Redis为什么用单线程？

多线程的开销会比较大，针对一些复杂的操作，需要考虑：多线程编程模式面临的共享资源并发访问控制问题。
对于并发访问控制，如果只是采用粗粒度的互斥锁，那么即时增大了线程，也会导致大部分线程在等待获取访问共享资源的互斥锁，并行边串行，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原语来保护共享资源的并发访问，这也会降低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

redis能使用单线程模型达到每秒数十万级别的处理能力，这是因为Redis多方面设计选择的一个综合结果：

redis大部分操作在内存上完成
采用高效的数据结构，例如哈希表和跳表，他是实现高性能的一个重要原因。
采用多路复用机制，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。

在学习多路复用之前，要弄明白网络操作的基本IO模型和潜在的阻塞点。毕竟redis是采用单线程进行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

simpleKV，最基本的一种实现是在一个线程中依次执行一系列操作。

以get请求为例，SimpleKV为了处理gei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），解析客户端发送的请求（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）。

redis基本IO模型

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，同样，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。幸运的是，socket网络模型本身支持非阻塞模式。

非阻塞模式

想要使用socket的非阻塞模式，就必须要了解三个函数的调用返回类型和设置模式。

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了解请求。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。

redis套接字类型与非阻塞设置

针对监听套接字，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线程可以不用一直等待，但是总得有机制继续在监听套接字上等待后续连接请求，并在有请求是通知redis。

类似的我们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。

这样才会保证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。

到此，可以继续了解linux上的IO多路复用机制。

基于多路复用的高性能IO模型

Linux中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。

下图是基于多路复用的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，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者已连接套接字上。也就是说，不会阻塞在某一个特定的客户端请求处理上。正因为如此，Redis可以和多个客户端连接并处理请求，从而提升并发性。

基于多路复用的Redis高性能IO模型

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，调用响应的处理函数。

那么回调机制是怎么工作的呢？select/epoll一旦检测到FD上有请求到达时，就会触发响应的事件。

这些事件会被放入到一个事件队列，redis单线程对这个事件队列不断进行处理。这样一来，redis无需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在对事件队列中的时间处理时，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。

以连接请求和读数据请求为例，具体解释：

这两个请求分别对应accept事件和read事件，redis分别对这两个事件注册accept和get回调函数。当Linux内核监听到连接请求或者读数据请求时，就会触发Accept事件和Read事件，此时，内核就会回调Redis响应的accept和get函数进行处理。

这就像病人去医院看病。在医生实际诊断前，每个病人（等同于请求）都需要先分诊、测体温、登记等。如果这些工作都由医生来完成，医生的工作效率就会很低。所以，医院都设置了分诊台，分诊台会一直处理这些诊断前的工作（类似于Linux内核监听请求），然后再转交给医生做实际诊断。这样即使一个医生（相当于redis单线程），效率也能提升。

需要注意的是，即使你的应用场景中部署了不同的操作系统，多路复用机制也是适用的。因为这个机制的实现有很多种，既有基于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，这样，你可以根据 Redis 实际运行的操作系统，选择相应的多路复用实现。