Redis 学习笔记四：Redis 并发很多的请求时候如何变得很快的呢？

作者:Grey

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CSDN：Redis 学习笔记四：Redis 并发很多的请求时候如何变得很快的呢？

原因#

内存操作
使用IO多路复用
- Redis 和 I/O 多路复用
- 一文搞懂 Redis高性能之IO多路复用
非CPU密集型任务，Redis的瓶颈在于内存和网络带宽。

我怎么提高多核CPU的利用率？

CPU不太可能是Redis的瓶颈，一般内存和网络才有可能是。例如使用Redis的管道（pipelining）在liunx系统上运行可以达到500K的RPS(requests per second) ，因此，如果您的应用程序主要使用O(N) 或者O(log(N)) 的命令，他们几乎不需要使用什么CPU。
然而，为了最大限度的使用CPU，可以在同一个服务器部署多个Redis的实例，并把他们当作不同的服务器来使用，在某些时候，无论如何一个服务器是不够的，
所以，如果你想使用多个CPU，你可以考虑一下分片（shard）。。
在Redis的客户端类库里面，比如RB（Ruby的客户端）和Predis（最常用的PHP客户端之一），能够使用一致性哈希（consistent hashing）来处理多个Redis实例。
摘自Redis.cn FAQ：http://www.redis.cn/topics/faq.html

单线程的优势
- 避免上下文切换引起的 CPU 消耗
- 没有了访问共享资源加锁的性能损耗
- 没有了线程销毁和创建的性能消耗
多线程优化

Redis在处理客户端的请求时，包括获取 (socket 读)、解析、执行、内容返回 (socket 写) 等都由一个顺序串行的主线程处理，这就是所谓的“单线程”。但如果严格来讲从Redis4.0之后并不是单线程，除了主线程外，它也有后台线程在处理一些较为缓慢的操作，例如清理脏数据、无用连接的释放、大 key 的删除等等。
Redis 4.0之后，Redis引入了lazyfree的机制，提供了unlink、flushall aysc、flushdb async等命令和lazyfree-lazy-eviction、lazyfree-lazy-expire等机制来异步释放内存，它主要是为了解决在释放大内存数据导致整个redis阻塞的性能问题。

Redis 6.0，Redis又引入了多线程来完成请求数据的协议解析，进一步提升性能。它主要是解决高并发场景下，单线程解析请求数据协议带来的压力。请求数据的协议解析由多线程完成之后，后面的请求处理阶段依旧还是单线程排队处理,见Redis 6.0 新特性-多线程连环13问！