redis为什么高性能

原因总结

redis作为数据库能拥有如此高的性能具有多方面的原因，本文来探讨其中重要的一部分

1. 网络I/O：
   • 非阻塞I/O模型： Redis使用非阻塞I/O模型，采用事件驱动的方式进行网络通信。这意味着在一个线程内，可以同时处理多个客户端请求而无需为每个连接创建一个新线程。这提高了并发处理能力。
   • 高效的协议： Redis使用轻量级的文本协议，如RESP（REdis Serialization Protocol），它简单而高效，减少了网络传输的开销。
2. 磁盘I/O：
   • 内存数据库： Redis主要将数据存储在内存中，减少了对磁盘的频繁读写操作。这使得对数据的访问速度非常快，适用于高速读写的场景。
   • 持久化机制： 尽管主要是内存数据库，但Redis提供了多种持久化机制，如RDB快照和AOF日志文件。这些机制可以根据需求进行配置，以实现数据持久化，同时尽量减小对性能的影响。
3. 计算速度：
   • 单线程模型： Redis采用单线程模型，通过使用高效的数据结构和算法，提高了在单个线程上的计算速度。这对于简单的操作和高并发场景是非常有效的。
4. 数据结构：
   • 优化的数据结构： Redis提供了丰富的数据结构，如字符串、哈希表、有序集合等。这些数据结构在实现上经过了优化，使得它们在各自的应用场景下能够高效地执行相关操作。
   • 内部编码： Redis对不同类型的值采用了不同的内部编码方式，例如压缩列表、哈希表、跳跃表等，以提高存储效率。
5. 多路复用：
   • 事件驱动和多路复用： Redis使用事件驱动的模型，通过多路复用技术（如epoll、kqueue等）来处理多个客户端连接。这允许Redis在单个线程上同时监听多个套接字，提高了并发连接的处理能力。
6. Pipeline 操作：
   • 批量操作： Redis支持Pipeline操作，可以将多个命令打包一次性发送到服务器执行，减少了往返时间。这对于需要执行大量命令的场景，如批量读取或写入，能够显著提高性能。
7. 分布式架构：
   • 分布式部署： Redis支持分布式部署，可以通过分片或集群的方式水平扩展。这意味着可以在多个节点上分布负载，提高整体性能。
8. 内存管理和优化：
   • 内存碎片整理： Redis通过使用内存池和优秀的内存管理算法，减少了内存碎片的产生，提高了内存利用率。

补充

关于多路复用

io多路复用是五种io模型（阻塞IO、非阻塞IO、IO多路复用、信号驱动IO、异步IO）之一

I/O模型

1. 阻塞 I/O 模型（Blocking I/O）:
   • 当一个应用程序发起 I/O 操作时，它会被阻塞，直到操作完成。在此期间，应用程序无法执行其他任务。
   • 适用于简单的同步操作，对于每个操作都等待其完成。
2. 非阻塞 I/O 模型（Non-blocking I/O）:
   • 应用程序发起 I/O 操作后，可以继续执行其他任务而不被阻塞。需要通过轮询或者回调等方式来检查操作是否完成。
   • 适用于需要同时处理多个任务的场景，可以通过轮询或事件通知来实现。
3. 多路复用 I/O 模型（Multiplexing I/O）:
   • 通过一种机制（如select、poll、epoll、kqueue等）同时监听多个 I/O 通道，当任意通道就绪时进行处理。
   • 适用于需要同时处理多个连接的场景，提高了系统的并发性。
4. 信号驱动 I/O 模型（Signal-driven I/O）:
   • 应用程序发起 I/O 操作后，通过信号通知操作的完成。应用程序可以继续执行其他任务。
   • 适用于需要异步通知的场景，但相对较少使用。
5. 异步 I/O 模型（Asynchronous I/O）:
   • 应用程序发起 I/O 操作后，可以继续执行其他任务。当操作完成时，应用程序通过回调或其他方式得到通知。
   • 适用于需要异步处理的场景，能够提高并发和系统的响应性。

下面重点阐述I/O多路复用模型：
非阻塞IO解决了一部分问题，即应用程序发起 I/O 操作后，可以继续执行其他任务而不被阻塞，但是，仍需要进行轮询或者回调等方式来检查操作是否完成。那么有没有可能，当操作完成时再通知应用程序来避免“无用功”呢？

