我们通常说的Redis单线程,主要是指:Redis 6.0 之前版本的 网络I/O 和 键值对读写 是由一个线程来完成的。
Redis的高性能和他的事件模型是密不可分的,最大程度上利用了单线程、非阻塞IO模型来快速的处理请求(单线程处理多链接)。这里存在一个问题,其实严格意义上来讲,Redis 是单线程对外提供服务,redis内部并不单线程的,还存在一些关于数据持久化的线程。
Redis是单线程,主要是指Redis的网络IO和键值对读写是由一个线程来完成的,这也是Redis对外提供键值存储服务的主要流程。但Redis的其他功能,比如持久化、异步删除、集群数据同步等,其实是由额外的线程执行的。
似乎有人不知道nodejs是支持多核的?v0.10 Cluster可以搭建nodejs多核服务。v0.12重写了Cluster,据说提升了非常大的性能。
这里前两天我做过实验了,数据是一个自增列,一个Name列,两列信息,添加一万次数据,总计消耗时间是13.5秒左右。我用的是DBHelper的方法,原生的那种你那个,速度应该是最快的,但是可以看到来与Redis的茶具还是非常大的呢。
本专栏,用于记录我对Linux内核源码的学习,就像STL源码的那个专栏一样,我知道阅读源码对我的意义。 愿者上钩咯,共同进步。
同步:程序从上往下执行 异步:程序从上往下执行会有多个分支共同执行(即开多个线程)。
Docker是什么? 简单得来说,Docker是一个由GO语言写的程序运行的“容器”(Linux containers, LXCs); 目前云服务的基石是操作系统级别的隔离,在同一台物理服务器上虚拟出多个主机。Docker则实现了一种应用程序级别的隔离; 它改变我们基本的开发、操作单元,由直接操作虚拟主机(VM),转换到操作程序运行的“容器”上来。 Docker是为开发者和系统管理员设计的,用来发布和运行分布式应用程序的一个开放性平台。由两部分组成: Docker Engine: 一个便携式、轻量级的运
我们知道Tornado 优秀的大并发处理能力得益于它的 web server 从底层开始就自己实现了一整套基于 epoll 的单线程异步架构,其他 web 框架比如Django或者Flask的自带 server 基本是基于 wsgi 写的简单服务器,并没有自己实现底层结构。而tornado.ioloop 就是 tornado web server 最底层的实现。
Redis的处理速度之快相比大家都是见惯不怪的了,主要的原因时什么呢,主要时以下的三个原因:
来源:https://juejin.im/post/6887743425437925383
现有一个单线程 CPU ,同一时间只能执行「最多一项」任务,该 CPU 将会按照下述方式运行:
以下内容摘自《程序员的自我修养》 什么是线程? 线程(Thread),有时被称为轻量级(Lightweight Process, LWP),是程序执行流程的最小单元。一个标准的线程由线程ID、当前指令
最近Rust For Linux的项目,随着Rust的火爆也开始逐渐升温,但是谷歌的强烈支持以及rCore OS、Redox等各种Rust操作系统项目的经验积累,Rust想进入到Linux的真正核心,也还是有很长的路要走,之前笔者已经撰文对于Rust在汇编支持、panic和alloc等系统操作等方面的问题进行过简要说明了。这里再对于Rust进入到Linux内核的最大拦路虎-也就是内存模型方面的问题,做一下介绍。
I/O基础 1、java1.4之前,java对I/O支持不完善,存在以下问题: 没有数据缓冲区,I/O性能存在问题。 没有C或者C++的channel概念,只有输入输出流。 同步式阻塞式I/O通信,通常会导致通信线程被长时间阻塞。 支持的字符集有限,硬件可移植性不好。 2、Linux网络I/O模型 Linux内核将所有外部设备都看作一个文件来操作,对文件的操作都会调用内核提供的系统命令,返回一个fd(文件描述符)。 描述符就是一个数字,它指向内核中的一个结构体(文件路径,数据区等属性)。 fd演示:
缓存是一种将数据存储在高速缓存中的技术,它可以提高应用程序的性能和响应速度。以下是一些使用缓存的原因:
作者简介:曾任职于阿里巴巴,每日优鲜等互联网公司,任技术总监。15年电商互联网经历。
“为什么单线程的 Redis 能那么快?”通常说,Redis 是单线程,主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的,这也是 Redis 对外提供键值存储服务的主要流程。但 Redis 的其他功能,比如持久化、异步删除、集群数据同步等,其实是由额外的线程执行的。
系列文章:http://www.jianshu.com/p/594441fb9c9e
不是白白浪费了 CPU 的资源吗? 官方解释说,因为单线程已经够用了,CPU 不是 redis 的瓶颈。Redis 的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。既然单线程容易实现,而且 CPU 不会成为瓶颈,那就顺理成章地采用单线程的方案了。
系统设计得再好,如不能及时完成业务处理也不行。为什么不同业务有不同优化需求,以及常见的优化方式和问题有哪些。
Redis作为一个高性能的键值数据库,已经成为了众多开发者青睐的内存数据库解决方案。网上经常看到有人说redis是单线程的,那事实真的是这样吗?
