面试官：你确定 Redis 是单线程的进程吗？

作者：小林coding

计算机八股文网站：https://xiaolincoding.com

大家好，我是小林。

这次主要分享 Redis 线程模型篇的面试题。

• Redis 是单线程吗？
• Redis 单线程模式是怎样的？
• Redis 采用单线程为什么还这么快？
• Redis 6.0 之前为什么使用单线程？
• Redis 6.0 之后为什么引入了多线程？

Redis 是单线程吗？

Redis 单线程指的是「接收客户端请求->解析请求 ->进行数据读写等操作->发生数据给客户端」这个过程是由一个线程（主线程）来完成的，这也是我们常说 Redis 是单线程的原因。

但是，Redis 程序并不是单线程的，Redis 在启动的时候，是会启动后台线程（BIO）的：

• Redis 在 2.6 版本，会启动 2 个后台线程，分别处理关闭文件、AOF 刷盘这两个任务；
• Redis 在 4.0 版本之后，新增了一个新的后台线程，用来异步释放 Redis 内存，也就是 lazyfree 线程。例如执行 unlink key / flushdb async / flushall async 等命令，会把这些删除操作交给后台线程来执行，好处是不会导致 Redis 主线程卡顿。因此，当我们要删除一个大 key 的时候，不要使用 del 命令删除，因为 del 是在主线程处理的，这样会导致 Redis 主线程卡顿，因此我们应该使用 unlink 命令来异步删除大key。

之所以 Redis 为「关闭文件、AOF 刷盘、释放内存」这些任务创建单独的线程来处理，是因为这些任务的操作都是很耗时的，如果把这些任务都放在主线程来处理，那么 Redis 主线程就很容易发生阻塞，这样就无法处理后续的请求了。

后台线程相当于一个消费者，生产者把耗时任务丢到任务队列中，消费者（BIO）不停轮询这个队列，拿出任务就去执行对应的方法即可。

关闭文件、AOF 刷盘、释放内存这三个任务都有各自的任务队列：

• BIO_CLOSE_FILE，关闭文件任务队列：当队列有任务后，后台线程会调用 close(fd) ，将文件关闭；
• BIO_AOF_FSYNC，AOF刷盘任务队列：当 AOF 日志配置成 everysec 选项后，主线程会把 AOF 写日志操作封装成一个任务，也放到队列中。当发现队列有任务后，后台线程会调用 fsync(fd)，将 AOF 文件刷盘，
• BIO_LAZY_FREE，lazy free 任务队列：当队列有任务后，后台线程会 free(obj) 释放对象 / free(dict) 删除数据库所有对象 / free(skiplist) 释放跳表对象；

Redis 单线程模式是怎样的？

Redis 6.0 版本之前的单线模式如下图：

图中的蓝色部分是一个事件循环，是由主线程负责的，可以看到网络 I/O 和命令处理都是单线程。
Redis 初始化的时候，会做下面这几年事情：

• 首先，调用 epoll_create() 创建一个 epoll 对象和调用 socket() 一个服务端 socket
• 然后，调用 bind() 绑定端口和调用 listen() 监听该 socket；
• 然后，将调用 epoll_crt() 将 listen socket 加入到 epoll，同时注册「连接事件」处理函数。

初始化完后，主线程就进入到一个事件循环函数，主要会做以下事情：

• 首先，先调用处理发送队列函数，看是发送队列里是否有任务，如果有发送任务，则通过 write 函数将客户端发送缓存区里的数据发送出去，如果这一轮数据没有发生完，就会注册写事件处理函数，等待 epoll_wait 发现可写后再处理 。
• 接着，调用 epoll_wait 函数等待事件的到来： - 如果是连接事件到来，则会调用连接事件处理函数，该函数会做这些事情：调用 accpet 获取已连接的 socket -> 调用 epoll_ctr 将已连接的 socket 加入到 epoll -> 注册「读事件」处理函数；- 如果是读事件到来，则会调用读事件处理函数，该函数会做这些事情：调用 read 获取客户端发送的数据 -> 解析命令 -> 处理命令 -> 将客户端对象添加到发送队列 -> 将执行结果写到发送缓存区等待发送；- 如果是写事件到来，则会调用写事件处理函数，该函数会做这些事情：通过 write 函数将客户端发送缓存区里的数据发送出去，如果这一轮数据没有发生完，就会继续注册写事件处理函数，等待 epoll_wait 发现可写后再处理 。

