2.io多路复用本来就是用来解决对多个I/O监听时,一个I/O阻塞影响其他I/O的问题,跟多线程没关系. 这一阶段很简单,当reids服务端数据处理完后 就会立即返回处理后的数据,没什么特别需要强调的。 System.out.println(jedis1.get(, main(String... args){ 原子操作是针对访问共享变量的操作而言的。涉及局部变量访问的操作无所谓是否原子的。  2. 一个矩阵可以看作是一个线性变换在某组基下的矩阵(线性变换的矩阵 ),如果矩阵中非零元素过多,那么线性变换的表现形式就相对复杂。用本文开头的矩阵举例:, 而如果能选取不同基,使线性变换的矩阵变成对角矩阵。那么,线性变换的形式就会变得相对简单。注意:相似矩阵是同一个线性变换在不同基下的表现(详情点击如何理解相似矩阵)。用本文开头的的对角矩阵举例:, 是不是能感觉到在选择了对角矩阵之后,线性变换的表现形式变得更加简单了。用 (如何理解相似矩阵)推送中的语言来说的话,对角矩阵一定是观看演出时的“最佳视角”。, 例如实对称矩阵的相似对角化,可以解决一些二次型的图像问题(后期会详细介绍,敬请期待)。在物理学、图像处理方面都有应用。让我们继续用开头的矩阵,看看实对称矩阵的相似对角化是如何帮助我们了解这个二次型的图像吧。, 的图像(注意这里的矩阵就是文章开头的矩阵哦)。但通过相似对角化(实际为坐标轴旋转)可以消去二次型中的交叉项,并得到新的坐标系(坐标系)。从而利用新的坐标系中对角矩阵所对应的二次型得到原方程的图像(更多详情,敬请期待):, 计算一个对角矩阵的任意次方幂是简单的,只需要将对角元素做方幂运算即可。然而对于一般矩阵进行方幂运算并不是一件容易的事情。相似对角化给了一个可对角化矩阵算方幂的办法:, 并不是所有矩阵都可以对角化。一个阶矩阵可以对角化当且仅当有个线性无关的特征向量。因此,最大可能多的找出这个矩阵的线性无关的特征向量,是能否使这个矩阵相似对角化的主要途径。来看看下面几个例子:, 继续用文章开头的矩阵为例,(其它更多例子可点击如何理解特征值与特征向量了解)。 下面两个矩阵所对应的线性变换都可以轻松找到两个线性无关的特征向量,因此是可以相似对角化的。, 下面的线性变换中,仅仅有一个线性无关特征向量,从而不能相似对角化(更多详情,点击如何理解特征值与特征向量了解)。, 从图中可以看出这个旋转变换没有实特征向量,然而这个矩阵是可以对角化的。因为,它存在两个线性无关的复特征向量。因此,把这个矩阵看作复数域上的二维线性空间的变换,他是可以相似对角化的:, 如果一个矩阵可以对角化,这个线性无关的特征向量便构成了一个相似变换矩阵,特征值按照相应的位置排列,即构成了相似对角矩阵:, 需要注意的是,相似变换矩阵并不是唯一的,因为对应一个特征值的特征向量的选择有无数多个。而在实对称矩阵情况下,相似变换矩阵往往会选择为正交矩阵,因为正交矩阵有更好的性质(更多详情,敬请期待)。, 在如何理解相似矩阵中,我们已经讨论过相似矩阵是同一个线性变换在不同基下的矩阵。而对角矩阵则是所有这些相似等价类中,最简单的代表(更多内容,点击如何理解等价关系?), 下面我们用前面两个可对角化的矩阵所对应的线性变换为例,一起来从变换的角度看看,相似对角矩阵是如何使线性变换看起来更容易的:, 其实,可以看到对角矩阵对应的线性变换就是将网格线做平行移动即可。 希望这篇文章能帮助你理解相似对角化的意义。. 相似对角化是线性代数中最重要的知识点之一。如果一个方阵A 相似于对角矩阵,也就是说存在一个可逆矩阵 P 使得 P^{-1}AP 是对角矩阵,则A就被称为可以相似对角化的。下面,我们就通过矩阵 \begin{pmatrix}1&-2… 所以在感情里的金牛座无疑是可以让自己的对象爱的安稳舒适的,因为金牛座愿意其体会对方的感受。这样的白羊座无疑是很容易能够让对象感觉安稳的,内心也会因此而有安全感。 水瓶座对于自己对象的理解,一般都是基于换位… 不用重复传递。我们调用epoll_wait时就相当于以往调用select/poll,但是这时却不用传递socket句柄给内核,因为内核已经在epoll_ctl中拿到了要监控的句柄列表。, 2. 3.跟多线程相比较,线程切换需要切换到内核进行线程切换,需要消耗时间和资源.而I/O多路复用不需要切换线/进程,效率相对较高,特别是对高并发的应用nginx就是用I/O多路复用,故而性能极佳.但多线程编程逻辑和处理上比I/O多路复用简单.而I/O多路复用处理起来较为复杂. Redis客户端对服务端的每次调用都经历了发送命令,执行命令,返回结果三个过程。其中执行命令阶段,由于Redis是单线程来处理命令的,所有每一条到达服务端的命令不会立刻执行,所有的命令都会进入一个队列中,然后逐个被执行。并且多个客户端发送的命令的执行顺序是不确定的。但是可以确定的是不会有两条命令被同时执行,不会产生并发问题,这就是Redis的单线程基本模型。