面试记录 头条 - 一面 - 自我介绍 - 连续子数组的最大和 - 二叉树任意两个节点之间路径的最大长度 - 二叉树的深度 - 一面上个周只记得这么多了 - 二面 - 自我介绍 - mysql的引擎,区别 - 联合索引的顺序和写的sql语句的where顺序是否必须一致 - 为什么用B+树 - 为什么不用B树 - linux内核存储方式 - 什么事页式存储 - lfu(好像是这个) 给定一个结构,好像是cache,然后操作,比如set(a,1),set(b,2),set(c,3),get(a) ,这四个操作后
8月2日消息,龙芯中科近日宣布,基于龙芯自主的LoongArch架构的新一代四核处理器龙芯3A6000流片成功,代表了我国自主桌面CPU设计领域的最新里程碑成果。
redis是单线程的(不严谨的讲法的哈),为什么还这么快,很多人相信会回答因为redis是基于内存操作的, 内存的读写速度是非常快的。答到这,逼格还是不够高的,基于内存是一方面,但还有一个关键点是:redis采用了多路复用技术,今天我们就来聊聊这个点。
Redis的单线程指的是网络IO处理和Key-Value数据信息处理共用一个线程;
高性能的服务器,不一定是多线程实现的,也就是说多线程不一定比单线程效率高,这得分具体的情况。以redis为例,核心处理请求的线程只有一个,所以我们常常理解其仅仅只有一个线程,但准确来说其实并不是单线程的,比如日志的备份需要单独的fork一个进程或者线程去做备份等,那么redis何来单线程还能达到如此10万+的qps呢?其实这取决于具体的实现,redis采用了基于高性能Reactor的IO多路复用的模式+内存数据结构+单线程处理网络请求这几块,决定了其性能高的原因。
在说这个事前希望大家都能对 CPU 、 内存 、 硬盘的速度都有了解了,这样可能理解得更深刻一点,不了解的朋友点:CPU到底比内存跟硬盘快多少
也就是用户客户端直接连接游戏核心逻辑服务器,下面简称GameServer。GameServer主要负责实现各种玩法逻辑。
前言的前言 服务器模型涉及到线程模式和IO模式,搞清楚这些就能针对各种场景有的放矢。该系列分成三部分: 单线程/多线程阻塞I/O模型 单线程非阻塞I/O模型 多线程非阻塞I/O模型,Reactor及其改进 前言 这里探讨的服务器模型主要指的是服务器端对I/O的处理模型。从不同维度可以有不同的分类,这里从I/O的阻塞与非阻塞、I/O处理的单线程与多线程角度探讨服务器模型。 对于I/O,可以分成阻塞I/O与非阻塞I/O两大类型。阻塞I/O在做I/O读写操作时会使当前线程进入阻塞状态,而非阻塞I/O则
谈到Redis缓存,我们描述其性能时会这么说:支持1万并发连接,几万QPS。而我们描述Nginx的高性能时,则会宣示:支持C10M(1千万并发连接),百万级QPS。Nginx用C语言开发,而Redis是用同一家族的C++语言开发的,C与C++在性能上是同一级数的。Redis与Nginx同样使用了事件驱动、异步调用、Epoll这些机制,为什么Nginx的并发连接会高出那么多呢?(本文不讨论Redis分布式集群)
20个线程连续压测一分钟后开始交替出现两台目标机器已经宕机(单线程访问没什么问题),出现日志如下所示:
高性能网络编程 - The C10K problem 以及 网络编程技术角度的解决思路
2015年,在腾讯暑期实习期间,leader给我布置的一个任务是整理分析网络模型。虽然也有正常工作要做,但这个任务贯穿了整个实习期。后来实习结束的总结PPT上,这部分内容占到了一半篇幅,我从C10K问题引入,讲了很多:从fork-exec的多进程到进程池;从多线程再到IO多路复用;从accept的惊群到pthread_cond_wait的惊群。
1.redis是基于内存的,内存的读写速度非常快(纯内存); 数据存在内存中,数据结构用HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)。
哈哈,反正我在面试时候经常会问候选人这个问题,这个问题其实是对redis内部机制的一个考察,可以牵扯出好多涉及底层深入原理的一些列问题。
上回说到小枫在接受面试官的拷打,所幸第一个问题回答的还不错,因此面试官对于小枫的初步印象还行。我们接着来看看小枫是怎么和面试官继续过招的吧,他还能扛得住面试官几个连环炮呢?
