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redis源码解读:单线程的redis是如何实现高速缓存的?

redis可能是最近几年最火的缓存数据库方案了,在各个高并发领域都有应用。

这篇文章,我们将从源代码的角度来分析一下,为何如此一个高性能,高应用的缓存,会是单线程的方案,当然一个方案的高性能,高并发是多方面的综合因素,其它的因素我们将在后续解读。后续分析主要以LINUX操作系统为基础,这也是redis应用最广的平台。

单线程最大的受限是什么?就是CPU,现在服务器一般已经是多CPU,而单线程只能使用到其中的一个核。

redis作为一个网络内存缓存数据库,在实现高性能时,主要有4个点。

1.网络高并发,高流量的数据处理。

一个异步,高效,且对CPU要求不高的网络模型,这个模型主要是由OS来提供的,目前在LINUX最主流使用的是EPOLL,这个网上介绍很多,主要是基于事件驱动的一个异步模型。

使用epoll的适配。

2.程序内部的合理构架,调用逻辑,内存管理。

redis在采用纯C实现时,整体调用逻辑很短,但在内存方面,适当的合并了一些对象和对齐,比如sds等,在底层使用了内存池,在不同情况下使用的不太一样。

但整体处理上没有NGINX的内池设计巧妙,当然二者不太一样,NGINX是基于请求释放的逻辑来设计的,因此针对请求,可以一次申请大块,分量使用,再最后统一释放。

redis关于使用底层内存池的选择宏代码

3.数据复制的代价,不管是读取数据或是写入数据,一般都是需要有数据复制的过程。

数据复制其实就是一次内存copy,真正的代价是在于存在大VALUE,当value值长度超过16KB时,性能会开始下降。因为单线程的原因,如果存在一个超大VALUE,比如20MB,则会因为这个请求卡住整个线程,导致后续的请求进不来,虽然后面的请求是能快速处理的小请求。

4.redis中数据结构中算法的代价,有些结构在大数据量时,代价是很高的。

很多时间,大家忽略了算法的运算代码,因为像memcached等这类是完全的KV缓存,不存在什么算法,除了一个KEY的查找定位HASH算法。

而redis不一样,提供了不少高阶的数据对象,这些对象具有上层的一些算法能力,而这些能力是需要比如GEO模块。

比如关于GEO模块的方法

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