, 单线程指的是网络请求模块使用了一个线程(所以不需考虑并发安全性),即一个线程处理所有网络请求,其他模块仍用了多个线程。, (3) 非阻塞IO - IO多路复用,Redis采用epoll做为I/O多路复用技术的实现,再加上Redis自身的事件处理模型将epoll中的连接,读写,关闭都转换为了时间,不在I/O上浪费过多的时间。, Redis采用单线程模型,每条命令执行如果占用大量时间,会造成其他线程阻塞,对于Redis这种高性能服务是致命的,所以Redis是面向高速执行的数据库。, 内部实现采用epoll,采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件,然后利用epoll的多路复用特性,绝不在io上浪费一点时间 这3个条件不是相互独立的,特别是第一条,如果请求都是耗时的,采用单线程吞吐量及性能可想而知了。应该说redis为特殊的场景选择了合适的技术方案。, redis实际上是采用了线程封闭的观念,把任务封闭在一个线程,自然避免了线程安全问题,不过对于需要依赖多个redis操作的复合操作来说,依然需要锁,而且有可能是分布式锁。, redis分客户端和服务端,一次完整的redis请求事件有多个阶段(客户端到服务器的网络连接-->redis读写事件发生-->redis服务端的数据处理(单线程)-->数据返回)。平时所说的redis单线程模型,本质上指的是服务端的数据处理阶段,不牵扯网络连接和数据返回,这是理解redis单线程的第一步。接下来,针对不同阶段分别阐述个人的一些理解。, 首先,客户端和服务器是socket通信方式,socket服务端监听可同时接受多个客户端请求,这点很重要,如果不理解可先记住。注意这里可以理解为本质上与redis无关,这里仅仅做网络连接,或者可以理解为,为redis服务端提供网络交互api。, 首先确定一点,redis的客户端与服务器端通信是基于TCP连接(不懂去看,基础很重要),第一阶段仅仅是建立了客户端到服务器的网络连接,然后才是发生第二阶段的读写事件。, 完成了上一个阶段的网络连接,redis客户端开始真正向服务器发起读写事件,假设是set(写)事件,此时redis客户端开始向建立的网络流中送数据,服务端可以理解为给每一个网络连接创建一个线程同时接收客户端的请求数据。, 服务端完成了第二阶段的数据接收,接下来开始依据接收到的数据做逻辑处理,然后得到处理后的数据。数据处理可以理解为一次方法调用,带参调用方法,最终得到方法返回值。不要想复杂,重在理解流程。, 这一阶段很简单,当reids服务端数据处理完后 就会立即返回处理后的数据,没什么特别需要强调的。, 第一阶段说过,redis是以socket方式通信,socket服务端可同时接受多个客户端请求连接,也就是说,redis服务同时面对多个redis客户端连接请求,而redis服务本身是单线程运行。, 假设,现在有A,B,C,D,E五个客户端同时发起redis请求,A优先稍微一点点第一个到达,然后是B,C,D,E依次到达,此时redis服务端开始处理A请求,建立连接需要30秒,获取请求数据需要10秒,然后处理数据需要0.1秒,回送数据给客户端需要5秒,总共大概需要45秒。也就是说,下一个B请求需要等待45秒,这里注意,也许这五个几乎同时请求,由于socket可以同时处理多个请求,所以建立网络连接阶段时间差可忽略,但是在第二阶段,服务端需要什么事都不干,坐等10秒中,对于CPU和客户端来说是无法忍受的。所以说单线程效率非常,非常低,但是正是因为这些类似问题,Redis单线程本质上并不是如此运行。接下来讨论redis真正的单线程运行方式。, 客户端与服务端建立连接交由socket,可以同时建立多个连接(这里应该是多线程/多进程),建立的连接redis是知道的(为什么知道,去看socket编程,再次强调基础很重要),然后redis会基于这些建立的连接去探测哪个连接已经接收完了客户端的请求数据(注意:不是探测哪个连接建立好了,而是探测哪个接收完了请求数据),而且这里的探测动作就是单线程的开始,一旦探测到则基于接收到的数据开始数据处理阶段,然后返回数据,再继续探测下一个已经接收完请求数据的网络连接。注意,从探测到数据处理再到数据返回,全程单线程。这应该就是所谓的redis单线程。至于内部有多复杂我们无需关心,我们追求的是理解流程,苛求原理,但不能把内脏都挖出来。, 从探测到接受完请求数据的网络连接到最终的数据返回,服务器只需要5.1秒,这个时间是我放大N倍后的数据,实际时间远远小于这个,可能是5.1的N万分之一时间,为什么这么说,因为数据的处理是在本地内存中,速度有多快任你想象,最终的返回数据虽然牵扯到网络,但是网络连接已经建立,这个速度也是非常非常快的,只是比数据处理阶段慢那么一点点。因此单线程方式在效率上其实并不需要担心。, 参考:https://www.zhihu.com/question/32163005.