面试官问你 为什么 Redis 单线程这么快?这样答会加分!

为什么单线程Redis能那么快?

Redis 是单线程,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。

所以,严格来说,Redis 并不是单线程,但是我们一般把 Redis 称为单线程高性能,这样显得“酷”些。接下来,我也会把 Redis 称为单线程模式。而且,这也会促使你紧接着提问:“为什么用单线程?为什么单线程能这么快?”

要弄明白这个问题,就要深入地学习下 Redis 的单线程设计机制以及多路复用机制

Redis 为什么用单线程?

很好理解,采用单线程模式就是为了避免多线程带来的额外开销。

那么多线程的开销是什么呢?

对于一个多线程的系统来说,在有合理的资源分配的情况下,可以增加系统中处理请求操作的资源实体,进而提升系统能够同时处理的请求数,即吞吐率。下面的左图是我们采用多线程时所期待的结果。

但是,通常情况下,在我们采用多线程后,如果没有良好的系统设计,实际得到的结果,其实是右图所展示的那样(适得其反)。我们刚开始增加线程数时,系统吞吐率会增加,但是,再进一步增加线程时,系统吞吐率就增长迟缓了,有时甚至还会出现下降的情况。

**为什么会出现这种情况呢?**

一个关键的瓶颈在于,系统中通常会存在被多线程同时访问的共享资源,比如一个共享的数据结构。当有多个线程要修改这个共享资源时,为了保证共享资源的正确性,就需要有额外的机制进行保证,而这个额外的机制,就会带来额外的开销

进入正题,单线程 Redis 为什么那么快?

一方面,Redis 的大部分操作在内存上完成,再加上它采用了高效的数据结构,例如哈希表和跳表,这是它实现高性能的一个重要原因。另一方面,就是 Redis 采用了多路复用机制,使其在网络 IO 操作中能并发处理大量的客户端请求,实现高吞吐率。

基本 IO 模型与阻塞点

首先,我们要弄明白网络操作的基本 IO 模型和潜在的阻塞点。毕竟,Redis 采用单线程进行 IO,如果线程被阻塞了,就无法进行多路复用了。

上图显示了这一过程,其中,bind/listen、accept、recv、parse 和 send 属于网络 IO 处理,而 get 属于键值数据操作。既然 Redis 是单线程,那么,最基本的一种实现是在一个线程中依次执行上面说的这些操作。

但是,在这里的网络 IO 操作中,有潜在的阻塞点,分别是 accept() 和 recv()。当 Redis 监听到一个客户端有连接请求,但一直未能成功建立起连接时,会阻塞在 accept() 函数这里,导致其他客户端无法和 Redis 建立连接。类似的,当 Redis 通过 recv() 从一个客户端读取数据时,如果数据一直没有到达,Redis 也会一直阻塞在 recv()。

这就导致 Redis 整个线程阻塞,无法处理其他客户端请求,效率很低。不过,幸运的是,socket 网络模型本身支持非阻塞模式。

非阻塞模式

在 socket 模型中,不同操作调用后会返回不同的套接字类型。socket() 方法会返回主动套接字,然后调用 listen() 方法,将主动套接字转化为监听套接字,此时,可以监听来自客户端的连接请求。最后,调用 accept() 方法接收到达的客户端连接,并返回已连接套接字。

针对监听套接字,我们可以设置非阻塞模式:当 Redis 调用 accept() 但一直未有连接请求到达时,Redis 线程可以返回处理其他操作,而**不用一直等待**。但是,你要**注意**的是,调用 accept() 时,已经存在监听套接字了。

这样才能保证 Redis 线程,既不会像基本 IO 模型中一直在阻塞点等待,也不会导致 Redis 无法处理实际到达的连接请求或数据。

基于多路复用的高性能 I/O 模型

Linux 下的 IO 多路复用机制是指一个线程处理多个 IO 流,就是我们经常听到的 select/epoll 机制。简单来说,在 Redis 只运行单线程的情况下,该机制允许内核中,同时存在多个监听套接字和已连接套接字。内核会一直监听这些套接字上的连接请求或数据请求。一旦有请求到达,就会交给 Redis 线程处理,这就实现了一个 Redis 线程处理多个 IO 流的效果。

下图就是基于多路复用的 Redis IO 模型。图中的多个 FD 就是刚才所说的多个套接字。Redis 网络框架调用 epoll 机制,让内核监听这些套接字。此时,Redis 线程不会阻塞在某一个特定的监听或已连接套接字上,也就是说,不会阻塞在某一个特定的客户端请求处理上。正因为此,Redis 可以同时和多个客户端连接并处理请求,从而提升并发性。

为了在请求到达时能通知到 Redis 线程,**select/epoll** 提供了基于事件的回调机制,即针对不同事件的发生,调用相应的处理函数。那么,回调机制是怎么工作的呢?其实,select/epoll 一旦监测到 FD 上有请求到达时,就会触发相应的事件。

这些事件会被放进一个事件队列,Redis 单线程对该事件队列不断进行处理。这样一来,Redis 无需一直轮询是否有请求实际发生,这就可以避免造成 CPU 资源浪费。同时,Redis 在对事件队列中的事件进行处理时,会调用相应的处理函数,这就实现了基于事件的回调。因为 Redis 一直在对事件队列进行处理,所以能及时响应客户端请求,提升 Redis 的响应性能。

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