Redis处理高并发机制原理及实例解析

1.Redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；

2.Redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；

3.Redis使用多路复用技术，可以处理并发的连接。非阻塞IO 内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用epoll的多路复用特性，绝不在io上浪费一点时间。

下面重点介绍单线程设计和IO多路复用核心设计快的原因

为什么Redis是单线程的

1.官方答案

因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。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。

2.性能指标

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。

3.详细原因

1）不需要各种锁的性能消耗

Redis的数据结构并不全是简单的Key-Value，还有list，hash等复杂的结构，这些结构有可能会进行很细粒度的操作，比如在很长的列表后面添加一个元素，在hash当中添加或者删除

一个对象。这些操作可能就需要加非常多的锁，导致的结果是同步开销大大增加。

总之，在单线程的情况下，就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。

2）单线程多进程集群方案

单线程的威力实际上非常强大，每核心效率也非常高，多线程自然是可以比单线程有更高的性能上限，但是在今天的计算环境中，即使是单机多线程的上限也往往不能满足需要了，需要进一步摸索的是多服务器集群化的方案，这些方案中多线程的技术照样是用不上的。

所以单线程、多进程的集群不失为一个时髦的解决方案。

3）CPU消耗

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。

但是如果CPU成为Redis瓶颈，或者不想让服务器其他CUP核闲置，那怎么办？

可以考虑多起几个Redis进程，Redis是key-value数据库，不是关系数据库，数据之间没有约束。只要客户端分清哪些key放在哪个Redis进程上就可以了。

IO多路复用技术

Redis 采用网络IO多路复用技术来保证在多连接的时候， 系统的高吞吐量。

多路-指的是多个socket连接，复用-指的是复用一个线程。多路复用主要有三种技术：select，poll，epoll。epoll是最新的也是目前最好的多路复用技术。

这里“多路”指的是多个网络连接，“复用”指的是复用同一个线程。采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求（尽量减少网络IO的时间消耗），且Redis在内存中操作数据的速度非常快（内存内的操作不会成为这里的性能瓶颈），主要以上两点造就了Redis具有很高的吞吐量。

Redis高并发快总结

1. Redis是纯内存数据库，一般都是简单的存取操作，线程占用的时间很多，时间的花费主要集中在IO上，所以读取速度快。

2. 再说一下IO，Redis使用的是非阻塞IO，IO多路复用，使用了单线程来轮询描述符，将数据库的开、关、读、写都转换成了事件，减少了线程切换时上下文的切换和竞争。

3. Redis采用了单线程的模型，保证了每个操作的原子性，也减少了线程的上下文切换和竞争。

4. 另外，数据结构也帮了不少忙，Redis全程使用hash结构，读取速度快，还有一些特殊的数据结构，对数据存储进行了优化，如压缩表，对短数据进行压缩存储，再如，跳表，使用有序的数据结构加快读取的速度。

5. 还有一点，Redis采用自己实现的事件分离器，效率比较高，内部采用非阻塞的执行方式，吞吐能力比较大。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 如何利用Redis锁解决高并发问题详解

    redis技术的使用: redis真的是一个很好的技术,它可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量,例如商品抢购秒杀等活动... redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存,而以往我们用的是数据库(硬盘),提高了访问效率,解决了数据库服务器压力. 为什么redis的地位越来越高,我们为何不选择memcache,这是因为memcache只能存储字符串,而redis存储类型很丰富(例如有字符串.LIST.SET等),memcache每个值最大只能存储1M,存储资源非常有限,十分消耗内

  • php结合redis高并发下发帖、发微博的实现方法

    发帖.发微博.点赞.评论等这些操作很频繁的动作如果并发量小,直接入库是最简单的 但是并发量一大,数据库肯定扛不住,这时可采取延迟发布:先将发布动作保存在队列里,后台进程循环获取再入库 模拟发布微博先进入redis队列 weibo_redis.php <?php //此处需要安装phpredis扩展 $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1', 6379); $redis->auth("php001"); //连接

  • jedispool连redis高并发卡死的问题

    java端在使用jedispool 连接redis的时候,在高并发的时候经常死锁,或报连接异常,JedisConnectionException,或者getResource 异常等各种问题 在使用jedispool 的时候一定要注意两点 1. 在获取 jedisPool和jedis的时候加上线程同步,保证不要创建过多的jedispool 和 jedis 2. 用完Jedis实例后需要返还给JedisPool 整理了一下redis工具类,通过大量测试和高并发测试的 package com.casp

