为什么单线程的 Redis 能那么快
Redis 为什么用单线程
首先，我们说一下为什么 Redis 要使用单线程，Redis 是单线程，主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的，这也是 Redis 对外提供键值存储服务的主要流程。但 Redis 的其他功能，比如持久化、异步删除、集群数据同步等，其实是由额外的线程执行的。所以，严格来说，Redis 并不是单线程。
多线程的开销
我们经常会说，使用多线程，可以增加系统吞吐率，或是可以增加系统扩展性。但是这是基于在有合理的资源分配的情况下。可以增加系统中处理请求操作的资源实体，进而提升系统能够同时处理的请求数，即吞吐率。
但是，如果采用多线程后没有良好的系统设计，实际得到的结果就是这样：刚开始增加线程数时，系统吞吐率会增加，但是，再进一步增加线程时，系统吞吐率就增长迟缓了，有时甚至还会出现下降的情况。
为什么会出现这种情况呢？一个关键的瓶颈在于，系统中通常会存在被多线程同时访问的共享资源，比如一个共享的数据结构。当有多个线程要修改这个共享资源时，为了保证共享资源的正确性，就需要有额外的机制进行保证，而这个额外的机制，就会带来额外的开销。
比如我们使用 List 数据类型，并提供出队（LPOP）和入队（LPUSH）操作。假设 Redis 采用多线程设计，现在有两个线程 A 和 B，线程 A 对一个 List 做 LPUSH 操作，并对队列长度加 1。同时，线程 B 对该 List 执行 LPOP 操作，并对队列长度减 1。为了保证队列长度的正确性，Redis 需要让线程 A 和 B 的 LPUSH 和 LPOP 串行执行，这样一来，Redis 可以无误地记录它们对 List 长度的修改。否则，我们可能就会得到错误的长度结果。这就是多线程编程模式面临的共享资源的并发访问控制问题。
并发访问控制一直是多线程开发中的一个难点问题，如果没有精细的设计，比如说，只是简单地采用一个粗粒度互斥锁，就会出现不理想的结果：即使增加了线程，大部分线程也在等待获取访问共享资源的互斥锁，并行变串行，系统吞吐率并没有随着线程的增加而增加。
而且，采用多线程开发一般会引入同步原语来保护共享资源的并发访问，这也会降低系统代码的易调试性和可维护性。为了避免这些问题，Redis 直接采用了单线程模式。
单线程 Redis 为什么那么快
通常来说，单线程的处理能力要比多线程差很多，但是 Redis 却能使用单线程模型达到每秒数十万级别的处理能力，这是为什么呢？
一方面，Redis 的大部分操作在内存上完成，再加上它采用了高效的数据结构，例如哈希表和跳表，这是它实现高性能的一个重要原因。另一方面，就是 Redis 采用了多路复用机制，使其在网络 IO 操作中能并发处理大量的客户端请求，实现高吞吐率。
下面我们讲一下多路复用机制，首先，我们要弄明白网络操作的基本 IO 模型和潜在的阻塞点。毕竟，Redis 采用单线程进行 IO，如果线程被阻塞了，就无法进行多路复用了。
基本 IO 模型与阻塞点
假设 Redis 采用基本的 IO 模型，以 Get 请求为例，那么 Redis 为了处理一个 Get 请求，需要监听客户端请求（bind/listen），和客户端建立连接（accept），从 socket 中读取请求（recv），解析客户端发送请求（parse），根据请求类型读取键值数据（get），最后给客户端返回结果，即向 socket 中写回数据（send）。
其中，bind/listen、accept、recv、parse 和 send 属于网络 IO 处理，而 get 属于键值数据操作。既然 Redis 是单线程，那么，最基本的一种实现是在一个线程中依次执行上面说的这些操作。如下图所示：
但是，在这里的网络 IO 操作中，有潜在的阻塞点，分别是 accept() 和 recv()。当 Redis 监听到一个客户端有连接请求，但一直未能成功建立起连接时，会阻塞在 accept() 函数这里，导致其他客户端无法和 Redis 建立连接。类似的，当 Redis 通过 recv() 从一个客户端读取数据时，如果数据一直没有到达，Redis 也会一直阻塞在 recv()。
这就导致 Redis 整个线程阻塞，无法处理其他客户端请求，效率很低。
非阻塞模式
Socket 网络模型的非阻塞模式设置，主要体现在三个关键的函数调用上，socket（），listen（），accept（）。
在 socket 模型中，不同操作调用后会返回不同的套接字类型。socket() 方法会返回主动套接字，然后调用 listen() 方法，将主动套接字转化为监听套接字，此时，可以监听来自客户端的连接请求。最后，调用 accept() 方法接收到达的客户端连接，并返回已连接套接字。
