Redis为何如此快速?

1. 引言

        Redis(Remote Dictionary Server)是一个高性能的键值对存储数据库。它以其出色的性能和灵活的数据结构而闻名,今天就来谈谈redis为什么会这么快。

1.1 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。

1.2 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。

1.3 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。

0

2. 内存数据库

        Redis主要将数据存储在内存中,这使得它能够以非常快的速度读写数据。相比传统数据库,避免了磁盘I/O,大大提高了性能。

  • 内存存储的快速读写

  • Redis主要将数据存储在内存中,相对于磁盘I/O,内存操作速度更快。内存存储使得 Redis 可以快速读写数据,从而大大提高了数据操作的速度和响应性能。
  • 避免了磁盘I/O的延迟

  • 传统数据库通常依赖于磁盘进行数据的存储和读写,而磁盘I/O的延迟相对较高。相比之下,Redis将数据完全存储在内存中,避免了磁盘I/O的延迟,极大地缩短了数据访问的响应时间。
  • 数据在内存中的表现形式

  • Redis的内存数据库采用了高效的数据结构来存储数据,比如哈希表、有序集合、列表等。这些数据结构在内存中以紧凑、高效的方式存储,使得数据在内存中的布局更为优化。
  • 持久化机制确保数据安全

  • 尽管 Redis 主要将数据存储在内存中,但也提供了多种持久化机制,如快照持久化(RDB)和日志追加持久化(AOF)。这些机制可以在特定时间点或持续操作过程中将内存中的数据写入磁盘,以确保数据安全性。
  • 内存的成本和容量

  • 内存虽然速度快,但成本较高且容量有限。对于Redis而言,内存大小直接限制了其可存储的数据量。因此,在存储海量数据时,需要考虑成本和数据容量的平衡。
  • 适用场景

  • 由于其高速读写和响应性能,Redis作为内存数据库适用于缓存、会话存储、排行榜、实时数据处理等需要快速访问和处理数据的场景。
  • 综上所述,Redis作为内存数据库,充分利用了内存存储的高速读写优势,避免了磁盘I/O的延迟,使其在性能方面具有显著的优势。然而,需要根据具体场景考虑内存成本和容量限制,并结合持久化机制确保数据的安全性。

 

3. 数据结构的简洁和高效

3.1 键值对存储

        Redis采用了简单的键值对存储结构,使得数据的存取操作变得高效。例如:

SET mykey "Hello"
GET mykey

3.2 多样的数据结构

        Redis支持多种数据结构,如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。这些数据结构可以更好地适应不同的场景,提供更高效的数据操作。

# 示例:使用哈希表
HSET user:1 name "memory"
HSET user:1 email "memoryab@163.com"
HGETALL user:1

4. 单线程模型 

4.1  单线程架构

        Redis采用单线程模型,即所有的请求都由一个主线程来处理。这个主线程通过事件驱动机制来监听、接收和处理客户端的请求。这种架构使得Redis能够避免了多线程的复杂性和线程切换的开销。

4.2  事件驱动模型

        Redis使用I/O多路复用技术,常用的有select、epoll和kqueue等,通过这些机制来实现事件驱动。主线程通过监听文件描述符的状态变化(如可读、可写、异常等),来接收客户端请求并进行处理。

4.3  避免了多线程的竞争和锁的使用

        由于Redis采用单线程模型,避免了多线程间的竞争和同步所带来的锁的使用。在传统的多线程模型中,为了保证数据的一致性,需要进行加锁和同步操作,这可能带来锁等待和上下文切换的开销。而Redis的单线程模型下不存在锁的竞争,避免了这些开销。

