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如何开发一个网站,北京百度竞价,wordpress 添加广告插件吗,网站开发技术 下载高性能之道 单线程模型基于内存操作epoll多路复用模型高效的数据存储结构redis的单线程指的是数据处理使用的单线程,实际上它主要包含 IO线程:处理网络消息收发主线程:处理数据读写操作,包括事务、Lua脚本等持久化线程:执行RDB或AOF时,使用持久化线程处理,避免主线程的阻…

高性能之道

  1. 单线程模型
  2. 基于内存操作
  3. epoll多路复用模型
  4. 高效的数据存储结构

redis的单线程指的是数据处理使用的单线程,实际上它主要包含

  1. IO线程:处理网络消息收发
  2. 主线程:处理数据读写操作,包括事务、Lua脚本等
  3. 持久化线程:执行RDB或AOF时,使用持久化线程处理,避免主线程的阻塞
  4. 过期键清理线程:用于定期清理过期键

至于redis为什么使用单线程处理数据,是因为redis基于内存操作,并且有高效的数据类型,它的性能瓶颈并不在CPU计算,主要在于网络IO,而网络IO在后来的版本中也被独立出来了IO线程,因此它能快速处理数据,单线程反而避免了多线程所带来的并发和资源争抢的问题

全局数据存储

Redis底层存储基于全局Hash表,存储结构和Java的HashMap类似(数组+链表方式)

全局数据存储

rehash

Redis 默认使用了两个全局哈希表:哈希表 1 和哈希表 2。一开始,当你刚插入数据时,默认使用哈希表 1,此时的哈希表 2 并没有被分配空间。随着数据逐步增多,Redis 开始执行 rehash

  1. 给哈希表 2 分配更大的空间,例如是当前哈希表 1 大小的两倍;
  2. 把哈希表 1 中的数据重新进行打散映射到hash表2中;这个过程采用渐进式hash
    即拷贝数据时,Redis 仍然正常处理客户端请求,每处理一个请求时,从哈希表 1 中的第一个索引位置开始,顺带着将这个索引位置上的所有 entries 拷贝到哈希表 2 中;等处理下一个请求时,再顺带拷贝哈希表 1 中的下一个索引位置的 entries
  3. 释放哈希表 1 的空间。

数据类型

查看存储编码类型:object encoding key

1. string

源码位置:t_string.c

string是最常用的类型,它的底层存储结构是SDS

string

存储结构

redis的string分三种情况对对象编码,目的是为了节省内存空间:

 
robj *tryObjectEncodingEx(robj *o, int try_trim)
  1. if: value长度小于20字节且可以转换为整数(long类型),编码为OBJ_ENCODING_INT,其中若数字在0到10000之间,还可以使用内存共享的数字对象
  2. else if: 若value长度小于OBJ_ENCODING_EMBSTR_SIZE_LIMIT(44字节),编码为OBJ_ENCODING_EMBSTR
  3. else: 保持编码为OBJ_ENCODING_RAW

常用命令

 
SET key value
MSET key value [key value ...]
SETNX key value #常用作分布式锁
GET key
MGET key [key ...]
DEL key [key ...]
EXPIRE key seconds
INCR key
DECR key
INCRBY key increment
DECRBY key increment

常用场景

  • 简单键值对
  • 自增计数器

INCR作为主键的问题

  • 缺陷:若数据量大的情况下,大量使用INCR来自增主键会让redis的自增操作频繁,影响redis的正常使用
  • 优化:每台服务可以使用INCRBY一次性获取一百或者一千或者多少个id段来慢慢分配,这样能大量减少redis的incr命令所带来的消耗

