小編給大家分享一下redis為何速度這么快,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
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我們都知道Redis很快,它QPS可達10萬(每秒請求數(shù))。那Redis為什么這么快呢
我們都知道內(nèi)存讀寫是比磁盤讀寫快很多的。Redis是基于內(nèi)存存儲實現(xiàn)的數(shù)據(jù)庫,相對于數(shù)據(jù)存在磁盤的數(shù)據(jù)庫,就省去磁盤磁盤I/O的消耗。MySQL等磁盤數(shù)據(jù)庫,需要建立索引來加快查詢效率,而Redis數(shù)據(jù)存放在內(nèi)存,直接操作內(nèi)存,所以就很快。
我們知道,MySQL索引為了提高效率,選擇了B+樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。其實合理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),就是可以讓你的應用/程序更快。先看下Redis的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)&內(nèi)部編碼圖:
struct sdshdr { //SDS簡單動態(tài)字符串 int len; //記錄buf中已使用的空間 int free; // buf中空閑空間長度 char buf[]; //存儲的實際內(nèi)容 }
在C語言中,要獲取撿田螺的小男孩
這個字符串的長度,需要從頭開始遍歷,復雜度為O(n);
在Redis中, 已經(jīng)有一個len字段記錄當前字符串的長度啦,直接獲取即可,時間復雜度為O(1)。
在C語言中,修改一個字符串,需要重新分配內(nèi)存,修改越頻繁,內(nèi)存分配就越頻繁,而分配內(nèi)存是會消耗性能的。而在Redis中,SDS提供了兩種優(yōu)化策略:空間預分配和惰性空間釋放。
空間預分配
當SDS簡單動態(tài)字符串修改和空間擴充時,除了分配必需的內(nèi)存空間,還會額外分配未使用的空間。分配規(guī)則是醬紫的:
SDS修改后,len的長度小于1M,那么將額外分配與len相同長度的未使用空間。比如len=100,重新分配后,buf 的實際長度會變?yōu)?00(已使用空間)+100(額外空間)+1(空字符)=201。
SDS修改后, len長度大于1M,那么程序?qū)⒎峙?M的未使用空間。
惰性空間釋放
當SDS縮短時,不是回收多余的內(nèi)存空間,而是用free記錄下多余的空間。后續(xù)再有修改操作,直接使用free中的空間,減少內(nèi)存分配。
Redis 作為一個K-V的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,它使用用一張全局的哈希來保存所有的鍵值對。這張哈希表,有多個哈希桶組成,哈希桶中的entry元素保存了*key
和*value
指針,其中*key
指向了實際的鍵,*value
指向了實際的值。
哈希表查找速率很快的,有點類似于Java中的HashMap,它讓我們在O(1)的時間復雜度快速找到鍵值對。首先通過key計算哈希值,找到對應的哈希桶位置,然后定位到entry,在entry找到對應的數(shù)據(jù)。
有些小伙伴可能會有疑問:你往哈希表中寫入大量數(shù)據(jù)時,不是會遇到哈希沖突問題嘛,那效率就會降下來啦。
哈希沖突:通過不同的key,計算出一樣的哈希值,導致落在同一個哈希桶中。
Redis為了解決哈希沖突,采用了鏈式哈希。鏈式哈希是指同一個哈希桶中,多個元素用一個鏈表來保存,它們之間依次用指針連接。
有些小伙伴可能還會有疑問:哈希沖突鏈上的元素只能通過指針逐一查找再操作。當往哈希表插入數(shù)據(jù)很多,沖突也會越多,沖突鏈表就會越長,那查詢效率就會降低了。
為了保持高效,Redis 會對哈希表做rehash操作,也就是增加哈希桶,減少沖突。為了rehash更高效,Redis還默認使用了兩個全局哈希表,一個用于當前使用,稱為主哈希表,一個用于擴容,稱為備用哈希表。
跳躍表是Redis特有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它其實就是在鏈表的基礎上,增加多級索引,以提高查找效率。跳躍表的簡單原理圖如下:
每一層都有一條有序的鏈表,最底層的鏈表包含了所有的元素。
跳躍表支持平均 O(logN),最壞 O(N)復雜度的節(jié)點查找,還可以通過順序性操作批量處理節(jié)點。
壓縮列表ziplist是列表鍵和字典鍵的的底層實現(xiàn)之一。它是由一系列特殊編碼的內(nèi)存塊構(gòu)成的列表, 一個ziplist可以包含多個entry, 每個entry可以保存一個長度受限的字符數(shù)組或者整數(shù),如下:
zlbytes :記錄整個壓縮列表占用的內(nèi)存字節(jié)數(shù)
zltail: 尾節(jié)點至起始節(jié)點的偏移量
zllen : 記錄整個壓縮列表包含的節(jié)點數(shù)量
entryX: 壓縮列表包含的各個節(jié)點
zlend : 特殊值0xFF(十進制255),用于標記壓縮列表末端
