【Redis】redis 高性能--线程模型以及epoll网络框架

目录

一.前言

二.多线程的弊端

   2.1  锁的开销问题

   2.2   多线程上下文切换带来的额外开销

  2.3  多线程占用内存成本增高

三.基本IO模型与epoll 模式

3.1 基本IO模型

 3.2  单线程处理机制

  四.总结


一.前言

   我们经常讨论到,redis 是单线程,那为什么单线程的性能还这么高,能够达到 10w+ QPS。

二.多线程的弊端

   2.1  锁的开销问题

          多线程的使用,需要我们注意共享资源的并发控制问题,控制并发问题需要我们用锁机制,加锁就会带来代码的可维护性和易调试的增大。

   2.2   多线程上下文切换带来的额外开销

          在单个处理器的时期,操作系统就能处理多线程并发任务。处理器给每个线程分配 CPU 时间片(Time Slice),线程在分配获得的时间片内执行任务

CPU 时间片是 CPU 分配给每个线程执行的时间段,一般为几十毫秒。在这么短的时间内线程互相切换,我们根本感觉不到,所以看上去就好像是同时进行的一样。

时间片决定了一个线程可以连续占用处理器运行的时长。当一个线程的时间片用完了,或者因自身原因被迫暂停运行了,这个时候,另外一个线程(可以是同一个线程或者其它进程的线程)就会被操作系统选中,来占用处理器。这种一个线程被暂停剥夺使用权,另外一个线程被选中开始或者继续运行的过程就叫做上下文切换(Context Switch)。

多线程的上下文切换频繁的话,会造成性能问题,时间开销会变大。

为了避免以上问题,redis采用了单线程模式

  2.3  多线程占用内存成本增高

         JVM里对象是堆里面的,但是线程是独立空间,当多线程的时候,内存空间的成本就会有所增高。

三.基本IO模型与epoll 模式

       通常来说,单线程的处理能力要比多线程差很多,但是 Redis 却能使用单线程模型达到每秒数十万级别的处理能力,这是为什么呢?其实,这是 Redis 多方面设计选择的一个综合结果。主要体现在两点上

一方面,Redis 的大部分操作在内存上完成,再加上它采用了高效的数据结构,例如哈希表和跳表,这是它实现高性能的一个重要原因。

另一方面,就是 Redis 采用了多路复用机制使其在网络 IO 操作中能并发处理大量的客户端请求,实现高吞吐率。接下来,我们就重点学习下多路复用机制。

3.1 基本IO模型

 3.2  单线程处理机制

  四.总结

         1、大部分操作在内存完成

         2、采用高效的数据结果,比如哈希表和跳表

         3、采用了IO多路复用机制:使其在网络IO操作中能并发处理大量的客户端请求

注意:在redis 6.0 单线程主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的,这也是 Redis 对外提供键值存储服务的主要流程。但 Redis 的其他功能,比如持久化、异步删除、集群数据同步等,其实是由额外的线程执行的。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/211573.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

02、pytest环境准备

工具准备 下载Python——python官网下载:https://www.python.org/下载PyCharm——pycharm官网下载:https://www.jetbrains.com.cn/en-us/pycharm/参考文档——pytest官方文档:https://docs.pytest.org/en/7.4.x/一个方便好用的office库——p…

632. 最小区间

632. 最小区间 class Solution {public int[] smallestRange(List<List<Integer>> nums) {int size nums.size();Map<Integer, List<Integer>> indices new HashMap<Integer, List<Integer>>();int xMin Integer.MAX_VALUE, xMax Inte…

在线 SQL 模拟器SQL Fiddle使用简介

在线 SQL 模拟器SQL Fiddle使用简介 本文可作为“SQL语言与SQL在线实验工具的使用” https://blog.csdn.net/cnds123/article/details/115038700 一文的补充。 有时候&#xff0c;我们想去验证 SQL语句&#xff0c;却缺少数据库环境&#xff0c;那该怎么办呢&#xff1f; 这…

Flask使用线程异步执行耗时任务

1 问题说明 1.1 任务简述 在开发Flask应用中一定会遇到执行耗时任务&#xff0c;但是Flask是轻量级的同步框架&#xff0c;即在单个请求时服务会阻被塞&#xff0c;直到任务完成&#xff08;注意&#xff1a;当前请求被阻塞不会影响到其他请求&#xff09;。 解决异步问题有…

人工智能原理复习--知识表示(二)

文章目录 上一篇产生式表示法推理方式 结构化表示语义网络语义网络表示知识的方法和步骤应用题目 框架表示法下一篇 上一篇 人工智能原理复习–知识表示&#xff08;一&#xff09; 产生式表示法 把推理和行为的过程用产生式规则表示&#xff0c;所以又称基于规则的系统。 产…

NDIS协议驱动开发指南

文章目录 NDIS协议驱动开发指南1. 技术概览2. NDIS协议驱动2.1 BindAdapterHandlerEx2.2 SendNetBufferListsCompleteHandler2.3 ReceiveNetBufferListsHandler2.4 ProtocolNetPnpEvent 3. NET_BUFFER_LIST4. ndisprot实例5. 总结 NDIS协议驱动开发指南 我们知道&#xff0c;在…

