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  • Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的 KV 数据库,由C语言编写,官方提供的数据是可以达到100000+的QPS(每秒内查询次数)。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的 KV 数据库 Memcached 差!...

    一、什么是Redis

    redis是一个高性能的key-value数据库,它是完全开源免费的,而且redis是一个NOSQL类型数据库,是为了解决高并发、高扩展,大数据存储等一系列的问题而产生的数据库解决方案,是一个非关系型的数据库。但是,它也是不能替代关系型数据库,只能作为特定环境下的扩充。

    redis是一个以key-value存储的数据库结构型服务器,它支持的数据结构类型包括:字符串(String)、链表(lists)、哈希表(hash)、集合(set)、有序集合(Zset)等。为了保证读取的效率,redis把数据对象都存储在内存当中,它可以支持周期性的把更新的数据写入磁盘文件中。而且它还提供了交集和并集,以及一些不同方式排序的操作。

    二、Redis到底有多快

    Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的 KV 数据库,由C语言编写,官方提供的数据是可以达到100000+的QPS(每秒内查询次数)。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的 KV 数据库 Memcached 差!有兴趣的可以参考官方的基准程序测试《How fast is Redis?》(https://redis.io/topics/benchmarks
    在这里插入图片描述
    横轴是连接数,纵轴是QPS。 此时,这张图反映了一个数量级,希望大家在面试的时候可以正确的描述出来,不要问你的时候,你回答的数量级相差甚远!

    三、Redis为什么这么快

    1. 完全基于内存,绝大部分请求是纯粹的内存操作,非常快速。数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1);

    2. 数据结构简单,对数据操作也简单,Redis中的数据结构是专门进行设计的;

    3. 采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件,也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU,不用去考虑各种锁的问题,不存在加锁释放锁操作,没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗;

    4. 使用多路I/O复用模型,非阻塞IO;

    5. 使用底层模型不同,它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样,Redis直接自己构建了VM 机制 ,因为一般的系统调用系统函数的话,会浪费一定的时间去移动和请求;

    以上几点都比较好理解,下边我们针对多路 I/O 复用模型进行简单的探讨:

    多路 I/O 复用模型

    多路I/O复用模型是利用 select、poll、epoll 可以同时监察多个流的 I/O 事件的能力,在空闲的时候,会把当前线程阻塞掉,当有一个或多个流有 I/O 事件时,就从阻塞态中唤醒,于是程序就会轮询一遍所有的流(epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流),并且只依次顺序的处理就绪的流,这种做法就避免了大量的无用操作。

    这里“多路”指的是多个网络连接,“复用”指的是复用同一个线程。 采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求(尽量减少网络 IO 的时间消耗),且 Redis 在内存中操作数据的速度非常快,也就是说内存内的操作不会成为影响Redis性能的瓶颈,主要由以上几点造就了 Redis 具有很高的吞吐量。

    四:那么为什么Redis是单线程的

    原因如下:
    1. CPU不是瓶颈:Redis的所有操作都是基于内存的,而CPU不是Redis的瓶颈。在大多数情况下,Redis的瓶颈很可能是机器内存或网络带宽的大小。如果我们想要更高的性能,可以使用单线程Redis,我们可以使用集群(多个进程)解决方案。
    2. 并发性:并行性不是支持多个客户端的唯一策略。Redis使用epoll和事件循环来实现并发策略并节省大量时间而无需上下文切换。
    3. 易于实现:编写多线程程序可能会更加困难。我们需要为线程添加锁和同步机制。
    4. 易于部署:单线程应用程序可以部署在至少具有单个CPU内核的任何计算机上。

    并发与并行?

    并发性和并行性之间的区别
    1. 并发就是一次处理很多事情。并行是关于一次做很多事情。
    2. 并发是关于结构;并行是关于执行的。
    3. 并发提供了一种构造解决方案的方法,以解决可能(但不一定)可并行化的问题。

    我们可以使用餐厅服务员的类比:
    什么是并发
    服务员可以为多个客户提供服务,而一次只能为一个客户准备菜。
    由于厨房提供的菜肴之间会有一定的间隔,因此当顾客人数少于5人时,一位侍者通常可以处理。
    什么是并行
    假设厨房一次可以为20位顾客提供餐具。如果一位服务员的顾客数量太大,我们需要更多的服务员。在这种情况下,多个服务员同时工作。我们称其为并行性。

    五:多线程的Redis?