| 调用方法 | 返回套接字类型 | 非阻塞模式 | 效果 |
|---|---|---|---|
| socket（） | 主动套接字 | ||
| listen（） | 监听套接字 | 可设置 | accept（）非阻塞 |
| accept（） | 已连接套接字 | 可设置 | send（）/ revc（）非阻塞 |
针对监听套接字，我们可以设置非阻塞模式：当 Redis 调用 accept() 但一直未有连接请求到达时，Redis 线程可以返回处理其他操作，而不用一直等待。但是，你要注意的是，调用 accept() 时，已经存在监听套接字了。
虽然 Redis 线程可以不用继续等待，但是总得有机制继续在监听套接字上等待后续连接请求，并在有请求时通知 Redis。
类似的，我们也可以针对已连接套接字设置非阻塞模式：Redis 调用 recv() 后，如果已连接套接字上一直没有数据到达，Redis 线程同样可以返回处理其他操作。我们也需要有机制继续监听该已连接套接字，并在有数据达到时通知 Redis。这样才能保证 Redis 线程，既不会像基本 IO 模型中一直在阻塞点等待，也不会导致 Redis 无法处理实际到达的连接请求或数据。
基于多路复用的高性能 I/O 模型
Linux 中的 IO 多路复用机制是指一个线程处理多个 IO 流，就是我们经常听到的 select/epoll 机制。关于这个机制，可以看看我之前的文章。简单来说，在 Redis 只运行单线程的情况下，该机制允许内核中，同时存在多个监听套接字和已连接套接字。内核会一直监听这些套接字上的连接请求或数据请求。一旦有请求到达，就会交给 Redis 线程处理，这就实现了一个 Redis 线程处理多个 IO 流的效果。
下图就是基于多路复用的 Redis IO 模型。图中的多个 FD 就是刚才所说的多个套接字。Redis 网络框架调用 epoll 机制（假设 Redis 安装在 Linux 系统中），让内核监听这些套接字。此时，Redis 线程不会阻塞在某一个特定的监听或已连接套接字上，也就是说，不会阻塞在某一个特定的客户端请求处理上。正因为此，Redis 可以同时和多个客户端连接并处理请求，从而提升并发性。
为了在请求到达时能通知到 Redis 线程，select/epoll 提供了基于事件的回调机制，即针对不同事件的发生，调用相应的处理函数。
那么，回调机制是怎么工作的呢？其实，select/epoll 一旦监测到 FD 上有请求到达时，就会触发相应的事件。这些事件会被放进一个事件队列，Redis 单线程对该事件队列不断进行处理。这样一来，Redis 无需一直轮询是否有请求实际发生，这就可以避免造成 CPU 资源浪费。同时，Redis 在对事件队列中的事件进行处理时，会调用相应的处理函数，这就实现了基于事件的回调。因为 Redis 一直在对事件队列进行处理，所以能及时响应客户端请求，提升 Redis 的响应性能。
注意：不同操作系统中的IO多路复用机制有不同的实现，比如基于Linux 系统下的 select 和 epoll 实现，也有基于 FreeBSD 的 kqueue 实现，以及基于 Solaris 的 evport 实现。
还有哪些的IO请求性能瓶颈？
Redis单线程处理IO请求性能瓶颈主要包括2个方面：
1、任意一个请求在server中一旦发生耗时，都会影响整个server的性能，也就是说后面的请求都要等前面这个耗时请求处理完成，自己才能被处理到。耗时的操作包括以下几种：
a、操作bigkey：写入一个bigkey在分配内存时需要消耗更多的时间，同样，删除bigkey释放内存同样会产生耗时；
b、使用复杂度过高的命令：例如SORT/SUNION/ZUNIONSTORE，或者O(N)命令，但是N很大，例如lrange key 0 -1一次查询全量数据；
c、大量key集中过期：Redis的过期机制也是在主线程中执行的，大量key集中过期会导致处理一个请求时，耗时都在删除过期key，耗时变长；
d、淘汰策略：淘汰策略也是在主线程执行的，当内存超过Redis内存上限后，每次写入都需要淘汰一些key，也会造成耗时变长；
e、AOF刷盘开启always机制：每次写入都需要把这个操作刷到磁盘，写磁盘的速度远比写内存慢，会拖慢Redis的性能；
f、主从全量同步生成RDB：虽然采用fork子进程生成数据快照，但fork这一瞬间也是会阻塞整个线程的，实例越大，阻塞时间越久；
2、并发量非常大时，单线程读写客户端IO数据存在性能瓶颈，虽然采用IO多路复用机制，但是读写客户端数据依旧是同步IO，只能单线程依次读取客户端的数据，无法利用到CPU多核。
好啦，到此我们的 Redis 为啥这么快就讲完了。
巨人的肩膀：
