哈喽，各位好！ 今天咱们来聊聊 C++ 在 Linux 下面玩转 io_uring 的那些事儿。说白了，就是怎么用 C++ 把这货封装起来，榨干它的性能，让你的程序跑得飞起。 io_uring 是 Linux 内核提供的一个异步 I/O 接口，它承诺能带来极致的性能。但直接用 C 接口嘛，有点原始，不够优雅，也不够 C++。所以，咱要给它穿上 C++ 的外衣，让它更易用、更安全、更高效。 1. 为什么选择 io_uring？ 首先，咱得知道 io_uring 这玩意儿到底牛在哪儿？简单来说，它解决了传统异步 I/O (比如 epoll) 的一些痛点。 减少系统调用次数： 传统的异步 I/O 往往需要多次系统调用，比如提交请求、等待结果。io_uring 通过共享的 ring buffer，将提交和完成解耦，大大减少了系统调用次数。想想你排队买饭，以前是排一次队点菜，再排一次队取餐，现在是点完菜直接等着叫号，效率能不高吗？ 零拷贝 (Zero-Copy) 支持： io_uring 可以直接在用户空间和内核空间之间传输数据，避免了不必要的数据拷贝。这就像你直接把文件从一个硬盘拖到另一个硬盘 …
Redis 的多线程 IO 线程模型：性能提升与潜在问题
好的，各位朋友，大家好！今天咱们聊聊 Redis 的多线程 IO 模型，这玩意儿听起来高大上，其实理解起来也不难，就像吃辣条一样，吃多了会上瘾，用好了能让你的 Redis 性能嗖嗖地往上窜！ Redis 的前世今生：单线程的爱恨情仇 话说 Redis 早期是个单线程的少年，所有客户端的请求都排着队，一个一个地处理。这就像只有一个服务员的餐厅，客人再多，也只能一个一个点菜、上菜、结账。 单线程的好处是简单粗暴，不用考虑线程同步的问题，避免了锁的开销，减少了上下文切换。但是，缺点也很明显，如果某个请求处理时间过长，后面的请求就得等着，这就像餐厅里有个客人点了佛跳墙，做半天，其他客人都饿得嗷嗷叫了。 Redis 之所以能用单线程扛住高并发，主要归功于： 内存操作： Redis 的数据都存在内存里，读写速度非常快。 高效的数据结构： Redis 提供了各种各样的数据结构，比如 String、List、Hash、Set、ZSet，每种数据结构都针对特定场景做了优化。 非阻塞 IO： Redis 使用了 epoll 等 IO 多路复用技术，可以同时监听多个客户端的连接，当某个连接有数据可读时，就去 …
Redis 持久化期间的 CPU 与 IO 影响分析
好的，各位观众，各位朋友，欢迎来到今天的“Redis持久化大冒险”专场！今天咱们不聊风花雪月，就来聊聊Redis持久化这档子事儿，特别是它对CPU和IO那点儿不得不说的影响。 开场白：持久化，Redis的“保险柜” Redis，这玩意儿跑得飞快，内存数据库嘛，速度就是它的命根子。但是，内存有个致命的缺点：断电就啥都没了。所以，为了避免辛辛苦苦攒的数据一夜回到解放前，咱们就得祭出持久化这个大杀器，相当于给Redis数据上了个“保险柜”，让它就算重启也能恢复如初。 Redis提供了两种主要的持久化方式：RDB (Redis DataBase)和AOF (Append Only File)。每种方式都有自己的优缺点，对CPU和IO的影响也各不相同。 第一幕：RDB，快照的诱惑与代价 RDB，你可以把它想象成给你的数据拍个快照。在某个时间点，Redis会把内存中的所有数据都保存到一个文件中，就像给时间按下了暂停键，然后把那一刻的景象记录下来。 工作原理： Redis会fork出一个子进程，专门负责将内存数据dump到磁盘上。父进程则继续处理客户端的请求，两者互不干扰（理论上）。 优点： 备份和 …
Redis 持久化对性能的影响分析：读写分离与IO优化