    在 2019 年 12 月 20 号这天,众所期待的 Redis 新版 6.0 rc1 发布了(Redis 6 RC1 is out today),肯定很多关注的同学都进行了试用,虽然因为引入了 c11 的 _Atomic 导致相当多的环境都无法直接编译成功,但是对于想一探究竟的粉丝们来说,这是完全阻挡不了的热情,

    新版除了增加 ACLS 权限控制模块、支持更为广泛的新协议 RESP3、客户端缓存、无磁盘同步、Cluster Proxy 等十来个相当实用的新特性外,还对 长久以来 社区筒子们 呼声比较高的 多线程 进行了支持,当然也带来 性能提升了一倍 的好处
    这次我们的任务有两个: - 剖析 Redis6 多线程的实现方式 - 与 Memcached 的多线程模型(个人认为这是一个极其经典的多线程网络编程案例)进行对比

    加入多线程 IO 之后,整体的读流程如下:

    1. 主线程负责接收建连请求,读事件到来(收到请求)则放到一个全局等待读处理队列
    2. 主线程处理完读事件之后,通过 RR(Round Robin) 将这些连接分配给这些 IO 线程,然后主线程忙等待(spinlock 的效果)状态
    3. IO 线程将请求数据读取并解析完成(这里只是读数据和解析并不执行)
    4. 主线程执行所有命令并清空整个请求等待读处理队列(执行部分串行)

    上面的这个过程是完全无锁的,因为在 IO 线程处理的时主线程会等待全部的 IO 线程完成,所以不会出现 data race 的场景。
    参考链接:https://www.sohu.com/a/331991216_268033

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  • 最近做项目时发现一个有趣的东西,进度条,就想来怎么实现,查看别人写的都在printf时加了一个’\r’,但是也只是实现了单线程的一个进度条显示,一下是多线程的进度条展示但是还是有问题的,如果有后续的打印就会...

    最近做项目时发现一个有趣的东西,进度条,就想来怎么实现,查看别人写的都是在printf时加了一个’\r’,但是也只是实现了单线程的一个进度条显示,一下是多线程的进度条展示但是还是有问题的,如果有后续的打印就会出现打印错乱的问题,若有高手路经此地望指点一二

    /*************************************************************************
    	> File Name: print.c
    	> Author: 
    	> Mail: 
    	> Created Time: Tue 09 Jul 2019 12:06:16 PM UTC
     ************************************************************************/
    
    #include<stdio.h>
    #include <unistd.h>
    #include <pthread.h>
    
    void *print(void *arg) 
    {
        int id = *(int *)arg;
    
        int total = 100000;
        int i, tex, j;
        char buf[1024] = {0};
    
        for (i = 0; i <= 100000; i++) {
            tex = i / (float)total * 100;
            if (tex <= 100) {
                buf[tex] = '.';
                //fprintf(stderr, "\033[%dB%-100s      %3d%%\r \033[%dA", id, buf, tex, id);
                fprintf(stderr, "%-100s      %3d%%\r", buf, tex);
            }
        }
    //    printf("\033[u\n");   //单线程可用
    
        pthread_exit(0);
    }
    
    int main() 
    {
        int i;
        pthread_t pth[4];
        int arr[4];
    
        for (i = 0; i < 4; i++) {
            arr[i] = i;
            pthread_create(&pth[i], NULL, print, &arr[i]);
        }
    
        for (i = 0; i < 4; i++) {
            pthread_join(pth[i], NULL);
        }
        
        return 0;
    }
    
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  • 同一线程,但是有个定时器,假设有好多定时器,那么理论上会有个定时器几乎同时到时,这种情况,操作系统怎么处理,肯定等待目前这个定时器执行结束才去执行下一个定时器还是怎么样?
  • python之多线程

    2020-05-29 15:19:49
    虽然Python的多线程是多线程,计算密集型任务单线程比多线程快,IO密集型任务多线程单线程慢。 所以在python中如果想要尽可能高的利用多核CPU的性能,还是要使用多进程。 threading模块 此模块的Python自带...

