Redis学习笔记-高性能IO模型&Redis6.0多线程

文章目录

  • Redis学习笔记-高性能IO模型&Redis6.0多线程
      • 1.笔记图
      • 2.Redis 单线程含义
      • 3.Redis单线程设计
        • 3.1 多线程需要解决的问题
        • 3.2 单线程 Redis 为什么那么快?
      • 4.多路复用机制
        • 4.1 IO 模型
        • 4.2 潜在阻塞点
        • 4.3 socket网络模型非阻塞模式
        • 4.4 基于多路复用的高性能 IO 模型 select/epoll
      • 5.Redis 6.0 多线程
        • 5.1 使用多线程原因
        • 5.2 对应网络 IO 瓶颈方法
        • 5.3 Redis6.0 多线程开启方式
        • 5.4 优化建议

Redis学习笔记-高性能IO模型&Redis6.0多线程

前面的文章简单介绍了 Redis 的底层数据结构,合理地使用底层数据结构可以提升 Redis 读写速度,而 Redis 很快的原因主要有 内存(大部分操作是在内存完成的)数据结构IO多路复用机制,这篇文章主要探讨一下 Redis高性能IO模型,为什么单线程 Redis 能每秒处理数十万级的数据,以及 Redis6.0 的多线程解决是什么问题。

1.笔记图

Redis学习笔记-高性能IO模型&Redis6.0多线程_第1张图片

2.Redis 单线程含义

  • Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的
  • Redis 其他功能,如持久化异步删除集群数据同步等其实都是由额外线程执行

3.Redis单线程设计

3.1 多线程需要解决的问题

Redis学习笔记-高性能IO模型&Redis6.0多线程_第2张图片

  • 多线程设计合理会增加吞吐量(每秒处理的请求),若设计不良好甚至可能会出现吞吐率下降的情况
  • 系统中通常会存在被多线程共享访问的资源
  • 多线程编程模式面临共享资源并发访问控制问题

3.2 单线程 Redis 为什么那么快?

  • 通常单线程处理能力要比多线程差很多,但 Redis 却能使用单线程模型有每秒处理数十万数据级别的能力
  • Redis 大部分操作是在内存完成的
  • Redis 底层数据结构,如 哈希表跳表双向链表
  • 多路复用机制

4.多路复用机制

Redis 多路复用机制在网络 IO 操作中能并发处理大量的客户端请求,实现高吞吐率(每秒处理的请求数)。

4.1 IO 模型

Redis学习笔记-高性能IO模型&Redis6.0多线程_第3张图片

  • 监听客户端请求(bind/listen)
  • 和客户端建立连接(accept)
  • 从socket中读取请求(recv)
  • 解析客户端发送请求(parse)
  • 根据请求类型读取键值数据(get)
  • 返回给客户端(send)

4.2 潜在阻塞点

  • accept:当 Redis 监听到一个客户端有连接请求,但一直未能成功建立起连接时,会阻塞其他客户端和 Redis 建立连接
  • recv:当 Redis 通过 recv() 从一个客户端读取数据时,如果一直没有到达,Redis 也会一直阻塞在 recv()

4.3 socket网络模型非阻塞模式

  • socket()方法:socket()方法会返回主动套接字,然后调用 listen() 方法
  • listen()方法:将主动套接字转化为监听套接字,此时可以用来监听来自客户端的连接请求,可设置 accept() 非阻塞模式
  • accept()方法:最后调用 accept() 方法接收到达的客户端连接,并返回连接套接字,可设置 send()/recv() 非阻塞模式

4.4 基于多路复用的高性能 IO 模型 select/epoll

Redis学习笔记-高性能IO模型&Redis6.0多线程_第4张图片

  • 虽然 Redis 线程可以不用继续等待,但是总得有机制继续在监听套接字上等待后续连接请求,并在有请求时通知 Redis
  • 该机制允许内核中同时存在多个监听套接字和已连接套接字
  • Redis 网络框架调用 epoll 机制,让内核监听这些套接字
  • Redis 线程不会阻塞在某一个特定的监听或已连接的套接字上(即不会阻塞在某个请求)
  • 为了在请求到达时能通知到 Redis 线程,select/epoll 提供了事件的回调机制,针对不同事件的发生调用相应的处理函数
  • 避免 Redis 轮询是否有请求,避免造成CPU资源浪费,select/epoll 一旦监测到 FD 上有请求到达时,就会触发相应的事件

5.Redis 6.0 多线程

5.1 使用多线程原因

  • 随着网络硬件的性能提升,Redis 的性能瓶颈有时会出现在网络 IO 的处理上
  • 单个主线程处理网络请求的速度跟不上底层网络硬件的速度

5.2 对应网络 IO 瓶颈方法

  • 用户态网络协议栈(例如 DPDK)取代内核网络协议栈,让网络请求的处理不用在内核里执行,直接在用户态完成处理就行,该方法需要修改网络源码,可能引入新BUG,导致不稳定,该方法没有采用

  • 采用多个IO线程处理网络请求

  • 阶段一:服务端和客户端建立 Socket 连接,并分配处理线程

  • 阶段二:IO 线程读取并解析请求(有多个 IO 线程在并行处理)

  • 阶段三:主线程执行请求操作

  • 阶段四:IO 线程回写 Socket 和主线程清空全局队列

5.3 Redis6.0 多线程开启方式

  • 需要在 redis.conf 中设置 io-thread-do-reads 配置项为 yes,表示启用多线程
  • 需要在 redis.conf 中设置线程个数。一般来说,线程个数要小于 Redis 实例所在机器的 CPU 核个数,例如,对于一个 8 核的机器来说,Redis 官方建议配置 6IO 线程

5.4 优化建议

如果你在实际应用中,发现 Redis 实例的 CPU 开销不大,吞吐量却没有提升,可以考虑使用 Redis 6.0 的多线程机制,加速网络处理,进而提升实例的吞吐量。

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