各位朋友，大家好！今天咱来聊聊 Redis 的持久化，以及它对性能那点事儿。这持久化，就像给咱的记忆力加个保险，万一服务器罢工了，数据还能回来。但是，这保险也不是白上的，它要消耗资源，影响性能。所以，咱们得好好琢磨琢磨，怎么才能既保住数据，又不让性能掉链子。 Redis 持久化：俩大护法 Redis 提供了两种主要的持久化方式：RDB（Redis DataBase）和 AOF（Append Only File）。 RDB：快照大法 RDB 就像给 Redis 拍个快照，把内存里的数据一股脑儿地保存到硬盘上。这个过程是异步的，Redis 可以继续处理客户端的请求。 优点： 恢复速度快： 恢复的时候直接加载快照文件，速度杠杠的。 文件小： 适合备份和灾难恢复。 缺点： 数据丢失风险： 如果服务器突然宕机，上次快照之后的数据就丢了。 fork 性能影响： 生成快照需要 fork 一个子进程，如果数据量太大，这个过程可能会阻塞主进程。 AOF：日志狂魔 AOF 就像 Redis 的日记本，它会记录每一条写命令。重启的时候，Redis 会重新执行这些命令，把数据恢复回来。 优点： 数据安全性高： …
Socket.IO 与 Flask-SocketIO：实现实时双向通信的 Web 应用
好的，各位观众老爷，欢迎来到“Socket.IO 与 Flask-SocketIO：实时双向通信的 Web 应用” 讲座现场！我是你们的老朋友，一个写代码比吃饭还香的程序猿。今天，咱们就来聊聊如何用 Socket.IO 加上 Flask-SocketIO，打造一个能实时互动、你一句我一句的 Web 应用。 一、啥是 Socket.IO？为啥要用它？ 首先，咱们得搞清楚 Socket.IO 是个啥玩意儿。简单来说，Socket.IO 是一个 JavaScript 库，它主要干一件事：在客户端（比如浏览器）和服务器之间建立一个持久连接，让它们能像聊天一样，实时地互相发送消息。 想想以前的 Web 应用，你要获取服务器的最新数据，得不停地刷新页面，或者用 AJAX 定时去问服务器：“喂，有新消息没？” 这种方式效率低，而且服务器压力山大。 Socket.IO 的出现，就像给客户端和服务器之间架起了一座桥梁，双方可以随时随地地对话，不用再搞那些费劲的轮询了。 Socket.IO 的优点： 实时性： 消息即时传递，延迟极低。 双向通信： 客户端和服务器可以互相发送消息。 跨平台： 支持各种浏览器 …
Socket.IO 与 Flask-SocketIO：实现实时双向通信的 Web 应用
好的，各位听众老爷们，今天咱们聊聊Socket.IO和Flask-SocketIO这对黄金搭档，看看它们是怎么帮咱们搞定实时双向通信的Web应用的。放心，保证不瞎编，都是实打实的干货，争取让大家听完之后，都能回去撸起袖子写出能实时聊天、实时协作的玩意儿。 一、啥是Socket.IO？为啥我们需要它？ 首先，咱们得搞清楚Socket.IO是个啥。简单来说，它是一个JavaScript库（客户端）和一个Node.js库（服务器端），它能让你的Web应用实现实时、双向的通信。 那为啥我们需要它呢？你想想，传统的HTTP请求是客户端发一个请求，服务器回一个响应。如果你想让服务器主动推送消息给客户端，那HTTP就有点力不从心了。你需要不断地轮询服务器，看看有没有新消息，这得多浪费资源啊！ Socket.IO的出现就是为了解决这个问题。它建立了一个持久的连接，让服务器可以随时向客户端推送消息，客户端也可以随时向服务器发送消息。这就好比咱们在微信上聊天，不用不停地刷新，消息就能实时到达。 二、Flask-SocketIO：Python Web开发的福音 OK，现在你知道Socket.IO有多牛逼了， …
Redis 的 IO 线程优化（`io-threads-do-reads`, `io-threads`）
好的，各位观众老爷们，欢迎来到“Redis IO 线程优化：让你的数据飞起来！”专场讲座。我是你们的老朋友，江湖人称“Bug 终结者”的码农老张。今天咱们不聊风花雪月，就来聊聊如何让你的 Redis 像装了火箭一样，速度嗖嗖嗖地往上窜！🚀 开场白：Redis 的痛与快乐 Redis，这玩意儿，谁用谁知道。它就像一个勤劳的小蜜蜂，嗡嗡嗡地帮你存储和快速检索数据。有了它，你的网站再也不怕用户并发访问，你的缓存再也不怕拖慢速度。但是！天下没有完美的东西，Redis 也不是万能的。 当你的业务越来越复杂，数据量越来越大，并发请求越来越多的时候，你会发现，Redis 好像有点力不从心了。CPU 占用率蹭蹭往上涨，响应时间越来越慢，甚至开始出现超时错误。这时候，你就需要考虑对 Redis 进行优化了。 今天，我们就来重点聊聊 Redis 的 IO 线程优化，也就是 io-threads-do-reads 和 io-threads 这两个配置项。它们就像两把神奇的钥匙，可以解锁 Redis 的性能潜力，让你的数据飞起来！ 第一章：Redis 的前世今生：单线程的无奈 要理解 IO 线程优化，我们首先 …
