1.Redis和Memcached的码阅区别
2.RedisåMemcachedçåºå«
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Redis和Memcached的区别
Redis和Memcached是两种基于内存的高性能数据存储系统,它们在多个方面具有不同特点。码阅以下将从网络IO模型、码阅数据支持类型、码阅内存管理机制、码阅数据存储及持久化、码阅快递自助下单源码数据一致性问题以及集群管理等角度,码阅详细比较两者的码阅主要区别。
网络IO模型方面,码阅Memcached采用多线程模型进行非阻塞IO复用,码阅通过libevent封装的码阅事件库实现。虽然这种模型可以充分利用多核资源,码阅但也引入了cache coherency和锁问题,码阅比如在执行stats命令时需要对全局变量加锁,码阅影响性能。码阅相比之下,Redis使用单线程IO复用模型,利用封装的AeEvent事件处理框架,优化了IO调度,对单存操作有速度优势,但当涉及计算操作时,物联卡源码下载单线程模型可能会限制整体吞吐量。
数据支持类型上,Memcached仅支持简单的key-value形式存储,而Redis在提供key-value支持的同时,还具备更丰富数据结构,如list、set、zset和hash等,这使得Redis在处理复杂数据逻辑时更灵活。
在内存管理机制上,Memcached采用Slab Allocation机制管理内存,将内存分割成特定长度的块以存储相应长度的key-value数据记录,有效地解决了内存碎片问题。Redis则采用源码封装的内存管理机制,通过记录分配情况的数组和内存头部存储大小信息,实现内存块管理,相对简单高效。两者在内存使用效率上有不同侧重点,Memcached在不造成内存碎片的同时可能带来空间浪费,而Redis的类似千聊的源码内存管理虽简单但可能产生内存碎片。
数据存储及持久化方面,Memcached不支持数据持久化,所有数据均保存在内存中。Redis则支持持久化操作,通过快照(snapshotting)或只追加文件(AOF)两种方法将数据存储到硬盘,提供了数据恢复的可能。
数据一致性问题上,Memcached通过cas命令保证多并发访问同一数据时的一致性,而Redis未提供cas命令,但可通过事务功能实现命令原子性,避免被其他操作打断。
集群管理方面,Memcached依赖客户端通过分布式算法实现集群存储,客户端查询数据同样需计算目标节点。Redis则倾向于在服务器端构建分布式存储,最新版本的Redis支持分布式存储功能,采用Redis Cluster实现线性可伸缩的分布式架构,节点间通过二进制协议通信,支持自动故障转移,保证数据可用性。untiy3d源码
综上所述,Redis相较于Memcached在数据结构、持久化能力、集群管理等方面有更多优势,但两者根据具体应用场景和需求选择,各有其适用场景。
RedisåMemcachedçåºå«
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请ç¹å»è¾å ¥å¾çæè¿°
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4ï¼Set
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5ï¼Sorted Set
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Memcachedé»è®¤ä½¿ç¨Slab Allocationæºå¶ç®¡çå åï¼å ¶ä¸»è¦ææ³æ¯æç §é¢å è§å®ç大å°ï¼å°åé çå ååå²æç¹å®é¿åº¦çå以åå¨ç¸åºé¿åº¦çkey-valueæ°æ®è®°å½ï¼ä»¥å®å ¨è§£å³å åç¢çé®é¢ãSlab Allocationæºå¶åªä¸ºåå¨å¤é¨æ°æ®è设计ï¼ä¹å°±æ¯è¯´ææçkey-valueæ°æ®é½åå¨å¨Slab Allocationç³»ç»éï¼èMemcachedçå ¶å®å å请æ±åéè¿æ®éçmalloc/freeæ¥ç³è¯·ï¼å 为è¿äºè¯·æ±çæ°éåé¢çå³å®äºå®ä»¬ä¸ä¼å¯¹æ´ä¸ªç³»ç»çæ§è½é æå½±åSlab Allocationçåçç¸å½ç®åã å¦å¾æ示ï¼å®é¦å ä»æä½ç³»ç»ç³è¯·ä¸å¤§åå åï¼å¹¶å°å ¶åå²æåç§å°ºå¯¸çåChunkï¼å¹¶æ尺寸ç¸åçååæç»Slab Classãå ¶ä¸ï¼Chunkå°±æ¯ç¨æ¥åå¨key-valueæ°æ®çæå°åä½ãæ¯ä¸ªSlab Classç大å°ï¼å¯ä»¥å¨Memcachedå¯å¨çæ¶åéè¿å¶å®Growth Factoræ¥æ§å¶ãåå®å¾ä¸Growth Factorçåå¼ä¸º1.ï¼å¦æ第ä¸ç»Chunkç大å°ä¸ºä¸ªåèï¼ç¬¬äºç»Chunkç大å°å°±ä¸ºä¸ªåèï¼ä¾æ¤ç±»æ¨ã
