Redis가 단일 스레드를 선택하는 이유는 무엇입니까?
1. Redis 버전 반복
Redis2.6, lua 스크립트 지원
Redis3.0, 클러스터 지원
Redis4.0, 다중 스레드 비동기 삭제; 코드 재구성;
Redis6.0, 다중 스레드 IO;
Redis7.0, 함수, 다중 부분-AOF
2. Redis는 왜 항상 단일 스레드를 사용했습니까?
1. Redis는 개발 및 유지 관리를 용이하게 하기 위해 단일 스레드 모델을 채택합니다.
2. 단일 스레드 모델은 IO 다중화 및 비차단 IO를 통해 동시에 여러 클라이언트 요청을 처리할 수도 있습니다. main 성능 병목 현상은 CPU가 아닌 메모리와 네트워크입니다.
3. Redis6.0은 멀티 스레딩을 도입합니다.
Redis6.0 이전에는 Redis가 네트워크 IO 처리부터 실제 읽기 및 쓰기 명령 처리까지 단일 스레드로 처리했지만, 스레딩은 데이터를 삭제하고 데이터를 유지할 때 사용됩니다.
Redis의 성능 병목 현상은 주로 네트워크 IO입니다. 따라서 Redis 6.0부터는 네트워크 요청 처리의 병렬성을 향상하기 위해 여러 IO 스레드를 사용하여 네트워크 요청을 처리합니다.
4. Redis 메인 스레드와 IO 스레드는 어떻게 요청을 완료하나요?
1. 서버와 클라이언트가 소켓 연결을 설정합니다.
메인 스레드는 연결을 설정하고 소켓을 전역 대기 대기열에 넣는 역할을 담당합니다. 메인 스레드는 폴링을 통해 소켓 연결을 IO 스레드에 할당합니다. .
2. IO 스레드는 요청을 읽고 구문 분석합니다.
메인 스레드가 IO 스레드에 소켓을 할당하면 차단 상태로 들어가고 IO 스레드가 클라이언트 요청을 완료할 때까지 기다립니다. 스레드는 병렬 처리에 사용됩니다.
3. 메인 스레드는 요청 명령을 실행합니다
IO 스레드가 요청을 구문 분석한 후에도 메인 스레드는 여전히 이러한 명령을 단일 스레드 방식으로 실행합니다.
4. IO 스레드는 소켓에 다시 쓰고 메인 스레드는 전역 대기열을 지웁니다.
메인 스레드가 요청 명령을 실행한 후 결과가 버퍼에 기록됩니다. 상태를 확인하고 IO 스레드가 결과를 소켓에 다시 쓰고 클라이언트에 반환될 때까지 기다립니다.
소켓에 다시 쓴 후 메인 스레드는 전역 대기열을 지웁니다.
5. IO 멀티플렉싱이란 무엇입니까?
동기식 IO 모델인 IO 멀티플렉싱은 하나의 스레드를 구현하여 여러 파일 핸들을 모니터링합니다. 파일 핸들이 준비되면 해당 읽기 및 쓰기 작업을 수행하도록 애플리케이션 프로그램에 알릴 수 있습니다. 프로그램은 차단 상태로 들어가고 CPU 리소스를 해제합니다.
1. 운영 체제 수준은 커널 모드와 사용자 모드 간의 데이터 읽기 및 쓰기 작업을 의미합니다.
3. . 단일 스레드를 사용하는 IO 다중화는 동시에 여러 클라이언트 소켓 연결을 처리할 수 있습니다.
클라이언트 소켓에 해당하는 파일 설명자 FileDescriptor가 epoll에 등록되고 epoll은 많은 수의 쓸모 없는 메시지가 있는 소켓을 모니터링합니다. 작업.
이때 소켓은 비차단 모드를 채택합니다. 전체 프로세스는 선택, 폴링 및 epoll이 호출될 때만 차단되며, 이 모드는 완전히 활용됩니다. 일반적으로 이벤트 중심, 즉 반응기 반응 모드라고 합니다.
epoll을 사용하는 궁극적인 목표는 서버의 처리량을 향상시키는 것입니다.
IO 멀티플렉싱 및 epoll 기능은 **"Redis가 왜 그렇게 빠른가요?"**의 직접적인 이유입니다.
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Redis 클러스터 모드를 구축하는 방법
Apr 10, 2025 pm 10:15 PM
Redis Cluster Mode는 Sharding을 통해 Redis 인스턴스를 여러 서버에 배포하여 확장 성 및 가용성을 향상시킵니다. 시공 단계는 다음과 같습니다. 포트가 다른 홀수 redis 인스턴스를 만듭니다. 3 개의 센티넬 인스턴스를 만들고, Redis 인스턴스 및 장애 조치를 모니터링합니다. Sentinel 구성 파일 구성, Redis 인스턴스 정보 및 장애 조치 설정 모니터링 추가; Redis 인스턴스 구성 파일 구성, 클러스터 모드 활성화 및 클러스터 정보 파일 경로를 지정합니다. 각 redis 인스턴스의 정보를 포함하는 Nodes.conf 파일을 작성합니다. 클러스터를 시작하고 Create 명령을 실행하여 클러스터를 작성하고 복제본 수를 지정하십시오. 클러스터에 로그인하여 클러스터 정보 명령을 실행하여 클러스터 상태를 확인하십시오. 만들다
Redis 데이터를 지우는 방법
Apr 10, 2025 pm 10:06 PM
Redis 데이터를 지우는 방법 : Flushall 명령을 사용하여 모든 키 값을 지우십시오. FlushDB 명령을 사용하여 현재 선택한 데이터베이스의 키 값을 지우십시오. 선택을 사용하여 데이터베이스를 전환 한 다음 FlushDB를 사용하여 여러 데이터베이스를 지우십시오. del 명령을 사용하여 특정 키를 삭제하십시오. Redis-Cli 도구를 사용하여 데이터를 지우십시오.
