Redis为何那么快?/多路I/O复用模型,非阻塞IO

本文解析了Redis快速的原因,包括基于内存的数据结构、单线程避免锁竞争、I/O多路复用提高并发效率,以及内存数据库的工作原理,展示了Redis高QPS背后的机制。

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Redis为什么这么快

1、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、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;

3、使用多路I/O复用模型,非阻塞IO;

4、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;

 

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。【epoll监听哪些socket上有事件到达,当 accept、read、write 和 close 文件事件产生时,就会回调 FD 绑定的事件处理器】

 

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。

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。

https://juejin.cn/post/6844903814500220936

https://draveness.me/redis-io-multiplexing/ 《Redis 和 I/O 多路复用》

 

内存数据库的工作模式

多路I/O复用模型是利用 select、poll、epoll 可以同时监察多个流的 I/O 事件的能力,在空闲的时候,会把当前线程阻塞掉,当有一个或多个流有 I/O 事件时,就从阻塞态中唤醒,于是程序就会轮询一遍所有的流(epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流),并且只依次顺序的处理就绪的流,这种做法就避免了大量的无用操作。

**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,也就是说内存内的操作不会成为影响Redis性能的瓶颈,主要由以上几点造就了 Redis 具有很高的吞吐量。

Redis不使用表,他的数据库不会预定义或者强制去要求用户对Redis存储的不同数据进行关联。

数据库的工作模式按存储方式可分为:硬盘数据库和内存数据库。Redis 将数据储存在内存里面,读写数据的时候都不会受到硬盘 I/O 速度的限制,所以速度极快。

(1)硬盘数据库的工作模式:
这里写图片描述
(2)内存数据库的工作模式:
这里写图片描述

看完上述的描述,对于一些常见的Redis相关的面试题,是否有所认识了,例如:什么是Redis、Redis常见的数据结构类型有哪些、Redis是如何进行持久化的等。

 

Redis到底有多快

Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的 KV 数据库由C语言编写,官方提供的数据是可以达到100000+的QPS(每秒内查询次数)。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的 KV 数据库 Memcached 差!有兴趣的可以参考官方的基准程序测试《How fast is Redis?》(https://redis.io/topics/benchmarks)

这里写图片描述
横轴是连接数,纵轴是QPS。此时,这张图反映了一个数量级,希望大家在面试的时候可以正确的描述出来,不要问你的时候,你回答的数量级相差甚远!

https://blog.youkuaiyun.com/xlgen157387/article/details/79470556

### Redis 中基于 Epoll 的非阻塞 IO 多路复用工作原理 Redis 是一种高性能的内存数据库,其核心之一在于通过高效的 IO 模型支持大量的并发连接。为了实现这一点,Redis 利用了 IO 多路复用技术中的 `epoll` 机制,在 Linux 平台上提供了高效的通知方式。 #### 1. **Epoll 基本概念** `epoll` 是 Linux 提供的一种高效的 IO 复用接口,相比传统的 `select` 和 `poll` 更加适合大规模文件描述符的场景。它通过三个主要操作来完成事件监听和通知的功能: - `epoll_create`: 创建一个 epoll 实例。 - `epoll_ctl`: 注册/修改/删除感兴趣的文件描述符及其对应的事件类型。 - `epoll_wait`: 等待注册的文件描述符上的事件发生并返回。 这些特性使得 `epoll` 能够有效地减少轮询开销,并且只关注那些真正发生了变化的文件描述符[^3]。 #### 2. **Redis 中的 Epoll 应用** 在 Redis 中,所有的客户端连接都被抽象成文件描述符 (FD),并通过 `epoll` 进行统一管理。以下是具体的工作流程: - **初始化阶段**: 当服务器启动时,会调用 `aeCreateFileEvent` 函数创建一个新的文件事件处理器,并将其绑定到指定的文件描述符上。此时,Redis 将该 FD 添加到内部维护的一个全局数组中以便后续跟踪。 - **事件循环**: 主线程进入无限循环模式 (`mainLoop`) 来持续监控所有已注册的文件描述符的状态变更情况。在这个过程中,主线程会定期调用 `epoll_wait` 方法等待任何可读或可写的条件满足后再继续执行下一步逻辑处理动作[^1]。 - **事件分发与回调**: 如果某个特定时间点上有新的数据到达或者可以发送更多消息出去,则相应的 handler function 就会被触发去实际完成具体的业务功能;如果没有匹配项则保持休眠状态直到下一个周期到来为止[^2]。 #### 3. **优势分析** 使用 `epoll` 可以为 Redis 带来以下几个方面的提升效果显著: - 性能优化: 对于大数量级的同时在线活跃链接数来说,相比于其他两种传统方法(select/poll),epoll 明显具备更低延迟率以及更高吞吐能力. - 资源节约: 它只需要消耗少量额外内存用于保存关心列表即可而无需像前者那样每次都需要重新构建整个集合结构体实例化对象. ```c // 示例代码展示如何设置 epoll 监听器 int fd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0); struct epoll_event event; event.events = EPOLLIN | EPOLLET; // 边缘触发模式 event.data.fd = fd; if(epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_ADD, fd, &event) == -1){ perror("epoll set insertion error"); } ``` --- ###
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