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Java教程:dubbo源码解析-网络通信
在之前的内容中,我们探讨了消费者端服务发现与提供者端服务暴露的相关内容,同时了解到消费者端通过内置的负载均衡算法获取合适的调用invoker进行远程调用。接下来,我们聚焦于远程调用过程,即网络通信的细节。
网络通信位于Remoting模块中,支持多种通信协议,包括但不限于:dubbo协议、rmi协议、hessian协议、ty进行网络通讯,NettyClient.doOpen()方法中可以看到Netty的相关类。序列化接口包括但不限于:Serialization接口、同花顺收盘获利源码Hessian2Serialization接口、Kryo接口、FST接口等。
序列化方式如Kryo和FST,性能往往优于hessian2,能够显著提高序列化性能。这些高效Java序列化方式的引入,可以优化Dubbo的序列化过程。
在配置Dubbo RPC时,引入Kryo和FST非常简单,只需在RPC的XML配置中添加相应的属性即可。
关于服务消费方发送请求,Dubbo框架定义了私有的RPC协议,消息头和消息体分别用于存储元信息和具体调用消息。消息头包括魔数、数据包类型、消息体长度等。消息体包含调用消息,如方法名称、参数列表等。请求编码和解码过程涉及编解码器的使用,编码过程包括消息头的写入、序列化数据的存储以及长度的写入。解码过程则涉及消息头的读取、序列化数据的解析以及调用方法名、参数等信息的提取。
提供方接收请求后,服务调用过程包含请求解码、调用服务以及返回结果。解码过程在NettyHandler中完成,通过ChannelEventRunnable和DecodeHandler进一步处理请求。服务调用完成后,通过Invoker的invoke方法调用服务逻辑。响应数据的编码与请求数据编码过程类似,涉及数据包的构造与发送。
服务消费方接收调用结果后,首先进行响应数据解码,获得Response对象,并传递给下一个处理器NettyHandler。处理后,响应数据被派发到线程池中,此过程与服务提供方接收请求的过程类似。
在异步通信场景中,Dubbo在通信层面为异步操作,通信线程不会等待结果返回。默认情况下,RPC调用被视为同步操作。Dubbo通过CompletableFuture实现了异步转同步操作,通过设置异步返回结果并使用CompletableFuture的get()方法等待完成。
对于异步多线程数据一致性问题,Dubbo使用编号将响应对象与Future对象关联,确保每个响应对象被正确传递到相应的Future对象。通过在创建Future时传入Request对象,可以获取调用编号并建立映射关系。线程池中的线程根据Response对象中的调用编号找到对应的Future对象,将响应结果设置到Future对象中,供用户线程获取。
为了检测Client端与Server端的连通性,Dubbo采用双向心跳机制。HeaderExchangeClient初始化时,开启两个定时任务:发送心跳请求和处理重连与断连。心跳检测定时任务HeartbeatTimerTask确保连接空闲时向对端发送心跳包,而ReconnectTimerTask则负责检测连接状态,当判定为超时后,客户端选择重连,服务端采取断开连接的措施。
Dubbo源码解析:网络通信
<dubbo源码解析:深入理解网络通信
在之前的章节中,我们已经了解了消费者如何通过服务发现和负载均衡机制找到提供者并进行远程调用。本章将重点解析网络通信的实现细节。
网络通信主要在Dubbo的Remoting模块中进行,涉及多种通信协议,包括dubbo协议、RMI、Hessian、HTTP、WebService、Thrift、REST、gRPC、Memcached和Redis等。每个协议都有其特定的优缺点,如Dubbo协议适用于高并发场景,而RMI则使用标准JDK序列化。
Dubbo的序列化机制支持多种方式,如Hessian2、Kryo、FST等。近年来,高效序列化技术如Kryo和FST的出现,可提升性能,只需在配置中简单添加即可优化。
关于数据格式和粘包拆包问题,Dubbo采用私有RPC协议,消息头存储元信息,如魔法数和数据类型,消息体则包含调用信息。消费者发送请求时,会通过MockClusterInvoker封装服务降级逻辑,然后通过序列化转换为网络可传输的数据格式。
服务提供方接收请求时,首先对数据包进行解码,确认其格式正确性,然后调用服务逻辑。提供方返回调用结果时,同样经过序列化和编码,最后通过NettyChannel发送给消费者。
在心跳检测方面,Dubbo采用双向心跳机制,客户端和服务端定期发送心跳请求以维持连接。此外,还通过定时任务处理重连和断连,确保连接的稳定性和可靠性。
总的来说,Dubbo的网络通信模块精细且灵活,通过多种协议和优化技术确保服务调用的高效和可靠性。