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Apr 10, 2025 pm 10:12 PM
Redis의 대기열을 읽으려면 대기열 이름을 얻고 LPOP 명령을 사용하여 요소를 읽고 빈 큐를 처리해야합니다. 특정 단계는 다음과 같습니다. 대기열 이름 가져 오기 : "큐 :"와 같은 "대기열 : my-queue"의 접두사로 이름을 지정하십시오. LPOP 명령을 사용하십시오. 빈 대기열 처리 : 대기열이 비어 있으면 LPOP이 NIL을 반환하고 요소를 읽기 전에 대기열이 존재하는지 확인할 수 있습니다.
Centos redis에서 lua 스크립트 실행 시간을 구성하는 방법
Apr 14, 2025 pm 02:12 PM
CentOS 시스템에서는 Redis 구성 파일을 수정하거나 Redis 명령을 사용하여 악의적 인 스크립트가 너무 많은 리소스를 소비하지 못하게하여 LUA 스크립트의 실행 시간을 제한 할 수 있습니다. 방법 1 : Redis 구성 파일을 수정하고 Redis 구성 파일을 찾으십시오. Redis 구성 파일은 일반적으로 /etc/redis/redis.conf에 있습니다. 구성 파일 편집 : 텍스트 편집기 (예 : VI 또는 Nano)를 사용하여 구성 파일을 엽니 다. Sudovi/etc/redis/redis.conf LUA 스크립트 실행 시간 제한을 설정 : 구성 파일에서 다음 줄을 추가 또는 수정하여 LUA 스크립트의 최대 실행 시간을 설정하십시오 (Unit : Milliseconds).
Redis 명령 줄을 사용하는 방법
Apr 10, 2025 pm 10:18 PM
Redis Command Line 도구 (Redis-Cli)를 사용하여 다음 단계를 통해 Redis를 관리하고 작동하십시오. 서버에 연결하고 주소와 포트를 지정하십시오. 명령 이름과 매개 변수를 사용하여 서버에 명령을 보냅니다. 도움말 명령을 사용하여 특정 명령에 대한 도움말 정보를 봅니다. 종금 명령을 사용하여 명령 줄 도구를 종료하십시오.
Redis 카운터를 구현하는 방법
Apr 10, 2025 pm 10:21 PM
Redis Counter는 Redis Key-Value Pair 스토리지를 사용하여 다음 단계를 포함하여 계산 작업을 구현하는 메커니즘입니다. 카운터 키 생성, 카운트 증가, 카운트 감소, 카운트 재설정 및 카운트 얻기. Redis 카운터의 장점에는 빠른 속도, 높은 동시성, 내구성 및 단순성 및 사용 편의성이 포함됩니다. 사용자 액세스 계산, 실시간 메트릭 추적, 게임 점수 및 순위 및 주문 처리 계산과 같은 시나리오에서 사용할 수 있습니다.
Redis 만료 정책을 설정하는 방법
Apr 10, 2025 pm 10:03 PM
REDIS 데이터 만료 전략에는 두 가지 유형이 있습니다. 정기 삭제 : 만료 된 기간 캡-프리브-컨트 컨트 및 만료 된 시간 캡-프레임 딜레이 매개 변수를 통해 설정할 수있는 만료 된 키를 삭제하기위한주기 스캔. LAZY DELETION : 키를 읽거나 쓰는 경우에만 삭제가 만료 된 키를 확인하십시오. 그것들은 게으른 불쾌한 말입니다. 게으른 유발, 게으른 게으른 expire, Lazyfree Lazy-user-del 매개 변수를 통해 설정할 수 있습니다.
Debian Readdir의 성능을 최적화하는 방법
Apr 13, 2025 am 08:48 AM
Debian Systems에서 ReadDir 시스템 호출은 디렉토리 내용을 읽는 데 사용됩니다. 성능이 좋지 않은 경우 다음과 같은 최적화 전략을 시도해보십시오. 디렉토리 파일 수를 단순화하십시오. 대규모 디렉토리를 가능한 한 여러 소규모 디렉토리로 나누어 읽기마다 처리 된 항목 수를 줄입니다. 디렉토리 컨텐츠 캐싱 활성화 : 캐시 메커니즘을 구축하고 정기적으로 캐시를 업데이트하거나 디렉토리 컨텐츠가 변경 될 때 캐시를 업데이트하며 readDir로 자주 호출을 줄입니다. 메모리 캐시 (예 : Memcached 또는 Redis) 또는 로컬 캐시 (예 : 파일 또는 데이터베이스)를 고려할 수 있습니다. 효율적인 데이터 구조 채택 : 디렉토리 트래버스를 직접 구현하는 경우 디렉토리 정보를 저장하고 액세스하기 위해보다 효율적인 데이터 구조 (예 : 선형 검색 대신 해시 테이블)를 선택하십시오.
