透视Redis大key背后的I/O挑战

        要分析这个问题，需要详细了解下Redis的IO模型。        

Redis I/O模型

        Redis是单线程的为什么还那么快？首先要厘清一个事实，Redis的单线程指的是网络I/O和键值对的读写是单线程的，这也是Redis的主要功能，其他功能模块是由其他的额外线程完成的。

        Redis为什么使用单线程

        使用多线程能提高系统的吞吐率，增加系统的扩展性，对于一个系统来说，增加线程确实可以提高系统的吞吐率，但这是在没有竞争的共享资源的情况下。

        左图是我们期待的结果，右图是实际的情况。为什么会出现这种情况呢？一个关键点就是共享资源被多线程访问，为了保证共享资源的正确性，往往会引入额外的机制来保证，这就带来了很多开销。

        以Redis的列表类型为例，假设Redis才用多线程类型，有两个线程A和B，线程A进行入队操作，此时对列表长度加1，线程B进行出队操作，对比列表长度减1，为了保证长度的正确性，Redis需要对A和B两个线程做串行化处理，这样Redis可以得到正确的结果。这也是多线程模式下所面临的共享资源并发访问问题。

        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，比如说只是简单使用粗粒度的互斥锁，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。而且采用多线程也会增加系统的易读性和可维护性。为了避免这些问题，Redis直接使用了单线程。

        Redis单线程为什么快？

        除了前文(你以为Redis快仅仅是因为内存操作？-CSDN博客)提到的内存操作、高效的数据结构外，另一方面是Redis使用了多路复用机制，使其在网络I/O操作中能并发处理大量的客户端请求。

        基本的网络模型阻塞点

        以GET请求为例，需要监听客户端请求(bind/listen)，和客户端建立连接(accept)，从socket中读取数据(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(send)。​​​​​​​

        如上图，bind/listen、accept、recv、paese、send属于网络IO处理，而get属于键值数据库操作。既然Redis是单线程，最直观的一种实现是在一个线程中依次处理上面的操作。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链接时，会阻塞在accept这个函数上，导致其他客户端无法与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。

        基于多路复用的I/O模型

        Linux中的多路复用机制是指一个线程处理多个IO流，就是我们常听到的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的套接字上，也就是说不会阻塞在某个特定的客户端的处理上，正因如此，redis可以同时和多个客户端连接并处理请求，从而提高并发性。

        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，即针对不同的事件发生，调用相应的处理函数。select/epoll一但监测到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，redis无需一直轮询是否有请求实际发生，这就可以避免CPU的浪费，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响应性能。

Redis大key的影响

        回到标题的问题，Redis大key的影响。操作bigkey时，写入bigkey时分配内存时需要分配内存时需要消耗更多的时间，同样删除bigkey时释放内存也是同样的道理。因为Redis是单线程模型，处理bigkey分配或销毁内存时消耗时间较长，此时就会造成一定程度的阻塞，所以要避免bigkey，从IO模型上能提高性能。