Wie man eine hohe Parallelität mit Redis erzielt

Redis erreicht durch folgende Mechanismen eine hohe Parallelität: Einzel-Thread-Ereignisschleife, E/A-Multiplexing, lock-freie Datenstruktur, faule Löschung, Pipeline, Client-Verbindungspooling und skalierbar im Clustermodus.

Wie erreicht Redis eine hohe Parallelität?

Redis ist eine beliebte In-Memory-Datenbank, die einen hohen gleichzeitigen Zugriff verarbeiten kann. Es wird durch den folgenden Mechanismus implementiert:

1. Ereignisschleife mit einer Thread

Redis nimmt eine einzelne Thread -Architektur an, was bedeutet, dass es nur einen Hauptfaden gibt, um alle Anforderungen zu verarbeiten. Diese Architektur vereinfacht Parallelitätsprobleme und vermeidet den Aufwand des Datenwettbewerbs und des Kontextwechsels zwischen mehreren Threads.

2. I/O Multiplexing

Redis basiert auf dem E/A -Multiplexing -Modell, mit dem ein einzelner Thread mehrere Sockeln und Pipelines gleichzeitig anhören und eingehende Ereignisse effizient verarbeiten können. Es verwendet Systemaufrufe wie Epoll oder KQUEUE, um eine große Anzahl von Verbindungen zu überwachen, wodurch schnell auf Kundenanfragen reagiert.

3.. Locklose Datenstruktur

Redis verwendet sperrfreie Datenstrukturen wie Atomreferenzzählungen (RC) und Kopie auf dem Schreiben (Kuh), um seine Daten zu verwalten. Diese Datenstrukturen erfordern keine Mutex -Sperren, wodurch die Risiken von Verriegelungsbeständigkeit und Deadlock und Verbesserung der Parallelitätsleistung beseitigt werden.

4. Lazy Deletion

Redis wendet eine faule Löschstrategie an, dh wenn ein Schlüssel aus der Datenbank gelöscht wird, wird der Schlüssel nicht sofort aus dem Speicher entfernt. Stattdessen ist es als gelöscht gekennzeichnet und wird nur wirklich aus dem Speicher recycelt, wenn Platz benötigt wird. Dies vermeidet häufige Speicherzuweisung und Freisetzung in hohen Parallelitätsszenarien und verbessert die Leistung.

5. Pipeline

Redis unterstützt Anforderungspipeline und ermöglicht Clients, mehrere Anforderungen in eine Anfrage zum Senden an den Server zu packen. Der Server verarbeitet alle Anforderungen gleichzeitig und verkürzt die Verarbeitungszeit des Netzwerks und die serverseitige Verarbeitungszeit.

6. Client -Verbindungspool

Um häufige Kundenverbindungen und Unterbrechungen zu vermeiden, bietet Redis Client -Verbindungspooling. Clients können Verbindungen zwischenspeichern und wiederverwenden, wodurch der Overhead der Verbindungseinrichtung und die Verbesserung der Parallelität verringert werden.

7. Cluster

Bei extrem hohen Anforderungen an die Parallelität kann Redis mit dem Cluster -Modus skaliert werden. Der Cluster verbindet mehrere Redis -Instanzen und shoden die Anforderungen mit einem konsistenten Hash. Dies kann die Last auf mehrere Server verteilen und die gesamten gleichzeitigen Verarbeitungsfunktionen verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie man eine hohe Parallelität mit Redis erzielt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!