Redis6.0为何引入多线程？单线程不香吗？

Redis6.0之前为什么采用单线程模型

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严格地说，从Redis 4.0之后并不是单线程。除了主线程外，还有一些后台线程处理一些较为缓慢的操作，例如无用连接的释放、大 key 的删除等等。

单线程模型，为何性能那么高？

Redis作者从设计之初，进行了多方面的考虑。最终选择使用单线程模型来处理命令。之所以选择单线程模型，主要有如下几个重要原因：

Redis操作基于内存，绝大多数操作的性能瓶颈不在CPU
单线程模型，避免了线程间切换带来的性能开销
使用单线程模型也能并发的处理客户端的请求（多路复用I/O）
使用单线程模型，可维护性更高，开发，调试和维护的成本更低
上述第三个原因是Redis最终采用单线程模型的决定性因素，其他的两个原因都是使用单线程模型额外带来的好处，在这里我们会按顺序介绍上述的几个原因。

性能瓶颈不在CPU

下图是Redis官网对单线程模型的说明。大概意思是：Redis的瓶颈并不在CPU，它的主要瓶颈在于内存和网络。在Linux环境中，Redis每秒甚至可以提交100万次请求

为什么说Redis的瓶颈不在CPU？

首先，Redis绝大部分操作是基于内存的，而且是纯kv（key-value）操作，所以命令执行速度非常快。我们可以大概理解成，redis中的数据存储在一张大HashMap中，HashMap的优势就是查找和写入的时间复杂度都是O(1)。Redis内部采用这种结构存储数据，就奠定了Redis高性能的基础。根据Redis官网描述，在理想情况下Redis每秒可以提交一百万次请求，每次请求提交所需的时间在纳秒的时间量级。既然每次的Redis操作都这么快，单线程就可以完全搞定了，那还何必要用多线程呢！

线程上下文切换问题

另外，多线程场景下会发生线程上下文切换。线程是由CPU调度的，CPU的一个核在一个时间片内只能同时执行一个线程，在CPU由线程A切换到线程B的过程中会发生一系列的操作，主要过程包括保存线程A的执行现场，然后载入线程B的执行现场，这个过程就是“线程上下文切换”。其中涉及线程相关指令的保存和恢复。

频繁的线程上下文切换可能会导致性能急剧下降，这会导致我们不仅没有提升处理请求的速度，反而降低了性能，这也是 Redis 对于多线程技术持谨慎态度的原因之一。

在Linux系统中可以使用vmstat命令来查看上下文切换的次数，下面是vmstat查看上下文切换次数的示例：

vmstat 1 表示每秒统计一次, 其中cs列就是指上下文切换的数目. 一般情况下, 空闲系统的上下文切换每秒在1500以下。

并行处理客户端的请求（I/O多路复用）

如上所述：Redis的瓶颈并不在CPU，它的主要瓶颈在于内存和网络。所谓内存瓶颈很好理解，Redis做为缓存使用时很多场景需要缓存大量数据，所以需要大量内存空间，这可以通过集群分片去解决，例如Redis自身的无中心集群分片方案以及Codis这种基于代理的集群分片方案。

对于网络瓶颈，Redis在网络I/O模型上采用了多路复用技术，来减少网络瓶颈带来的影响。很多场景中使用单线程模型并不意味着程序不能并发的处理任务。Redis 虽然使用单线程模型处理用户的请求，但是它却使用 I/O 多路复用技术“并行”处理来自客户端的多个连接，同时等待多个连接发送的请求。使用 I/O多路复用技术能极大地减少系统的开销，系统不再需要为每个连接创建专门的监听线程，避免了由于大量的线程创建带来的巨大性能开销。

下面我们详细解释一下多路复用I/O模型。为了能更充分理解，我们先了解几个基本概念。

Socket（套接字）：Socket可以理解成，在两个应用程序进行网络通信时，分别在两个应用程序中的通信端点。通信时，一个应用程序将数据写入Socket，然后通过网卡把数据发送到另外一个应用程序的Socket中。我们平常所说的HTTP和TCP协议的远程通信，底层都是基于Socket实现的。5种网络IO模型也都要基于Socket实现网络通信。

