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云南大王-关于redis单线程的分析

发布时间:2020-04-16 00:00:00
redis为什么那么快?结论有三点,大家都知道,这里主要是分析。 首先第一点 redis是内存访问的,所以快 当然这个大家都知道,所以不是重点   io密集型和cpu密集型 一般我们把任务分为io密集型和cpu密集型   io密集型 IO密集型指的是系统的CPU性能相对硬盘、内存要好很多,此时,系统运作,大部分的状况是CPU在等I/O (硬盘/内存) 的读/写操作,此时CPU Loading并不高。 对于io密集型的任务,它的主要时间都在磁盘io上,而io本身在发出中断告知cpu后,cpu只需要短暂的处理一下,之后就由DMA(详见附录)负责数据传输,整个过程对cpu的利用率很低。因此我们需要开更多的线程去充分利用cpu。即一般线程数 = cpu核心数 * 2,如数据库连接池   cpu密集型 CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%,CPU要读/写I/O(硬盘/内存),I/O在很短的时间就可以完成,而CPU还有许多运算要处理,CPU Loading很高。 对于cpu密集型的任务,它对cpu的利用率很高,所以不需要开更多的线程去提高cpu利用率。假如增加线程,只会引起线程的频繁切换导致本来就不够用的cpu更加不够用。所以一般是线程数 = cpu核心数 + 1     redis的瓶颈在哪里 redis基本都在进行内存io,那它的瓶颈在io上吗? redis在网络io上使用epoll实现了一个io多路复用的reactor模型,epoll是非阻塞io,所以避免了cpu阻塞在io上,所以它不是io密集型,瓶颈不在于等待io导致cpu利用率不高,不需要多个线程来屏蔽等待io执行完成的时间。当然redis的io利用率很高,但是io利用率高并不代表它是io密集型,因为它瓶颈不在等待io上。   所以第二点 redis在网络io上使用epoll实现了一个io多路复用的reactor模型使得cpu利用率更高,浪费在io上的时间更少 redis并不需要多线程来提高cpu利用率减少io等待时间,并且单线程架构也比较容易实现,所以顺理成章就采用了单线程架构。 关于epoll可以看我的这篇文章:https://www.cnblogs.com/fatmanhappycode/p/12362423.html 第三点 由于采用了单线程架构,避免了线程线程切换产生的消耗 因为一次CPU上下文的切换大概在 1500ns 左右。 从内存中读取 1MB 的连续数据,耗时大约为 250us,假设1MB的数据由多个线程读取了1000次,那么就有1000次时间上下文的切换, 那么就有1500ns * 1000 = 1500us ,我单线程的读完1MB数据才250us ,你光时间上下文的切换就用了1500us了,我还不算你每次读一点数据 的时间   那么redis是cpu密集型吗?答案是否定的。 redis也不是cpu密集型。大多数情况下redis机器上的cpu是很够用的。   redis的瓶颈在于内存大小和网络带宽。   如果想要更充分的利用多核cpu,可以采用多个redis实例的方法,同时为了减少线程争用,可以将实例和cpu绑定的方法。 但是如果做了CPU绑定,在rdb和aof时子进程会与父进程共享使用一个CPU。子进程重写时对单核CPU使用率通常在90%以上,父进程与子进程将产生激烈CPU竞争,极大影响Redis稳定性。(解决方法不清楚,也许多绑定一个CPU会好点?)     附录 DMA DMA 传输将数据从一个地址空间复制到另外一个地址空间。当CPU 初始化这个传输动作,传输动作本身是由 DMA 控制器来实行和完成。 典型的例子就是移动一个外部内存的区块到芯片内部更快的内存区。例如内存移到磁盘。   最后惯例附一图:   参考资料: https://www.php.cn/redis/422123.html https://blog.csdn.net/youanyyou/article/details/78990156  

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