2. list

源码位置:t_list.c

list

存储结构

redis的list首先会按紧凑列表存储(listPack),当紧凑列表的长度达到list_max_listpack_size之后,会转换为双向链表

 
// 1.LPUSH/RPUSH/LPUSHX/RPUSHX这些命令的统一入口
void pushGenericCommand(client *c, int where, int xx)
// 2.追加元素,并尝试转换紧凑列表
void listTypeTryConversionAppend(robj *o, robj **argv, int start, int end, beforeConvertCB fn, void *data)
// 3.尝试转换紧凑列表
static void listTypeTryConversionRaw(robj *o, list_conv_type lct, robj **argv, int start, int end, beforeConvertCB fn, void *data)
// 4.尝试转换紧凑列表
// 若紧凑列表的长度达到list_max_listpack_size之后,则转换
static void listTypeTryConvertQuicklist(robj *o, int shrinking, beforeConvertCB fn, void *data)

当redis进行list元素移除时

 
// 1.移除list元素的统一入口
void listElementsRemoved(client *c, robj *key, int where, robj *o, long count, int signal, int *deleted)
// 2.尝试转换
void listTypeTryConversion(robj *o, list_conv_type lct, beforeConvertCB fn, void *data)
// 3.尝试转换
static void listTypeTryConversionRaw(robj *o, list_conv_type lct, robj **argv, int start, int end, beforeConvertCB fn, void *data)
// 4.尝试转换双向链表
// 若双向链表中只剩一个节点,且是压缩节点,则对双向链表转换为紧凑列表
static void listTypeTryConvertQuicklist(robj *o, int shrinking, beforeConvertCB fn, void *data)

以下参数可在redis.conf配置

list_max_listpack_size:默认-2

常用命令

 
LPUSH key value [value ...]
RPUSH key value [value ...]
LPOP key
RPOP key
LRANGE key start stop
BLPOP key [key ...] timeout #从key列表头弹出一个元素,若没有元素,则阻塞等待timeout秒,0则一直阻塞等待
BRPOP key [key ...] timeout #从key列表尾弹出一个元素,若没有元素,则阻塞等待timeout秒,0则一直阻塞等待

组合数据结构

组合数据结构

根据list的特性,可以组成实现以下常用的数据结构

  • Stack(栈):LPUSH + LPOP
  • Queue(队列):LPUSH + RPOP
  • Blocking MQ(阻塞队列):LPUSH + BRPOP

redis实现数据结构的意义在于分布式环境的实现

常用场景

  • 缓存有序列表结构
  • 构建分布式数据结构(栈、队列等)

3. hash

源码位置:t_hash.c

hash

存储结构

redis的hash首先会按紧凑列表存储(listPack),当紧凑列表的长度达到hash_max_listpack_entries或添加的元素大小超过hash_max_listpack_value之后,会转换为Hash表

 
// 1.添加hash元素
void hsetCommand(client *c)
void hsetnxCommand(client *c)
// 2.尝试转换Hash表
// 若紧凑列表的长度达到hash_max_listpack_entries
// 或添加的元素大小超过hash_max_listpack_value
// 则进行转换
void hashTypeTryConversion(robj *o, robj **argv, int start, int end)
// 3.尝试转换Hash表
void hashTypeConvert(robj *o, int enc)
// 4.转换Hash表
void hashTypeConvertListpack(robj *o, int enc)

以下参数可在redis.conf配置

hash_max_listpack_value:默认64

hash_max_listpack_entries:默认512

常用命令

 
HSET key field value
HSETNX key field value
HMSET key field value [field value ...]
HGET key field
HMGET key field [field ...]
HDEL key field [field ...]
HLEN key
HGETALL key
HINCRBY key field increment

常用场景

  • 对象缓存

4. set

源码位置:t_set.c

set

存储结构

  1. redis的set添加元素时,若存储对象是整形数字且集合小于set_max_intset_entries,则存储为OBJ_ENCODING_INTSET,若集合长度小于set_max_listpack_entries时,存储为紧凑列表。否则,存储为Hash表
 
// 1.添加set元素
void saddCommand(client *c)
// 2.1.创建set表
// 若存储对象是整形数字且集合小于set_max_listpack_entries,则存储为OBJ_ENCODING_INTSET
// 若集合长度小于set_max_listpack_entries时,存储为紧凑列表
// 否则存储为Hash表
robj *setTypeCreate(sds value, size_t size_hint)
http://www.hkea.cn/news/500167/

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