schreibvorgänge, um die Leistung zu verbessern.

Lassen Sie uns ein anschauliches Beispiel geben. Ein TCP-Server verwaltet beispielsweise 20 Client-Sockets.

Ein Plan: Sequentielle Verarbeitung. Wenn der erste Socket aufgrund der Netzwerkkarte langsam Daten liest, wird nach der Blockierung alles durcheinander gebracht.

Plan B: Erstellen Sie einen Klon-Unterprozess, um jede Socket-Anfrage zu verarbeiten. Ganz zu schweigen davon, dass jeder Prozess viele Systemressourcen verbraucht und der Prozesswechsel allein ausreicht, um das Betriebssystem zu ermüden.

C-Schema (E/A-Multiplexmodell, epoll): Registrieren Sie den fd, der dem Benutzer-Socket entspricht, in epoll (tatsächlich wird zwischen dem Server und dem Betriebssystem nicht der fd des Sockets, sondern die Datenstruktur von fd_set übergeben). und dann sagt epoll nur, dass für Sockets, die gelesen/geschrieben werden müssen, nur die aktiven und sich ändernden Socket-FDs verarbeitet werden müssen.

Auf diese Weise wird der gesamte Prozess nur blockiert, wenn Epoll aufgerufen wird, und das Senden und Empfangen von Kundennachrichten wird nicht blockiert.

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