    多线程

    GIL

    • 全局解释器锁,保证同一时刻只有一个线程可以执行代码
    • GIL是一个历史遗留问题,主要出现在C语言解释器上,导致python的多线程是伪多线程。
    • 虽然Python的多线程是伪多线程,计算密集型任务单线程比多线程快IO密集型任务多线程比单线程慢
    • 所以在python中如果想要尽可能高的利用多核CPU的性能,还是要使用多进程。

    threading模块

    • 此模块的是Python自带的用于实现多线程的模块。
    • 创建线程的两种方法:
    #-------------------------------------------------------------
    #						函数式创建
    #-------------------------------------------------------------
    import threading 
    
    # 定义一个函数,作为线程任务
    def game():
    	print('--------game--------')
    
    def main():
        # 创建一个线程
    	# target参数传入函数名称
    	t1 = threading.Thread(target=game)
        # 启动一个线程
        t1.start()
        
    if __name__ = '__main__':
        main()
        
    
    #-------------------------------------------------------------
    #						创建线程类
    #-------------------------------------------------------------
    class MyThead(threading.Thread):
        #run函数是必须有的,线程启动后首先执行run函数里的代码(里面不一定是函数)
        def run(self):
            function()
        
        def function(self):
            pass
        
    if __name__ = "__main__":
        # 创建线程
    	for i in range(10):
            t = MyThread()
            t.run()
    
    

    setDeamon()、join()

    setDeamon()

    • 当创建多个线程后,默认的是主线程执行完后,等待子线程执行完毕,然后退出程序。
    • 但设置了守护线程后,一切以主线程为主,一旦主线程执行完毕,就会立即结束所有的子线程,不论子线程是否结束,然后退出程序。
    t1 = threading.Thread(target=function)
    t1.setDeamon(True)
    

    join()

    • 如果不设置join(),主线程在子线程启动后,会继续往下执行。

    • 设置了join()后,主线程会等待子线程运行结束后再继续往下运行。

    • 没有设置join()

    import threading
    import time
    
    def funcA():
        print("funcA启动")
        time.sleep(2)
        print("funcA结束")
        return
    
    def funcB():
        print("funcB启动")
        time.sleep(2)
        print("funcB结束")
        return
    
    
    if __name__ == '__main__':
        start = time.time()
        t1 = threading.Thread(target=funcA)
        t2 = threading.Thread(target=funcB)
        t1.start()
        t2.start()
        total = time.time() - start
        print(f"耗时{total}")
        
    """
    funcA启动
    funcB启动
    耗时0.0
    funcB结束funcA结束
    """
    
    • 设置了join()
    import threading
    import time
    
    def funcA():
        print("funcA启动")
        time.sleep(2)
        print("funcA结束")
        return
    
    def funcB():
        print("funcB启动")
        time.sleep(3)
        print("funcB结束")
        return
    
    
    if __name__ == '__main__':
        start = time.time()
        t1 = threading.Thread(target=funcA)
        t2 = threading.Thread(target=funcB)
        t1.start()
        t2.start()
        t1.join()
        t2.join()
        total = time.time() - start
        print(f"耗时{total}")
        
    """
    funcA启动
    funcB启动
    funcA结束
    funcB结束
    耗时3.0100889205932617
    """
    

    线程间通信

    • 全局变量。线程间是共享全局变量的。所以可以用全局变量来进行线程间通信。太low了,我就不说了。

    • 队列。队列Queue是python标准库中的线程安全的队列(FIFO)实现,提供了一个适用于多线程编程的先进先出的数据结构,即队列,用来在生产者和消费者线程之间的信息传递

    • 使用方法:

    from queue import Queue
    
    # 实例化该数据结构,设置数据量上限1000条,如果不设置则没有上限
    q = Queue(maxsize=1000)
    # 向队列中推入数据
    q.put()
    # 向队列中取数据
    q.get()
    # 获取当前队列数据条数
    q.qsize()
    # 判断当前队列是否已满
    q.full()
    # 判断队列是否为空
    q.empty()
    # 等到队列为空再执行别的操作
    q.join()
    

