Redis线程模型

redis 内部使用文件事件处理器 file event handler，这个文件事件处理器是单线程的，所以 redis 才叫做单线程的模型。

文件事件处理器的结构包含 4 个部分：

• 多个 socket
• IO 多路复用程序
• 文件事件分派器
• 事件处理器（包括：连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器）

多个 socket 可能会并发产生不同的操作，每个操作对应不同的文件事件，但是 IO 多路复用 程序会监听多个 socket，会将 socket 产生的事件放入队列中排队，事件分派器每次从队列中取出一个事件，把该事件交给对应的事件处理器进行处理。

来看客户端与 redis 的一次通信过程：

1. 客户端 socket01 向 redis 的 server socket 请求建立连接，此时 server socket 会产生一个 AE_READABLE 事件，IO 多路复用程序监听到 server socket 产生的事件后，将该事件压入队列中。文件事件分派器从队列中获取该事件，交给连接应答处理器。连接应答处理器会创建一个能与客户端通信的 socket01，并将该 socket01 的 AE_READABLE 事件与命令请求处理器关联。
2. 假设此时客户端发送了一个 set key value 请求，此时 redis 中的 socket01 会产生 AE_READABLE 事件，IO 多路复用程序将事件压入队列，此时事件分派器从队列中获取到该事件，由于前面 socket01 的 AE_READABLE 事件已经与命令请求处理器关联，因此事件分派器将事件交给命令请求处理器来处理。命令请求处理器读取 socket01 的 key value 并在自己内存中完成 key value 的设置。操作完成后，它会将 socket01 的 AE_WRITABLE 事件与命令回复处理器关联。
3. 如果此时客户端准备好接收返回结果了，那么 redis 中的 socket01 会产生一个 AE_WRITABLE 事件，同样压入队列中，事件分派器找到相关联的命令回复处理器，由命令回复处理器对 socket01 输入本次操作的一个结果，比如 ok，之后解除 socket01 的 AE_WRITABLE 事件与命令回复处理器的关联。

Redis 是单线程还是多线程

这个问题比较经典，因为在很多人的认知里，Redis 就是单线程的。然而 Redis 从 4.0 版本开始就有了多线程的概念，虽然处理命令请求的核心模块确实是保证了单线程执行，然而在其他许多地方已经有了多线程，比如：在后台删除对象，通过 Redis 模块实现阻塞命令，生成 dump 文件，以及 6.0 版本中网络 I/O 实现了多线程等，而且在未来 Redis 应该会有越来越多的模块实现多线程。

所谓的单线程，只是说 Redis 的处理客户端的请求（即执行命令）时，是单线程去执行的，并不是说整个 Redis 都是单线程。

Redis 为什么选择使用单线程来执行请求

Redis 为什么会选择使用单线程呢？这是因为 CPU 成为 Redis 瓶颈的情况并不常见，成为 Redis 瓶颈的通常是内存或网络带宽。例如，在一个普通的 Linux 系统上使用 pipelining 命令，Redis 可以每秒完成 100 万个请求，所以如果我们的应用程序主要使用 O(N) 或 O(log(N)) 复杂度的命令，它几乎不会使用太多的 CPU。

那么既然 CPU 不会成为瓶颈，理所当然的就没必要去使用多线程来执行命令，我们需要明确的一个问题就是多线程一定比单线程快吗？答案是不一定。因为多线程也是有代价的，最直接的两个代价就是线程的创建和销毁线程（当然可以通过线程池来一定程度的减少频繁的创建线程和销毁线程）以及线程的上下文切换。

在我们的日常系统中，主要可以区分为两种：CPU 密集型 和 IO 密集型。

CPU 密集型：这种系统就说明 CPU 的利用率很高，那么使用多线程反而会增加上下文切换而带来额外的开销，所以使用多线程效率可能会不升反降。举个例子：假如你现在在干活，你一直不停的在做一件事，需要 1 分钟可以做完，但是你中途总是被人打断，需要花 1 秒钟时间步行到旁边去做另一件事，假如这件事也需要 1 分钟，那么你因为反复切换做两件事，每切换一次就要花 1 秒钟，最后做完这 2 件事的时间肯定大于 2 分钟（取决于中途切换的次数），但是如果中途不被打断，你做完一件事再去做另一件事，那么你最多只需要切换 1 次，也就是 2 分 1 秒就能做完。

IO 密集型：IO 操作也可以分为磁盘 IO 和网络 IO 等操作。大部分 IO 操作的特点是比较耗时且 CPU 利用率不高，所以 Redis 6.0 版本网络 IO 会改进为多线程。至于磁盘 IO，因为 Redis 中的数据都存储在内存（也可以持久化），所以并不会过多的涉及到磁盘操作。举个例子：假如你现在给树苗浇水，你每浇完一次水之后就需要等别人给你加水之后你才能继续浇，那么假如这个等待过程需要 5 秒钟，也就是说你浇完一次水就可以休息 5 秒钟，而你切换去做另一件事来回只需要 2 秒，那么你完全可以先去做另一件事，做完之后再回来，这样就可以充分利用你空闲的 5 秒钟时间，从而提升了效率。

使用多线程还会带来一个问题就是数据的安全性，所以多线程编程都会涉及到锁竞争，由此也会带来额外的开销。

Redis保证高效的原因

1）数据结构

数据结构简单，对数据操作也简单，Redis中的数据结构是专门进行设计的，底层数据结构包括简单动态字符串（SDS）、链表、字典、跳跃表、整数集合、压缩列表。Redis并没有直接使用这些数据结构来构建键值对数据库，而是基于这些数据结构创建了一个对象系统，对象设置有多种不同的数据结构实现，从而优化对象在不同场景下的使用效率。

2）纯内存操作

Redis 将所有数据放在内存中，内存的响应时长大约为 100 纳秒，这是 redis 的 QPS 过万的重要基础。

3）基于非阻塞的IO多路复用机制

有了非阻塞 IO 意味着线程在读写 IO 时可以不必再阻塞了，读写可以瞬间完成然后线程可以继续干别的事了。

redis 需要处理多个 IO 请求，同时把每个请求的结果返回给客户端。由于 redis 是单线程模型，同一时间只能处理一个 IO 事件，于是 redis 需要在合适的时间暂停对某个 IO 事件的处理，转而去处理另一个 IO 事件，这就需要用到IO多路复用技术了， 就好比一个管理者，能够管理个socket的IO事件，当选择了哪个socket，就处理哪个socket上的 IO 事件，其他 IO 事件就暂停处理了。

4）单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换带来的性能问题

单线程避免了线程切换和竞态产生的消耗，对于服务端开发来说，锁和线程切换通常是性能杀手。

单线程的问题：对于每个命令的执行时间是有要求的。如果某个命令执行过长，会造成其他命令的阻塞，所以 redis 适用于那些需要快速执行的场景。

5）主线程不处理低级别的事件

Redis为了高效的处理客户端的事件，并没有将持久化文件放在主线程里面进行处理，而是Redis在适当的时机fork子进程来异步的处理这种任务，Redis会fork子进程进行处理持久化文件操作（将数据写到RDB 文件中）。Redis还有一组异步任务处理线程，用于处理不需要主线程同步处理的工作，即处理一些低级别的事件（AOF文件重写）。