redis单线程为什么快（redis单线程为什么效率高）

本篇文章给大家谈谈redis单线程为什么快，以及redis单线程为什么效率高对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、redis为什么是单线程？
• 2、redis原理，单线程怎么做到高并发的
• 3、Redis为什么会那么快？
• 4、Redis的IO多路复用——单线程的理解(Redis6.0之后的多线程)
• 5、四个大点，搞懂 Redis 到底快在哪里？
• 6、redis源码解读：单线程的redis是如何实现高速缓存的？

redis为什么是单线程？

Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的KV数据库，由C语言编写。官方提供的数据是可以达到羡睁100000+的qps。这个数据不比采用单进程多线程的同样基兄陵岁于内存的KV数据库Memcached差。

Redis并没有直接使用Libevent，而是自己完成了一个非常轻量级的对select、epoll、evport、kqueue这些通用的接口的实现。在不同的系统调用选用适合的接口，linux下默认是epoll。

因为Libevent比较重更通汪茄用代码量也就很庞大，拥有很多Redis用不上的功能，Redis为了追求“轻巧”并且去除依赖，就选择自己去封装了一套。

单线程优点：

同步应用程序的开发比较容易，但由于需要在上一个任务完成后才能开始新的任务，所以其效率通常比多线程应用程序低。如果完成同步任务所用的时间比预计时间长，应用程序可能会不响应。多线程处理可以同时运行多个过程。例如，文字处理器应用程序在您处理文档的同时，可以检查拼写（作为单独的任务）。

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redis原理，单线程怎么做到高并发的

但线程，只能靠单个处理器速度，内存速度，蠢毁处理器上的缓存速度，总线传输速度。余下的是你的网络IO。但线程高并发完全依赖程序的运行速度。redis这种东西肯定不是但线程的。一个连接就是一个线带历备程，你这样理解应该不准烂拿确。

Redis为什么会那么快？

最近学习了一下Redis写一篇文章来总结一下学习成果，学习的方式慎轮主要是看书，看的是Redis 5设计与源码分析；想系统学习的同学，可以好好看看很推荐这本书，那么，为什么标题选择Redis为什么如仔会那么快？因为，我在学习的过程中，感受到Redis的精髓就是快，为了快这个属性，它有了很多自己特殊设计及实现；

Redis快，我主要是基于三大部分的理解

下面分别对这2,3部分进行展开：

首先，先要知道Redis工作线程是单线程的，但是，整个Redis来说，是多线程的；

Redis事件处理 :

Redis 服务器是典型的事件驱动程序，而事件又分为文件事件(socket 的可读可写事件)与时间事件(定时任务)两大类。已经注册的文件事件存储在event[]数组中， 时间事件形成链表；Redis 底层可以使用4中I/O多路复用模型（kqueue、epoll、select等）根据操作系统的不同选择不同， 关于，多路复用模型相关内容可以查看我的另一篇文章 操作系统IO进化史 所以，epoll本身就效率很高了；但是，随着我们网卡的不断升级，在Redis 6.0之后的版本中，对IO的处理变成了多线程；

为什么对IO的处理变成了多线程能提高速度？

下面是Redis6.0之前的情渣孝汪况：

如果到了Redis6.0之后：

所以，这也是Redis快的一个主要原因；

由于，Redis中设计的话，主要分为底层设计结构以及一些相应的功能，所以，特定将其分为2部分来进行讲解；

Redis底层数据结构有简单动态字符串，跳跃表，压缩列表，字典，整数集合；针对，简单动态字符串，压缩列表，主要是考虑到节约内存；像跳跃表，字典，主要是考虑到查询速度，整数集合即考虑到了空间又考虑到了时间；其实像字典中的渐进式rehash，以及间断key查找，都是考虑到了节约时间；具体的内容可以查看我的另一篇文章， Redis底层数据结构

