首先,Redis 是跑在单线程中的,所有的操作都是按照顺序线性执行的,但是由于读写操作等待用户输入或输出都是阻塞的,所以 I/O 操作在一般情况下往往不能直接返回,这会导致某一文件的 I/O 阻塞导致整个进程无法对其它客户提供服务,而 I/O 多路复用就是为了解决这个问题而出现的。
服务器端编程,经常需要构造高性能的网络应用,需要选用高性能的IO模型,这也是通关大公司面试必备的知识。
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nget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。
从基础讲起,IO的原理和模型是隐藏在编程知识底下的,是开发人员必须掌握的基础原理,是基础的基础,更是通关大厂面试的必备知识。
本篇是高性能、高并发系列的第三篇,承接上文《读取文件时程序经历了什么》,在讲解了进程、线程以及I/O后,我们来到了高并发中又一关键技术,即I/O多路复用。
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。
很多的小伙伴,被java IO 模型,搞得有点儿晕,一会儿是4种模型,一会儿又变成了5种模型。
Linux有Linux kernal,我们的客户端,进行连接,首先到达的是Linux kernal,在Linux的早期版本,只有read和write进行文件读写。我们使用一个线程/进程 进行调用read和write函数,那么将会返回一个文件描述符fd(file description)。我们开启线程/进程去调用read进行读取。因为socket在这个时期是blocking(阻塞的),遇到高并发,就会阻塞,也就是bio时期。
redis是单线程的(不严谨的讲法的哈),为什么还这么快,很多人相信会回答因为redis是基于内存操作的, 内存的读写速度是非常快的。答到这,逼格还是不够高的,基于内存是一方面,但还有一个关键点是:redis采用了多路复用技术,今天我们就来聊聊这个点。
网络I/O,可以理解为网络上的数据流。通常我们会基于socket与远端建立一条TCP或者UDP通道,然后进行读写。单个socket时,使用一个线程即可高效处理;然而如果是10K个socket连接,或者更多,我们如何做到高性能处理?
应用程序向操作系统发出IO请求:应用程序发出IO请求给操作系统内核,操作系统内核需要等待数据就绪,这里的数据可能来自别的应用程序或者网络。一般来说,一个IO分为两个阶段:
一位工作5年的小伙伴面试时被问到IO相关的问题,说,谈谈你对IO多路复用机制的理解。当时他说只是听过多路复用,具体细节没有了解过。今天,我给大家分享一下我的理解。
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。
>>> send_data = input("--->").encode()
很多人说BIO不好,会“block”,但到底什么是IO的Block呢?考虑下面两种情况:
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 程序员编写代码执行I/O操作最终都逃不过文件这个概念。 在Unix/Linux世界中,文件是一个很简单的概念,作为程序员我们只需要将其理解为一个N字节的序列就可以了: b1, b2, b3, b4, ....... , bN 实际上,所有的I/O设备都被抽象为了文件这个概念,一切皆文件(Everything is File),磁盘、网络数据、终端,甚至进程间通信工具管道pipe等都被当成文件对待。 所有的I/O操作也都可以通过文件读写来实现,这一抽
redis 核心就是 如果我的数据全都在内存里,我单线程的去操作 就是效率最高的,为什么呢,因为多线程的本质就是 CPU 模拟出来多个线程的情况,这种模拟出来的情况就有一个代价,就是上下文的切换,对于一个内存的系统来说,它没有上下文的切换就是效率最高的。
IO复用是串行的a有问题处理a的,但是a的问题要处理10个小时b就得等待10个小时
最近在看 UNIX 网络编程并研究了一下 Redis 的实现,感觉 Redis 的源代码十分适合阅读和分析,其中 I/O 多路复用(mutiplexing)部分的实现非常干净和优雅,在这里想对这部分的内容进行简单的整理。
1.redis是基于内存的,内存的读写速度非常快(纯内存); 数据存在内存中,数据结构用HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)。
当用户线程调用了 read 系统调用,内核(kernel)就开始了 IO 的第一个阶段:准备数据。很多时候,数据在一开始还没有到达(比如,还没有收到一个完整的Socket数据包),这个时候 kernel 就要等待足够的数据到来。