由于內(nèi)存是連續(xù)分配的,所以遍歷速度很快。。
Redis支持多種數(shù)據(jù)基本類型,每種基本類型對應不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),每種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對應不一樣的編碼。為了提高性能,Redis設計者總結(jié)出,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)最適合的編碼搭配。
Redis是使用對象(redisObject)來表示數(shù)據(jù)庫中的鍵值,當我們在 Redis 中創(chuàng)建一個鍵值對時,至少創(chuàng)建兩個對象,一個對象是用做鍵值對的鍵對象,另一個是鍵值對的值對象。
//關注公眾號:撿田螺的小男孩 typedef struct redisObject{ //類型 unsigned type:4; //編碼 unsigned encoding:4; //指向底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的指針 void *ptr; //... }robj;
redisObject中,type對應的是對象類型,包含String對象、List對象、Hash對象、Set對象、zset對象。encoding對應的是編碼。
String:如果存儲數(shù)字的話,是用int類型的編碼;如果存儲非數(shù)字,小于等于39字節(jié)的字符串,是embstr;大于39個字節(jié),則是raw編碼。
List:如果列表的元素個數(shù)小于512個,列表每個元素的值都小于64字節(jié)(默認),使用ziplist編碼,否則使用linkedlist編碼
Hash:哈希類型元素個數(shù)小于512個,所有值小于64字節(jié)的話,使用ziplist編碼,否則使用hashtable編碼。
Set:如果集合中的元素都是整數(shù)且元素個數(shù)小于512個,使用intset編碼,否則使用hashtable編碼。
Zset:當有序集合的元素個數(shù)小于128個,每個元素的值小于64字節(jié)時,使用ziplist編碼,否則使用skiplist(跳躍表)編碼
Redis是單線程的,其實是指Redis的網(wǎng)絡IO和鍵值對讀寫是由一個線程來完成的。但Redis的其他功能,比如持久化、異步刪除、集群數(shù)據(jù)同步等等,實際是由額外的線程執(zhí)行的。
Redis的單線程模型,避免了CPU不必要的上下文切換和競爭鎖的消耗。也正因為是單線程,如果某個命令執(zhí)行過長(如hgetall命令),會造成阻塞。Redis是面向快速執(zhí)行場景的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,所以要慎用如lrange和smembers、hgetall等命令。
什么是上下文切換?舉個粟子:
比如你在看一本英文小說,你看到某一頁,發(fā)現(xiàn)有個單詞不會讀,你加了個書簽,然后去查字典。查完字典后,你回來從書簽那里繼續(xù)開始讀,這個流程就很舒暢。
如果你一個人讀這本書,肯定沒啥問題。但是如果你去查字典的時候,別的小伙伴翻了一下你的書,然后溜了。你再回來看的時候,發(fā)現(xiàn)書不是你看的那一頁了,你得花時間找到你的那一頁。
一本書,你一個人怎么看怎么打標簽都沒事,但是人多了翻來翻去,這本書各種標記就很亂了。可能這個解釋很粗糙,但是道理應該是一樣的。
什么是I/O多路復用?
I/O :網(wǎng)絡 I/O
多路 :多個網(wǎng)絡連接
復用:復用同一個線程。
IO多路復用其實就是一種同步IO模型,它實現(xiàn)了一個線程可以監(jiān)視多個文件句柄;一旦某個文件句柄就緒,就能夠通知應用程序進行相應的讀寫操作;而沒有文件句柄就緒時,就會阻塞應用程序,交出cpu。
多路I/O復用技術(shù)可以讓單個線程高效的處理多個連接請求,而Redis使用用epoll作為I/O多路復用技術(shù)的實現(xiàn)。并且Redis自身的事件處理模型將epoll中的連接、讀寫、關閉都轉(zhuǎn)換為事件,不在網(wǎng)絡I/O上浪費過多的時間。
Redis直接自己構(gòu)建了VM機制 ,不會像一般的系統(tǒng)會調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)處理,會浪費一定的時間去移動和請求。
Redis的虛擬內(nèi)存機制是啥呢?
虛擬內(nèi)存機制就是暫時把不經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)(冷數(shù)據(jù))從內(nèi)存交換到磁盤中,從而騰出寶貴的內(nèi)存空間用于其它需要訪問的數(shù)據(jù)(熱數(shù)據(jù))。通過VM功能可以實現(xiàn)冷熱數(shù)據(jù)分離,使熱數(shù)據(jù)仍在內(nèi)存中、冷數(shù)據(jù)保存到磁盤。這樣就可以避免因為內(nèi)存不足而造成訪問速度下降的問題。
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