1. 文件描述符，简称FD，是一个从0 开始的无符号整数，用来关联Linux中的一个文件。在Linux中，一切皆文件，例如常规文件、视频、硬件设备等，当然也包括网络套接字（Socket）。
2. 当用户去读取数据的时候，不再去直接调用recvfrom（在网络编程中用于接收数据的系统调用）了，而是调用select函数，select函数会将需要监听的数据交给内核，由内核去检查这些数据是否就绪了，如果说这个数据就绪了，就会通知应用程序数据就绪，然后来读取数据，再从内核中把数据拷贝给用户态，完成数据处理，如果N多个FD一个都没处理完，此时就进行等待。
3. 监听FD的方式、通知的方式又有多种实现，常见的有：select、poll、epoll

• select和pool相当于是当被监听的数据准备好之后，会把监听的FD整个数据都发送给调用者，需要通过遍历的方式到整个FD中去找哪些是处理好了的文件，所以性能也并不是那么好
• epoll则相当于内核准备好了之后，会把准备好的数据，直接发给调用者

关于事件驱动

Redis采用单线程的事件驱动模型，而多路复用则是这种模型的一部分，它的核心是通过监听多个套接字（sockets）上的事件，从而在单个线程内同时处理多个客户端的请求。

主要组成部分

1. 事件处理器（Event Loop）:
   • Redis的事件处理器负责监听和分发事件。它通过调用操作系统提供的多路复用函数（如select、poll、epoll、kqueue等）来检测套接字上的事件。
2. 文件事件（File Events）:
   • 文件事件用于处理套接字上的各种事件，例如可读事件、可写事件、连接事件等。在 Redis 中，客户端的命令请求和服务器的响应都是通过文件事件来传递的。

工作流程（事件循环）

1. 监听事件：
   • 事件处理器监听套接字上的事件，包括连接事件、读事件、写事件等。
2. 等待事件：
   • 事件处理器等待发生事件的通知。这可以通过阻塞调用多路复用函数，或者使用非阻塞I/O模型中的回调函数来实现。
3. 事件分发：
   • 当套接字上发生事件时，事件处理器将事件分发给相应的事件处理函数。例如，可读事件将触发处理命令请求的函数，可写事件将触发发送响应的函数。
4. 执行事件处理函数：
   • 事件处理函数执行相应的逻辑，例如处理命令请求、发送响应等。由于采用了非阻塞I/O，一个事件处理函数在执行时不会阻塞其他事件的处理。
5. 重复：
   • 事件处理器不断重复上述过程，监听、等待、分发、执行，以处理多个套接字上的事件。

优点

• 高并发： 多路复用使得 Redis 能够在单线程内同时处理大量的客户端连接，提高了并发处理能力。
• 低延迟： 通过非阻塞I/O和事件驱动模型，Redis可以实现低延迟的请求处理。
• 资源效率： 单线程的事件处理模型减少了线程切换的开销，提高了资源利用率。

pipeline（Redis管道）

Redis的管道（Pipeline）机制是一种优化技术，用于在客户端与服务器之间批量执行多个命令。通过管道机制，可以减少往返时间，提高性能，尤其是在需要执行大量命令时。

基本原理如下：

1. 批量发送命令： 客户端可以将多个命令一次性发送给服务器，而不是分开发送。
2. 一次性获取回复： 服务器接收到命令后，不会立即执行，而是将命令缓存起来。然后一次性执行所有命令，并将结果按照命令发送的顺序一次性返回给客户端。

使用管道机制的好处有：

• 减少网络往返时间： 因为所有命令都在一次通信中完成，而不是多次单独通信。
• 提高吞吐量： 在需要执行大量命令时，通过批量操作可以显著提高性能。
  创建管道—>向管道中添加命令—>执行命令并获取结果executePipelined

总结

redis高性能的原因：

1. 基于内存，计算速度快，减少了对磁盘的频繁读写操作，高速读写
2. C语言编写，优化的数据结构
3. 非阻塞IO模型（多路复用），高效简单的协议
4. 支持分布式架构扩展，搭建高可用集群