哈哈，反正我在面试时候经常会问候选人这个问题，这个问题其实是对redis内部机制的一个考察，可以牵扯出好多涉及底层深入原理的一些列问题。
为了满足每秒插入100万条数据的需求，小编建议采用以下技术方案，以提升数据库系统的吞吐量和性能。
Redis是目前广为人知的一个内存数据库，在各个场景中都有着非常丰富的应用，前段时间Redis推出了6.0的版本，在新版本中采用了多线程模型。
实时通信已经成为了移动应用程序不可或缺的一部分。无论是聊天应用、实时地图、在线游戏还是IoT（物联网）设备的远程控制，都依赖于高性能的网络连接来提供流畅的用户体验。而正是在这个背景下，我们有多个框架可供选择WebSocket，MQTT，Netty等**，而Netty靠着高性能**、可定制、可扩展、多协议等优势崭露头角，成为Android实时通信首选工具之一。
1. 背景 1.1. 惊人的性能数据 最近一个圈内朋友通过私信告诉我，通过使用Netty4 + Thrift压缩二进制编解码技术，他们实现了10W TPS（1K的复杂POJO对象）的跨节点远程服务调用。相比于传统基于Java序列化+BIO（同步阻塞IO）的通信框架，性能提升了8倍多。 事实上，我对这个数据并不感到惊讶，根据我5年多的NIO编程经验，通过选择合适的NIO框架，加上高性能的压缩二进制编解码技术，精心的设计Reactor线程模型，达到上述性能指标是完全有可能的。 下面我们就一起来看下Netty是如
高性能和高并发，听着就有点类似，并且他们还经常一起提及，比如提高我们的并发性能，显然，高性能可以提高我们的并发，但是细化来看，他们是有区别的，他们的考量点的维度不同。高性能需要我们从单机维度到整体维度去考虑，更多的是先从编码角度、架构使用角度去让我们的单机（单实例）有更好的性能，然后再从整个系统层面来拥有更好的性能；高并发则直接是全局角度来让我们的系统在全链路下都能够抗住更多的并发请求。
“世间可称之为天经地义的事情没几样，复杂的互联网架构也是如此，万丈高楼平地起，架构都是演变而来，那么演变的本质是什么？”
最近一个圈内朋友通过私信告诉我，通过使用 Netty4 + Thrift 压缩二进制编解码技术，他们实现了 10W TPS（1K 的复杂 POJO 对象）的跨节点远程服务调用。相比于传统基于 Java 序列化 +BIO（同步阻塞 IO）的通信框架，性能提升了 8 倍多。
最近一个圈内朋友通过私信告诉我，通过使用Netty4 + Thrift压缩二进制编解码技术，他们实现了10W TPS（1K的复杂POJO对象）的跨节点远程服务调用。相比于传统基于Java序列化+BIO（同步阻塞IO）的通信框架，性能提升了8倍多。
Redis使用事件驱动的方式来处理文件事件和时间事件。它通过epoll、kqueue、select等IO复用技术来监听网络和文件描述符的事件，以实现高性能的异步IO操作。
我们先来看看网络中关于线程起源的说明，理解线程的来龙去脉对于掌握多线程有一定帮助。
由腾讯公司主导，多家公司（中国信通院、中国移动、阿里、百度、烽火通信、思科、Intel）协作的项目《边缘超融合网关技术白皮书》荣获2023年度ODCC（开放数据中心委员会）十周年杰出项目奖。此外，腾讯公司申报的《边缘互联融合网关》项目凭借其Tbps的网关转发能力，80%的融合网关交付时间降低，100%的加解密性能提升，33%的加解密包头开销降低等特性，荣获中国信通院颁发的未来网络领先创新科技成果奖。经过3年的技术积累，目前边缘超融合网关HyperSGW已经在腾讯分布式云场景部署应用。
简单的说apache httpd和nginx都是web服务器，但两者适应的场景不同，也就是两者专注于解决不同的问题。apache httpd:稳定、对动态请求处理强，但同时高并发时性能较弱，耗费资源多。nginx：高并发处理能力强、擅长处理静态请求、反向代理、均衡负载。在 这篇文章详细列出了apache与nginx的13个异同点，下面我们来一一分析其原理。
Netty和Tomcat最大的区别就在于通信协议，Tomcat是基于Http协议的，他的实质是一个基于http协议的web容器，但是Netty不一样，他能通过编程自定义各种协议，因为netty能够通过codec自己来编码/解码字节流，完成类似redis访问的功能，这就是netty和tomcat最大的不同。
Redis 6.0 引入多线程 IO 特性对性能提升至少是一倍以上。据 Redis 作者 antirez 在 RedisConf 2019 分享中介绍，多线程 IO 特性可以显著提高 Redis 的性能和吞吐量，实测 GET/SET 命令在 4 线程 IO 下的性能相比单线程几乎翻倍。国内也有一些大牛在阿里云 ESC 上测试了 unstable 版本的 Redis，结果也证实了多线程比单线程性能提升一倍左右的结论。
