Redis-高性能原理剖析

redis安装

java 复制代码
下载地址:http://redis.io/download
安装步骤:
# 安装gcc
yum install gcc

# 把下载好的redis-5.0.3.tar.gz放在/usr/local文件夹下,并解压
wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz
tar -zxvf redis-5.0.3.tar.gz
cd redis-5.0.3

# 进入到解压好的redis-5.0.3目录下,进行编译与安装
make

# 修改配置
daemonize yes  #后台启动
protected-mode no  #关闭保护模式,开启的话,只有本机才可以访问redis
# 需要注释掉bind
#bind 127.0.0.1(bind绑定的是自己机器网卡的ip,如果有多块网卡可以配多个ip,代表允许客户端通过机器的哪些网卡ip去访问,内网一般可以不配置bind,注释掉即可)

# 启动服务
src/redis-server redis.conf

# 验证启动是否成功 
ps -ef | grep redis 

# 进入redis客户端 
src/redis-cli 

# 退出客户端
quit

# 退出redis服务: 
(1)pkill redis-server 
(2)kill 进程号                       
(3)src/redis-cli shutdown 

Redis的单线程和高性能


Redis是单线程吗?

Redis 的单线程主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的,这也是 Redis 对外提供键值存储服务的主要流程。但 Redis 的其他功能,比如持久化、异步删除、集群数据同步等,其实是由额外的线程执行的。

Redis 单线程为什么还能这么快?

因为它所有的数据都在内存中,所有的运算都是内存级别的运算,而且单线程避免了多线程的切换性能损耗问题。正因为 Redis 是单线程,所以要小心使用 Redis 指令,对于那些耗时的指令(比如keys),一定要谨慎使用,一不小心就可能会导致 Redis 卡顿。

Redis 单线程如何处理那么多的并发客户端连接?

Redis的IO多路复用:redis利用epoll来实现IO多路复用,将连接信息和事件放到队列中,依次放到文件事件分派器,事件分派器将事件分发给事件处理器。

查看redis支持的最大连接数,在redis.conf文件中可修改,# maxclients 10000 127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxclients ##1) "maxclients" ##2) "10000"

其他高级命令


keys:全量遍历键,用来列出所有满足特定正则字符串规则的key,当redis数据量比较大时,性能比较差,要避免使用

scan:渐进式遍历键

SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]

scan 参数提供了三个参数,第一个是 cursor 整数值(hash桶的索引值),第二个是 key 的正则模式,第三个是一次遍历的key的数量(参考值,底层遍历的数量不一定),并不是符合条件的结果数量。第一次遍历时,cursor 值为 0,然后将返回结果中第一个整数值作为下一次遍历的 cursor。一直遍历到返回的 cursor 值为 0 时结束。

**注意:**但是scan并非完美无瑕, 如果在scan的过程中如果有键的变化(增加、 删除、 修改) ,那么遍历效果可能会碰到如下问题: 新增的键可能没有遍历到, 遍历出了重复的键等情况, 也就是说scan并不能保证完整的遍历出来所有的键, 这些是我们在开发时需要考虑的。

Info:查看redis服务运行信息,分为 9 大块,每个块都有非常多的参数,这 9 个块分别是:

Server 服务器运行的环境参数

Clients 客户端相关信息

Memory 服务器运行内存统计数据

Persistence 持久化信息

Stats 通用统计数据

Replication 主从复制相关信息

CPU CPU 使用情况

Cluster 集群信息

KeySpace 键值对统计数量信息

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connected_clients:2 # 正在连接的客户端数量 

instantaneous_ops_per_sec:789 # 每秒执行多少次指令 

used_memory:929864 # Redis分配的内存总量(byte),包含redis进程内部的开销和数据占用的内存 

used_memory_human:908.07K # Redis分配的内存总量(Kb,human会展示出单位) 

used_memory_rss_human:2.28M # 向操作系统申请的内存大小(Mb)(这个值一般是大于used_memory的,因为Redis的内存分配策略会产生内存碎片) 

used_memory_peak:929864 # redis的内存消耗峰值(byte) 

used_memory_peak_human:908.07K # redis的内存消耗峰值(KB) 

maxmemory:0 # 配置中设置的最大可使用内存值(byte),默认0,不限制,一般配置为机器物理内存的百分之七八十,需要留一部分给操作系统

maxmemory_human:0B # 配置中设置的最大可使用内存值 

maxmemory_policy:noeviction # 当达到maxmemory时的淘汰策略
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