阻塞与非阻塞：所谓阻塞，就是发出一个请求不能立刻返回响应，要等所有的逻辑全处理完才能返回响应。非阻塞反之，发出一个请求立刻返回应答，不用等处理完所有逻辑。

内核空间与用户空间：在Linux中，应用程序稳定性远远比不上操作系统程序，为了保证操作系统的稳定性，Linux区分了内核空间和用户空间。可以这样理解，内核空间运行操作系统程序和驱动程序，用户空间运行应用程序。Linux以这种方式隔离了操作系统程序和应用程序，避免了应用程序影响到操作系统自身的稳定性。这也是Linux系统超级稳定的主要原因。所有的系统资源操作都在内核空间进行，比如读写磁盘文件，内存分配和回收，网络接口调用等。所以在一次网络IO读取过程中，数据并不是直接从网卡读取到用户空间中的应用程序缓冲区，而是先从网卡拷贝到内核空间缓冲区，然后再从内核拷贝到用户空间中的应用程序缓冲区。对于网络IO写入过程，过程则相反，先将数据从用户空间中的应用程序缓冲区拷贝到内核缓冲区，再从内核缓冲区把数据通过网卡发送出去。

多路复用I/O模型，建立在多路事件分离函数select，poll，epoll之上。以Redis采用的epoll为例，在发起read请求前，先更新epoll的socket监控列表，然后等待epoll函数返回（此过程是阻塞的，所以说多路复用IO本质上也是阻塞IO模型）。当某个socket有数据到达时，epoll函数返回。此时用户线程才正式发起read请求，读取并处理数据。这种模式用一个专门的监视线程去检查多个socket，如果某个socket有数据到达就交给工作线程处理。由于等待Socket数据到达过程非常耗时，所以这种方式解决了阻塞IO模型一个Socket连接就需要一个线程的问题，也不存在非阻塞IO模型忙轮询带来的CPU性能损耗的问题。多路复用IO模型的实际应用场景很多，大家耳熟能详的Redis，Java NIO，以及Dubbo采用的通信框架Netty都采用了这种模型。

下图是基于epoll函数Socket编程的详细流程。

可维护性

我们知道，多线程可以充分利用多核CPU，在高并发场景下，能够减少因I/O等待带来的CPU损耗，带来很好的性能表现。不过多线程却是一把双刃剑，带来好处的同时，还会带来代码维护困难，线上问题难于定位和调试，死锁等问题。多线程模型中代码的执行过程不再是串行的，多个线程同时访问的共享变量如果处理不当也会带来诡异的问题。

我们通过一个例子，看一下多线程场景下发生的诡异现象。看下面的代码：

flag为true时，cal() 方法返回值是多少？很多人会说：这还用问吗！肯定返回2

结果可能会让你大吃一惊！上面的这段代码，由于语句1和语句2没有数据依赖性，可能会发生指令重排序，有可能编译器会把flag=true放到num=1的前面。此时set和cal方法分别在不同线程中执行，没有先后关系。cal方法，只要flag为true，就会进入if的代码块执行相加的操作。可能的顺序是：

语句1先于语句2执行，这时的执行顺序可能是：语句1->语句2->语句3->语句4。执行语句4前，num = 1，所以cal的返回值是2
语句2先于语句1执行，这时的执行顺序可能是：语句2->语句3->语句4->语句1。执行语句4前，num = 0，所以cal的返回值是0
我们可以看到，在多线程环境下如果发生了指令重排序，会对结果造成严重影响。

当然可以在第三行处，给flag加上关键字volatile来避免指令重排。即在flag处加上了内存栅栏，来阻隔flag（栅栏）前后的代码的重排序。当然多线程还会带来可见性问题，死锁问题以及共享资源安全等问题。