为什么单线程的Redis能支持高并发?

亚瑟 等级 347 0 0

一、Redis为什么是单线程

注意:redis 单线程指的是网络请求模块使用了一个线程,即一个线程处理所有网络请求,其他模块仍用了多个线程。

因为CPU不是Redis的瓶颈。Redis的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽,既然单线程容易实现,而且CPU不会成为瓶颈,那就顺理成章地采用单线程的方案了。关于redis的性能,官方网站也有,普通笔记本轻松处理每秒几十万的请求

二、Redis为什么这么快

1、完全基于内存,绝大部分请求是纯粹的内存操作,非常快速。数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1);

2、数据结构简单,对数据操作也简单,Redis中的数据结构是专门进行设计的;

3、采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件,也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU,不用去考虑各种锁的问题,不存在加锁释放锁操作,没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗;

4、使用多路I/O复用模型,非阻塞IO;

5、使用底层模型不同,它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样,Redis直接自己构建了VM 机制 ,因为一般的系统调用系统函数的话,会浪费一定的时间去移动和请求;

三、常用的I/O模型

先来看一下传统的阻塞 I/O 模型到底是如何工作的:当使用 read 或者 write 对某一个文件描述符(File Descriptor 以下简称 FD)进行读写时,如果当前 FD 不可读或不可写,整个 Redis 服务就不会对其它的操作作出响应,导致整个服务不可用。

这也就是传统意义上的,也就是我们在编程中使用最多的阻塞模型:

阻塞式的 I/O 模型并不能满足这里的需求,我们需要一种效率更高的 I/O 模型来支撑 Redis 的多个客户(redis-cli),这里涉及的就是 I/O 多路复用模型了:

在 I/O 多路复用模型中,最重要的函数调用就是 select,该方法的能够同时监控多个文件描述符的可读可写情况,当其中的某些文件描述符可读或者可写时,select 方法就会返回可读以及可写的文件描述符个数。

四、多路I/O复用模型,非阻塞IO

下面举一个例子,模拟一个tcp服务器处理30个客户socket。

假设你是一个监考老师,让30个学生解答一道竞赛考题,然后负责验收学生答卷,你有下面几个选择:

1. 第一种选择:按顺序逐个验收,先验收A,然后是B,之后是C、D。。。这中间如果有一个学生卡住,全班都会被耽误。

这种模式就好比,你用循环挨个处理socket,根本不具有并发能力。

2. 第二种选择:你创建30个分身,每个分身检查一个学生的答案是否正确。 这种类似于为每一个用户创建一个进程或者线程处理连接。

3. 第三种选择,你站在讲台上等,谁解答完谁举手。这时C、D举手,表示他们解答问题完毕,你下去依次检查C、D的答案,然后继续回到讲台上等。此时E、A又举手,然后去处理E和A。

这种就是IO复用模型,Linux下的select、poll和epoll就是干这个的。将用户socket对应的fd注册进epoll,然后epoll帮你监听哪些socket上有消息到达,这样就避免了大量的无用操作。此时的socket应该采用非阻塞模式。

这样,整个过程只在调用select、poll、epoll这些调用的时候才会阻塞,收发客户消息是不会阻塞的,整个进程或者线程就被充分利用起来,这就是事件驱动,所谓的reactor模式。Redis 服务采用 Reactor 的方式来实现文件事件处理器(每一个网络连接其实都对应一个文件描述符)

针对上面的举例在Redis中表现为

有30个redis客户端(考生)与redis服务器的网络连接模块(监考老师)保持TCP连接,客户端会不定时的发送请求给服务器,当有一个redis客户端发起请求,会触发unix系统像epoll这样的系统调用,Redis的I/O 多路复用模块封装了底层的epoll这样的 I/O 多路复用函数,然后转发到相应的事件处理器。

最后多路I/O复用模型图

文件事件处理器使用 I/O 多路复用模块同时监听多个 FD(文件描述符),当 accept、read、write 和 close 文件事件产生时,文件事件处理器就会回调 FD 绑定的事件处理器。

虽然整个文件事件处理器是在单线程上运行的,但是通过 I/O 多路复用模块的引入,实现了同时对多个 FD 读写的监控,提高了网络通信模型的性能,同时也可以保证整个 Redis 服务实现的简单。

本文转自 https://www.100txy.com/article/254,如有侵权,请联系删除。

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