Redis运行之逻实现超高性能的秘籍-redis运行逻辑 (Redis运维面试题)

教程大全 2025-07-19 16:50:59 浏览次

Redis运行之逻：实现超高性能的秘籍

Redis是一款高性能的键值存储系统，常用于缓存、消息队列、数据持久化等场景中。它拥有非常高的读写性能和可靠性，并且支持多种数据结构和丰富的命令。Redis的高性能得益于其内部实现原理，本篇文章将介绍Redis的一些内部机制和优化技巧，帮助读者更好地理解Redis并且优化Redis性能。

1. 内存管理

Redis是一款基于内存的存储系统，内存管理的效率直接影响系统性能。Redis的内存管理可以划分为以下几个方面：

（1）内存分配

Redis使用jemalloc作为内存分配器，相比于libc自带的malloc，它能更好地管理内存碎片，提高内存管理的效率和性能。

（2）内存回收

Redis采用基于惰性回收的内存回收机制，也就是内存不会实时回收，而是等到达到一定阈值时再进行回收。这种设计可以有效减少内存回收的频率和对性能的影响。

（3）内存优化

Redis支持各种内存优化技巧，如数据压缩、LZF压缩、对象共享等。这些技巧可以减少内存使用量，提高系统性能。

2. IO模型

Redis使用非阻塞IO模型，通过事件轮询机制实现高效的IO操作。事件轮询是指Redis不断地监听文件描述符，一旦有IO事件发生，就会调用相应的事件处理器，完成IO操作。由于轮询的列表一般比较小，所以每次轮询的效率很高，能大大提升系统的性能。同时，由于IO操作是非阻塞的，Redis能够快速响应客户端请求，提高系统的并发处理能力。

3. 数据结构

Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希、集合、有序集合等，每种数据结构都有自己的特点和优劣。使用不同的数据结构会对系统的性能产生不同的影响。例如，哈希表的查找效率很高，基本上是O(1)级别，而集合的处理效率也很高，与元素个数无关。因此，在选择数据结构的时候，需要根据具体场景进行权衡和选择。

4. 网络通信

Redis使用TCP协议进行网络通信，它支持的最大连接数、并发数和带宽限制都会影响系统的性能。在高并发场景下，需要考虑优化网络性能，如使用多个Redis实例进行负载均衡，提高带宽等。

5. 部署架构

Redis支持主从复制、Sentinel和Cluster模式。不同的部署架构会对系统的性能和可靠性产生不同的影响。例如，主从复制可以提高系统的可靠性和读性能，而Cluster模式则可以提供写性能的扩展。

以上是redis实现高性能的一些秘籍。在实际使用中，可以根据自己的业务场景和需求进行优化和选择，进一步提高Redis的性能和可靠性。

参考代码：

以下是Redis使用非阻塞IO模型的代码示例：

void aeMn(aeEventLoop *eventLoop) {

while (!eventLoop->stop) {

aeProcessEvents(eventLoop, AE_ALL_EVENTS);

int aeProcessEvents(aeEventLoop *eventLoop, int flags) {

int processed = 0, numevents;

/* Nothing to do? return ASAP */

if (!(flags & AE_TIME_EVENTS) && !(flags & AE_FILE_EVENTS)) return 0;

/* Note that we want to check time events even if the

* mn loop is stopped. */

if (eventLoop->maxfd != -1 ||

((flags & AE_TIME_EVENTS) && !(flags & AE_DONT_WT))) {

aeTimeEvent *shortest = NULL;

struct timeval tv, *tvp;

if (flags & AE_TIME_EVENTS && !(flags & AE_DONT_WT))

shortest = aeSearchNearestTimer(eventLoop);

if (shortest) {

long now_sec, now_ms;

aeGetTime(&now_sec, &now_ms);

tvp->tv_sec = shortest->when_sec – now_sec;

if (shortest->when_ms

tvp->tv_usec = ((shortest->when_ms + 1000) – now_ms) * 1000;

tvp->tv_sec–;

tvp->tv_usec = (shortest->when_ms – now_ms) * 1000;

if (tvp->tv_sec tv_sec = 0;

if (tvp->tv_usec tv_usec = 0;

/* If we have to check for events but need to return

* ASAP because of AE_DONT_WT we need to set the timeout

if (flags & AE_DONT_WT) {

tv.tv_sec = tv.tv_usec = 0;

/* Otherwise we can block */

tvp = NULL; /* wt forever */

numevents = aeApiPoll(eventLoop, tvp);

aeFileEvent *fe = &eventLoop->events[eventLoop->fired[j].fd];

int mask = eventLoop->fired[j].mask;

int fd = eventLoop->fired[j].fd;

int fired = 0; /* Number of events fired for current fd. */

/* note the fe->mask & mask & … code: maybe an already

* processed event removed an element that fired and we

* still didn’t processed, so we check if the event is still

if (fe->mask & mask & AE_READABLE) {

fe->rfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask);

if (fe->mask & mask & AE_WRITABLE) {

fe->wfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask);

if (fe->mask & mask & AE_BARRIER) fired++;

if (fe->mask & mask & AE_FILE_WATCHER) fired++;

processed += fired;

/* Check time events */

if (flags & AE_TIME_EVENTS)

processed += processTimeEvents(eventLoop);

return processed; /* return the number of processed file/time events */

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memcached和redis的区别

medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题　实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：　需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。与MySQL数据库数据一致性问题。数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。众多NoSQL百花齐放，如何选择　最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题　1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用　前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：　1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。使用Redis特有内存模型前后的情况对比：　VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used　VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used　VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used　VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used　VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。

如何通过java对redis进行性能测速

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。 Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。 [1] Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。 redis的官网地址，非常好记，是。（特意查了一下，域名后缀io属于国家域名，是british Indian Ocean territory，即英属印度洋领地）目前，Vmware在资助着redis项目的开发和维护。