5. 高效的持久化方式

5.1 快照持久化

        通过快照持久化(RDB),Redis将内存中的数据定期快照到磁盘,以便在服务重启时进行数据恢复。

5.2 日志追加持久化

        通过持久化的AOF(Append Only File)日志,Redis将每个写命令追加到文件中,用于恢复数据。

关于redis持久化的详细介绍请参考我的另一篇:Redis持久化、主从与哨兵架构详解-CSDN博客 

6. 高效的网络模型

        由于采用了非阻塞I/O和事件驱动机制,Redis能够有效地处理大量的并发连接。它可以同时处理成千上万个客户端的请求,而无需为每个连接分配一个线程,从而减少了线程的开销和资源占用。

这种高效的网络模型使得Redis在处理I/O密集型任务时表现出色,对于大规模的数据传输和处理具有较高的性能和可伸缩性。这使得Redis成为了许多场景下高效处理并发请求的理想选择。

7. 内存管理和优化

        Redis的内存管理非常优化,采用了多种手段来优化内存使用,如字符串压缩、对象池等。

7.1  字符串压缩

        Redis对于存储的字符串进行了优化处理。例如,对于较长的字符串,Redis会采用字符串压缩技术,以节省内存空间。在满足一定条件下,Redis会自动启用字符串压缩(如字符串长度超过一定阈值并且能够节省一定比例的空间)。

# 示例:存储较长的字符串,Redis可能会进行压缩以节省内存空间
SET key "a_long_string_here..."

7.2  对象池

        Redis使用对象池技术来重用已分配的内存空间,避免频繁地进行内存分配和释放操作。通过对象池,Redis可以在需要创建新对象时,尽可能地重用之前分配的对象,从而减少内存碎片化,提高内存利用率,以及降低系统的内存分配和回收开销。

7.3  内存碎片整理

        Redis通过定期进行内存碎片整理操作,以避免因为内存碎片化导致的内存浪费问题。内存碎片整理可以通过重新分配内存块来减少碎片,保持内存块的连续性,从而提高内存的使用效率。

7.4  内存回收策略

        Redis采用了一些内存回收策略,如LRU(最近最少使用)、LFU(最近最少频繁使用)等。这些策略用于在内存达到设定的阈值时,选择性地释放一些不再使用或使用频率较低的数据,从而腾出更多的内存空间。

7.5  配置参数调优

                Redis提供了多种配置参数,允许用户根据实际情况进行内存管理的调优。用户可以根据实际需求调整缓存大小、内存分配策略、持久化方式等参数,以最大化地利用内存资源。

7.6  适当的使用虚拟内存

        Redis还支持使用虚拟内存的方式,将部分不常用的数据存储在磁盘上,以释放内存空间。然而,虚拟内存可能会影响Redis的性能,因此需要谨慎使用并进行适当的配置。

综上所述,Redis通过多种内存管理和优化手段,包括字符串压缩、对象池、数据结构优化、内存碎片整理等,有效地提高了内存的利用效率和系统性能,使得Redis能够高效地处理数据,应对高并发和大规模数据存储的需求。

8. 总结

        Redis作为一种高性能的内存数据库,通过优化的内存管理、单线程模型、高效的网络模型等特性,提供了快速的数据存储和访问能力。其采用的单线程模型避免了多线程的复杂性,而高效的网络模型和非阻塞I/O则使得其能够处理大量的并发连接。内存管理方面,Redis通过字符串压缩、对象池、数据结构优化等手段有效地提高了内存利用率和系统性能。

理解Redis为何如此快速,需要考虑到其内部实现机制和多种优化策略的综合作用。Redis的性能优势使其在缓存、会话存储、实时数据处理等场景下得到广泛应用。然而,需要根据具体的使用场景和需求来合理配置和优化Redis,以达到最佳的性能和稳定性。

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:/a/279790.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

GBASE南大通用携手宇信科技打造“一表通”全链路解决方案

什么是“一表通”? “一表通”是国家金融监督管理总局为发挥统计监督效能、完善银行保险监管统计制度、推进监管数据标准化建设、打破数据壁垒,而制定的新型监管数据统计规范。相较于以往的报送接口,“一表通”提高了对报送时效性、校验准确…

