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Redis的单线程和高性能

2021/8/20 14:48:00 浏览:

Redis是单线程吗?

Redis 的单线程主要是指 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。

Redis 单线程为什么还能这么快?

因为它所有的数据都在内存中,所有的运算都是内存级别的运算,而且单线程避免了多线程的切换性      能损耗问题。正因为 Redis 是单线程,所以要小心使用 Redis 指令,对于那些耗时的指令(比如keys),一定要谨慎使用,一不小心就可能会导致 Redis 卡顿。

Redis 单线程如何处理那么多的并发客户端连接?

Redis的IO多路复用:redis利用epoll来实现IO多路复用,将连接信息和事件放到队列中,依次放到      文件事件分派器,事件分派器将事件分发给事件处理器。如下图所示:

 

多线程:

  1. redis 6.0 提供了多线程的支持,redis 6 以前的版本,严格来说也是多线程,只不过执行用户命令的请求时单线程模型,还有一些线程用来执行后台任务, 比如 unlink 删除 大key,rdb持久化等。
  2. redis 6.0 提供了多线程的读写IO, 但是最终执行用户命令的线程依然是单线程的,这样,就没有多线程数据的竞争关系,依然很高效。

redis 6.0 以前线程执行模式,如下操作在一个线程中执行完成

redis 6.0 线程执行模式:

可以通过如下参数配置多线程模型: 如:

1 io

threads 4 // 这里说 有三个IO 线程,还有一个线程是main线程,main线程负责IO读写和

命令执行操作

默认情况下,如上配置,有三个IO线程, 这三个IO线程只会执行 IO中的write 操作,也就是说, read 和 命令执行 都由main线程执行。最后多线程将数据写回到客户端。

开启了如下参数:

1

io

threads

do

reads

yes

//

将支持IO线程执行

读写任务。

 

 

其他高级命令

keys:全量遍历键用来列出所有满足特定正则字符串规则的key,当redis数据量比较大时, 性能比较差,要避免使用

scan:渐进式遍历键

SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]

scan 参数提供了三个参数,第一个是 cursor 整数值(hash桶的索引值),第二个是 key 的正则模式, 第三个是一次遍历的key的数量(参考值,底层遍历的数量不一定),并不是符合条件的结果数量。第一次遍历时,cursor 值为 0,然后将返回结果中第一个整数值作为下一次遍历的 cursor。一直遍历到返回的 cursor 值为 0 时结束。

注意:但是scan并非完美无瑕, 如果在scan的过程中如果有键的变化(增加、 删除、 修改) ,那么遍历效果可能会碰到如下问题: 新增的键可能没有遍历到, 遍历出了重复的键等情况, 也就是说scan并不能保证完整的遍历出来所有的键, 这些是我们在开发时需要考虑的。

Info:查看redis服务运行信息,分为 9 大块,每个块都有非常多的参数,这 9 个块分别是:

Server 服务器运行的环境参数Clients 客户端相关信息

Memory 服务器运行内存统计数据Persistence 持久化信息

Stats 通用统计数据Replication 主从复制相关信息CPU CPU 使用情况

Cluster 集群信息

KeySpace 键值对统计数量信息

connected_clients:2 # 正在连接的客户端数量

instantaneous_ops_per_sec:789 # 每秒执行多少次指令

used_memory:929864 # Redis分配的内存总量(byte),包含redis进程内部的开销和数据占用的内

used_memory_human:908.07K # Redis分配的内存总量(Kbhuman会展示出单位)

used_memory_rss_human:2.28M # 向操作系统申请的内存大小(Mb)(这个值一般是大于used_memo y的,因为Redis的内存分配策略会产生内存碎片)

used_memory_peak:929864 # redis的内存消耗峰值(byte)

used_memory_peak_human:908.07K # redis的内存消耗峰值(KB)

maxmemory:0 # 配置中设置的最大可使用内存值(byte),默认0,不限制

maxmemory_human:0B # 配置中设置的最大可使用内存值

maxmemory_policy:noeviction # 当达到maxmemory时的淘汰策略

 

 

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