具体细节可查看官网

优点：最多有25%的过期key存在内存中，这种方法会比轮询更加省时间；就是稍微牺牲内存，来保证 redis的性能，就是快； 还是以空间换时间的思想；

注意 ：个人觉得这里和 缓存雪崩 还能建立其联系，如果，一个大型的redis实例中所有的key在同一时间过期了，那么，redis会持续扫描keys 因为，一直大于25%；虽然，这是有扫描时间的上限的25ms;这个时候，刚好客户端请求过来了，如果，客户端将超时时间设置的比较短，比如说10ms，那么就会出现大量链接因为超时而关闭，业务端也会出现很多异常。（客户端超时时间，如果说设置得太小，那么容易导致访问redis失败，如果，设置太大，那么，在redis异常的时候，不容易及时作出切换；一般是通过网络延迟和redis慢日志来进行查看的）

redis的特点是快，它虽然有事务，但是，它是没有回滚的，事务的功能是不够完善的； 回滚：代表失败时，回滚到事务开始的时刻；

redis 是单线程的 如果，有多个客户端，一个客户端的事务 并不会阻塞到其他客户端； 客户端1 发送 开启事务的标记 客户端2 也开启事务 。随着时间发展；2又连续发了一些命令 1 也发了一些命令； 这时候，会先看谁的执行指令先到； 假设 2 先到达，这个时候，先执行2 的相关数据，在执行1相关的命令； 如果 1 先到达，这个时候，先执行1 的相关命令，再执行2；

事务失败处理

这个时候，会发现报错那条语句不执行，剩下的语句都会进行执行；也没有发生了回滚；

证明 ：redis是不支持事务回滚的。在运行期错误，即使事务中有某条/某些命令执行失败了，事务队列中的其他命令仍然会继续执行 -- Redis 不会停止执行事务中的命令；

为什么Redis 不支持事务回滚？

总结 ：Redis为了快，而不支持事务回滚；

在redis中，有两个东西 第一个为RDB ， 第二个为AOF RDB为快照/副本相关内容， AOF为日志相关的内容；

RDB的特点 ：1.需要时点性 （比如说：我有1G的内存，需要持久化到硬盘，比如说：一个小时持久化一次。那么，假设在8点，就需要进行持久化）

如何实现RDB持久化呢？

方法一：阻塞Redis ，Redis不再对外提供服务了，但是，这种方式是需要阻塞的，很显然，如果，这个持久化需要花费1s，那么，这个时候，Redis 不能被客户端进行使用；

方法二：非阻塞 Redis继续对外提供服务；

但是，这个时候会出现一个问题；比如说：8点开始RDB持久化，8点零1秒才持久化完，问题就来了：持久化的数据是8点的还是8点零1秒的呢？很显然，是8点的；那么，在8点到8点零1秒这个过程中，数据是会发生改变的，那么， 怎么解决这个数据不一致的问题呢？ 比如说：8点的时候，b = 10 到 8点零1秒的时候，b =20;

为了解决这个读写并存 使用CopyOnWrite 的思想来进行实现；

就是，在操作系统中，先使用fork() 创建子线程来复制一份副本（注意：这里拷贝的是指针，所以，速度会很快）然后，这个副本，就保持在8点不变了。然后，复制的时候，就复制这份副本就行了，对数据增删改查就在父进程中更改。

但是，因为父子进程都指向的是同一个内存，所以，不能在这个内存中改，比如说：不能在原来key 8 中进行更改，比如说要改key = 10 那么，就得在内存中，再创建一块区域，然后，让父进程中指针指向新的key ,这样两个进程就不会相互影响了。

这里也验证了Redis是多线程的；

具体实现：

RDB的缺点

RDB的优点 ：恢复数据的速度相对较快；

Redis内存大小选择 进程一般使用10G以内，因为从内存到磁盘持久化这个过程，如果说，10G需要写的时间比较久，那么，如何解决呢？1. 减少内存 2. 硬盘选择固态硬盘；