【DPDK】Trace Library

概述 跟踪是一种用于了解运行中的软件系统中发生了什么的技术。用于跟踪的软件被称为跟踪器&#xff0c;在概念上类似于磁带记录器。记录时&#xff0c;放置在软件源代码中的特定检测点会生成保存在巨大磁带上的事件&#xff1a;跟踪文件。稍后可以在跟踪查看器中打开跟踪文件…

SpringSecurity的默认登录页的使用

SpringSecurity的默认登录页的使用 01 前期准备 引入依赖 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!--mysql驱动--><dependency><grou…

【S32K3环境搭建】-0.3-S32DS安装实时驱动RTD(Real-Time Driver)

目录 1 什么是“实时驱动RTD(Real-Time Driver)” 2 安装“实时驱动RTD(Real-Time Driver)” 2.1 方法一&#xff1a;通过S32DS Extensions and Updates安装“实时驱动RTD(Real-Time Driver)” 2.2 方法二&#xff1a;通过Install New Software…安装“实时驱动RTD(Real-Ti…

【海思SS528 | VO】MPP媒体处理软件V5.0 | 视频输出模块——学习笔记

&#x1f601;博客主页&#x1f601;&#xff1a;&#x1f680;https://blog.csdn.net/wkd_007&#x1f680; &#x1f911;博客内容&#x1f911;&#xff1a;&#x1f36d;嵌入式开发、Linux、C语言、C、数据结构、音视频&#x1f36d; &#x1f923;本文内容&#x1f923;&a…

Docker本地部署Firefox火狐浏览器并远程访问

&#x1f525;博客主页&#xff1a; 小羊失眠啦. &#x1f3a5;系列专栏&#xff1a;《C语言》 《数据结构》 《Linux》《Cpolar》 ❤️感谢大家点赞&#x1f44d;收藏⭐评论✍️ 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站&#xff0c;通俗易懂&#xff0c;风趣幽默&#xff0c;…

zookeeper集群 +kafka集群

1.zookeeper kafka3.0之前依赖于zookeeper zookeeper是一个开源&#xff0c;分布式的架构&#xff0c;提供协调服务&#xff08;Apache项目&#xff09; 基于观察者模式涉及的分布式服务管理架构 存储和管理数据&#xff0c;分布式节点上的服务接受观察者的注册&#xff0c…

ATFX汇市:加央行即将公布12月利率决议结果,大概率维持5%不变

ATFX汇市&#xff1a;2023年美联储的8次利率决议计划&#xff0c;已经公布7次结果&#xff0c;其中有四次加息&#xff0c;三次暂停加息&#xff0c;并且近两次的决议结果都是不加息。美联储的货币政策对其他国家中央银行的决策具有指导作用&#xff0c;尤其是经济数据与美国共…

Android的前台服务

概述 前台服务是用户主动意识到的一种服务&#xff0c;因此在内存不足时&#xff0c;系统也不会考虑将其终止。前台服务必须为状态栏提供通知&#xff0c;将其放在运行中的标题下方。这意味着除非将服务停止或从前台移除&#xff0c;否则不能清除该通知。 在 Android 8.0&…

CPP-SCNUOJ-Problem P24. [算法课贪心] 跳跃游戏

Problem P24. [算法课贪心] 跳跃游戏 给定一个非负整数数组 nums &#xff0c;你最初位于数组的 第一个下标 。 数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度 判断你是否能够到达最后一个下标。 输入 输入一行数组nums 输出 输出true/fasle 样例 标准输入 2 3 1 …

【网络奇缘】- 计算机网络|分层结构|深入学习ISO模型

&#x1f308;个人主页: Aileen_0v0&#x1f525;系列专栏: 一见倾心,再见倾城 --- 计算机网络~&#x1f4ab;个人格言:"没有罗马,那就自己创造罗马~" 回顾链接&#xff1a;http://t.csdnimg.cn/nRRzR 这篇文章是关于深入学习OSI模型七层结构&#xff0c; “书山…

如何解决syntaxerror: more than 255 arguments 报错

如何解决syntaxerror: more than 255 arguments 报错 问题背景解释解决方案 问题背景 今天拼接特征的时候&#xff0c;突然代码报错syntaxerror: more than 255 arguments &#xff0c;看了一下感觉这个报错非常有意思&#xff0c;估计平时也是没机会碰到&#xff0c;和大家分…

Java LeetCode篇-深入了解二叉树经典解法(三种方式实现:获取二叉树的最大深度)

&#x1f525;博客主页&#xff1a; 【小扳_-CSDN博客】 ❤感谢大家点赞&#x1f44d;收藏⭐评论✍ 文章目录 1.0 对称二叉树 1.1 判断对称二叉树实现思路 1.2 代码实现&#xff1a;判断对称二叉树 2.0 二叉树的最大深度 2.1 使用递归实现获取二叉树的最大深度思路 2.2 代码实…

Hello World

世界上最著名的程序 from fastapi import FastAPIapp FastAPI()app.get("/") async def root():return {"message": "Hello World"}app.get("/hello/{name}") async def say_hello(name: str):return {"message": f"…

漏洞扫描服务是什么

漏洞扫描服务是维护网络安全的重要一环。通过定期或实时的漏洞扫描&#xff0c;组织可以及时发现并修复可能存在的安全威胁&#xff0c;增强自身网络的安全性。在选择漏洞扫描服务时&#xff0c;需要明确自身的需求和目标&#xff0c;并选择合适的工具和服务提供商。只有这样&a…