Redis效能解析--Redis為什麼那麼快？
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Redis的實際被應用都是因為它的效能，在眾多快取中Redis也是一個比較快的中介軟體，而且它是單執行緒操作，沒有過的記憶體開銷，給程式帶來了更多的擴充套件空間。
Redis的效能展示
在保證網路通暢的情況下，相同的CPU和相同的Redis版本，處理不同大小的資料，Redis的吞吐量如下圖所示，該圖來自Redis的官方網站。我們可以在網站中看到。Redis在處理1000位元組的資料的時候，都是穩定位置吞吐量在10w，當處理的資料不斷增大的時候，吞吐量才慢慢開始下降。
圖片來自redis官網
下圖是提供的QPS測試圖，官方提供的資料是可以達到100000+的QPS（每秒內查詢次數）。
圖片來自redis官網
Redis為什麼那麼快？
- 純記憶體KV操作
- 內部是單程實現的（不需要建立/銷燬執行緒，避免上下文切換，無併發資源競爭的問題）
- 非同步非阻塞的I/O（多路複用）
存記憶體KV操作快在哪裡？
我們從上面的介紹裡面我們看到了Redis是一個純kv的操作。並且Redis絕大部分請求是純粹的記憶體操作，所以速度非常快。資料存在記憶體中，型別與存在hashMap中，那麼為什麼那麼快呢？我們可以一起來看一下幾種常用資料結構的對比，和他們的優勢。
| 資料結構 | 操作 | 時間複雜度 |
|---|---|---|
| List | insert | O(N) |
| List | select | O(1) |
| Set | insert | O(1) |
| Set | select | O(1) |
| HashMap | insert | O(1) |
| HashMap | select | O(1) |
從上圖我們可以看出，HashMap的優勢就是查詢和操作的時間複雜度都是O（1）,所以Redis內部採用這種結構能夠從根本上獲得足夠的優勢，當讓，Redis的快速不僅僅是資料結構成就的，還有單程成和非同步I/O
Redis為什麼使用單執行緒？
Redis使用單執行緒就夠了！我們可以看到下圖中官網的描述，Redis的使用瓶頸並不是CPU，它主要受到記憶體和網路的限制。例如，使用在一般Linux系統上執行的流水線Redis每秒可以傳送一百萬個請求，因此，如果您的應用程式主要使用O（N）或O（log（N））命令，則幾乎不會使用過多的CPU 。
從描述中我們可以看到，Redis在使用的時候，使用單執行緒就已經能夠獲取Redis足夠使用的CPU資源，主要的瓶頸在於記憶體。但是單執行緒為什麼能夠做到這麼快的速度的呢？
Redis使用單執行緒，相比於多執行緒快在哪裡？
從上面官網的介紹我們看到了，Redis的瓶頸不線上程，不在獲取CPU的資源，所以如果使用多執行緒就會帶來多餘的資源佔用。比如上下文切換、資源競爭、鎖的操作。
- 上下文的切換
- 上下文其實不難理解，它就是CPU暫存器和程式計數器。主要的作用就是存放沒有被分配到資源的執行緒，多執行緒操作的時候，不是每一個執行緒都能夠直接獲取到CPU資源的，我們之所以能夠看到我們電腦上能夠執行很多的程式，是應為多執行緒的執行和CPU不斷對多執行緒的切換。但是總有執行緒獲取到資源，也總有執行緒需要等待獲取資源，這個時候，等待獲取資源的執行緒就需要被掛起，也就是我們的寄存。這個時候我們的上下文就產生了，當我們的上下文再次被喚起，得到資源的時候，就是我們上下文的切換。
- 競爭資源
- 競爭資源相對來說比較好理解，CPU對上下文的切換其實就是一種資源分批，但是在切換之前，到底切換到哪一個上下文，就是資源競爭的開始。在我redis中由於是單執行緒的，所以所有的操作都不會涉及到資源的競爭。
- 鎖的消耗
- 對於多執行緒的情況來講，不能迴避的就是鎖的問題。如果說多執行緒操作出現併發，有可能導致資料不一致，或者操作達不到預期的效果。這個時候我們就需要鎖來解決這些問題。當我們的執行緒很多的時候，就需要不斷的加鎖，釋放鎖，該操作就會消耗掉我們很多的時間
I/O複用，非阻塞模型
對於I/O阻塞可能有很多人不知道，I/O操作的阻塞到底是怎麼引起的，Redis又是怎麼解決的呢？
- I/O操作的阻塞：當用戶執行緒發出IO請求之後，核心會去檢視資料是否就緒，如果沒有就緒就會等待資料就緒，而使用者執行緒就會處於阻塞狀態，使用者執行緒交出CPU。當資料就緒之後，核心會將資料拷貝到使用者執行緒，並返回結果給使用者執行緒，使用者執行緒才解除block狀態。
- Redis採用多路複用：I/O 多路複用其實是在單個執行緒中通過記錄跟蹤每一個sock（I/O流） 的狀態來管理多個I/O流。select, poll, epoll 都是I/O多路複用的具體的實現。epoll效能比其他幾者要好。redis中的I/O多路複用的所有功能通過包裝常見的select、epoll、evport和kqueue這些I/O多路複用函式庫來實現的。
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