你好，我是蒋德钧。
今天，我们来探讨一个很多人都很关心的问题：“为什么单线程的Redis能那么快？”
首先，我要和你厘清一个事实，我们通常说，Redis是单线程，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，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，其实是由额外的线程执行的。
所以，严格来说，Redis并不是单线程，但是我们一般把Redis称为单线程高性能，这样显得“酷”些。接下来，我也会把Redis称为单线程模式。而且，这也会促使你紧接着提问：“为什么用单线程？为什么单线程能这么快？”
要弄明白这个问题，我们就要深入地学习下Redis的单线程设计机制以及多路复用机制。之后你在调优Redis性能时，也能更有针对性地避免会导致Redis单线程阻塞的操作，例如执行复杂度高的命令。
好了，话不多说，接下来，我们就先来学习下Redis采用单线程的原因。
要更好地理解Redis为什么用单线程，我们就要先了解多线程的开销。
日常写程序时，我们经常会听到一种说法：“使用多线程，可以增加系统吞吐率，或是可以增加系统扩展性。”的确，对于一个多线程的系统来说，在有合理的资源分配的情况下，可以增加系统中处理请求操作的资源实体，进而提升系统能够同时处理的请求数，即吞吐率。下面的左图是我们采用多线程时所期待的结果。
但是，请你注意，通常情况下，在我们采用多线程后，如果没有良好的系统设计，实际得到的结果，其实是右图所展示的那样。我们刚开始增加线程数时，系统吞吐率会增加，但是，再进一步增加线程时，系统吞吐率就增长迟缓了，有时甚至还会出现下降的情况。
为什么会出现这种情况呢？一个关键的瓶颈在于，系统中通常会存在被多线程同时访问的共享资源，比如一个共享的数据结构。当有多个线程要修改这个共享资源时，为了保证共享资源的正确性，就需要有额外的机制进行保证，而这个额外的机制，就会带来额外的开销。
拿Redis来说，在上节课中，我提到过，Redis有List的数据类型，并提供出队（LPOP）和入队（LPUSH）操作。假设Redis采用多线程设计，如下图所示，现在有两个线程A和B，线程A对一个List做LPUSH操作，并对队列长度加1。同时，线程B对该List执行LPOP操作，并对队列长度减1。为了保证队列长度的正确性，Redis需要让线程A和B的LPUSH和LPOP串行执行，这样一来，Redis可以无误地记录它们对List长度的修改。否则，我们可能就会得到错误的长度结果。这就是多线程编程模式面临的共享资源的并发访问控制问题。
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，只是简单地采用一个粗粒度互斥锁，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，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同步原语来保护共享资源的并发访问，这也会降低系统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。
讲到这里，你应该已经明白了“Redis为什么用单线程”，那么，接下来，我们就来看看，为什么单线程Redis能获得高性能。
通常来说，单线程的处理能力要比多线程差很多，但是Redis却能使用单线程模型达到每秒数十万级别的处理能力，这是为什么呢？其实，这是Redis多方面设计选择的一个综合结果。
一方面，Redis的大部分操作在内存上完成，再加上它采用了高效的数据结构，例如哈希表和跳表，这是它实现高性能的一个重要原因。另一方面，就是Redis采用了多路复用机制，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。接下来，我们就重点学习下多路复用机制。
首先，我们要弄明白网络操作的基本IO模型和潜在的阻塞点。毕竟，Redis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。
你还记得我在第一节课介绍的具有网络框架的SimpleKV吗？
以Get请求为例，SimpleKV为了处理一个Get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）。
下图显示了这一过程，其中，bind/listen、accept、recv、parse和send属于网络IO处理，而get属于键值数据操作。既然Redis是单线程，那么，最基本的一种实现是在一个线程中依次执行上面说的这些操作。
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。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()。
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。不过，幸运的是，socket网络模型本身支持非阻塞模式。
Socket网络模型的非阻塞模式设置，主要体现在三个关键的函数调用上，如果想要使用socket非阻塞模式，就必须要了解这三个函数的调用返回类型和设置模式。接下来，我们就重点学习下它们。
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连接请求。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。
针对监听套接字，我们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。但是，你要注意的是，调用accept()时，已经存在监听套接字了。
虽然Redis线程可以不用继续等待，但是总得有机制继续在监听套接字上等待后续连接请求，并在有请求时通知Redis。
类似的，我们也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线程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。
这样才能保证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，Linux中的IO多路复用机制就要登场了。
Linux中的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。
下图就是基于多路复用的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。正因为此，Redis可以同时和多个客户端连接并处理请求，从而提升并发性。
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，即针对不同事件的发生，调用相应的处理函数。
那么，回调机制是怎么工作的呢？其实，select/epoll一旦监测到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。这样一来，Redis无需一直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的响应性能。
为了方便你理解，我再以连接请求和读数据请求为例，具体解释一下。
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内核监听到有连接请求或读数据请求时，就会触发Accept事件和Read事件，此时，内核就会回调Redis相应的accept和get函数进行处理。
这就像病人去医院瞧病。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。
不过，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。
今天，我们重点学习了Redis线程的三个问题：“Redis真的只有单线程吗？”“为什么用单线程？”“单线程为什么这么快？”
现在，我们知道了，Redis单线程是指它对网络IO和数据读写的操作采用了一个线程，而采用单线程的一个核心原因是避免多线程开发的并发控制问题。单线程的Redis也能获得高性能，跟多路复用的IO模型密切相关，因为这避免了accept()和send()/recv()潜在的网络IO操作阻塞点。
搞懂了这些，你就走在了很多人的前面。如果你身边还有不清楚这几个问题的朋友，欢迎你分享给他/她，解决他们的困惑。
另外，我也剧透下，可能你也注意到了，2020年5月，Redis 6.0的稳定版发布了，Redis 6.0中提出了多线程模型。那么，这个多线程模型和这节课所说的IO模型有什么关联？会引入复杂的并发控制问题吗？会给Redis 6.0带来多大提升？关于这些问题，我会在后面的课程中和你具体介绍。
这节课，我给你提个小问题，在“Redis基本IO模型”图中，你觉得还有哪些潜在的性能瓶颈吗？欢迎在留言区写下你的思考和答案，我们一起交流讨论。
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