一、Redis的高并发和快速原因

1.redis是基于内存的，内存的读写速度非常快(纯内存); 数据存在内存中，数据结构用HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)。

2.redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间(避免线程切换和竞态消耗)。

3.redis使用IO多路复用技术(IO multiplexing, 解决对多个I/O监听时,一个I/O阻塞影响其他I/O的问题)，可以处理并发的连接(非阻塞IO)。

下面重点介绍单线程设计和IO多路复用核心设计快的原因。

二、为什么Redis是单线程的

2.1.官方答案

因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。

2.2.性能指标

关于redis的性能，官方网站也有，普通笔记本轻松处理每秒几十万的请求。

2.3.详细原因

1)不需要各种锁的性能消耗

Redis的数据结构并不全是简单的Key-Value，还有list，hash等复杂的结构，这些结构有可能会进行很细粒度的操作，比如在很长的列表后面添加一个元素，在hash当中添加或者删除一个对象。这些操作可能就需要加非常多的锁，导致的结果是同步开销大大增加。

总之，在单线程的情况下，就不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁、释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗。

2)单线程多进程集群方案

单线程的威力实际上非常强大，单核cpu效率也非常高，多线程自然是可以比单线程有更高的性能上限，但是在今天的计算环境中，即使是单机多线程的上限也往往不能满足需要了，需要进一步摸索的是多服务器集群化的方案，这些方案中多线程的技术照样是用不上的。

所以“单线程、多进程的集群”不失为一个时髦的解决方案。

3)CPU消耗

采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU。

但是如果CPU成为Redis瓶颈，或者不想让服务器其他CUP核闲置，那怎么办？

可以考虑多起几个Redis进程，Redis是key-value数据库，不是关系数据库，数据之间没有约束。只要客户端分清哪些key放在哪个Redis进程上就可以了。

三、Redis单线程的优劣势

3.1.单进程单线程优势

代码更清晰，处理逻辑更简单。
不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁、释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗。
不存在“多进程或者多线程导致的切换”而消耗CPU。

3.2.单进程单线程弊端

无法发挥多核CPU性能，不过可以通过在单机开多个Redis实例来完善。

四、IO多路复用技术(多路网络连接复用一个IO线程, 时分复用)

实际上所有的I/O设备都被抽象为了文件这个概念，一切皆文件，Everything isFile，磁盘、网络数据、终端，甚至进程间通信工具管道pipe等都被当做文件对待。

所有的I/O操作也都是通过文件读写来实现的，这一非常优雅的抽象可以让程序员使用一套接口就能实现所有I/O操作。

常用的I/O操作接口一般有以下几类：

打开文件，open
改变读写位置，seek
文件读写，read、write
关闭文件，close

那么，什么是IO多路复用呢？

有了文件描述符，进程对文件一无所知，比如文件在磁盘的什么位置上、内存是如何管理文件的等等，这些信息属于操作系统，进程无需关心，操作系统只需要给进程一个文件描述符就足够了。因此我们来完善上述程序：

int fd = open(file_name);
read(fd, buff);

文件描述符太多了怎么办经过了这么多的铺垫，终于到高性能、高并发这一主题了。从前几节我们知道，所有I/O操作都可以通过文件样的概念来进行，这当然包括网络通信。如果你是一个web服务器，当三次握手成功以后，我们通过调用accept同样会得到一个文件描述符，只不过这个文件描述符是用来进行网络通信的，通过读写该文件描述符你就可以同客户端通信。在这里为了概念上好理解，我们称之为链接描述符，通过这个描述符我们就可以读写客户端的数据了。

int conn_fd = accept(...);

server的处理逻辑通常是读取客户端请求数据，然后执行某些特定逻辑：

if(read(conn_fd, request_buff) > 0) {
    do_something(request_buff);
}

是不是非常简单，然而世界终归是复杂的，也不是这么简单的。接下来就是比较复杂的了。

既然我们的主题是高并发，那么server端就不可能只和一个客户端通信，而是成千上万个客户端。这时你需要处理不再是一个描述符这么简单，而是有可能要处理成千上万个描述符。为了不让问题一上来就过于复杂，我们先简单化，假设只同时处理两个客户端的请求。有的同学可能会说，这还不简单，这样写不就行了：

if(read(socket_fd1, buff) > 0) { // 处理第一个
    do_something();
}
if(read(socket_fd2, buff) > 0) {
    do_something();

这是非常典型的阻塞式I/O，如果读取第一个请求进程被阻塞而暂停运行，那么这时我们就无法处理第二个请求了，即使第二个请求的数据已经就位，这也就意味着所有其它客户端必须等待，而且通常情况下也不会只有两个客户端而是成千上万个，上万个连接也要这样串行处理吗。

