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[转帖]Redis性能解析--Redis为什么那么快？

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Redis性能解析--Redis为什么那么快？

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Redis的实际被应用都是因为它的性能，在众多缓存中Redis也是一个比较快的中间件，而且它是单线程操作，没有过的内存开销，给程序带来了更多的扩展空间。

Redis的性能展示

在保证网络通畅的情况下，相同的CPU和相同的Redis版本，处理不同大小的数据，Redis的吞吐量如下图所示，该图来自Redis的官方网站。我们可以在网站中看到。Redis在处理1000字节的数据的时候，都是稳定位置吞吐量在10w，当处理的数据不断增大的时候，吞吐量才慢慢开始下降。
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图片来自redis官网

下图是提供的QPS测试图，官方提供的数据是可以达到100000+的QPS（每秒内查询次数）。
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图片来自redis官网

Redis为什么那么快？

  • 纯内存KV操作
  • 内部是单程实现的（不需要创建/销毁线程，避免上下文切换，无并发资源竞争的问题）
  • 异步非阻塞的I/O（多路复用）

存内存KV操作快在哪里？

我们从上面的介绍里面我们看到了Redis是一个纯kv的操作。并且Redis绝大部分请求是纯粹的内存操作，所以速度非常快。数据存在内存中，类型与存在hashMap中，那么为什么那么快呢？我们可以一起来看一下几种常用数据结构的对比，和他们的优势。

数据结构操作时间复杂度
List insert O(N)
List select O(1)
Set insert O(1)
Set select O(1)
HashMap insert O(1)
HashMap select O(1)

从上图我们可以看出，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O（1）,所以Redis内部采用这种结构能够从根本上获得足够的优势，当让，Redis的快速不仅仅是数据结构成就的，还有单程成和异步I/O

Redis为什么使用单线程？

Redis使用单线程就够了！我们可以看到下图中官网的描述，Redis的使用瓶颈并不是CPU，它主要受到内存和网络的限制。例如，使用在一般Linux系统上运行的流水线Redis每秒可以发送一百万个请求，因此，如果您的应用程序主要使用O（N）或O（log（N））命令，则几乎不会使用过多的CPU 。
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从描述中我们可以看到，Redis在使用的时候，使用单线程就已经能够获取Redis足够使用的CPU资源，主要的瓶颈在于内存。但是单线程为什么能够做到这么快的速度的呢？

Redis使用单线程，相比于多线程快在哪里？

从上面官网的介绍我们看到了，Redis的瓶颈不在线程，不在获取CPU的资源，所以如果使用多线程就会带来多余的资源占用。比如上下文切换、资源竞争、锁的操作。

  • 上下文的切换
    • 上下文其实不难理解，它就是CPU寄存器和程序计数器。主要的作用就是存放没有被分配到资源的线程，多线程操作的时候，不是每一个线程都能够直接获取到CPU资源的，我们之所以能够看到我们电脑上能够运行很多的程序，是应为多线程的执行和CPU不断对多线程的切换。但是总有线程获取到资源，也总有线程需要等待获取资源，这个时候，等待获取资源的线程就需要被挂起，也就是我们的寄存。这个时候我们的上下文就产生了，当我们的上下文再次被唤起，得到资源的时候，就是我们上下文的切换。
  • 竞争资源
    • 竞争资源相对来说比较好理解，CPU对上下文的切换其实就是一种资源分批，但是在切换之前，到底切换到哪一个上下文，就是资源竞争的开始。在我redis中由于是单线程的，所以所有的操作都不会涉及到资源的竞争。
  • 锁的消耗
    • 对于多线程的情况来讲，不能回避的就是锁的问题。如果说多线程操作出现并发，有可能导致数据不一致，或者操作达不到预期的效果。这个时候我们就需要锁来解决这些问题。当我们的线程很多的时候，就需要不断的加锁，释放锁，该操作就会消耗掉我们很多的时间

I/O复用，非阻塞模型

对于I/O阻塞可能有很多人不知道，I/O操作的阻塞到底是怎么引起的，Redis又是怎么解决的呢？

  • I/O操作的阻塞：当用户线程发出IO请求之后，内核会去查看数据是否就绪，如果没有就绪就会等待数据就绪，而用户线程就会处于阻塞状态，用户线程交出CPU。当数据就绪之后，内核会将数据拷贝到用户线程，并返回结果给用户线程，用户线程才解除block状态。
  • Redis采用多路复用：I/O 多路复用其实是在单个线程中通过记录跟踪每一个sock（I/O流） 的状态来管理多个I/O流。select, poll, epoll 都是I/O多路复用的具体的实现。epoll性能比其他几者要好。redis中的I/O多路复用的所有功能通过包装常见的select、epoll、evport和kqueue这些I/O多路复用函数库来实现的。

内容总结

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来源：【匿名】