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。 (推荐学习:Redis视频教程)
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。
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。
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。
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。
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);
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;
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;
使用多路I/O复用模型,非阻塞IO;
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;
以上几点都比较好理解,下边我们针对多路 I/O 复用模型进行简单的探讨:
(1)多路 I/O 复用模型
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。
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