怎么解析Redis6中的单线程和多线程模型

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1. Redis演进史

如果单纯的说redis是单线程或多线程，这个回答肯定不严谨，不同版本使用的线程模型是不一样的。【相关推荐：Redis视频教程】

• 版本3.x ，最早版本，也就是大家口口相传的redis是单线程。

• 版本4.x，严格意义来说也不是单线程，而是负责处理客户端请求的线程是单线程，但是 开始加了点多线程的东西(异步删除) 。

• 最新版本的6.0.x后， 告别了大家印象中的单线程，用一种全新的多线程来解决问题。

2. Redis单线程模型

2.1 单线程真实含义

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，Redis在处理客户端的请求时包括获取 (socket 读)、解析、执行、内容返回 (socket 写) 等都由一个顺序串行的主线程处理，这就是所谓的“单线程”。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、集群数据同步等等，其实是由额外的线程执行的。 可以这么说，Redis工作线程是单线程的。但是，整个Redis来说，是多线程的；

2.2 单线程性能快原因

Redis 3.x 单线程时代但是性能很快的主要原因：

• 基于内存操作：所有数据都存在内存中，因此所有的运算都是内存级别的

• 数据结构简单：Redis的数据结构是专门设计的，而这些简单的数据结构的查找和操作的时间大部分复杂度都是o(1)

• 多路复用和费阻塞IO：使用IO多路复用功能监听多个socket连接客户端，这样就可以使用一个线程连接处理多个请求，减少线程切换带来的开销，同时避免IO阻塞操作

• 避免上下文切换：因为是单线程模型，就可以避免不必要的上先文切换和多线程竞争，这样可以省去多线程切换带来的时间和性能上的消耗，而且单线程不会导致死锁问题的发生

2.3 采用单线程原因

Redis 是基于内存操作的， 因此他的瓶颈可能是机器的内存或者网络带宽而并非 CPU ，既然 CPU 不是瓶颈，那么自然就采用单线程的解决方案了，况且使用多线程比较麻烦。 但是在 Redis 4.0 中开始支持多线程了，例如后台删除等功能。
简单来说，Redis  4.0 之前一直采用单线程的主要原因有以下三个：

• 使用单线程模型是 Redis 的开发和维护更简单，因为单线程模型方便开发和调试；多线程模型虽然在某些方面表现优异，但是它却引入了程序执行顺序的不确定性，带来了并发读写的一系列问题，增加了系统复杂度、同时可能存在线程切换、甚至加锁解锁、死锁造成的性能损耗。Redis通过AE事件模型以及IO多路复用等技术，处理性能非常高，因此没有必要使用多线程。单线程机制使得 Redis 内部实现的复杂度大大降低，Hash 的惰性 Rehash、Lpush 等等 “线程不安全” 的命令都可以无锁进行。

• 即使使用单线程模型也并发的处理多客户端的请求，主要使用的是多路复用和非阻塞 IO；

• 对于 Redis 系统来说， 主要的性能瓶颈是内存或者网络带宽而并非 CPU。

3. Redis多线程模型

3.1 引入多线程原因

既然单线程那么好，为啥又要引入多线程？单线程也有自己的烦恼，比如大key删除问题： 正常情况下使用 del 指令可以很快的删除数据，而当被删除的 key 是一个非常大的对象时，例如时包含了成千上万个元素的 hash 集合时，那么 del 指令就会造成 Redis 主线程卡顿。

因此，在 Redis 4.0 中就新增了多线程的模块，当然此版本中的多线程主要是为了解决删除数据效率比较低的问题。可以通过惰性删除有效避免Redis卡顿问题（大key删除等问题），步骤如下：

• unlink key : 与DEL一样删除key功能的lazy free实现,唯一不同是，UNLINK在删除集合类型键时，如果集合键的元素个数大于64个，主线程中只是把待删除键从数据库字典中摘除，会把真正的内存释放操作，给单独的bio来操作。如果元素个数较少（少于64个）或者是String类型，也会在主线程中直接删除。

• flushall/flushdb async : 对于清空数据库命令flushall/flushdb，添加了async异步清理选项，使得redis在清空数据库时都是异步操作。实现逻辑是为数据库新建一个新的空的字典，把原有旧的数据库字典给后台线程来逐一删除其中的数据，释放内存。

