高效Redis Client多线程操作的并发吞吐设计

Redis是一个非常高效的基于内存的NOSQL数据库,它提供非常高效的数据读写效能.在实际应用中往往是带宽和CLIENT库读写损耗过高导致无法更好地发挥出Redis更出色的能力.下面结合一些redis本身的特性和一些client操作上的改变来提高整个redis操作的效能.

上图是反映平常操作redis的情况,每个线程都独立的发起相应连接对redis的网络读写.虽然我们可以通过批操作的方式来把当前多个操作合并成一个, 但这种方式只能针对当单线程,而多线程相互合并则设计上很少关注.从redis的协议来说其实并没有限制,只是在client库的设计一般没有考虑进去.

如果在多线程操作REDIS的同时如果能够合并网络操作,那意味着可以减少操作网络读写的情况把处理能力提升到最大化.这样Client总体的性能都会有所提升,而REDIS也因表层的网络读取减少而达到更好的利用率.

高效Redis Client多线程操作的并发吞吐设计

以上是设计图,原理并不复杂,其实就是把每个请求的操作放到一个队列中,后面开启一个线程来把前面的指令进行一个合并操操作.一个线程在高并发下可以无法更快速地合并起来,可以根据需要进行合理的操作线程应用.

这种设计的效果是否真的比较理想呢,以下是一个简单的测试

 
  1. public void AnycSet() 
  2.             { 
  3.   
  4.                 CodeTimer.Time("beetle.redis asynset", () => 
  5.                 { 
  6.                     Parallel.For(0, Count, x => 
  7.                     { 
  8.                         ProtobufKey key = x.ToString(); 
  9.                         key.AsynSet(new User() { UserId = x, NickName = "sdffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffsdffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffbeetlesdffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffsdffffffffffffffffffffffffffffffffffffffff" + x }); 
  10.   
  11.                     }); 
  12.                 }); 
  13.             } 
  14.             public void Set() 
  15.             { 
  16.   
  17.                 CodeTimer.Time("beetle.redis set", () => 
  18.                 { 
  19.                     Parallel.For(0, Count, x => 
  20.                     { 
  21.                         ProtobufKey key = x.ToString(); 
  22.                         key.Set(new User() { UserId = x, NickName = "sdffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffsdffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffbeetlesdffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffsdffffffffffffffffffffffffffffffffffffffff" + x }); 
  23.   
  24.                     }); 
  25.                 }); 
  26.             } 

测试结果如下

以上是10W次的操作测试结果,由于redis在本机所以交互非常可观.

虽然在多线程高并发下这样的设计可以把吞吐能力和效能有一个非常不错的效果,但其也存在缺陷因为每次操作都经过不同线程的调处理,如果并发线程不多操作密集度不高.那效果并不理想;因为网络操作密集度不高,可得到并合的数量不多,这方面的损耗有可能低于操作跨线程调度所带来的损耗。

博文出处:http://www.open-open.com/lib/view/open1431181329085.html

### Redis 线程模型概述 Redis 的线程模型经历了从单线程到部分多线程的发展过程。早期版本中,Redis 主要依赖于单线程架构来处理所有的操作,而自 Redis 6.0 版本起,则引入了多线程支持以提升特定场景下的性能。 #### 单线程工作原理 在单线程模式下,Redis 使用事件循环机制来管理客户端连接、命令执行以及持久化等任务。这种设计使得所有操作都在同一个进程中顺序完成,从而简化了程序逻辑并减少了竞争条件的发生概率[^1]。 具体来说: - **事件驱动**:通过 epoll 或 kqueue 实现高效的 I/O 复用; - **命令排队**:当有新的请求到来时会被加入队列等待被处理; - **串行执行**:每次仅有一个命令被执行,确保原子性和一致性。 由于大多数情况下 Redis 的瓶颈并不在于 CPU 计算能力而是内存访问速度或磁盘 I/O 效率,因此即使是在高负载环境下也能够保持良好的响应时间[^3]。 然而,面对某些特殊情况如大键(big key)的操作或是网络延迟较大的情况,单线程可能会成为性能瓶颈之一[^5]。 ```python import redis client = redis.Redis(host='localhost', port=6379) def single_threaded_operation(): client.set('foo', 'bar') value = client.get('foo') print(value.decode()) ``` #### 部分多线程的工作方式 到了 Redis 6.0 及以后的版本,为了应对日益增长的数据量和更高的吞吐需求,官方团队决定对原有的单线程结构做出调整,在保留原有优势的基础上增加了多线程的支持[^4]。 新特性主要表现在以下几个方面: - **I/O 多线程**:利用多个辅助线程专门负责接收来自不同客户端的消息包,并将其转换成内部可以识别的形式后再交给主线程进一步处理; - **后台任务异步化**:像 AOF 日志重写这样的耗时较长的任务也可以由独立的工作进程承担而不影响前台业务正常运转; - **文件描述符分配优化**:改进后的算法允许更加灵活地控制资源配给,提高了整体稳定性与可靠性。 值得注意的是,尽管引入了一定程度上的并发性,但对于具体的数据库读取/修改指令而言依旧维持着原来的同步调用链路不变,即仍然遵循先来后到的原则依次进行解析计算[^2]。 ```python from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=8) futures = [] for i in range(10): futures.append(executor.submit(client.incr, f'counter_{i}')) results = [future.result() for future in as_completed(futures)] print(results) ```
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