普中STM32-PZ6806L开发板(烧录方式)

前言 有两种方式, 串口烧录和STLink方式烧录;串口烧录 步骤 开发板USB转串口CH340驱动板接线到USB连接PC使用自带工具普中自动下载软件.exe烧录程序到开发板 ST Link方式 这种方式需要另外进行供电, 我买的如下,当年用于调试STM8的,也可…

[GDOUCTF 2023]hate eat snake

[GDOUCTF 2023]hate eat snake wp 一般说玩游戏的题答案在源码里,但是本题源码中没有任何跟 “flag” 或者 “ctf” 有关的信息。 页面如下: 唤出控制台 在此页面中 F12 调不出控制台(可能是在 js 代码中禁用了)。但其实还有两…

openGauss学习笔记-177 openGauss 数据库运维-逻辑复制-逻辑解码-逻辑解码概述

文章目录 openGauss学习笔记-177 openGauss 数据库运维-逻辑复制-逻辑解码-逻辑解码概述177.1 功能描述177.2 注意事项177.3 性能 openGauss学习笔记-177 openGauss 数据库运维-逻辑复制-逻辑解码-逻辑解码概述 177.1 功能描述 openGauss对数据复制能力的支持情况为&#xff…

【力扣题解】P105-从前序与中序遍历序列构造二叉树-Java题解

👨‍💻博客主页:花无缺 欢迎 点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅! 本文由 花无缺 原创 收录于专栏 【力扣题解】 文章目录 【力扣题解】P105-从前序与中序遍历序列构造二叉树-Java题解🌏题目描述💡题…

iframe嵌套其它网站页面及相关知识点详解

在开发过程中会遇到需要 在一个页面中嵌套另外一个页面&#xff0c;就要使用到框架 标签&#xff0c;然后指定src就可以了。 基本语法&#xff1a; <iframe src"需要展示的网站页面的URL"></iframe>用法举例&#xff1a; <!DOCTYPE html> <h…

yolov8实战第四天——yolov8图像分类 ResNet50图像分类(保姆式教程)

yolov8实战第一天——yolov8部署并训练自己的数据集&#xff08;保姆式教程&#xff09;_yolov8训练自己的数据集-CSDN博客在前几天&#xff0c;我们使用yolov8进行了部署&#xff0c;并在目标检测方向上进行自己数据集的训练与测试&#xff0c;今天我们训练下yolov8的图像分类…

人工神经网络

前言 人工神经网络(Artificial Neural Network&#xff0c;ANN)&#xff0c;通常简称为神经网络&#xff0c;是一种在生物神经网络的启示下建立的数据处理模型。神经网络由大量的人工神经元相互连接进行计算&#xff0c;根据外界的信息改变自身的结构&#xff0c;主要通过调整…

【金猿案例展】昆仑银行——一体化智能可观测平台全面保障昆仑银行业务稳定性...

‍ 博睿数据案例 本项目案例由博睿数据投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2023大数据产业年度创新服务企业榜单/奖项”评选。 大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 改变商业 根据中国人民银行&#xff0c;中国银保监会颁布的【关于金融行业贯彻<推进互联网协议第六版…

【JavaEE进阶】 @RequestMapping注解

文章目录 &#x1f384;什么是RequestMapping 注解&#x1f333;RequestMapping 使⽤&#x1f332;RequestMapping 是GET还是POST请求&#xff1f;&#x1f6a9;使用Postman构造POST请求 ⭕总结 &#x1f384;什么是RequestMapping 注解 在Spring MVC 中使⽤ RequestMapping 来…

使用Google OSV工具扫描依赖安全漏洞

安全漏洞是软件工程化能力的试金石 2021年年底&#xff0c;Log4j的漏洞陆续被公开。因为该框架被大量的开源软件依赖&#xff0c;所以&#xff0c;漏洞影响面非常大。 面对这个漏洞&#xff0c;我们遇到的第一个问题是&#xff1a;如何知道我们哪些工程使用了Log4j&#xff1f;…