  • Redis高并发问题的解决方法

    本文讲述了Redis高并发问题的解决办法.分享给大家供大家参考,具体如下: redis为什么会有高并发问题 redis的出身决定 redis是一种单线程机制的nosql数据库,基于key-value,数据可持久化落盘.由于单线程所以redis本身并没有锁的概念,多个客户端连接并不存在竞争关系,但是利用jedis等客户端对redis进行并发访问时会出现问题.发生连接超时.数据转换错误.阻塞.客户端关闭连接等问题,这些问题均是由于客户端连接混乱造成. 同时,单线程的天性决定,高并发对同一个键的操作会

  • Redis瞬时高并发秒杀方案总结

    1.Redis 丰富的数据结构(Data Structures) 字符串(String) Redis字符串能包含任意类型的数据;: 一个字符串类型的值最多能存储512M字节的内容: 利用INCR命令簇(INCR, DECR, INCRBY)来把字符串当作原子计数器使用: 使用APPEND命令在字符串后添加内容. 列表(List) Redis列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序: 你可以添加一个元素到列表的头部(左边:LPUSH)或者尾部(右边:RPUSH): 一个列表最多可以包含232-1个

  • php结合redis实现高并发下的抢购、秒杀功能的实例

    抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个: 1 高并发对数据库产生的压力 2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题) 对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis. 重点在于第二个问题 常规写法: 查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数 <?php $conn=mysql_connect("localho

  • PHP+Redis 消息队列 实现高并发下注册人数统计的实例

    前言 现在越来越多的网站开始注重统计和用户行为分析,作为网站经常使用的功能,如何让统计性能更加高,这也是我们需要考虑的事情.本篇通过Redis来优化统计功能(以注册人数统计为例). 传统的统计功能都是直接操作数据库把数据插入表中.这样做,对数据库的性能消耗就会比较大. 思路: 这里我们用到了redis的队列,注册的时候先添加到队列,然后在处理的时候出队,并且把人数添加redis里. 代码: <?php //register.php $redis = new Redis(); $redis->c

  • 详解利用redis + lua解决抢红包高并发的问题

    抢红包的需求分析 抢红包的场景有点像秒杀,但是要比秒杀简单点. 因为秒杀通常要和库存相关.而抢红包则可以允许有些红包没有被抢到,因为发红包的人不会有损失,没抢完的钱再退回给发红包的人即可. 另外像小米这样的抢购也要比淘宝的要简单,也是因为像小米这样是一个公司的,如果有少量没有抢到,则下次再抢,人工修复下数据是很简单的事.而像淘宝这么多商品,要是每一个都存在着修复数据的风险,那如果出故障了则很麻烦. 基于redis的抢红包方案 下面介绍一种基于Redis的抢红包方案. 把原始的红包称为大红包,拆分

  • Nginx+Lua+Redis构建高并发Web应用

    本文介绍如何用Nginx+Lua+Redis来构建高并发Web应用,Curl请求Nginx,Nginx通过Lua查询Redis,返回json数据. 一.安装1.安装lua-redis-parser 复制代码 代码如下: #git clone https://github.com/agentzh/lua-redis-parser.git #export LUA_INCLUDE_DIR=/usr/include/lua5.1 #make CC=gcc #make install CC=gcc 2.安

  • Redis处理高并发机制原理及实例解析

    1.Redis是基于内存的,内存的读写速度非常快: 2.Redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间: 3.Redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接.非阻塞IO 内部实现采用epoll,采用了epoll+自己实现的简单的事件框架.epoll中的读.写.关闭.连接都转化成了事件,然后利用epoll的多路复用特性,绝不在io上浪费一点时间. 下面重点介绍单线程设计和IO多路复用核心设计快的原因 为什么Redis是单线程的 1.官方答案 因为Redis是基于内存的操作,CPU不是Redi

  • PHP解决高并发的优化方案实例

    PHP解决高并发的优化方案实例

    我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second,每秒处理请求数),解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键.举个例子,我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms,同时,系统内有20台Apache的Web服务器,配置MaxClients为500个(表示Apache的最大连接数目). 那么,我们的Web系统的理论峰值QPS为(理想化的计算方式): 20*500/0.1 = 100000 (10万QPS) 咦?我们的系统似乎很强大,1秒钟可以处理完10万的