• 把删除工作交给了后台子进程异步删除数据

因为Redis是单个主线程处理，redis之父antirez一直强调"Lazy Redis is better Redis". 而lazy free的本质就是把某些cost(主要时间复制度，占用主线程cpu时间片)较高删除操作， 从redis主线程剥离让bio子线程来处理，极大地减少主线阻塞时间。从而减少删除导致性能和稳定性问题。

Redis 4.0 就引入了多个线程来实现数据的异步惰性删除等功能，但是其处理读写请求的仍然只有一个线程，所以仍然算是狭义上的单线程。

从上一小结分析：Redis的主要性能瓶颈是内存或网络带宽而并非CPU。内存问题比较好解决，因此Redis的瓶颈原因为网络IO。接下来，引入多线程模型。

3.2 多线程工作原理

I/O 的读和写本身是堵塞的，比如当 socket 中有数据时，Redis 会通过调用先将数据从内核态空间拷贝到用户态空间，再交给 Redis 调用，而这个拷贝的过程就是阻塞的，当数据量越大时拷贝所需要的时间就越多，而这些操作都是基于单线程完成的。

在 Redis 6.0 中新增了多线程的功能来提高 I/O 的读写性能，他的主要实现思路是将主线程的 IO 读写任务拆分给一组独立的线程去执行，这样就可以使多个 socket 的读写可以并行化了，采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求（尽量减少网络IO的时间消耗），将最耗时的Socket的读取、请求解析、写入单独外包出去，剩下的命令执行仍然由主线程串行执行并和内存的数据交互。

结合上图可知，将网络数据读写、请求协议解析通过多个IO线程的来处理，对于真正的命令执行来说，仍然使用主线程操作（线程安全），是个不错的折中办法。因此，对于整个Redis来说是多线程的，但是对于工作线程（命令执行）仍旧是单线程。

3.3 工作流程

核心流程大概如下：

流程简述如下：

• 主线程获取 socket 放入等待列表

• 将 socket 分配给各个 IO 线程（并不会等列表满）

• 主线程阻塞等待 IO 线程(多线程)读取 socket 完毕

• 主线程执行命令 - 单线程（如果命令没有接收完毕，会等 IO 下次继续）

• 主线程阻塞等待 IO 线程(多线程)将数据回写 socket 完毕（一次没写完，会等下次再写）

• 解除绑定，清空等待队列

特点如下：

• IO 线程要么同时在读 socket，要么同时在写，不会同时读或写

• IO 线程只负责读写 socket 解析命令，不负责命令处理（主线程串行执行命令）

• IO 线程数可自行配置（目前代码限制上限为 512，默认为 1(关闭此功能)）

经过有心人士的压测，目前性能能提高 1 倍以上。

疑问1：等待列表不满 一直阻塞不处理吗？
回复：阻塞时检测的是，IO 线程是否还有任务。等处理完了才继续往下。这些任务是在执行时添加的，如果 任务数< 线程数，那有些线程就拿不到任务，它的待处理任务就是 0 。分配了任务的线程，在处理好 IO 事件后，pending 就会清零，没拿到任务的线程 pending 本来就是 0，所以不会阻塞。 这块还是有点疑问，哪位大佬可以解释下（评论哈）？

3.4 默认开启多线程吗？

在Redis6.0中， 多线程机制默认是关闭的 ，如果需要使用多线程功能，需要在redis.conf中完成两个设置。

• 设置io-thread-do-reads配置项为yes，表示启动多线程。

• 设置线程个数。关于线程数的设置，官方的建议是如果为 4 核的 CPU，建议线程数设置为 2 或 3， 如果为 8 核 CPU 建议线程数设置为 6 ，线程数一定要小于机器核数，线程数并不是越大越好。

4. 总结

Redis自身出道就是优秀，基于内存操作、数据结构简单、多路复用和非阻塞 I/O、避免了不必要的线程上下文切换等特性，在单线程的环境下依然很快；

但对于大数据的 key 删除还是卡顿厉害，因此在 Redis 4.0 引入了多线程unlink key/flushall async 等命令，主要用于 Redis 数据的异步删除；

而在 Redis 6.0 中引入了 I/O 多线程的读写，这样就可以更加高效的处理更多的任务了， Redis 只是将 I/O 读写变成了多线程 ，而 命令的执行依旧是由主线程串行执行的 ，因此在多线程下操作 Redis 不会出现线程安全的问题。

Redis 无论是当初的单线程设计，还是如今与当初设计相背的多线程，目的只有一个：让 Redis 变得越来越快。

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