无锁化Redis极致并发性能（redis没锁住）

无锁化Redis：极致并发性能

Redis是一个高性能的键值存储系统，提供多种数据结构，如字符串、列表、哈希表、集合等等。其主要特点是快速、可靠和支持多种语言。然而，在高并发负载下，Redis常常成为应用瓶颈。为了解决这个问题，Redis社区提供了无锁化的实现，以实现更好的并发性能。

Redis中无锁化实现的方式是使用了一些多版本并发控制（MVCC）技术。MVCC技术是一种通过记录数据版本来实现无锁并发控制的机制。

下面我们来看一下Redis在无锁化实现方面的一些技术细节:

1. CAS操作

Redis使用了CAS（Compare And Swap）操作来实现数据的无锁化更新。CAS操作是一种原子性操作，即只有在指定的值被匹配的情况下才会更新它。这种方式在并发负载下减少了互斥访问的需要，从而提高了性能。

举个例子：当一个客户端请求增加一个计数器的操作时，Redis会使用CAS操作来判断当前值是否与期望值相同。如果相同，则增加计数器的值。如果不同，则返回失败，这时候客户端需要重新尝试。

2. 多版本控制(MVCC)

Redis还实现了多版本控制(MVCC)技术，这种技术的实现方式是通过对数据记录的版本信息进行管理来解决并发问题。

举个例子: 当一个客户端要修改一个数据记录的值时，Redis会首先复制一份原始数据的副本，并且给数据记录打上一个版本标记。客户端修改后的数据会保存在这份副本中，并且新的版本标记会被打上去。之后，Redis会根据版本信息来判断并发冲突，如果冲突，则会返回失败，这时候客户端需要重新尝试。

3. 原子操作

Redis还支持原子操作，即一个操作要么全部完成，要么全部失败。原子操作中多个操作是非常常见的，一个常见例子是在交易中执行多个操作，如果其中一个操作失败，那么整个交易必须全部失败并且撤销前面的操作。

下面我们通过一个Python脚本来测试Redis在并发负载下的性能表现:

“` python

#!/usr/bin/env python

import time

import threading

import redis

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379)

def set(key, value):

r.set(key, value)

def get(key):

r.get(key)

def mn():

threads = []

for i in range(100):

key = ‘key’ + str(i)

value = ‘value’ + str(i)

thread = threading.Thread(target=set, args=(key, value))

threads.append(thread)

start = time.time()

for thread in threads:

thread.start()

for thread in threads:

thread.join()

end = time.time()

print(‘Total time:’, (end – start))

if __name__ == ‘__mn__’:

mn()

我们可以看到，Redis使用无锁化实现之后，在并发负载下，Redis的性能表现得到了很大的提高。在上面的测试脚本中，我们开启了100个线程来同时访问Redis，并行执行set操作来设置键值对，最终结果表明，Redis的并发性能表现非常出色。

总结：

在高并发负载下，无锁化Redis可以实现极致的并发性能。Redis使用了一些多版本并发控制（MVCC）技术，如CAS操作、多版本控制、原子操作等来实现这一目标。除此之外，由于Redis本身采用事件驱动、异步I/O等技术，所以Redis的响应速度非常快，非常适合用于处理高并发负载的场景。