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你知道CPU结构也会影响Redis性能吗？

今天来分析下CPU结构对Redis性能会有影响吗？
在进行Redis性能分析的时候 ， 通常我们会考虑下面这些方面 ， 如：
【你知道CPU结构也会影响Redis性能吗？】1. 缩短 key 的长度
2. 禁止使用 keys *
我们都知道 keys * ，在使用的时候 Redis 会处于阻塞状态 ， 导致其它任何命令在你的 Redis 实例中都无法执行 。 这个情况在 Redis 数据量大的时候就很明显 ， 严重影响系统的运行 。 （一般我们用 scan 来代替）
3. 进行数据压缩
在把数据存入 Redis 中 ， 我们一般不会使用完整全名的数据 ， 一般会进行适当的数据压缩 ， 这样可以提高 Redis 性能 ， 方便我们数据的储存 。
4. 设置过期时间
我们对一些不是永久性需要的数据 ， 可以进行键的过期时间设置 ， 这样到时间后 ， 数据就会自动清除 ， 节省我们 Redis 存储空间（内存） 。
5. 使用回收策略
为数据设置相关的过期回收策略 ， 节省内存的开销 ， 提高 Redis 运行的性能 。 （ Redis 目前有8种回收策略 ， 有兴趣可以查看 redis.conf， 多了LFU） 。
6. 适当使用 bit （位图）
适当使用 bit ， 可节省我们 Redis 存储的成本 ， 即内存的大小 。
7. 对所存储的数据字段进行优化
如：我们只需要在 Redis 存储关键信息即可 ， 详细信息存储到磁盘上即可 。
8. 使用管道进行数据操作
对于命令执行操作 ， 我们要使用管道 pipeline ， 这样可以节省 Redis 传输过程的成本 ， 提高 Redis 的性能 。 我们知道如果不适用管道 ， 命令是一个一个进行操作 ， 如果我们加上管道 ， 这样由原来的单条命令变成多条命令进行传输操作 ， 节省多次传输过程的网络开销 。
N .... (还有很多很多~~)
但是 ， 我们可能有时候会真正忽略 Redis 运行的前提条件 ， 单核 CPU 和多核 CPU 对 Redis 性能影响也是相差甚远 。 在计算机组成原理中 ， 我们都知道 CPU 是计算机的核心构成之一 ， 中央处理器（Central Processing Unit） ， 是计算机系统的运算和控制中心 。 一个CPU处理器中一般包含有多个运行核心（物理核） ， 运行核心我们也叫作物理核 ， 一般包含一级缓存（L1 Cache）和二级缓存（L2 Cache） 。 其架构图如下所示：
你知道CPU结构也会影响Redis性能吗？文章插图
对于 L1 缓存和 L2 缓存 ， 在每个物理核上都是独自拥有的 ， 访问速度非常快 ， 基本都在 ns 级别 。 我们设想如果把数据运行的指令放在这两个缓存上 ， 那么可以大大提高计算机的访问性能 。 这样我们可以设想这样一个情形：
如果 ， 我们把 Redis 实例的数据和指令绑定到一个 CPU 核上 ， 那么当 Redis 频繁执行数据访问和操作时 ， 都是基于CPU 上的缓存进行操作 ， 那么性能是不是大大的提高了 ， 没错 ， 事实就是如此 。 但是 ， 我们电脑一般都是多核 CPU 的 ， 在进行数据访问和操作时 ， 系统不会只有一个线程在进行操作 ， 是有很多很多的线程在同时进行操作 ， 会同时操作我们的CPU ， 也就是我们所说的多线程操作CPU 。 如果一个线程此时在CPU1上运行 ， 后来又跑到了CPU2上运行 ， 这时在CPU1上保留的数据和指令不在CPU2 ， 这时要重新进行数据加载 ， 会降低线程执行的效率 ， 上述所发生的过程 ， 我们也叫作上下文切换 ， 这在操作系统内核环境下 ， 是很常见的现象 。
所以 ， 我们要避免线程来回在CPU上进行切换 ， 导致指令和数据进行多次加载 ， 增加锁处理的时间 。 我们从CPU结构出发 ， 如果在多核CPU上 ， 如果我们的每个Redis实例都只在一个CPU上运行的话 ， 那么我们离解决问题的步伐是不是又更近了一步 。 （问题都是一步一步的剖析 ， 慢慢解开其真容(*?▽?*)） 。


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