以上就是 Redis 单线模式的工作方式，如果你想看源码解析，可以参考这一篇：为什么单线程的 Redis 如何做到每秒数万 QPS ？

Redis 采用单线程为什么还这么快？

官方使用基准测试的结果是，单线程的 Redis 吞吐量可以达到 10W/每秒，如下图所示：

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之所以 Redis 采用单线程（网络 I/O 和执行命令）那么快，有如下几个原因：

• Redis 的大部分操作都在内存中完成，并且采用了高效的数据结构，因此 Redis 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；
• Redis 采用单线程模型可以避免了多线程之间的竞争，省去了多线程切换带来的时间和性能上的开销，而且也不会导致死锁问题。
• Redis 采用了 I/O 多路复用机制处理大量的客户端 Socket 请求，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 Socket 和已连接 Socket。内核会一直监听这些 Socket 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。

Redis 6.0 之前为什么使用单线程？

我们都知道单线程的程序是无法利用服务器的多核 CPU 的，那么早期 Redis 版本的主要工作（网络 I/O 和执行命令）为什么还要使用单线程呢？我们不妨先看一下Redis官方给出的FAQ。

核心意思是：CPU 并不是制约 Redis 性能表现的瓶颈所在，更多情况下是受到内存大小和网络I/O的限制，所以 Redis 核心网络模型使用单线程并没有什么问题，如果你想要使用服务的多核CPU，可以在一台服务器上启动多个节点或者采用分片集群的方式。

除了上面的官方回答，选择单线程的原因也有下面的考虑。

使用了单线程后，可维护性高，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 6.0 之后为什么引入了多线程？

虽然 Redis 的主要工作（网络 I/O 和执行命令）一直是单线程模型，但是在 Redis 6.0 版本之后，也采用了多个 I/O 线程来处理网络请求，这是因为随着网络硬件的性能提升，Redis 的性能瓶颈有时会出现在网络 I/O 的处理上。

所以为了提高网络请求处理的并行度，Redis 6.0 对于网络请求采用多线程来处理。但是对于读写命令，Redis 仍然使用单线程来处理，所以大家不要误解 Redis 有多线程同时执行命令。

Redis 官方表示，Redis 6.0 版本引入的多线程 I/O 特性对性能提升至少是一倍以上。

Redis 6.0 版本支持的 I/O 多线程特性，默认是 I/O 多线程只处理写操作（write client socket），并不会以多线程的方式处理读操作（read client socket）。要想开启多线程处理客户端读请求，就需要把 Redis.conf 配置文件中的 io-threads-do-reads 配置项设为 yes。

//读请求也使用io多线程
io-threads-do-reads yes 

同时， Redis.conf 配置文件中提供了 IO 多线程个数的配置项。

// io-threads N，表示启用 N-1 个 I/O 多线程（主线程也算一个 I/O 线程）
io-threads 4

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。
因此， Redis 6.0 版本之后，Redis 在启动的时候，默认情况下会有 6 个线程：

• Redis-server ： Redis的主线程，主要负责执行命令；
• bio_close_file、bio_aof_fsync、bio_lazy_free：三个后台线程，分别异步处理关闭文件任务、AOF刷盘任务、释放内存任务；
• io_thd_1、io_thd_2、io_thd_3：三个 I/O 线程，io-threads 默认是 4 ，所以会启动 3（4-1）个 I/O 多线程，用来分担 Redis 网络 I/O 的压力。

系列《图解Redis》文章：

面试篇：

• 3 万字 + 40 张图 ｜ 攻破 40 道 Redis 常见面试题

数据类型篇：

• 2 万字 + 30 张图 ｜ 细说 Redis 九种数据类型和应用场景
• 2 万字 + 40 张图 ｜ 图解 Redis 九种数据结构的实现

持久化篇：

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功能篇：

• Redis 过期删除策略和内存淘汰策略有什么区别？

高可用篇：

• 主从复制是怎么实现的？
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