一篇聊聊Go錯(cuò)誤封裝機(jī)制
%w 是用于錯(cuò)誤包裝（Error Wrapping）的格式化動(dòng)詞。它是用于 fmt.Errorf 和 fmt.Sprintf 函數(shù)中的一個(gè)特殊格式化動(dòng)詞，用于將一個(gè)錯(cuò)誤（或其他可打印的值）包裝在一個(gè)新的錯(cuò)誤中。使
Redis的高性能，有功于其使用的 IO 多路復(fù)用技術(shù)（IO multiplexing）。
IO 多路復(fù)用是一種 IO 模型，它使單個(gè)線程可以監(jiān)視多個(gè)文件描述符（如：網(wǎng)絡(luò)套接字）。
這種機(jī)制避免了為每個(gè)連接創(chuàng)建一個(gè)線程或進(jìn)程的開銷，從而提升了性能。
Redis 在處理網(wǎng)絡(luò) IO 時(shí)，采用異步非阻塞模式，利用了操作系統(tǒng)提供的 IO 多路復(fù)用技術(shù)（如 epoll），可以同時(shí)處理多個(gè)客戶端連接而不會(huì)阻塞整個(gè)服務(wù)進(jìn)程。
如下圖所示:
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IO 多路復(fù)用庫，包括 ：select、poll、epoll（Linux）。
在不同的操作系統(tǒng)上，Redis 會(huì)選擇最適合的 IO 多路復(fù)用庫，Linux：主要使用 epoll。
epoll 是 Linux 下的高性能 IO 多路復(fù)用機(jī)制，利用了紅黑樹和事件就緒隊(duì)列，提供了更高效的文件描述符管理和事件通知，適合于需要處理大量并發(fā)連接的場(chǎng)景。
Redis之所以性能快，主要原因是它將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在"內(nèi)存"中，而不是在磁盤上。
原因很簡(jiǎn)單，內(nèi)存的讀寫帶寬遠(yuǎn)高于磁盤，支持更高的并發(fā)讀寫操作。
為什么磁盤慢這么多呢？原因是自己的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)，如下圖所示：
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一次數(shù)據(jù)的讀寫，主要會(huì)涉及到：尋道、以及旋轉(zhuǎn)延遲。
為了讀取、或?qū)懭霐?shù)據(jù)，首先，磁頭需要移動(dòng)到正確的軌道上，這就是尋道。
如果每次讀取，都需要定位到正確的軌道，這就需要時(shí)間，特別是機(jī)械硬盤，就非常浪費(fèi)時(shí)間。
所以，磁頭移動(dòng)到目標(biāo)軌道，這是最慢的一步之一。
當(dāng)磁頭到達(dá)目標(biāo)軌道后，還需要等待盤片，旋轉(zhuǎn)到正確位置以便訪問數(shù)據(jù)塊，這就會(huì)涉及到“旋轉(zhuǎn)延遲”。
旋轉(zhuǎn)延遲，通常占據(jù)了總I/O時(shí)間的一大部分，平均延遲時(shí)間約為盤片轉(zhuǎn)一圈時(shí)間的一半。
所以，這些步驟，都是非常耗費(fèi)性能的。
而內(nèi)存，沒有磁盤旋轉(zhuǎn)、和磁頭移動(dòng)的機(jī)械延遲，訪問時(shí)間在納秒級(jí)別，而磁盤訪問時(shí)間在毫秒級(jí)別。
所以，內(nèi)存的速度會(huì)快非常多，這也是性能快的核心原因。
Redis提供了多種高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如：字符串、列表、集合、有序集合、哈希等），如下圖所示：
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這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在內(nèi)存中進(jìn)行優(yōu)化，能夠快速進(jìn)行數(shù)據(jù)操作。
比如：
LPUSH task_queue "task1"RPOP task_queue列表使用 QuickList（雙向鏈表），可以在列表兩端快速插入和刪除元素。
常數(shù)時(shí)間復(fù)雜度：在列表兩端進(jìn)行的操作時(shí)間復(fù)雜度為 O(1)。
再比如：
SADD user_tags "tag1"SISMEMBER user_tags "tag1"集合基于哈希表實(shí)現(xiàn)，能夠在常數(shù)時(shí)間內(nèi)完成添加和檢查操作。
Redis 使用自己優(yōu)化的 RESP（REdis Serialization Protocol），網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議。
該協(xié)議簡(jiǎn)單且高效，能夠減少網(wǎng)絡(luò)通信的開銷，提升數(shù)據(jù)傳輸效率。
總之，Redis 通過上述多個(gè)方面的優(yōu)化、和設(shè)計(jì)，使得它成為了一個(gè)高性能的分布式緩存，適用于各種需要快速響應(yīng)、和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景。
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