Redis是單執行緒的,但Redis為什麼這麼快?

程式猿的內心獨白發表於2018-12-15

  近乎所有與Java相關的面試都會問到快取的問題,基礎一點的會問到什麼是“二八定律”、什麼是“熱資料和冷資料”,複雜一點的會問到快取雪崩、快取穿透、快取預熱、快取更新、快取降級等問題,這些看似不常見的概念,都與我們的快取伺服器相關,一般常用的快取伺服器有Redis、Memcached等,而筆者目前最常用的也只有Redis這一種。

  如果你在以前面試的時候還沒有遇到過面試官問你《為什麼說Redis是單執行緒的以及Redis為什麼這麼快!》,那麼你看到這篇文章的時候,你應該覺得是一件很幸運的事情!如果你剛好是一位高逼格的面試官,你也可以拿這道題去面試對面“望穿秋水”般的小夥伴,測試一下他的掌握程度。

  好啦!步入正題!我們先探討一下Redis是什麼,Redis為什麼這麼快、然後在探討一下為什麼Redis是單執行緒的?

  一.Redis簡介

  Redis是一個開源的記憶體中的資料結構儲存系統,它可以用作:資料庫、快取和訊息中介軟體。

  它支援多種型別的資料結構,如字串(String),雜湊(Hash),列表(List),集合(Set),有序集合(Sorted Set或者是ZSet)與範圍查詢,Bitmaps,Hyperloglogs 和地理空間(Geospatial)索引半徑查詢。其中常見的資料結構型別有:String、List、Set、Hash、ZSet這5種。

  Redis 內建了複製(Replication),LUA指令碼(Lua scripting), LRU驅動事件(LRU eviction),事務(Transactions) 和不同級別的磁碟持久化(Persistence),並通過 Redis哨兵(Sentinel)和自動分割槽(Cluster)提供高可用性(High Availability)。

  Redis也提供了持久化的選項,這些選項可以讓使用者將自己的資料儲存到磁碟上面進行儲存。根據實際情況,可以每隔一定時間將資料集匯出到磁碟(快照),或者追加到命令日誌中(AOF只追加檔案),他會在執行寫命令時,將被執行的寫命令複製到硬碟裡面。您也可以關閉持久化功能,將Redis作為一個高效的網路的快取資料功能使用。

  Redis不使用表,他的資料庫不會預定義或者強制去要求使用者對Redis儲存的不同資料進行關聯。

  資料庫的工作模式按儲存方式可分為:硬碟資料庫和記憶體資料庫。Redis 將資料儲存在記憶體裡面,讀寫資料的時候都不會受到硬碟 I/O 速度的限制,所以速度極快。

  (1)硬碟資料庫的工作模式:

  (2)記憶體資料庫的工作模式:

  看完上述的描述,對於一些常見的Redis相關的面試題,是否有所認識了,例如:什麼是Redis、Redis常見的資料結構型別有哪些、Redis是如何進行持久化的等。

  二.Redis到底有多快?

  Redis採用的是基於記憶體的採用的是單程式單執行緒模型的 KV 資料庫,由C語言編寫,官方提供的資料是可以達到100000+的QPS(每秒內查詢次數)。

  這個資料不比採用單程式多執行緒的同樣基於記憶體的 KV 資料庫 Memcached 差!

  橫軸是連線數,縱軸是QPS。此時,這張圖反映了一個數量級,希望大家在面試的時候可以正確的描述出來,不要問你的時候,你回答的數量級相差甚遠!

  三.Redis為什麼這麼快?

  1、完全基於記憶體,絕大部分請求是純粹的記憶體操作,非常快速。資料存在記憶體中,類似於HashMap,HashMap的優勢就是查詢和操作的時間複雜度都是O(1);

  2、資料結構簡單,對資料操作也簡單,Redis中的資料結構是專門進行設計的;

  3、採用單執行緒,避免了不必要的上下文切換和競爭條件,也不存在多程式或者多執行緒導致的切換而消耗 CPU,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;

  4、使用多路I/O複用模型,非阻塞IO;

  5、使用底層模型不同,它們之間底層實現方式以及與客戶端之間通訊的應用協議不一樣,Redis直接自己構建了VM 機制 ,因為一般的系統呼叫系統函式的話,會浪費一定的時間去移動和請求;

  以上幾點都比較好理解,下邊我們針對多路 I/O 複用模型進行簡單的探討:

  (1)多路 I/O 複用模型

  多路I/O複用模型是利用 select、poll、epoll 可以同時監察多個流的 I/O 事件的能力,在空閒的時候,會把當前執行緒阻塞掉,當有一個或多個流有 I/O 事件時,就從阻塞態中喚醒,於是程式就會輪詢一遍所有的流(epoll 是隻輪詢那些真正發出了事件的流),並且只依次順序的處理就緒的流,這種做法就避免了大量的無用操作。

  這裡“多路”指的是多個網路連線,“複用”指的是複用同一個執行緒。

  採用多路 I/O 複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,也就是說記憶體內的操作不會成為影響Redis效能的瓶頸,主要由以上幾點造就了 Redis 具有很高的吞吐量。

  四.那麼為什麼Redis是單執行緒的?

