03 2024 档案
摘要：Redis内存回收 Redsi之所以性能强，最主要的原因就是基于内存存储。然而单节点的redis其内存大小不宜过大，会影响持久化或者主从同步性。 我们可以通过修改配置文件来设置redis的最大内存： 当内存使用达到上限时，就无法存储更多数据了 过期策略 在学习redis缓存的时候我们说过，可以通过e
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摘要：Redis是一个CS架构的软件，通信一般分两步（不包括pipeline和PubSub）: ① 客户端（client）向服务端（server）发送一条命令 ② 服务端解析并执行命令，返回响应结果给客户端 因此客户端发送命令的格式、服务端相应结果的格式必须有一个规范，这个规范就是通讯协议。 而在Redi
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摘要：Redis网络模型 Redis通过IO多路复用来提高网络性能，并且支持各种不同的多路复用实现，并且将这些实现进行封装，提供了统一的高性能事件库API库AE: ae.c对当前的系统环境做一个判断 来看下Redis单线程网络模型的整个流程 Redis 6.0版本中引入了多线程，目的是为了提高IO读写效率
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摘要：Redis是单线程还是多线程？ Redis到底是单线程还是多线程？ 如果仅仅聊Redis的核心的业务处理部分（命令处理），答案是单线程 如果是聊整个Redis那么答案是多线程 在Redis版本迭代过程中，在两个重要的时间节点上引入了多线程的支持： Redis v4.0:引入多线程异步处理一些耗时较长
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摘要：信号驱动IO 信号驱动IO是与内核建立SIGIO的信号关联并设置回调，当内核有FD就绪时，会发出SIGIO信号通知用户，期间用户应用可以执行其它业务，无需阻塞等待 缺点： 当有大量IO操作时，信号较多，SIGIO处理函数不能及时处理可能导致信号队列溢出 而且内核空间与用户空间的频繁信号交互性能也较低
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摘要：基于epoll的服务端流程 基于epoll模式的web服务的基本流程图：
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摘要：epoll事件通知机制 当FD有数据可读时，我们调用epoll_wait就可以得到通知。但是事件通知的模式有两种： LevelTriggered:简称LT。当FD有数据可读时，会重复通知多次，直到数据处理完成。是epoll的默认模式。 EdgeTriggered:简称ET。当FD有数据可读时，只会被
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摘要：Epoll epoll模式是对select和poll的改进，它提供了三个函数： Epoll有没有解决之前select或者poll的问题？ select或者poll把要监听的数组或集合拷贝到内核空间，等待FD就绪，就绪后，还要拷贝回用户空间。 epoll把select函数的功能拆分开了，建立event
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摘要：Poll Poll模式对select模式做了简单改进，但性能提升不明显，部分关键代码如下： 如果设置超时时间，当超时时间过了，pollfd的fd没有就绪，revents就会赋值为0 IO流程： ① 创建pollfd数组，向其中添加关注的fd信息，数组大小自定义 ② 调用poll函数，将pollfd数
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摘要：Select select是Linux中最早的I/O多路复用实现方案： nfds是FD遍历的一个上限，遍历到这个值的时候，就意味着不用再往后去遍历了。 fds_bits 是存储1024个比特位，代表1024个fd,这个数量是__d_mask四个字节共32个比特位乘以fds_bits的32长度得到的
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摘要：无论是阻塞IO还是非阻塞IO，用户应用在一阶段都需要调用recvfrom来获取数据，差别在于无数据时的处理方案： 如果调用recvfrom时，恰好没有数据，阻塞IO会使进程阻塞，非阻塞IO使CPU空转，都不能充分发挥CPU的作用。 如果调用recvfrom时，恰好有数据，则用户进程可以直接进入第二阶
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摘要：阻塞IO 顾名思义，阻塞IO就是两个阶段都必须阻塞等待： 调用revfrom函数的时候，内核没有数据，有两种处理结果，一个是返回失败的信息，一个是等待，而阻塞IO的选择是等待。 可以看到，阻塞IO模型中，用户进程在两个阶段都是阻塞状态。 非阻塞IO 顾名思义，非阻塞IO的recvfrom操作会立即返
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摘要：服务器大多采用Linux系统，所以以Linux为例： 任何Linux发行版，其系统内核都是Linux。我们的应用都需要通过Linux内核与硬件交互。 用户应用是无法直接访问计算机硬件，只能访问内核，基于内核操作计算机硬件 为了避免用户应用导致冲突甚至内核崩溃，用户应用与内核是分离的： l 进程的寻址
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摘要：Hash Hash结构与Redis中的Zset非常类似： l 都是键值存储 l 都需要根据键获取值 l 键必须唯一 区别如下： l zset的键是member,值是score;hash的键和值都是任意值 l zset要根据score排序,hash则无需排序 因此，Hash底层采用的编码与Zset也基
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摘要：ZSet也就是SortedSet,其中每一个元素都需要制定一个score值和member值： 可以根据score值排序 member必须唯一 可以根据member查询分数 因此，zset底层数据结构必须满足键值存储、键必须唯一、可排序这几个需求。之前学习的那种编码结构可以满足？ SkipList：可
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摘要：Set是Redis中的单列集合，满足下列特点： 不保证有序性 保证元素唯一（可以判断元素是否存在） 求交集、并集、差集 以上操作，都需要判断元素是否存在，因此可以看出，Set对查询元素的效率要求非常高 Set是Redis中的集合，不一定确保元素有序，可以满足元素唯一、查询效率要求极高。 为了查询效率
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摘要：List Redis的List类型可以从首、尾操作列表中的元素： 哪一个数据结构能满足上述特征？ LinkedList: 普通链表，可以从双端访问，内存占用较高，内存碎片较多 ZipList: 压缩列表，可以从双端访问，内存占用低，存储上限低 QuickList: LinkedList+ZipLis
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