所以使用多线程可以提高性能，但是每个线程的效率严重下降了，而且程序的逻辑严重复杂化。Redis的数据结构并不全是简单的Key-Value，还有list，hash等复杂的结构，这些结构有可能会进行很细粒度的 *** 作，比如在很长的列表后面添加一个元素，在hash当中添加或者删除一个对象，这些 *** 作还可以合成MULTI/EXEC的组。这样一个 *** 作中可能就需要加非常多的锁，导致的结果是同步开销大大增加。Redis在权衡之后的选择是用单线程，突出自己功能的灵活性。在单线程基础上任何原子 *** 作都可以几乎无代价地实现，多么复杂的数据结构都可以轻松运用，甚至可以使用Lua脚本这样的功能。对于多线程来说这需要高得多的代价。
并不是所有的KV数据库或者内存数据库都应该用单线程，比如ZooKeeper就是多线程的，最终还是看作者自己的意愿和取舍。单线程的威力实际上非常强大，每核心效率也非常高，在今天的虚拟化环境当中可以充分利用云化环境来提高资源利用率。多线程自然是可以比单线程有更高的性能上限，但是在今天的计算环境中，即使是单机多线程的上限也往往不能满足需要了，需要进一步摸索的是多服务器集群化的方案，这些方案中多线程的技术照样是用不上的，所以单线程、多进程的集群不失为一个时髦的解决方案。
Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的KV数据库，由C语言编写。官方提供的数据是可以达到100000+的qps。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的KV数据库Memcached差。
Redis并没有直接使用Libevent，而是自己完成了一个非常轻量级的对select、epoll、evport、kqueue这些通用的接口的实现。在不同的系统调用选用适合的接口，linux下默认是epoll。
因为Libevent比较重更通用代码量也就很庞大，拥有很多Redis用不上的功能，Redis为了追求“轻巧”并且去除依赖，就选择自己去封装了一套。
单线程优点：
同步应用程序的开发比较容易，但由于需要在上一个任务完成后才能开始新的任务，所以其效率通常比多线程应用程序低。如果完成同步任务所用的时间比预计时间长，应用程序可能会不响应。多线程处理可以同时运行多个过程。例如，文字处理器应用程序在您处理文档的同时，可以检查拼写（作为单独的任务）。
纯内存数据库，如果只是简单的 key-value，内存不是瓶颈。一般情况下，hash 查找可以达到每秒数百万次的数量级。
瓶颈在于网络 IO 上。
根据你测的的 10000/s 来看，客户端和 redis 应该是部署在两台不同的机器，并且是使用同步的方式请求 redis. 每次请求需要通过网络把请求发送到 redis 所在的机器，然后等待 redis 返回数据。时间大部分消耗在网络传输中。
如果把 redis 和客户端放在同一台机器，网络延迟会更小，一般情况下可以打到 60000 次每秒甚至更高，取决于机器性能。
锁不是影响性能的主要因素。线程锁 (mutex_lock) 只有在遇到冲突的情况下性能会下降，而正常情况下，遇到冲突的概率很低。如果只是简单的加锁、释放锁速度是非常快的，每秒钟上千万次没问题。memcache 内部用到了大量的锁，并没有见到性能降低。
线程也不是影响吞吐量的重要因素。如第一点来说，一般情况下，程序处理内存数据的速度远高于网卡接收的速度。使用线程好处是可以同时处理多条连接，在极端情况下，可能会提高响应速度。
使用 epoll 或 libevent 等因为异步非阻塞 IO 编程只能这么做。与之对应的是同步阻塞 IO 编程，使用多进程或多线程实现多条连接的处理，比如 apache。一般情况下，异步非阻塞 IO 模型性能是远高于同步阻塞 IO 模型的，可以参考 nginx 与 apache 性能的对比。
libevent 并不比 redis 自己实现的 ae_event 慢，代码多是应为 ae_event 只实现了 redis 需要的功能，而 libevent 则具有更多的功能，比如更快的定时器、buffer event 模型，甚至自带了 DNS、HTTP 协议的处理。并且 libevent 更通用，而 redis 只专注于 linux 平台。
最后回答问题，快在哪？ 1、纯内存 *** 作 2、异步非阻塞 IO
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）