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上节我们完成了:
Redis 协议位于 TCP 层上,即客户端和Redis实例保持双工的连接。
批量请求,批量响应,请求和响应交叉进行,不会混淆(TCP双工)
我们使用Jedis库可以很轻松的使用 pipline
Jedis redis = new Jedis("h121.wzk.icu", 6379);
redis.auth("111111");
Pipeline pipe = jedis.pipelined();
for (int i = 0; i <50000; i++) {
pipe.set("key_"+String.valueOf(i),String.valueOf(i));
}
// 将封装后一次性发给redis
pipe.sync();
Redis 客户端与服务器交互采用序列化协议(RESP)。
请求以字符串的形式来表示要执行的命令的参数
Redis使用特有的数据类型作为回复。
可以使用 telnet 工具进行测试,发送一些内容过去
telnet h121.wzk.icu 6379
xxx
xxx
xxx
处理流程
具体的过程图可以看下边的流程图片:
Redis 服务器是典型的事件驱动系统,Redis将事件分为两大类:
文件事件即Socket读写事件,也就是IO事件,比如客户端连接、命令请求、数据回复、连接断开等等。
Redis 事件处理机制采用单线程的Reactor模式,属于 I/O 多路复用的一种常见模式。
IO 多路复用指单个线程管理多个Socket,Reactor Pattern(反应器设计模式)是一种为处理并发服务请求,并将请求提交到一个或者多个服务器处理的事件设计模式。
下面这些图片可以让你更好地理解 Reactor 模式:
IO多路复用机制就是通过一种机制,一个进程可以监视多个描述符(Socket),一旦某个描述符就绪,能够通知程序进行相应的复写操作。
IO多路复用机制有这么几种:
select函数监视的文件描述符分3类:
调用后select函数会阻塞,直到有描述符就绪或者超时,函数返回。
当select函数返回后,可以通过 fd 列表遍历,来找到就绪的描述符。
几乎在所有平台上都有支持,跨平台支持。
单个进程打开文件描述有一定的限制,有 FD_SETSIZE 设置,默认是 1024 ,采用数组存储,另外在检查数组中是否有文件描述符需要读写时,采用的是线性的扫描(不管是否活跃都扫描轮询),效率较低。
poll使用一个 pollfd 的指针实现,pollfd结构包含了要监视的 Event 和 发生的 Event,不再使用 select 的参数值传递的方式。
采用链表的形式存储,它监听的描述符数量没有限制,可以超过select默认限制的1024大小
另外在检查链表中是否有文件描述符需要读写时,采用线性扫描的方法,即不管Socket是不是活跃的,都轮询一次,效率较低。
epoll 子啊 Linux2.6 内核中提出的,是之前 select 和 poll 的加强版本。
相对于 select 和 poll 来说,epoll 更加灵活,没有描述符限制。
epoll 使用一个文件描述符管理多个描述符,将用户关系的文件描述符的事件存放到内核的一个事件表中,这样在用户空间和内核空间的copy就只需要一次。
epoll 没有最大并发连接限制,上限是最大能打开文件的数目,比如1GB内存大约能打开10万文件左右。
epoll 最大的优点就在于只处理活跃的连接,而不需要轮询遍历,所以效率很高。
kqueue 是 unix 下的一个 IO 多路复用库。最初是 2000年在FreeBSD系统上开发的一个高性能的事件的事件通知接口。
注册一批Socket描述符kqueue后,当其中描述符状态发生改变时,kqueue将一次性通知应用程序哪些描述符可读可写或出错。
能处理大量数据,性能较高。
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