操作系统层面的 IO 优化对 Redis 持久化的影响
各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“Bug终结者”的程序猿老王！今天咱们不聊代码，不谈架构，来点更实在的——聊聊操作系统层面的 IO 优化对 Redis 持久化的影响。 别看题目这么学术范儿，其实说白了，就是聊聊怎么让咱们的 Redis 存数据更快，更靠谱！毕竟，数据可是咱程序员的命根子，丢了数据，那可比丢了老婆还难受啊！😭 今天咱们的讲座主要分为以下几个部分： 开胃小菜：Redis 持久化的那些事儿 (快速回顾 Redis 持久化的两种方式) 正餐来了：操作系统 IO 的脾气秉性 (深入浅出地讲解操作系统 IO 的基本概念和特性) 大快朵颐：IO 优化如何助力 Redis 持久化 (重点探讨各种 IO 优化技术对 Redis 持久化的影响，以及如何选择合适的方案) 餐后甜点：实战案例分析 (结合实际案例，分享一些 Redis 持久化 IO 优化的经验) 压轴大戏：总结与展望 (对全文进行总结，并展望未来的 Redis 持久化 IO 优化方向) 1. 开胃小菜：Redis 持久化的那些事儿 在进入正题之前，咱们先来简单回顾一下 Redis 的两种持久化方式，毕竟，知己知 …
Redis 线程池（IO Threads）在多核 CPU 上的读写优化
好的，各位技术大咖、未来架构师们，欢迎来到今天的“Redis 线程池：多核 CPU 上的读写狂欢”脱口秀！我是你们的导游，将带领大家一起探索 Redis 线程池在多核 CPU 上如何玩转读写性能，让你的数据像火箭一样飞起来🚀。 开场白：单线程的“甜蜜”与“烦恼” Redis，这个内存数据库界的“瑞士军刀”，以其高性能和多功能性赢得了无数开发者的芳心。长期以来，它一直以单线程模型著称。单线程就像一位专注的艺术家，一次只处理一件事情，避免了多线程带来的锁竞争和上下文切换的开销。这种简单粗暴的方式，在很多场景下都能提供令人惊艳的性能。 但是，单线程也并非完美无缺。想象一下，如果这位艺术家突然接到一个超大的订单，需要雕刻几百个精美的雕塑，即使他再专注，效率也会受到限制。当 Redis 需要处理大量的 IO 操作，尤其是网络 IO 时，单线程的瓶颈就会显现出来。CPU 在等待 IO 完成的过程中会处于空闲状态，造成资源的浪费。这就像让一位短跑冠军在跑道上等待发令枪响，英雄无用武之地啊！ Redis 6.0：线程池的“横空出世” 为了解决单线程的 IO 瓶颈，Redis 6.0 引入了多线程 IO …
`innodb_io_capacity` 与 `innodb_io_capacity_max` 的调优策略
InnoDB I/O 容量调优：让你的数据库飞起来🚀 各位观众老爷，大家好！今天咱们来聊聊 MySQL InnoDB 存储引擎里两个非常重要的参数：innodb_io_capacity 和 innodb_io_capacity_max。 这俩哥们儿啊，直接影响着数据库的性能，调好了，数据库就能像装了火箭助推器，嗖嗖的快；调不好，那就只能慢慢吞吞，让人着急上火 🔥。 我保证，今天的内容绝对不是枯燥的参数罗列和机械的配置指导。我会用最通俗易懂的语言，加上一些有趣的例子，把这两个参数背后的原理、调优策略，以及可能遇到的坑，都给您讲透彻！ 一、 啥是 innodb_io_capacity 和 innodb_io_capacity_max？ 这两个参数都与 InnoDB 引擎的 I/O (Input/Output) 能力有关。简单来说，就是 InnoDB 引擎认为自己的磁盘系统每秒能处理多少 I/O 操作。 innodb_io_capacity： 这是 InnoDB 引擎期望的磁盘每秒 I/O 操作数（IOPS）。 这个值告诉 InnoDB 引擎，在后台任务（比如：脏页刷新、合并插入缓冲等）运行 …