多线程应用实际上和多进程类似,只不过将一个请求分配一个进程换成了一个请求分配一个线程。线程对比进程更轻量,在系统资源占用上更少,上下文切换(ps:所谓上下文切换,稍微解释一下:单核心CPU的情况下同一时间只能执行一个进程或线程中的任务,而为了宏观上的并行,则需要在多个进程或线程之间按时间片来回切换以保证各进、线程都有机会被执行)的开销也更小;同时线程间更容易共享内存,便于开发
首先,Redis 是跑在单线程中的,所有的操作都是按照顺序线性执行的,但是由于读写操作等待用户输入或输出都是阻塞的,所以 I/O 操作在一般情况下往往不能直接返回,这会导致某一文件的 I/O 阻塞导致整个进程无法对其它客户提供服务,而 I/O 多路复用就是为了解决这个问题而出现的。
在之前的文章中分别详细讲解网络IO模型以及IO复用模型技术实现的本质,关于epoll的技术分析,发现存在部分知识点不够严谨且也有些混乱,即epoll技术在linux底层内核源码实现中暂时没有看到有使用虚拟内存分配的技术实现,因此对此知识点持有怀疑但保留网络上的技术资料观点;其次关于epoll技术实现上,正是通过使用中间层的设计思想来解决本身select/poll无法扩展的局限性,同时借助分散的设计思想来解决select/poll存在的性能,最后我们会关注与epoll相关的其他高级轮询技术以及在早期中C10K问题是如何解决的,同时互联网技术发展至今,又出现C10M问题,解决思路有哪些可以借鉴的.
进程(process)和线程(thread)是操作系统的基本概念,但是它们比较抽象,不容易掌握。
最近两天利用黑夜的时间参加了一个关于 Redis 的学习,时间不长,一共两天,一天两个多小时。这次的学习感觉颇有收获,也很符合我的胃口。
如果你觉得这些问题都很简单,都能很明确的回答上来。那么很遗憾这篇文章不是为你准备的,你可以关掉网页去做其他更有意义的事情了。如果你觉得无法明确的回答这些问题,那么就耐心地读完这篇文章,相信不会浪费你的时间。受限于个人时间和文章篇幅,部分议题如果我不能给出更好的解释或者已有专业和严谨的资料,就只会给出相关的参考文献的链接,请读者自行参阅。
也许你会怀疑高并发的 Redis 中间件怎么可能是单线程。很抱歉,它就是单线程,你的 怀疑暴露了你基础知识的不足。莫要瞧不起单线程,除了 Redis 之外,Node.js 也是单线 程,Nginx 也是单线程,但是它们都是服务器高性能的典范。
根据我们之前的一贯思路,对于一个工具来说都有一定边界和基础,然而软件或者数学都是基于一定的边界的,这些边界条件的变化也会对结果产生一定的影响,但是本质上没有改变。作者将这种重要的点叫做边界。边界的改变会对结果有很大的影响,但不改变主题,所以存在最优的边界条件。寻找最优的过程就是优化。
当别人问我们Redis这么快的时候,很多小白都只会简简单单的回答,因为Redis它是基于内存存储的,使用内存存储数据,可以避免频繁的进行写盘操作,大大降低响应时间。这个确实是一个原因,但回答的还是不够面。起码在这里还得回答上高效的数据结构以及IO网络多路复用的设计架构。
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