聪明的你一定会想到使用多线程，为每个请求开启一个线程，这样一个线程被阻塞不会影响到其它线程了，注意，既然是高并发，那么我们要为成千上万个请求开启成千上万个线程吗，大量创建销毁线程会严重影响系统性能。那么这个问题该怎么解决呢？

不要打电话给我，有需要我会打给你

方式一：

我们主动通过I/O接口， 问内核： 这些文件描述符对应的外设是不是已经就绪了？

方式二：

一种更好的方法是，我们把这些文件描述符，一股脑扔给内核，并霸气的告诉内核：“我这里有1万个文件描述符，你替我监视着它们，有可以读写的文件描述符时你就告诉我，我好处理”。

而不是弱弱的问内核：“第一个文件描述可以读写了吗？第二个文件描述符可以读写吗？第三个文件描述符可以读写了吗？”这样应用程序就从“繁忙”的主动变为清闲的被动了，反正哪些设备ok了内核会通知我， 能偷懒我才不要那么勤奋。

你有N个不知道什么时候来水的水龙头需要接水，你根据某种信号一会儿拧这个龙头，一会儿拧那个龙头把水都接了就是多路复用(一个线程)。

所谓I/O多路复用

回到我们的主题。所谓I/O多路复用指的是这样一个过程：我们拿到了一堆文件描述符(不管是网络相关的、还是磁盘文件相关等等，任何文件描述符都可以)， 通过调用某个函数告诉内核：“这个函数你先不要返回，你替我监视着这些描述符，当这堆文件描述符中有可以进行I/O读写操作的时候你再返回”。

当调用的这个函数返回后，我们就能知道哪些文件描述符可以进行I/O操作了。

那么有哪些函数可以用来进行I/O多路复用呢？在Linux世界中有这样三种机制可以用来进行I/O多路复用：

select
poll
epoll

Redis 采用网络IO多路复用技术，来保证在多连接的时候系统的高吞吐量。

多路: 指的是多个socket网络连接;
复用: 指的是复用一个线程。多路复用主要有三种技术：select，poll，epoll。epoll是最新的, 也是目前最好的多路复用技术。

采用多路I/O复用技术的好处：

其一，可以让单个线程高效处理多个连接请求(尽量减少网络IO的时间消耗)。

其二，Redis在内存中操作数据的速度非常快(内存里的操作不会成为这里的性能瓶颈)。主要以上两点造就了Redis具有很高的吞吐量。

I/O multiplexing 这里面的 multiplexing 指的其实是在单个线程通过记录跟踪每一个Sock(I/O流)的状态(对应空管塔里面的Fight progress strip槽)来同时管理多个I/O流. 发明它的原因，是尽量多的提高服务器的吞吐能力。

是不是听起来好拗口? 看个图就懂了.

在同一个线程里面， 通过拨开关的方式，来同时传输多个I/O流， (学过EE的人现在可以站出来义正严辞说这个叫“时分复用”了)。

非阻塞 IO 与 epoll ( nginx、redis 和 NIO 等核心思想 )

非阻塞 IO 内部实现采用 epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用epoll的多路复用特性，绝不在 IO 上浪费一点时间。
详细参考：

五、Redis高并发快总结

1. Redis是纯内存数据库，一般都是简单的存取操作，线程占用的时间很多，时间的花费主要集中在IO上，所以读取速度快。

2. 再说一下IO，Redis使用的是非阻塞IO、IO多路复用，使用了单线程来轮询描述符，将数据库的开、关、读、写都转换成了事件，减少了线程切换时上下文的切换和竞争。

3. Redis采用了单线程的模型，保证了每个操作的原子性，也减少了线程的上下文切换和竞争。

4. 另外，数据结构也帮了不少忙。

Redis全程使用hash结构，读取速度快，还有一些特殊的数据结构，对数据存储进行了优化，如压缩表，对短数据进行压缩存储，再如，跳表，使用有序的数据结构加快读取的速度。

Redis 压缩表：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1636747984492350713&wfr=spider&for=pc

1. 还有一点，Redis采用自己实现的事件分离器，效率比较高，内部采用非阻塞的执行方式，吞吐能力比较大。

六、Redis常见性能问题和解决方案：

(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件；(Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照;AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度)

(2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次

(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内

(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

(5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...；这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。