    互斥锁

    • 当同一时刻有多个线程对共有资源(全局变量)进行操作时,可能会出现资源竞争,所以我们需要互斥锁,确保同一时刻只能有一个线程对共有资源进行操作,避免出现资源竞争,导致结果错误。
    • 资源竞争:
    # 示例:
    import threading
    import time
    
    num = 0
    def one():
        global num
        # 上锁
        lock1.acquire()
        for i in range(1000000):
            num += 1
        # 解锁
        lock1.release()
    
    def two():
        global num
        for j in range(1000000):
            lock1.acquire()
            num += 1
            lock1.release()
    
    if __name__ == '__main__':
        t1 = threading.Thread(target=one)
        t2 = threading.Thread(target=two)
        t1.start()
        t2.start()
        # 休眠两秒,确保结果是最终结果
        time.sleep(2)
        print(num)
        
    # 当同时有两个线程对全局变量num进行累加操作时,因为没有互斥锁,所以会导致
    # 资源竞争导致最后的结果不是我们想要的200000
    
    • 上锁后,同一时刻只能有一个线程对num进行加一操作:
    # 示例:
    import threading
    import time
    
    num = 0
    def one():
        global num
        # 上锁
        lock1.acquire()
        for i in range(1000000):
            num += 1
        # 解锁
        lock1.release()
    
    def two():
        global num
        for j in range(1000000):
            lock1.acquire()
            num += 1
            lock1.release()
    
    if __name__ == '__main__':
        # 创建互斥锁
        lock1 = threading.Lock()
    
        t1 = threading.Thread(target=one)
        t2 = threading.Thread(target=two)
    
        t1.start()
        t2.start()
        # 休眠两秒,确保结果正确
        time.sleep(2)
        print(num)
        
    # num 2000000
    

    死锁

    • 出现死锁的两种情况:
      • 相互等待
      • 自我等待
    • 以下是相互等待的示例:
    import threading
    import time
    
    
    def funA(lockA, lockB):
        lockA.acquire()
        print("funA get lockA")
    
        # 让funA休眠两秒,确保funB拿到B锁,人为使之形成死锁
        time.sleep(2)
        lockB.acquire()
        print("funA get lockB")
        lockB.release()
    
        lockA.release()
    
    def funB(lockA, lockB):
        lockB.acquire()
        print("funB get lockA")
    
        lockA.acquire()
        print("funA get lockB")
        lockA.release()
    
        lockB.release()
    
    if __name__ == '__main__':
        lockA = threading.Lock()
        lockB = threading.Lock()
    
        t1 = threading.Thread(target=funA)
        t2 = threading.Thread(target=funB)
    
        t1.start()
        t2.start()
    

    递归锁(可重入锁)

    • 递归锁允许一个线程多次获取同一把锁。
    • 但是线程之间如果某线程获取了锁,其他线程还是要等待。
    import threading
    
    num = 0;
    
    def funcA():
        for i in range(1,10000):
            # 采用递归锁就不会产生死锁
    		lock.acquire()
            lock.acquire()
        	num += 1
            lock.release()
            lock.release()
        
    if __name__ = "__main__":
        lock = threading.Rlock()
        t1 = threading.Tread(target=funcA)
        
    

    条件变量condition

    • 条件变量用于复杂的线程间同步

    • 条件变量其实就是多个线程间在底层公用一把线程锁,可以是普通锁,也可以是递归锁。默认是递归锁。

    • 示例,简单生产者消费者模型:

    from threading import Condition, Thread
    import random, time
    
    
    class Producer(Thread):
        def __init__(self, nums, condition):
            super().__init__()
            self.nums = nums
            self.cond = condition
    
        def run(self):
            while True:
                self.cond.acquire()
                num = random.randint(1, 101)
                print("产生一个随机数{}".format(num))
                time.sleep(0.5)
                self.nums.append(num)
                # 通知消费者
                self.cond.notify()
                # 挂起当前线程,并等待消费者通知
                self.cond.wait()
    
    
    class Customer(Thread):
        def __init__(self, nums, condition):
            super().__init__()
            self.nums = nums
            self.cond = condition
    
        def run(self):
            while True:
                self.cond.acquire()
                num = self.nums.pop()
                print("消费者消费一个随机数{}".format(num))
                time.sleep(0.5)
                # 通知生产者
                self.cond.notify()
                # 挂起当前线程,并等待生产者通知
                self.cond.wait()
    
    if __name__ == '__main__':
        condition = Condition()
        # 用列表作为线程间的共享资源,其实不严谨,在这里只是简单演示
        nums = []
        p = Producer(nums, condition)
        c = Customer(nums, condition)
        p.start()
        c.start()
        