目前我们网络所面临的依然是高并发的问题,就像某cat双11时的情况,瞬间的并发量是惊人的,当然我们会有很多种方法去解决这个问题,本文我们谈论的是单台服务器,如何提高自己对并发请求的处理能力。要想解决这个问题,我们需要先理清楚Unix和类Unix系统的I/O模型。
Linux系统内核是C语言编写的,所以,Linux系统开发可能会和很多系统API打交道,需要掌握C语言基础,C语言是Linux最基础的开发语言,当然也可以用C++。一般做与系统交互的模块时,用C语言多一些,做上层业务应用时,为了开发效率,会使用C++来开发,毕竟C++是面向对象的开发语言,适合大型项目的开发,方便模块化,代码复用率高。
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一些热门游戏经常会在一周目结束后推出DLC(Downloadable Content)内容来对现有内容进行扩展和增补。而在JDK的升级发展过程中也经常做出相似的操作,比如IO类库的DLC——NIO(new IO)。
redis 将所有数据放在内存中,内存的响应时长大约为 100 纳秒,这是 redis 的 QPS 过万的重要基础。
了解java的NIO,需要先了解同步异步以及阻塞非阻塞的概念,同步/异步,阻塞/非阻塞 NIO就是采用的同步非阻塞这种组合方式。或简单一点,采用的是IO复用的策略,可以使用一个线程管理多个IO连接。
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。
当别人问我们Redis这么快的时候,很多小白都只会简简单单的回答,因为Redis它是基于内存存储的,使用内存存储数据,可以避免频繁的进行写盘操作,大大降低响应时间。这个确实是一个原因,但回答的还是不够面。起码在这里还得回答上高效的数据结构以及IO网络多路复用的设计架构。
https://draveness.me/redis-io-multiplexing
多线程应用实际上和多进程类似,只不过将一个请求分配一个进程换成了一个请求分配一个线程。线程对比进程更轻量,在系统资源占用上更少,上下文切换(ps:所谓上下文切换,稍微解释一下:单核心CPU的情况下同一时间只能执行一个进程或线程中的任务,而为了宏观上的并行,则需要在多个进程或线程之间按时间片来回切换以保证各进、线程都有机会被执行)的开销也更小;同时线程间更容易共享内存,便于开发
fd:file descriptor,文件描述符。linux内核将所有外部设备都看作一个文件来操作,对文件的读写会调用内核提供的命令,返回一个文件描述符。对一个socket的读写也会有相应的socket fd。描述符就是一个指向内核中结构体的数字。
IO模型 只关注IO,不关注IO读写完成后的事情。 同步:程序(APP)自己进行读/写操作 异步:由Kernel完成读/写,程序跑起来感觉像没有访问IO,访问的是buffer 阻塞:BLOCKING,一直等待着方法有效的返回结果 非阻塞:NONBLOCKING,调用方法的时候就返回是否读取到,(java中要么返回null,要么返回具体的对象) 所以IO模型有: 同步阻塞:程序(APP)自己读取,调用了方法后一直等待着有效的返回结果 同步非阻塞:程序(APP)自己读取,调用方法的瞬间就给出是否读取到的返回结
你是否曾经有想过这个问题,我们的一台 web 服务器最多能连接多少个客户端,或者说是服务多少个用户?是不是说,无论用户数量有多少,只要 CPU 和内存足够,就能支持?
本文从操作系统的角度来解释BIO,NIO,AIO的概念,含义和背后的那些事。本文主要分为3篇。 第一篇讲解BIO和NIO以及IO多路复用 第二篇讲解AIO和文件IO 第三篇讲解在这些机制上的一些应用的实现方式,比如nginx,nodejs,Java NIO等 到底什么是“IO Block” 很多人说BIO不好,会“block”,但到底什么是IO的Block呢?考虑下面两种情况: 用系统调用read从socket里读取一段数据 用系统调用read从一个磁盘文件读取一段数据到内存 如果你的直觉告诉你,这两种都算
本文内容基于 Redis 6.0 以前的版本编写,因为 6.0 之后 Redis 在网络处理这一块采用了多线程模式,但是 I/O 多路复用的模型还在,变化不大。本文有不当之处,大家轻喷!
前言:tomcat一度是web容器的标准,但是tomcat的并发量却只有200-400之间,即使现在有了aio模式,也没有提升太多。所以现在大部分都是使用netty作为高性能服务器框架,在dubbo,
操作系统的核心是内核,独立于普通的应用程序,可以访问受保护的内存空间,也有访问底层硬件设备的所有权限。为了保证用户进程不能直接操作内核(kernel),保证内核的安全,操心系统将虚拟空间划分为两部分,一部分为内核空间,一部分为用户空间。
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