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Redis

 
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redis的服务器程序采用的是单进程,单线程的模型来处理客户端的请求。对读写等事件的响应是通过对epoll函数的包装来做到的。
下图是整个服务器模型原理图。


http://dl.iteye.com/upload/attachment/561707/7767e770-972a-36f4-ada2-dd09e6b7ad8e.jpg

首先我们来说明下整个服务器初始化的过程:
1.初始化asEventLoop。
2.初始化服务器socket监听,并且绑定acceptTcpHandler事件函数,以应对建立客户端连接的请求。
3.绑定beforesleep函数到eventLoop,并且调用aeMain来启动epoll主循环。
4.主循环响应客户端要求建立连接的请求。
5.主循环读取客户端命令,并执行。
6.如有数据回写则初始化化writeEvent,将数据提交到c-replay队列。主循环需要处理此事件的时候则读取数据写回客户端。


由此可见redis的实际实际处理速度完全依靠主循环的执行效率。假如同时有多个客户端并发访问服务器,则服务器处理能力在一定情况下将会下降,下面用实际的测试过程来说明。

由于我的测试数据是在模拟器下的虚拟机中的出来的,所以没有实际的生产环境参考价值,只是用来说明模型与并发处理能力之间的关系。

先看下客户端连接数分别为1,10,50,横坐标为客户端并发线程数,纵坐标为服务端实际吞吐量大小。

http://dl.iteye.com/upload/attachment/561712/316f01c3-fee1-3ef8-befa-2537a2a0745f.jpg

http://dl.iteye.com/upload/attachment/561714/c94c55ec-8f9a-331d-8fba-e263e0a3db25.jpg


由此可见:
1.当服务端并发连接客户端越多,它的实际吞吐量是呈下降趋势。
2.除去1个连接的时候由于客户端并发线程竞争1个连接资源的开销外,其他情况下,服务端响应客户端时间均比较稳定。

结论:
1.由于服务器采用单进程单线程的模型,服务器实际响应客户请求其实是先来后到的串行模式,只要服务器算法OK,那么单个请求响应时间绝对OK。
2.假如你要提升服务器的并发能力,那么可以采用在单台机器部署多个redis进程的方式。
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