    """
    产生一个随机数1
    消费者消费一个随机数1
    产生一个随机数6
    消费者消费一个随机数6
    产生一个随机数7
    消费者消费一个随机数7
    产生一个随机数19
    消费者消费一个随机数19
    产生一个随机数12
    消费者消费一个随机数12
    .....
    """
    
    展开全文
  • 那如果涉及多线程数据同步的语句都是单指令的,是否可以保证不出问题呢?对于单核CPU是可以保证的。同样,如果可以保证涉及多线程数据同步的语句都是原子操作,那也单核CPU可以保证数据同步是正常的。 以C语言为例...

    不管是Java还是C,都会遇到多线程数据同步的问题。一种解决数据因为多线程访问导致出错的方案就是使用锁。

    通过Java的字节码或者C程序的汇编指令看,我们编写的语句,都是由多个机器指令完成的,所以会出现多个线程在CPU执行指令顺序无法预测,从而导致对数据处理结果会出错。那如果涉及多线程数据同步的语句都是单指令的,是否可以保证不出问题呢?对于单核CPU是可以保证的。同样,如果可以保证涉及多线程数据同步的语句都是原子操作,那也单核CPU可以保证数据同步是正常的。 

    以C语言为例,为实现多核CPU也能保证操作数据的同步性,加入了锁。我们在代码中,在处理的语句前先获取锁,处理完成后再释放锁。这样,在锁被占有时,请求获取锁的其他进程就只能干巴巴得等待,等只有锁的进程处理完后获取到锁才能进行操作。这样,多个进程对数据的处理就有了个先来后到,大家按顺序有条不紊得修改数据。

    那锁是怎么实现呢?(锁的实现内容摘抄自《Linux C 编程一站式学习》)

    可以假设一个变量mutex,变量的值为1表示锁空闲,可以获取;值为0表示锁已经被某个线程获得,其它线程再调用lock只能挂起等待。lock为获取锁方法,unlock为解锁方法:

    lock:
    	if(mutex > 0){
    		mutex = 0;
    		return 0;
    	} else
    		挂起等待;
    	goto lock;
    
    unlock:
    	mutex = 1;
    	唤醒等待Mutex的线程;
    	return 0;

    “  细心的读者应该已经看出问题了:对Mutex变量的读取、判断和修改不是原子操作。如果两个线程同时调用lock,这时mutex是1,两个线程都判断mutex>0成立,然后其中一个线程置mutex=0,而另一个线程并不知道这一情况,也置mutex=0,于是两个线程都以为自己获得了锁。 ”

    “ 为了实现互斥锁操作,大多数体系结构都提供了swap或exchange指令,该指令的作用是把寄存器和内存单元的数据相交换,由于只有一条指令,保证了原子性 ”

    多核CPU,在不同CPU核上并行跑两个线程,同时对内存上的数据进行交换不还是会出问题吗?假设我不考虑CPU核cache,我们处理数据直接对内存进行操作,那么:

    “  即使是多处理器平台,访问内存的总线周期也有先后,一个处理器上的交换指令执行时另一个处理器的交换指令只能等待总线周期。” -----《Linux C 编程一站式学习

    “ 目前的x86/x64的多核/多处理器系统是SMP结构,共享主存,内存是共享设备,多个处理器/核心要访问内存,首先要获得内存总线的控制权,任何时刻只有一个处理器/核心能获得内存总线的控制权,所以单就内存来说,不会出现多个处理器/核心同时访问一个内存地址的情况。” ----- https://blog.csdn.net/kekefen01/article/details/103072120

    从上面分析可以了解, CPU上的交换指令只能一条一条得来,访问内存的总线对于CPU来说就是一根独木桥。

    【图片来源:https://www.cnblogs.com/Ligo-Z/p/13228056.html

    再看考虑cpu cache的情况:

     “ 但是每个处理器/核心可能有自己的cache(非共享的),所以,如果某个内存地址的数据在多个处理器/核心的cache中都存在的话,是可能出现并发读的情况,对于读写,或者写写的并发操作,处理器实现的cache一致性协议可以保证物理上不会出现真正的并发操作。” ----- https://blog.csdn.net/kekefen01/article/details/103072120

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