这篇文章给大家分享的是有关复述是单线程为什么这么快的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。
<强>一。复述,简介
复述是一个开源的内存中的数据结构存储系统,它可以用作:数据库,缓存和消息中间件。
它支持多种类型的数据结构,如字符串(字符串),散列(Hash),列表(列表),集合(套),有序集合(排序设置或者是ZSet)与范围查询,位图,Hyperloglogs和地理空间(地理)索引半径查询。其中常见的数据结构类型有:字符串,列表,设置,散列,ZSet这5种。
复述,内置了复制(复制),LUA脚本(LUA脚本),LRU驱动事件(LRU驱逐),事务(事务)和不同级别的磁盘持久化(持久性),并通过复述,哨兵(标记)和自动分区(集群)提供高可用性(高可用性).
复述,也提供了持久化的选项,这些选项可以让用户将自己的数据保存到磁盘上面进行存储。根据实际情况,可以每隔一定时间将数据集导出到磁盘(快照),或者追加到命令日志中(AOF只追加文件),他会在执行写命令时,将被执行的写命令复制到硬盘里面。您也可以关闭持久化功能,将复述,作为一个高效的网络的缓存数据功能使用。
复述,不使用表,他的数据库不会预定义或者强制去要求用户对复述,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:
(2)内存数据库的工作模式:
看完上述的描述,对于一些常见的复述,相关的面试题,是否有所认识了,例如:什么是复述,复述,常见的数据结构类型有哪些,复述是如何进行持久化的等。
<强>二。复述到底有多快?
复述,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 +的每秒(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!
横轴是连接数,纵轴是每秒。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!
<强>三.Redis为什么这么快?
1,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),
2,数据结构简单,对数据操作也简单,复述中的数据结构是专门进行设计的;
3,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;
4,使用多路I/O复用模型,非阻塞IO;
5,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,复述,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复用模型是利用选择、调查,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。
<强>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),且复述,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复述性能的瓶颈,主要由以上几点造就了复述,具有很高的吞吐量。
<强>四。那么为什么复述是单线程的?
我们首先要明白,上边的种种分析,都是为了营造一个复述,很快的氛围!官方FAQ表示,因为复述是基于内存的操作,CPU不是复述的瓶颈,复述的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现,而且CPU不会成为瓶颈,那就顺理成章地采用单线程的方案了(毕竟采用多线程会有很多麻烦!)。
