Redis implementiert Multi-Threading, indem er den Reaktormodus, den Thread-Pool und die internen Multi-Threading-Mechanismen geschickt kombiniert, wodurch die Multi-Core-CPUs effektiv verwendet werden, die Durchsatz verbessert, die Ressourcennutzung optimiert, eine geringe Latenz aufrechterhalten und die Skalierbarkeit verbessert werden und unterschiedliche Lastanforderungen erfüllt werden.
Redis-Multi-Thread-Implementierung
Redis ist eine Hochleistungs-Schlüsselwertdatenbank, in der ein Einzel-Thread-Modell verwendet wird, um Anforderungen zu bearbeiten. Um jedoch die Multi-Core-CPU zu nutzen, implementiert Redis Multi-Threading in ihren internen Datenstrukturen und -vorg?ngen geschickt.
Reaktormodus
Redis verwendet den Reaktormodus, um Netzwerkanforderungen zu bearbeiten. Der Reaktormodus delegiert alle Netzwerkeingangs- und Ausgabevorg?nge in einen einzelnen Thread (als Ereignisschleife), der kontinuierlich auf Netzwerkereignisse h?rt. Wenn ein Netzwerkereignis stattfindet, verteilt die Ereignisschleife Ereignisse an den entsprechenden Thread -Pool (als Ereignishandler genannte), wo sie die tats?chliche Anforderung bearbeiten.
Fadenpool
Redis verwendet Thread-Pools, um zeitaufw?ndige Aufgaben wie Persistenz und Replikation zu behandeln. Ein Threadpool enth?lt eine bestimmte Anzahl von Threads, die zur Verarbeitung eingehender Aufgaben zugewiesen sind. Durch die Verwendung von Threadpools vermeidet Redis den Overhead, gro?e F?den zu erstellen, und stellt sicher, dass Aufgaben effizient ausgeführt werden.
Internes Multithreading
Zus?tzlich zum Reaktormodus und zum Thread Pool verwendet Redis interne Multithreading, um die Leistung spezifischer Vorg?nge zu verbessern. Zum Beispiel:
- Rehash -Operation der Hash -Tabelle: Wenn ein Hash zu einem bestimmten Schwellenwert ausgedrückt wird, verwendet Redis mehrere Threads, um Daten parallel in eine gr??ere Hash -Tabelle aufzunehmen.
- RDB Persistenz: Redis verwendet einen separaten Thread, um Daten in eine RDB -Datei zu bestehen, w?hrend sie weiterhin Anforderungen verarbeitet.
- AOF Rewrite: Redis schreibt die AOF -Datei mit einem separaten Thread um, um zu vermeiden, dass die Blockierung des Servers neu geschrieben wird.
Vorteile
Die Verwendung von Multithreading bietet Redis mit den folgenden Vorteilen:
- Durchsatz verbessern: Der Reaktormodus und der Threadpool k?nnen mehrere Anforderungen gleichzeitig verarbeiten und damit den Durchsatz erh?hen.
- Optimierte Ressourcenauslastung: Interne Multithreading kann die Ressourcennutzung optimieren, z. B. durch Parallelisierung zeitaufw?ndiger Vorg?nge.
- Niedrige Latenz halten: Verwenden eines Einzel-Thread-Modells, um Anforderungen zu bearbeiten, sorgt selbst unter hohen Lasten mit geringer Latenz.
- Skalierbarkeit: Redis kann skaliert werden, um unterschiedliche Lastanforderungen zu erfüllen, indem die Gr??en?nderung von Thread -Pools und Konfigurationen gegründet werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie Multi-Threading mit Redis. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die wesentlichen Laravel -Erweiterungspakete für 2024 umfassen: 1. Laraveldebugbar, zum überwachen und Debugg -Code; 2. LaravelTelescope, die eine detaillierte Anwendungsüberwachung bereitstellt; 3.. Laravelhorizon, Managing Redis -Warteschlangenaufgaben. Diese Expansionspakete k?nnen die Entwicklungseffizienz und die Anwendungsleistung verbessern.

Die Schritte zum Erstellen einer Laravel -Umgebung auf verschiedenen Betriebssystemen sind wie folgt: 1.Windows: Verwenden Sie XAMPP, um PHP und Komponist zu installieren, Umgebungsvariablen zu konfigurieren und Laravel zu installieren. 2.MAC: Verwenden Sie Homebrew, um PHP und Komponist zu installieren und Laravel zu installieren. 3.Linux: Verwenden Sie Ubuntu, um das System zu aktualisieren, PHP und Komponist zu installieren und Laravel zu installieren. Die spezifischen Befehle und Pfade jedes Systems sind unterschiedlich, die Kernschritte sind jedoch konsistent, um die reibungslose Konstruktion der Laravel -Entwicklungsumgebung zu gew?hrleisten.

Redis ist traditionellen Datenbanken in hoher Parallelit?ts- und Latenz -Szenarien überlegen, ist jedoch nicht für komplexe Abfragen und Transaktionsverarbeitung geeignet. 1.Redis verwendet Speicherspeicher-, Schnelllese- und Schreibgeschwindigkeit, geeignet für Anforderungen an eine hohe Parallelit?t und niedrige Latenz. 2. Traditionelle Datenbanken basieren auf Festplatten, unterstützen komplexe Abfragen und Transaktionsverarbeitung und haben eine starke Datenkonsistenz und -dauer. 3.. Redis ist als Erg?nzung oder Ersatz für herk?mmliche Datenbanken geeignet, muss jedoch nach bestimmten Gesch?ftsbedürfnissen ausgew?hlt werden.

Linux -System beschr?nkt die Benutzerressourcen durch den Befehl ulimit, um eine überm??ige Verwendung von Ressourcen zu verhindern. 1.ulimit ist ein integrierter Shell-Befehl, mit dem die Anzahl der Dateideskriptoren (-n), die Speichergr??e (-V), die Threadzahl (-U) usw. begrenzt werden kann, die in Soft Limit (aktueller effektiver Wert) und hartem Grenze (maximale Obergrenze) unterteilt sind. 2. Verwenden Sie den Befehl ulimit direkt zur vorübergehenden ?nderung, wie z. B. Ulimit-N2048, ist jedoch nur für die aktuelle Sitzung gültig. 3. Für den dauerhaften Effekt müssen Sie /etc/security/limits.conf- und PAM -Konfigurationsdateien ?ndern und SessionRequiredpam_Limits.so hinzufügen. 4. Der SystemD -Dienst muss Lim in der Einheitsdatei einstellen

Redis ist in erster Linie eine Datenbank, aber mehr als nur eine Datenbank. 1. Als Datenbank unterstützt Wiedererlangung die Persistenz und eignet sich für leistungsstarke Bedürfnisse. 2. Als Cache verbessert Redis die Reaktionsgeschwindigkeit der Anwendung. 3. Als Message Broker unterstützt Redis den Ver?ffentlichungs-Subscribe-Modus, der für die Echtzeitkommunikation geeignet ist.

Redis geht aufgrund seiner hohen Leistung und Flexibilit?t über die SQL -Datenbanken hinaus. 1) Redis erreicht extrem schnelle Lesen und Schreiben von Geschwindigkeit über Speicherspeicher. 2) Es unterstützt eine Vielzahl von Datenstrukturen wie Listen und Sammlungen, die für die komplexe Datenverarbeitung geeignet sind. 3) Einfach-Thread-Modell vereinfacht die Entwicklung, aber eine hohe Parallelit?t kann zu einem Engpass werden.

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