Redis如何实现百万高并发性能?

Redis是实现高并发的核心,也是大型架构必备中间件,下面我重点详解Redis如何实现百万并发的关键技术@mikechen

事件驱动设计

Redis的事件驱动模型,是其高性能的关键组成部分,能够高效处理大量请求。

Redis如何实现百万高并发性能?-mikechen

Redis的事件驱动模型基于Reactor模式,Reactor模式是一种事件处理模式,它允许单个线程同时处理多个事件。

Reactor模式,将I/O操作、和业务逻辑分离,通过事件驱动的方式,进行异步处理。

比如:当I/O操作完成后,通过事件通知的方式触发业务逻辑的处理。

这种异步处理方式,极大的提高了系统的响应速度、和并发处理能力。

 

非阻塞IO机制

Redis 的非阻塞架构,是其支撑高并发的核心,它确保了高吞吐、低延迟。

要理解清楚非阻塞,你首先需要了解阻塞IO的瓶颈。

阻塞I/O:当一个程序发起I/O操作(例如,从网络套接字读取数据)时,它会一直等待,直到操作完成。

在此期间,程序会被“阻塞”,无法执行其他任务。

Redis如何实现百万高并发性能?-mikechen

在高并发场景下,如果每个连接都使用阻塞I/O,那么大量的线程会被阻塞,导致性能急剧下降。

所以,你肯定需要优化阻塞IO,这个时候非阻塞IO就派上用场了。

非阻塞I/O:程序不会被阻塞,可以继续执行其他任务。

比如:读取、或写入数据…发起后,程序不需要等待操作完成,而是可以立即返回,去处理其他任务。

这样,通过事件驱动和非阻塞I/O机制,能够高效处理大量请求,从而支撑高并发场景。

 

IO多路复用

I/O多路复用技术,是高性能网络编程中至关重要的技术。

常见的I/O多路复用技术,包括:select、poll、epoll。

Redis如何实现百万高并发性能?-mikechen

select:最早的I/O多路复用技术,在多个平台上可用。

select有一个比较大的缺点,就是监视的文件描述符数量有限制(通常为1024)。

poll:是对select的改进。

解决了select监视文件描述符数量的限制,但是,每次调用poll也需要遍历整个pollfd数组,效率仍然较低。

epoll:是对poll的改进。

epoll,基于事件驱动(回调机制),避免轮询遍历,是Linux平台上高性能的I/O多路复用技术。

  1. struct epoll_event events[10]; // 存储就绪事件
  2. int num = epoll_wait(epfd, events, 10, -1);

Redis 一般根据不同操作系统,选择最佳的 IO 多路复用方案,比如:大部分都会采用Linux的epoll方案。

 

内存操作

Redis将数据存储在内存中,这使得读写速度非常快,远高于磁盘操作。

内存访问的速度,也是Redis能够处理高并发请求的关键。

Redis如何实现百万高并发性能?-mikechen

由于数据直接存储在内存中,Redis避免了磁盘I/O带来的延迟。

这使得Redis能够快速响应客户端的请求,从而更好的支撑高并发场景。

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