Redis入门到通关之Redis网络模型-用户空间和内核态空间

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: Redis入门到通关之Redis网络模型-用户空间和内核态空间

用户空间和内核态空间


服务器大多都采用Linux系统,这里我们以Linux为例来讲解:


ubuntu 和 Centos 都是 Linux 的发行版,发行版可以看成对 linux 包了一层壳,任何 Linux 发行版,其系统内核都是 Linux。我们的应用都需要通过 Linux 内核与硬件交互

用户的应用,比如redis,mysql等其实是没有办法去执行访问我们操作系统的硬件的,所以我们可以通过发行版的这个壳子去访问内核,再 通过内核去访问计算机硬件

计算机硬件包括,如cpu,内存,网卡等等,内核(通过寻址空间)可以操作硬件的,但是内核需要不同设备的驱动,有了这些驱动之后,内核就可以去对计算机硬件去进行 内存管理,文件系统的管理,进程的管理等等

我们想要用户的应用来访问,计算机就必须要通过对外暴露的一些接口,才能访问到,从而简介的实现对内核的操控,但是内核本身上来说也是一个应用,所以他本身也需要一些内存,cpu等设备资源,用户应用本身也在消耗这些资源,如果不加任何限制,用户去操作随意的去操作我们的资源,就有可能导致一些冲突,甚至有可能导致我们的系统出现无法运行的问题,因此我们需要把用户和内核隔离开


进程的寻址空间划分成两部分:内核空间、用户空间


什么是寻址空间呢?我们的应用程序也好,还是内核空间也好,都是没有办法直接去物理内存的,而是通过分配一些虚拟内存映射到物理内存中,我们的内核和应用程序去访问虚拟内存的时候,就需要一个虚拟地址,这个地址是一个无符号的整数,比如一个32位的操作系统,他的带宽就是32,他的虚拟地址就是2的32次方,也就是说他寻址的范围就是0~2的32次方, 这片寻址空间对应的就是2的32个字节,就是4GB,这个4GB,会有3个GB分给用户空间,会有1GB给内核系统

在linux中,他们权限分成两个等级,0和3,用户空间只能执行受限的命令(Ring3),而且不能直接调用系统资源,必须通过内核提供的接口来访问内核空间可以执行特权命令(Ring0),调用一切系统资源,所以一般情况下,用户的操作是运行在用户空间,而内核运行的数据是在内核空间的,而有的情况下,一个应用程序需要去调用一些特权资源,去调用一些内核空间的操作,所以此时他俩需要在用户态和内核态之间进行切换。


比如:


Linux系统为了提高IO效率,会在用户空间和内核空间都加入缓冲区:


写数据时,要把用户缓冲数据拷贝到内核缓冲区,然后写入设备


读数据时,要从设备读取数据到内核缓冲区,然后拷贝到用户缓冲区


针对这个操作:我们的用户在写读数据时,会去向内核态申请,想要读取内核的数据,而内核数据要去等待驱动程序从硬件上读取数据,当从磁盘上加载到数据之后,内核会将数据写入到内核的缓冲区中,然后再将数据拷贝到用户态的buffer中,然后再返回给应用程序,整体而言,速度慢,就是这个原因,为了加速,我们希望read也好,还是wait for data也最好都不要等待,或者时间尽量的短。

相关文章
|
存储 缓存 NoSQL
Redis 服务器全方位介绍:从入门到核心原理
Redis是一款高性能内存键值数据库,支持字符串、哈希、列表等多种数据结构,广泛用于缓存、会话存储、排行榜及消息队列。其单线程事件循环架构保障高并发与低延迟,结合RDB和AOF持久化机制兼顾性能与数据安全。通过主从复制、哨兵及集群模式实现高可用与横向扩展,适用于现代应用的多样化场景。合理配置与优化可显著提升系统性能与稳定性。
351 0
|
5月前
|
网络协议 算法 Java
基于Reactor模型的高性能网络库之Tcpserver组件-上层调度器
TcpServer 是一个用于管理 TCP 连接的类,包含成员变量如事件循环(EventLoop)、连接池(ConnectionMap)和回调函数等。其主要功能包括监听新连接、设置线程池、启动服务器及处理连接事件。通过 Acceptor 接收新连接,并使用轮询算法将连接分配给子事件循环(subloop)进行读写操作。调用链从 start() 开始,经由线程池启动和 Acceptor 监听,最终由 TcpConnection 管理具体连接的事件处理。
199 2
|
5月前
基于Reactor模型的高性能网络库之Tcpconnection组件
TcpConnection 由 subLoop 管理 connfd,负责处理具体连接。它封装了连接套接字,通过 Channel 监听可读、可写、关闭、错误等
168 1
|
5月前
|
JSON 监控 网络协议
干货分享“对接的 API 总是不稳定,网络分层模型” 看电商 API 故障的本质
本文从 OSI 七层网络模型出发,深入剖析电商 API 不稳定的根本原因,涵盖物理层到应用层的典型故障与解决方案,结合阿里、京东等大厂架构,详解如何构建高稳定性的电商 API 通信体系。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
深度学习实战指南:从神经网络基础到模型优化的完整攻略
🌟 蒋星熠Jaxonic,AI探索者。深耕深度学习,从神经网络到Transformer,用代码践行智能革命。分享实战经验,助你构建CV、NLP模型,共赴二进制星辰大海。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)
219 2
|
3月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 算法
【CPOBP-NSWOA】基于豪冠猪优化BP神经网络模型的多目标鲸鱼寻优算法研究(Matlab代码实现)
【CPOBP-NSWOA】基于豪冠猪优化BP神经网络模型的多目标鲸鱼寻优算法研究(Matlab代码实现)
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
贝叶斯状态空间神经网络:融合概率推理和状态空间实现高精度预测和可解释性
本文将BSSNN扩展至反向推理任务,即预测X∣y,这种设计使得模型不仅能够预测结果,还能够探索特定结果对应的输入特征组合。在二元分类任务中,这种反向推理能力有助于识别导致正负类结果的关键因素,从而显著提升模型的可解释性和决策支持能力。
438 42
贝叶斯状态空间神经网络:融合概率推理和状态空间实现高精度预测和可解释性
|
5月前
基于Reactor模型的高性能网络库之Poller(EpollPoller)组件
封装底层 I/O 多路复用机制(如 epoll)的抽象类 Poller,提供统一接口支持多种实现。Poller 是一个抽象基类,定义了 Channel 管理、事件收集等核心功能,并与 EventLoop 绑定。其子类 EPollPoller 实现了基于 epoll 的具体操作,包括事件等待、Channel 更新和删除等。通过工厂方法可创建默认的 Poller 实例,实现多态调用。
303 60
|
5月前
|
安全 调度
基于Reactor模型的高性能网络库之核心调度器:EventLoop组件
它负责:监听事件(如 I/O 可读写、定时器)、分发事件、执行回调、管理事件源 Channel 等。
298 57