  我們首先要明白,上邊的種種分析,都是為了營造一個Redis很快的氛圍!官方FAQ表示,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(畢竟採用多執行緒會有很多麻煩!)。

  看到這裡,你可能會氣哭!本以為會有什麼重大的技術要點才使得Redis使用單執行緒就可以這麼快,沒想到就是一句官方看似糊弄我們的回答!但是,我們已經可以很清楚的解釋了為什麼Redis這麼快,並且正是由於在單執行緒模式的情況下已經很快了,就沒有必要在使用多執行緒了!

  但是,我們使用單執行緒的方式是無法發揮多核CPU 效能,不過我們可以通過在單機開多個Redis 例項來完善!

  警告1:這裡我們一直在強調的單執行緒,只是在處理我們的網路請求的時候只有一個執行緒來處理,一個正式的Redis Server執行的時候肯定是不止一個執行緒的,這裡需要大家明確的注意一下!例如Redis進行持久化的時候會以子程式或者子執行緒的方式執行(具體是子執行緒還是子程式待讀者深入研究);例如我在測試伺服器上檢視Redis程式,然後找到該程式下的執行緒:

  ps命令的“-T”參數列示顯示執行緒(Show threads, possibly with SPID column.)“SID”欄表示執行緒ID,而“CMD”欄則顯示了執行緒名稱。

  警告2:在上圖中FAQ中的最後一段,表述了從Redis 4.0版本開始會支援多執行緒的方式,但是,只是在某一些操作上進行多執行緒的操作!所以該篇文章在以後的版本中是否還是單執行緒的方式需要讀者考證!

  五.注意點

  1、我們知道Redis是用”單執行緒-多路複用IO模型”來實現高效能的記憶體資料服務的,這種機制避免了使用鎖,但是同時這種機制在進行sunion之類的比較耗時的命令時會使redis的併發下降。

  因為是單一執行緒,所以同一時刻只有一個操作在進行,所以,耗時的命令會導致併發的下降,不只是讀併發,寫併發也會下降。而單一執行緒也只能用到一個CPU核心,所以可以在同一個多核的伺服器中,可以啟動多個例項,組成master-master或者master-slave的形式,耗時的讀命令可以完全在slave進行。

  需要改的redis.conf項:

  pidfile /var/run/redis/redis_6377.pid #pidfile要加上埠號

  port 6377 #這個是必須改的

  logfile /var/log/redis/redis_6377.log #logfile的名稱也加上埠號

  dbfilename dump_6377.rdb #rdbfile也加上埠號

  2、“我們不能任由作業系統負載均衡,因為我們自己更瞭解自己的程式,所以,我們可以手動地為其分配CPU核,而不會過多地佔用CPU,或是讓我們關鍵程式和一堆別的程式擠在一起。”

  CPU 是一個重要的影響因素,由於是單執行緒模型,Redis 更喜歡大快取快速 CPU, 而不是多核。

  在多核 CPU 伺服器上面,Redis 的效能還依賴NUMA 配置和處理器繫結位置。最明顯的影響是 redis-benchmark 會隨機使用CPU核心。為了獲得精準的結果,需要使用固定處理器工具(在 Linux 上可以使用 taskset)。最有效的辦法是將客戶端和服務端分離到兩個不同的 CPU 來高校使用三級快取。

  六.擴充套件

  以下也是你應該知道的幾種模型,祝你的面試一臂之力!

  1、單程式多執行緒模型:MySQL、Memcached、Oracle(Windows版本);

  2、多程式模型:Oracle(Linux版本);

  3、Nginx有兩類程式,一類稱為Master程式(相當於管理程式),另一類稱為Worker程式(實際工作程式)。啟動方式有兩種:

  (1)單程式啟動:此時系統中僅有一個程式,該程式既充當Master程式的角色,也充當Worker程式的角色。

  (2)多程式啟動:此時系統有且僅有一個Master程式,至少有一個Worker程式工作。

  (3)Master程式主要進行一些全域性性的初始化工作和管理Worker的工作;事件處理是在Worker中進行的。

  作者:程式猿的內心獨白

  來源:今日頭條

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