上有一篇介绍Redis的文章,由浅入深地讲解了Redis:http://blog.mjrusso.com/2010/10/17/redis-from-the-ground-up.html。强烈建议对Redis有兴趣或需要使用的朋友阅读这篇文章。
提到Redis,第一反应就是内存k/v缓存,并且很多人会拿它与Memcached相比较,毕竟他们都是以内存作为存储介质的。 如果简单地比较Redis与Memcached的区别,大多数都会得到以下观点:
1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
2 Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
3 Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
抛开这些,可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别,理解Redis的设计。我觉得最值得参考的就是Redis的内存模型设计。推荐参考这两篇文章:Redis Virtual Memory: the Story and the Code和Redis Virtual Memory subsystem。
在Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别(我个人是这么认为的)。Redis只会缓存所有的key的信息,如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值,将触发swap的操作,Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中,同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以保持超过其机器本身内存大小的数据。当然,机器本身的内存必须要能够保持所有的key,毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存中的数据swap到磁盘中的时候,提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存,所以如果更新需要swap的数据,Redis将阻塞这个操作,直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。
可以参考使用Redis特有内存模型前后的情况对比:
VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used
VM on: 300k keys, 4096 bytes values: 73M used
VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used
VM on: 1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used
VM on: 1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used
当从Redis中读取数据的时候,如果读取的key对应的value不在内存中,那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据,然后再返回给请求方。这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下,Redis会出现阻塞,即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小,进行批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中,这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程池的大小,对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作,减少阻塞的时间。
如果希望在海量数据的环境中使用好Redis,我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的:)
更多关于NoSQL的文章可以参考:http://www.cnblogs.com/gpcuster/tag/NoSQL/
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