基于ssm的程序设计实践项目管理系统+jsp论文

摘 要 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术&#xff0c;让传统数据信息的管理升级为软件存储&#xff0c;归纳&#xff0c;集中处理数据信息的管理方式。本实践项目管理系统就是在这样的大环境下诞生&#xff0c;其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信息…

NFC物联网智能学生宿舍系统设计方案

随着物联网技术的不断发展&#xff0c;智慧城市、智能家居、智慧校园的建设也在如火如茶地进行。本文结合物联网发展过程中相关的技术&#xff0c;应用到智慧校园的建设过程中&#xff0c;将学生宿舍打造成舒适、安全的集体空间&#xff0c;该系统可以对学生宿舍实现智能开门、…

华为发布的工业软件三大难题:适用于CAD领域的NURBS裁剪曲面自交快速检测

以下内容转载&#xff1a; 自相交&#xff0c;在几何图形有效性验证中的一个错误类型&#xff0c;面要素的自相交在原始数据中是最常见的&#xff0c;这种错误有些可以人工发现&#xff0c;但有些就需要借助程序来发现。 发生自相交的根本原因情况比较多&#xff0c;有些是因为…

微服务全链路灰度方案介绍

目录 一、单体架构下的服务发布 1.1 蓝绿发布 二、微服务架构下的服务发布 三、微服务场景下服务发布的问题 四、全链路灰度解决方案 4.1 物理环境隔离 4.2 逻辑环境隔离 4.3 全链路灰度方案实现技术 4.3.1 标签路由 4.3.2 节点打标 4.3.3 流量染色 4.3.4 分布式链路…

[NISACTF 2022]checkin

[NISACTF 2022]checkin wp 进入页面看到源代码&#xff1a; 尝试直接 GET 传参&#xff0c;但是失败了。 题目中给出了提示&#xff1a; 那么就复制源码&#xff0c;再粘贴成文本&#xff1a; 可以看到代码发生了变化&#xff0c;部分代码顺序颠倒。 以 Notepad 编辑&#x…

Java设计模式-外观模式

目录 一、影院管理项目 二、外观模式 &#xff08;一&#xff09;基本介绍 &#xff08;二&#xff09;原理类图 &#xff08;三&#xff09;解决影院管理 &#xff08;四&#xff09;注意事项和细节 &#xff08;五&#xff09;外观模式在MyBatis框架应用的源码分析 一…

【工具】windeployqt 在windows + vscode环境下打包

目录 0.背景简介 1.windeployqt简介 2.打包具体过程 1&#xff09;用vscode编译&#xff0c;生成Release文件夹&#xff08;也有Debug文件夹&#xff0c;但是发布版本一般都是用Release&#xff09; 2&#xff09;此时可以看下Release文件夹内&#xff0c;一般是.exe可执行…

LeetCode---377周赛---Floyd算法+字典树

题目列表 2974. 最小数字游戏 2975. 移除栅栏得到的正方形田地的最大面积 2976. 转换字符串的最小成本 I 2977. 转换字符串的最小成本 II 一、最小数字游戏 这题看懂题意就好&#xff0c;可以结合示例模拟一下&#xff0c;你就会发现规律&#xff0c;本质就是将数组排序&a…

【C语言】一篇文章深入解析联合体和枚举且和结构体的区别

文章目录 &#x1f4dd;前言&#x1f320; 联合体类型的声明&#x1f309;联合体的特点 &#x1f320;相同成员的结构体和联合体对⽐&#x1f309;联合体⼤⼩的计算 &#x1f320;联合体应用&#x1f309;枚举类型的声明 &#x1f320;枚举类型的优点&#x1f309; 枚举类型的使…