實際上它確實也很快 : )，但Redis底層卻是單線程的！有同學(xué)可能就要有疑問了，為什么單線程的Redis卻能夠快到飛起？

別急，我盡量用通俗易懂的語言來給各位說道說道~~

Redis是單線程，主要是指Redis的網(wǎng)絡(luò)IO和讀寫是由一個線程來完成的，但Redis的其他功能，比如持久化、異步刪除、集群數(shù)據(jù)同步等，其實是由額外的線程執(zhí)行的。這不是本文討論的重點，有個印象即可

Redis為什么用單線程？

多線程的開銷

通常情況下，在采用多線程后，如果沒有良好的系統(tǒng)設(shè)計，其實是右圖所展示的那樣（注意縱坐標）。剛開始增加線程數(shù)時，系統(tǒng)吞吐率會增加，再進一步增加線程時，系統(tǒng)吞吐率就增長遲緩了，甚至還會出現(xiàn)下降的情況。

關(guān)鍵瓶頸在于： 系統(tǒng)中通常會存在會被多線程同時訪問的共享資源，為了保證共享資源的正確性，就需要有額外的機制保證線程安全性，例如加鎖，這會帶來額外的開銷。

比如拿最常用的List類型來舉例吧，假設(shè)Redis采用多線程設(shè)計，有兩個線程A和B分別對List做LPUSH和LPUSH操作，為了使得每次執(zhí)行都是相同的結(jié)果，即【B線程取出A線程放入的數(shù)據(jù)】就需要讓這兩個過程串行執(zhí)行。這就是多線程編程模式面臨的共享資源的并發(fā)訪問控制問題。

并發(fā)訪問控制一直是多線程開發(fā)中的一個難點問題：如果只是簡單地采用一個互斥鎖，就會出現(xiàn)即使增加了線程，大部分線程也在等待獲取互斥鎖，并行變串行，系統(tǒng)吞吐率并沒有隨著線程的增加而增加。

同時加入并發(fā)訪問控制后也會降低系統(tǒng)代碼的可讀性和可維護性，所以Redis干脆直接采用了單線程模式。

Redis使用單線程為什么還這么快？

之所以使用單線程是Redis設(shè)計者多方面衡量的結(jié)果。

• Redis的大部分操作在內(nèi)存上完成
• 采用了高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，例如哈希表和跳表
• 采用了多路復(fù)用機制，使其在網(wǎng)絡(luò)IO操作中能并發(fā)處理大量的客戶端請求，實現(xiàn)高吞吐率

既然Redis使用單線程進行IO，如果線程被阻塞了就無法進行多路復(fù)用了，所以不難想象，Redis肯定還針對網(wǎng)絡(luò)和IO操作的潛在阻塞點進行了設(shè)計。

網(wǎng)絡(luò)與IO操作的潛在阻塞點

在網(wǎng)絡(luò)通信里，服務(wù)器為了處理一個Get請求，需要監(jiān)聽客戶端請求（bind/listen），和客戶端建立連接（accept），從socket中讀取請求（recv），解析客戶端發(fā)送請求（parse），最后給客戶端返回結(jié)果（send）。

最基本的一種單線程實現(xiàn)是依次執(zhí)行上面的操作。

上面標紅的accept和recv操作都是潛在的阻塞點：

• 當Redis監(jiān)聽到有連接請求，但卻一直不能成功建立起連接時，就會阻塞在accept()函數(shù)這里，其他客戶端此時也無法和Redis建立連接
• 當Redis通過recv()從一個客戶端讀取數(shù)據(jù)時，如果數(shù)據(jù)一直沒有到達，也會一直阻塞

基于多路復(fù)用的高性能IO模型

為了解決IO中的阻塞問題，Redis采用了Linux的IO多路復(fù)用機制，該機制允許內(nèi)核中，同時存在多個監(jiān)聽套接字和已連接套接字（select/epoll）。

內(nèi)核會一直監(jiān)聽這些套接字上的連接或數(shù)據(jù)請求。一旦有請求到達，就會交給Redis處理，這就實現(xiàn)了一個Redis線程處理多個IO流的效果。

此時，Redis線程就不會阻塞在某一個特定的客戶端請求處理上，所以它可以同時和多個客戶端連接并處理請求。

回調(diào)機制

select/epoll一旦監(jiān)測到FD上有請求到達時，就會觸發(fā)相應(yīng)的事件被放進一個隊列里，Redis線程對該事件隊列不斷進行處理，所以就實現(xiàn)了基于事件的回調(diào)。

例如，Redis會對Accept和Read事件注冊accept和get回調(diào)函數(shù)。當Linux內(nèi)核監(jiān)聽到有連接請求或讀數(shù)據(jù)請求時，就會觸發(fā)Accept事件和Read事件，此時，內(nèi)核就會回調(diào)Redis相應(yīng)的accept和get函數(shù)進行處理。

Redis的性能瓶頸點

經(jīng)過上面的分析，雖然通過多路復(fù)用機制可以同時監(jiān)聽多個客戶端的請求，但Redis仍然有一些性能瓶頸點，這也是我們平時編程需要極力避免的情況。

1. 耗時操作

任意一個請求在Redis中一旦耗時較久，都會影響整個server的性能。后面的請求都要等前面這個耗時請求處理完成，自己才能被處理到。

這一點需要我們在設(shè)計業(yè)務(wù)場景時去規(guī)避；Redis的lazy-free機制也把釋放內(nèi)存的耗時操作放在了異步線程中去執(zhí)行了。

2. 高并發(fā)場景

并發(fā)量非常大時，單線程讀寫客戶端IO數(shù)據(jù)存在性能瓶頸，雖然采用IO多路復(fù)用機制，但還是只能單線程依次讀取客戶端的數(shù)據(jù)，無法利用到CPU多核。

Redis在6.0可以利用CPU多核多線程讀寫客戶端數(shù)據(jù)，但只是針對客戶端的讀寫是并行的，每個命令的真正操作還是單線程。

其他Redis相關(guān)的有趣問題

借此機會也提幾個和redis相關(guān)的有意思的問題。

• 為什么要用Redis，直接訪問內(nèi)存不好嗎？

這一條其實并沒有很明確的界定，對于一些不經(jīng)常變動的數(shù)據(jù)，可以直接放到內(nèi)存里，不一定要放到Redis里，可以放到內(nèi)存里。一致性問題：如果一個數(shù)據(jù)被修改了，數(shù)據(jù)在本地內(nèi)存里的話，可能只有一臺服務(wù)器上的數(shù)據(jù)被修改了。如果用Redis里面的話，我們訪問Redis服務(wù)器，可以解決一致性問題。

• 數(shù)據(jù)太多內(nèi)存放不下怎么辦？比如我要緩存100G的數(shù)據(jù)，怎么辦？

這里也要打一個廣告Tair是淘寶開源的分布式KV緩存系統(tǒng)，它從Redis繼承了豐富的操作，理論上總數(shù)據(jù)量無限制，針對可用性、可擴展性、可靠性也進行了升級，感興趣的小伙伴們可以了解一下~

到此這篇關(guān)于聊聊單線程的Redis為何會快到飛起的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java Redis內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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