Redis是单线程的以及Redis为什么这么快

Redis简介

Redis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（Strings），散列（Hash），列表（List），集合（Set），有序集合（Sorted Set或者是ZSet）与范围查询，Bitmaps，Hyperloglogs 和地理空间（Geospatial）索引半径查询。其中常见的数据结构类型有：String、List、Set、Hash、ZSet这5种。

Redis 内置了复制（Replication），LUA脚本（Lua scripting）， LRU驱动事件（LRU eviction），事务（Transactions） 和不同级别的磁盘持久化（Persistence），并通过 Redis哨兵（Sentinel）和自动分区（Cluster）提供高可用性（High Availability）。

Redis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Redis作为一个高效的网络的缓存数据功能使用。

Redis不使用表，他的数据库不会预定义或者强制去要求用户对Redis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。

 

Redis到底有多快

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，Redis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，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。

 

redis的多路复用， 提供了select, epoll, evport, kqueue几种选择，在编译的时候来选择一种。

 

select是POSIX提供的， 一般的操作系统都有支撑；

epoll 是LINUX系统内核提供支持的；

evport是Solaris系统内核提供支持的；

kqueue是Mac 系统提供支持的；

我们一般运行的服务器都是LINUX系统上面， 并且我对Solaris和Mac系统不是很了解， 我们这里重点比较一下select、poll和epoll 3种多路复用的差异。

 

select： 单个进程所能打开的最大连接数有FD_SETSIZE宏定义， 其大小为1024或者2048； FD数目剧增后， 会带来性能问题；消息传递从内核到与到用户空间，需要copy数据；

 

性能问题： 

（1）每次调用select，都需要把fd集合从用户态拷贝到内核态，这个开销在fd很多时会很大 

（2）同时每次调用select都需要在内核遍历传递进来的所有fd，这个开销在fd很多时也很大

 

poll： 基本上与select一样， 不通点在于没有FD数目的限制， 因为底层实现不是一个数组， 而是链表；

 

epoll： FD连接数虽然有限制， 但是很大几乎可以认为无限制；epoll内核中实现是根据每个fd上的callback函数来实现的，只有活跃的socket才会主动调用callback，所以在活跃socket较少的情况下，使用epoll没有前面两者的线性下降的性能问题； 内核和用户通过共享内存来传递消息；

 

 

那么为什么Redis是单线程的

官方FAQ表示，因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis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

 

警告1：这里我们一直在强调的单线程，只是在处理我们的网络请求的时候只有一个线程来处理，一个正式的Redis Server运行的时候肯定是不止一个线程的，这里需要大家明确的注意一下

 

注意点

1、我们知道Redis是用”单线程-多路复用IO模型”来实现高性能的内存数据服务的，这种机制避免了使用锁，但是同时这种机制在进行sunion之类的比较耗时的命令时会使redis的并发下降。因为是单一线程，所以同一时刻只有一个操作在进行，所以，耗时的命令会导致并发的下降，不只是读并发，写并发也会下降。而单一线程也只能用到一个CPU核心，所以可以在同一个多核的服务器中，可以启动多个实例，组成master-master或者master-slave的形式，耗时的读命令可以完全在slave进行。

 

在多核 CPU 服务器上面，Redis 的性能还依赖NUMA 配置和处理器绑定位置。最明显的影响是 redis-benchmark 会随机使用CPU内核。为了获得精准的结果，需要使用固定处理器工具（在 Linux 上可以使用 taskset）。最有效的办法是将客户端和服务端分离到两个不同的 CPU 来高校使用三级缓存。

扩展

几种模型

1、单进程多线程模型：MySQL、Memcached、Oracle（Windows版本）；

2、多进程模型：Oracle（Linux版本）；

3、Nginx有两类进程，一类称为Master进程(相当于管理进程)，另一类称为Worker进程（实际工作进程）。启动方式有两种：

（1）单进程启动：此时系统中仅有一个进程，该进程既充当Master进程的角色，也充当Worker进程的角色。

（2）多进程启动：此时系统有且仅有一个Master进程，至少有一个Worker进程工作。

（3）Master进程主要进行一些全局性的初始化工作和管理Worker的工作；事件处理是在Worker中进行的。

 

redis和memcached的区别

1、Redis和Memcache都是将数据存放在内存中，都是内存数据库。不过memcache还可用于缓存其他东西，例如图片、视频等等；

2、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储；

3、虚拟内存--Redis当物理内存用完时，可以将一些很久没用到的value 交换到磁盘；

4、过期策略--memcache在set时就指定，例如set key1 0 0 8,即永不过期。Redis可以通过例如expire 设定，例如expire name 10；

5、分布式--设定memcache集群，利用magent做一主多从;redis可以做一主多从。都可以一主一从；

6、存储数据安全--memcache挂掉后，数据没了；redis可以定期保存到磁盘（持久化）；

7、灾难恢复--memcache挂掉后，数据不可恢复; redis数据丢失后可以通过aof恢复；

8、Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份；

 

Redis 只会缓存所有的key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁 盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据 是不会进行swap操作的。

由于Redis将内存中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。

当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。

 

数据一致性（事务支持）
Memcache 在并发场景下，用cas保证一致性
redis事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行
mongoDB不支持事务
7、数据分析
mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他不支持
8、应用场景
redis：数据量较小的更性能操作和运算上
memcache：用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能;做缓存，提高性能（适合读多写少，对于数据量比较大，可以采用sharding）
MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题