时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:29人阅读
redis 和 memcached 有什么区别?redis 的线程模型是什么?为什么 redis 单线程却能支撑高并发?
面试官心理分析
这个是问 redis 的时候,最基本的问题吧,redis 最基本的一个内部原理和特点,就是 redis 实际上是个单线程工作模型,你要是这个都不知道,那后面玩儿 redis 的时候,出了问题岂不是什么都不知道?
还有可能面试官会问问你 redis 和 memcached 的区别,但是 memcached 是早些年各大互联网公司常用的缓存方案,但是现在近几年基本都是 redis,没什么公司用 memcached 了。【相关推荐:Redis视频教程】
面试题剖析
redis 和 memcached 有啥区别?
redis 支持复杂的数据结构
redis 相比 memcached 来说,拥有更多的数据结构,能支持更丰富的数据操作。如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作, redis 会是不错的选择。
redis 原生支持集群模式
在 redis3.x 版本中,便能支持 cluster 模式,而 memcached 没有原生的集群模式,需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据。
性能对比
由于 redis 只使用单核,而 memcached 可以使用多核,所以平均每一个核上 redis 在存储小数据时比 memcached 性能更高。而在 100k 以上的数据中,memcached 性能要高于 redis。虽然 redis 最近也在存储大数据的性能上进行优化,但是比起 memcached,还是稍有逊色。
redis 的线程模型
redis 内部使用文件事件处理器 file event handler
,这个文件事件处理器是单线程的,所以 redis 才叫做单线程的模型。它采用 IO 多路复用机制同时监听多个 socket,将产生事件的 socket 压入内存队列中,事件分派器根据 socket 上的事件类型来选择对应的事件处理器进行处理。
文件事件处理器的结构包含 4 个部分:
多个 socket 可能会并发产生不同的操作,每个操作对应不同的文件事件,但是 IO 多路复用程序会监听多个 socket,会将产生事件的 socket 放入队列中排队,事件分派器每次从队列中取出一个 socket,根据 socket 的事件类型交给对应的事件处理器进行处理。
来看客户端与 redis 的一次通信过程:
要明白,通信是通过 socket 来完成的,不懂的同学可以先去看一看 socket 网络编程。
首先,redis 服务端进程初始化的时候,会将 server socket 的 AE_READABLE
事件与连接应答处理器关联。
客户端 socket01 向 redis 进程的 server socket 请求建立连接,此时 server socket 会产生一个 AE_READABLE
事件,IO 多路复用程序监听到 server socket 产生的事件后,将该 socket 压入队列中。文件事件分派器从队列中获取 socket,交给连接应答处理器。连接应答处理器会创建一个能与客户端通信的 socket01,并将该 socket01 的 AE_READABLE
事件与命令请求处理器关联。
假设此时客户端发送了一个 set key value
请求,此时 redis 中的 socket01 会产生 AE_READABLE
事件,IO 多路复用程序将 socket01 压入队列,此时事件分派器从队列中获取到 socket01 产生的 AE_READABLE
事件,由于前面 socket01 的 AE_READABLE
事件已经与命令请求处理器关联,因此事件分派器将事件交给命令请求处理器来处理。命令请求处理器读取 socket01 的 key value
并在自己内存中完成 key value
的设置。操作完成后,它会将 socket01 的 AE_WRITABLE
事件与命令回复处理器关联。
如果此时客户端准备好接收返回结果了,那么 redis 中的 socket01 会产生一个 AE_WRITABLE
事件,同样压入队列中,事件分派器找到相关联的命令回复处理器,由命令回复处理器对 socket01 输入本次操作的一个结果,比如 ok
,之后解除 socket01 的 AE_WRITABLE
事件与命令回复处理器的关联。
这样便完成了一次通信。关于 Redis 的一次通信过程,推荐读者阅读《Redis 设计与实现——黄健宏》进行系统学习。
为啥 redis 单线程模型也能效率这么高?
edis 的并发竞争问题是什么?如何解决这个问题?了解 redis 事务的 CAS 方案吗?
面试官心理分析
这个也是线上非常常见的一个问题,就是多客户端同时并发写一个 key,可能本来应该先到的数据后到了,导致数据版本错了;或者是多客户端同时获取一个 key,修改值之后再写回去,只要顺序错了,数据就错了。
而且 redis 自己就有天然解决这个问题的 CAS 类的乐观锁方案。
面试题剖析
某个时刻,多个系统实例都去更新某个 key。可以基于 zookeeper 实现分布式锁。每个系统通过 zookeeper 获取分布式锁,确保同一时间,只能有一个系统实例在操作某个 key,别人都不允许读和写。
你要写入缓存的数据,都是从 mysql 里查出来的,都得写入 mysql 中,写入 mysql 中的时候必须保存一个时间戳,从 mysql 查出来的时候,时间戳也查出来。
每次要写之前,先判断一下当前这个 value 的时间戳是否比缓存里的 value 的时间戳要新。如果是的话,那么可以写,否则,就不能用旧的数据覆盖新的数据。
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