官方定义为：”Netty 是一款异步的事件驱动的网络应用程序框架，支持快速地开发可维护的高性能的面向协议的服务器 和客户端”,按照惯例贴上一张High Level的架构图：
以下内容为入门级介绍，意在对老技术作较全的总结而不是较深的研究。主要参考《构建高性能Web站点》一书。
1. Disruptor：Apache Storm底层应用了Disruptor来实现worker内部的线程通信；
知识点： Tomcat支持的IO模型说明 BIO 与NIO的区别 1、Tomcat支持的IO模型说明 描述 BIO 阻塞式IO，即Tomcat使用传统的java.io进行操作。该模式下每个请求都会创建一个线程，对性能开销大，不适合高并发场景。优点是稳定，适合连接数目小且固定架构。 NIO 非阻塞式IO，jdk1.4 之后实现的新IO。该模式基于多路复用选择器监测连接状态在通知线程处理，从而达到非阻塞的目的。比传统BIO能更好的支持并发性能。Tomcat 8.0之后默认采用该模式 APR 全称是
存储协议目前主流的有三种，AHCI、NVMe、SCSI。 HDD 磁盘和早期 SSD 磁盘的传输协议一般采用AHCI（高级主机控制器接口，Advanced Host Controller Interface）。AHCI 为单队列模式，主机和 HDD/SSD 之间通过单队列进行数据交互。对于 HDD 这种慢速设备来说，主要瓶颈在存储设备，而非 AHCI协议。不同于 HDD 的顺序读写特点，SSD 可以同时从多个不同位置读取数据，具有高并发性。因此对于 SSD，AHCI 的单队列模式成为了限制并发性的瓶颈。随着存储介质的演进，SSD 盘的 IO 带宽越来越大，访问延时越来越低。AHCI 协议已经不能满足高性能和低延时 SSD 的需求， NVMe（NVM Express 非易失性内存主机控制器接口规范）应运而生。
最近看到篇好文章《IO多路复用》，记得早期学习时，也去探索过select、poll、epoll的区别，但后来也是没有及时记录总结，也忘记了，学习似乎就是在记忆与忘记中徘徊，最后在心中留下的火种，是熄灭还是燎原就看记忆与忘记间的博弈
本文来自拥有十年IT从业经验、擅长网站架构设计、Web前端技术以及Java企业级开发的夏俊，此文也是《关于大型网站技术演进的思考》系列文章的最新出炉内容，首发于CSDN，各位技术人员不容错过。 以下为正文： 一、引子 《关于大型网站技术演进的思考》已经连载完了两个系列，它们分别是《存储的瓶颈》和《网站静态化的处理》，这两个系列对应到网站里的组件就是存储端和浏览器端，网站除了这两端外，还有一端那就是服务端了，服务端上接浏览器端，下承存储端，所以当我们想让网站的浏览器端或存储端性能更加优秀的时候，就不得不去考虑
以上是摘自《Essential Netty In Action》这本书，本文的内容也是本人读了这本书之后的一些整理心得，如有不当之处欢迎大虾们指正
BIO、NIO和AIO是Java编程语言中用于处理输入输出（IO）操作的三种不同的机制，它们分别代表同步阻塞I/O，同步非阻塞I/O和异步非阻塞I/O。
作为即时通讯技术的开发者来说，高性能、高并发相关的技术概念早就了然与胸，什么线程池、零拷贝、多路复用、事件驱动、epoll等等名词信手拈来，又或许你对具有这些技术特征的技术框架比如：Java的Netty、Php的workman、Go的gnet等熟练掌握。但真正到了面视或者技术实践过程中遇到无法释怀的疑惑时，方知自已所掌握的不过是皮毛。
首先必须明确，Redis单线程指的是网络请求模块使用了一个线程，其他模块仍用了多个线程，并不是一个线程完成了所有功能。 原理上，其采用了利用epoll的多路复用特性，因此可以采用单线程处理其网络请求。
2、时间上的复用：多任务复用CPU的时间片，通俗的讲就是CPU在多个程序之间来回切换
在上一篇中我们介绍说客户端建立一次连接耗时太长(建立连接，设置字符集，autocommit等)，如果在每个sql操作都需要经历建立连接，关闭连接。不仅应用程序响应慢，而且会产生很多临时对象，应用服务器GC压力大。另外数据库server端对连接也有限制，比如MySQL默认151个连接(实际环境中一般会调大这个值，尤其是多个服务时)
这是因为大厂需要找到最好的人才来解决这些重要问题，而高并发系统无疑是其中最为重要且复杂的一个方面。我们必须通过学习和实践来提高我们对于系统开发和优化的理解，并掌握最新最有效的技术工具和方法。
在全国一片祥和IT民工欢度五一节假日的时候，Redis 6.0不声不响地于5 月 2 日正式发布了，吓得我赶紧从床上爬起来，学无止境！学无止境！
在C#中，使用async和await关键字进行异步编程是一种强大的工具，可以在不阻塞主线程的情况下执行耗时操作，提高程序的并发性和响应性。本文将深入探讨async和await的基本概念、使用场景、编码规范以及一些示例，以帮助您更好地理解如何在C#中实现异步编程。