  • J2ee 高并发情况下监听器实例详解

    J2ee 高并发情况下监听器实例详解 引言:在高并发下限制最大并发次数,在web.xml中用过滤器设置参数(最大并发数),并设置其他相关参数.详细见代码. 第一步:配置web.xml配置,不懂的地方解释一下:参数50通过参数名maxConcurrent用在filter的实现类中获取,filter-class就是写的实现类, url-pattern就是限制并发时间的url,结束! <filter> <filter-name>ConcurrentCountFilter</filt

  • Java利用Redis实现高并发计数器的示例代码

    业务需求中经常有需要用到计数器的场景:譬如一个手机号一天限制发送5条短信.一个接口一分钟限制多少请求.一个接口一天限制调用多少次等等.使用Redis的Incr自增命令可以轻松实现以上需求.以一个接口一天限制调用次数为例: /** * 是否拒绝服务 * @return */ private boolean denialOfService(String userId){ long count=JedisUtil.setIncr(DateUtil.getDate()+"&"+user

  • python并发编程之线程实例解析

    python并发编程之线程实例解析

    常用用法 t.is_alive() Python中线程会在一个单独的系统级别线程中执行(比如一个POSIX线程或者一个Windows线程) 这些线程将由操作系统来全权管理.线程一旦启动,将独立执行直到目标函数返回.可以通过查询 一个线程对象的状态,看它是否还在执行t.is_alive() t.join() 可以把一个线程加入到当前线程,并等待它终止 Python解释器在所有线程都终止后才继续执行代码剩余的部分 daemon 对于需要长时间运行的线程或者需要一直运行的后台任务,可以用后台线程(也称

  • Java内存模型原子性原理及实例解析

    这篇文章主要介绍了Java内存模型原子性原理及实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 本文就具体来讲讲JMM是如何保证共享变量访问的原子性的. 原子性问题 原子性是指:一个或多个操作,要么全部执行且在执行过程中不被任何因素打断,要么全部不执行. 下面就是一段会出现原子性问题的代码: public class AtomicProblem { private static Logger logger = LoggerFactory.

  • Java原子变量类原理及实例解析

    这篇文章主要介绍了Java原子变量类原理及实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一.原子变量类简介 为何需要原子变量类 保证线程安全是 Java 并发编程必须要解决的重要问题.Java 从原子性.可见性.有序性这三大特性入手,确保多线程的数据一致性. 确保线程安全最常见的做法是利用锁机制(Lock.sychronized)来对共享数据做互斥同步,这样在同一个时刻,只有一个线程可以执行某个方法或者某个代码块,那么操作必然是原子性

  • java阻塞队列实现原理及实例解析

    java阻塞队列实现原理及实例解析

    这篇文章主要介绍了java阻塞队列实现原理及实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 阻塞队列与普通队列的不同在于.当队列是空的时候,从队列中获取元素的操作将会被阻塞,或者当队列满时,往队列里面添加元素将会被阻塞.试图从空的阻塞队列中获取元素的线程将会被阻塞,直到其他的线程往空的队列插入新的元素.同样,试图往已满的阻塞队列中添加新元素的线程同样也会被阻塞,直到其他的线程使队列重新变得空闲起来,如从队列中移除一个或者多个元素,或者完

  • Pandas数据离散化原理及实例解析

    Pandas数据离散化原理及实例解析

    这篇文章主要介绍了Pandas数据离散化原理及实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 为什么要离散化 连续属性离散化的目的是为了简化数据结构,数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数.离散化方法经常作为数据挖掘的工具 扔掉一些信息,可以让模型更健壮,泛化能力更强 什么是数据的离散化 连续属性的离散化就是在连续属性的值域上,将值域划分为若干个离散的区间,最后用不同的符号或整数 值代表落在每个子区间中的属性值 分箱 案例 1.

  • Java HashMap原理及实例解析

    这篇文章主要介绍了Java HashMap原理及实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 示例 1 : HashMap的键值对 HashMap储存数据的方式是-- 键值对 package collection; import java.util.HashMap; public class TestCollection { public static void main(String[] args) { HashMap<String

随机推荐