七、Redis的回收策略

• volatile-lru：从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰

• volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰

• volatile-random：从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰

• allkeys-lru：从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰

• allkeys-random：从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰

• no-enviction(驱逐)：禁止驱逐数据

注意这里的6种机制，

(1)volatile和allkeys规定了，是对已设置过期时间的数据集淘汰数据，还是从全部数据集淘汰数据。

(2)后面的lru、ttl以及random是三种不同的淘汰策略，再加上一种no-enviction永不回收的策略。

使用策略规则：

1、如果数据呈现幂律分布，也就是一部分数据访问频率高，一部分数据访问频率低，则使用allkeys-lru

2、如果数据呈现平等分布，也就是所有的数据访问频率都相同，则使用allkeys-random

八. 五种I/O模型介绍

IO 多路复用是5种I/O模型中的第3种，对各种模型讲个故事，描述下区别：

故事情节为：老李去买火车票，三天后买到一张退票。参演人员(老李，黄牛，售票员，快递员)，往返车站耗费1小时。

1.阻塞I/O模型

老李去火车站买票，排队三天买到一张退票。

耗费：在车站吃喝拉撒睡 3天，其他事一件没干。

2.非阻塞I/O模型

老李去火车站买票，隔12小时去火车站问有没有退票，三天后买到一张票。

耗费：往返车站6次，路上6小时，其他时间做了好多事。

3.I/O复用模型

select/poll

老李去火车站买票，委托黄牛，然后每隔6小时电话黄牛询问，黄牛三天内买到票，然后老李去火车站交钱领票。

耗费：往返车站2次，路上2小时，黄牛手续费100元，打电话17次

epoll

老李去火车站买票，委托黄牛，黄牛买到后即通知老李去领，然后老李去火车站交钱领票。

耗费：往返车站2次，路上2小时，黄牛手续费100元，无需打电话。

epoll ： 进程只要等待在epoll上，epoll 代替进程去各个文件描述符上等待，当哪个文件描述符可读或者可写的时候就告诉epoll，epoll用小本本认真记录下来然后唤醒大哥：“进程大哥，快醒醒，你要处理的文件描述符我都记下来了”。
这样进程被唤醒后就无需自己从头到尾检查一遍，因为epoll都已经记下来了。因此我们可以看到，在这种机制下，实际上利用的就是“不要打电话给我，有需要我会打给你”，这就不需要一遍一遍像孙子一样问各个文件描述符了，而是翻身做主人当大爷了，“你们那个文件描述符可读或者可写了主动报上来”，这中机制实际上就是大名鼎鼎的 —— 事件驱动，event-driven。(https://ssup2.github.io/theory_analysis/Event_Driven_Architecture_on_Linux/)

简单说epoll和select/poll最大区别是：
1.epoll内部使用了mmap共享了用户和内核的部分空间，避免了数据的来回拷贝
2.epoll基于事件驱动，epoll_ctl注册事件，并注册callback回调函数，epoll_wait只返回发生的事件，避免了像select和poll对事件的整个轮询操作。

nginx中使用了epoll，是基于事件驱动模型的。由一个或多个事件收集器来收集或者分发事件，epoll就属于事件驱动模型的事件收集器，将注册过的事件中发生的事件收集起来，master进程负责管理worker进程。

4.信号驱动I/O模型

老李去火车站买票，给售票员留下电话，有票后，售票员电话通知老李，然后老李去火车站交钱领票。

耗费：往返车站2次，路上2小时，免黄牛费100元，无需打电话

5.异步I/O模型

老李去火车站买票，给售票员留下电话，有票后，售票员电话通知老李并快递送票上门。

耗费：往返车站1次，路上1小时，免黄牛费100元，无需打电话。

1同2的区别是：自己轮询
2同3的区别是：委托黄牛
3同4的区别是：电话代替黄牛
4同5的区别是：电话通知是自取还是送票上门

九、事件驱动( event-driven )

Event Driven Architecture Code Demo:

int event_handler1(event *ev){
  // Non-blocking
}

int event_handler2(event *ev){
  // Non-blocking
}

int main()
{
  // Init I/O multiplexer
  IOMultiplexer multiplexer;

  // Registe event to multiplexer
  multiplexer.Add(ev1)
  multiplexer.Add(ev2)

  // Run main loop
  while(ture){
    ev_list = multiplexer.wait() // Only blocked here

    for(ev:ev_list){
      switch(ev){
        case: ev1
          event_handler1();
          break;
        case: ev2
          event_handler2();
          break;    
      }
    }
  }
}

Linux Event Driven Architecture

参考链接

https://blog.csdn.net/chinawangfei/article/details/90082576https://blog.csdn.net/bird73/article/details/79792548https://www.zhihu.com/question/32163005/answer/55772739https://www.zhihu.com/question/32163005/answer/1644076216https://www.zhihu.com/question/32163005https://ssup2.github.io/theory_analysis/Event_Driven_Architecture_on_Linux/