作为一个学Java的，如果没有研究过Netty，那么你对Java语言的使用和理解仅仅停留在表面水平，会点SSH，写几个MVC，访问数据库和缓存，这些只是初等Java程序员干的事。如果你要进阶，想了解Java服务器的深层高阶知识，Netty绝对是一个必须要过的门槛。
Mysql 5.0版本以后，默认的存储引擎是Innodb，我们常见的存储引擎Innodb、Myisam，存储引擎是相对于表来说的而不是针对数据库，如下图所示，我们可以针对某个表选择对应的存储引擎。
在B2B业务领域，系统吞吐量是衡量一个系统性能好坏的重要指标。对于Java项目而言，提升系统吞吐量意味着在有限的硬件资源下，能够处理更多的业务请求，保证系统的稳定性和高效性。以下是一些详细且专业的解决方案，帮助提升Java项目的系统吞吐量。
HTTP/1.1 和 HTTP/2.0 是 HTTP 协议的两个版本，它们之间有以下几点区别：
异步（Asynchronous）和同步（Synchronous）是在编程中经常遇到的两种执行模式。它们涉及到程序中任务的执行方式以及对资源的管理方式。在本文中，我们将深入探讨异步和同步的区别、使用场景以及在 C# 中如何实现异步编程。
随着互联网的不断发展，日常生活中越来越多的需求通过网络来实现，从衣食住行到金融教育，从口袋到身份，人们无时无刻不依赖着网络，而且越来越多的人通过网络来完成自己的需求。 作者 / 张弸中，达观数据后端工程师 收录 / InfoQ 前言 作为直接面对来自客户请求的web服务端，无疑是要同时承受更多的请求，并为用户提供更好的体验。这个时候web端的性能常常会成为业务发展的瓶颈，提升性能刻不容缓。 达观数据在开发过程中总结了一些提升web服务端性能的经验，与大家分享。 问题分析 对于web服务端性能，首先我们分
答：Redis是一种Key-Value的模型，key是字符串类型，而常说的数据结构一般是指value的数据结构，一般包含以下类型。
首先,在讲述高性能IO编程设计的时候,我们先思考一下何为“高性能”呢,如果自己来设计一个web体系服务,选择BIO还是NIO的编程方式呢?其次,我们可以了解下构建一个web体系服务中,为了能够支撑
Redis 是基于 Reactor 模式开发了网络事件处理器，这个处理器称为文件事件处理器。组成结构为4个部分：
互联网时代，业务系统的主要特点是用户多、请求量大。尤其在中国这样拥有庞大用户基数的环境下，不用说阿里巴巴、京东这类需要满足双十一大促时每秒几万甚至几十万订单的系统，即使是一些垂直领域的业务系统（如三甲医院的挂号系统）每天也有不小的访问量。
现代大型高性能网站诸如淘宝，京东，微博，FB，知乎等等，网站架构涉及很多知识。像业务分层，软件分割模块化，分布式部署，集群服务器，负载均衡等技术可以帮助架构师将一个大的复杂的问题切分成小的简单的问题。这篇文章着眼于解决这些切好的小问题上，单机上有哪些编程实践或者模型可以很好的做到高并发。本人web开发小白一枚，写文章是想梳理自己的思路，求得大牛斧正，希望各位多多批判。文章的内容大多来自网上的阅读加上些自己的理解，文末附上参考阅读的文章。 一个极简高并发模型 因为有数年的嵌入式领域的经验，先说一下我认为的比较
反应堆开发模型被绝大多数高性能服务器所选择，上一篇所介绍的IO多路复用是它的实现基础。定时触发功能通常是服务器必备组件，反应堆模型往往还不得不将定时器的管理囊括在内。本篇将介绍反应堆模型的特点和用法。
Redis的单线程指的是网络IO处理和Key-Value数据信息处理共用一个线程；
派大星：首先，Redis使用内存存储数据，避免了磁盘I/O的开销，提高了数据访问的速度。其次，Redis拥有丰富的对象类型，包含八种类型，满足不同的需求。此外，Redis采用了高效的数据结构，减少了内存占用和计算复杂度。Redis还使用单线程模型，避免了多线程之间的上下文切换和竞争条件，提升了CPU利用率。最后，Redis使用非阻塞I/O多路复用机制(多路复用IO模型实际也是传统阻塞型IO模型演化而来的)，充分利用CPU和网络资源，提高了并发处理能力。
我们通常说的Redis单线程，主要是指：Redis 6.0 之前版本的 网络I/O 和 键值对读写 是由一个线程来完成的。
通过上面redis官网的说明可以看出，redis是一个可以对内存数据结构进行存储的东西，它可以用作数据库、缓存和消息代理。它支持数据结构，如字符串，散列，列表，集合，带有范围查询的排序集，位图，超级日志，具有半径查询和流的地理空间索引。Redis具有内置复制，Lua脚本，LRU驱逐，事务和不同级别的磁盘持久性，并通过Redis Sentinel提供高可用性并使用Redis Cluster自动分区。 在项目中主要用来用作数据的缓存，将数据缓存在redis中，减轻对底层数据库的访问压力，获得更高的并发和更快的请求响应速度。
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