2023.12.21 关于 Redis 常用数据结构 和 单线程模型

目录

各数据结构具体编码方式

查看 key 对应 value 的编码方式

Reids 单线程模型

经典面试题

IO 多路复用

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Redis 常用数据结构

• Redis 中所有的 key 均为 String 类型，而不同的是 value 的数据类型却有很多种
• 以下介绍 5 种 value 常见的数据类型

注意：

• 上述的 有序集合 相当于是除了存储 member 之外，还需要存储一个 score
• 而此处的 socre（分数） 相当于有序集合的 权重

各数据结构具体编码方式

• Redis 是一种非关系型的数据库，它的底层实现了一些特定的优化，即 通过选择合适的 数据结构 和 编码方式，以便达到节省时间 和空间的效果

实例理解

• Redis 在实现 哈希表时 可能会根据特定的场景和需求 选择使用不同的数据结构，而不仅仅是标准的哈希表
• 但是无论使用哪种数据结构，Redis 都承诺查询、插入、删除操作的时间复杂度为 O(1)

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数据结构：

• redis 承诺给你提供使用的，也可以理解成 数据类型

编码方式：

• redis 数据结构 内部底层的实现
• 同一个数据结构 可能背后的编码方式是不同的，会根据特定场景优化

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注意：

• redis 会自动根据当前的实际情况来选择内部编码方式，即自适应
• 那么是否要记住 什么情况下 使用 什么编码方式 呢？
• 只记思想，不记数字，记数字没有任何意义

原因：

• 数字都是可自行配置的
• 数字是怎么来的，这点需要考证清楚
• 相比于知道数字，更重要的是知道数字是怎么得到的，就可以根据所处的实际场景，重新得到这样的数字

正确做法：

• 根据实际的测试结果，测试出一个更合适的数值

查看 key 对应 value 的编码方式

语法：

object encoding key 

实例理解

Reids 单线程模型

• redis 只使用一个线程，处理所有的命令请求
• 不是说一个 redis 服务器进程内部真的就只有一个线程
• 其实也有多个线程，多个线程是在处理 网络 IO

实例理解

• 假设有多个客户端，同时操作一个 redis 服务器，且这两个客户端 并发 的发起请求

• 在多线程场景下，针对类似于这样的情形
• 即 两个线程尝试同时对同一个变量进行自增操作，虽然表面上看是自增两次，但实际上可能只自增了一次
• 但是由图可知 我们的 redis 服务器并不会存在类似的线程安全问题

原因：

• Redis 服务器实际上是 单线程模型
• 即保证了 服务器收到多个请求时，并会 并发执行这多个请求，而是 串行/顺序执行

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补充：

• Redis 之所以能够使用 单线程模型 也能很好的工作，其原因主要在于 Redis 的核心业务逻辑都是短平快的
• 短 指的是 Redis 的每个操作都很简单，平 指的是 Redis 的操作都很稳定，快 指的是 Redis 的操作都很快
• 所以 Redis 不太需要消耗 CPU 资源，从而也就不太需要 利用多核来提高效率了

弊端：

• Redis 必须要特别小心 某个操作占用时间长，其可能会阻塞其他命令的执行

经典面试题

• redis 虽然是单线程模型，但为啥效率这么高呢？ 速度这么快呢？

注意：

• 此时我们的 参照物 是相对于 数据库 而言

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1、redis 访问内存，而数据库访问的是硬盘

• 内存的访问速度 要远远大于 硬盘的访问速度

2、redis 核心功能 比 数据库的核心功能更简单

• 数据库 对于数据的插入删除查询 均支持更复杂的功能
• 这样的功能必然需要花费更多的开销，比如针对插入删除，加之数据库中的各种约束，这都会使数据库做更多额外的工作
• redis 干的活少，因此 redis 所提供的功能相较于 mysql 也是少了很多

3、单线程模型，避免了一些不必要的线程竞争开销

• redis 的每个操作基本都是短平快的，即简单操作一下内存数据，并不需要消耗大量的 cpu 资源
• 所以就算搞个多线程，对效率的提升也是不大

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4、处理网络 IO 的时候，使用了 epoll 这样的 IO 多路复用机制

• IO 多路复用本质上为一个线程可以管理多个 socket

实例理解

• 针对 TCP 来说，每当服务器要服务一个客户端时 均需要给该客户端安排一个 socket
• 一个服务器 服务多个客户端时，便会有多个 socket

问题：

• 这些 socket 上都是无时不刻的在传输数据吗？

具体理解：

• 很多情况下，每个客户端和服务器之间的通信 并不会特别频繁
• 所以多数 socket 大部分时间都是静默的，即没有数据需要进行传输

实际情况：

• 综上所述 对于 TCP 服务器来说，大部分 socket 都是静默的，仅只有少数 socket 是活跃的，即会进行数据传输
• 消耗大量系统资源的同时，大量的线程 占着茅坑不拉屎，由此可见效率十分低下

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IO 多路复用

• 基于上述的场景，便有了 IO 多路复用机制，即一个线程来处理多个 socket
• 这是 操作系统给程序员提供的机制
• 同时操作系统也提供了一套 API ，其内部的功能均由操作系统内核实现的

• Linux 上提供的 IO 多路复用，主要是三套 API （select、poll、epoll），其中 epoll 的运行效率最高

实例理解：

• 此时我晚饭想吃三样美食，均在同一条街道上

方案一：

• 一个一个买

• 相当于单线程串行执行，效率最低

方案二：

• 我喊了两个好友，来帮我一起买

• 相当于多线程并行执行，效率大大提升，但是系统开销大了

方案三：

• 我一个人来买，但是我买的时候不再干等着了

• 此时相当于一个线程同时做三件事
• 能高效完成这三件事的前提是 这三件事的交互都不频繁，大部分时间都在等待！
• 此处的  ' 哪样美食好了 哪个老板就喊我一声 '  相当于 epoll，即事件 通知/回调 机制

注意：

• 如果这三件事情都是交互特别频繁的，还是需多引入几个线程，否则一个线程就容易忙不过来

补充：

• Java 可以使用 NIO （标准库提供的一组类，底层就是封装了 epoll）