Redis高性能IO模型：为什么单线程Redis能那么快？

引言

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。

Redis 为什么用单线程

对于一个多线程的系统来说，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。

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。

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

• 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。

基本 IO 模型与阻塞点

以 Get 请求为例，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，向 socket 中写回数据（send）。

其中，bind/listen、accept、recv、parse 和 send 属于网络 IO 处理， get 属于键值数据操作。

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()。

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() 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。

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。

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。

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。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。

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，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。

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。

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。

总结：
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