针对RDB容易丢失数据的问题，提出了AOF持久化机制

AOF : append on File 向文件中，进行追加；redis发生写操作时，会记录到文件中；

优点 ：1.丢失的数据比较少

背景 ：RDB和AOF可以同时开启，如果，开启了AOF只会用AOF来进行恢复，即便RDB也开启了，也不会使用它；因为，AOF的修复比较准确；但是，AOF是比较慢的，所以，在4.0以后，AOF就包含了RDB全量，和增加的新的写操作。这样来提高速度；

缺点 ：由于，AOF是增加的方式，所以，如果一直增加的话，就会有 1.体量无限变大 2.恢复慢 的缺点；为了解决这个问题，需要设计出一个方案让日志AOF足够小；这个，就有了 重写 的方案；4.0之前，重写方案是将AOF进行瘦身，比如说：把创建key和删除key的命令进行抵消删除；4.0之后，就采用 混合持久化 比如说：我这个AOF已经到了100M文件了，这个时候，我先将老的数据变成RDB文件（二进制文件）然后，再存储到AOF中，再将增量以指令的方式Append 到AOF。所以，是一个混合体；这里的AOF日志不再是全量的日志，而是持久化开始到持久化结束这段时间的增量AOF日志通常很小；那么，它这么改变的 优点 是：在Redis重启时，可以先加载RDB的内容，在加载增量AOF日志，完全替代AOF全量日志重放，重启的效率将大幅度提升； 每次一重写完，就会变成RDB ；

脏数据刷入时机 ：AOF日志是以文件形式存在的，当程序对AOF日志进行写操作时， 实际上是先将数据写到一个内存缓存中，然后，让内存再把脏数据写回到磁盘中 那么，什么时候写呢？如果，还没来的及写就宕机了，那么可能会出现日志丢失；这时候有三个级别可以调；

no : 不调用fsync 等到它满了再进行调用（fsync 可以将指定文件的内容，强制从内核缓存刷到磁盘） 一般生产环境不用

always :每写了一个数据，就调用一次fsync 一般生产环境不用

everysec: redis每一秒调用一次flush

一般Redis 的主节点不会进行持久化操作，持久化操作主要是在从节点中进行。因为，没有来自客户端请求的压力；

上面是Redis持久化的两种方式 由于，持久化过程需要花费的时间是比较多的，所以，一般由从节点来进行持久化操作； 主服务器发现需要执行完整重同步时，会fork子进程执行RDB持久化，并将持久化数据发送给从服务器。这时候，有两种选择 1. 直接通过Socket发送给从服务器(从服务器支持eof)，2. 持久化数据到本地文件，待持久化完毕后再将该文件发送给从服务器。 默认第二种，具体情况是根据同步信息确定；但是，第一种效率会更高，速度会更快；

总结 ：为了Redis快的特性，Redis在持久化的时候，使用fork()函数，新开线程来执行；同时，如果主从服务器的话，还提供了psync2来进行部分重同步；eof功能；

redis的特点就是快，在系统设计的方方面面都体现了这个快的特性；这是我自己在学习Redis相关知识时，了解到的内容，做个记录。如果，有偏差欢迎读者进行指正!

Redis的IO多路复用——单线程的理解(Redis6.0之后的多线程)

Reactor 设计模式是一种 事件驱动 的设计模式，分发器(Dispatcher)使用多路分配器(Demultiplexer)监听多个客户端请求，当请求事件(Events)发生，分发器(Dispatcher)将一个或者多个客户端请求(Events)分发到不同的处理器(Event Handler)上塌斗，提升事件处理的效率。

下图为Reactor设计模式类图：

基于Reactor设行前计模式实现的IO多路复用

IO多路复用技术架构图如下

注：

多线程处理可能涉及锁，并且涉及切换线程的消耗。

耗时的命令会导团带磨致性能下降，而且无法发挥CPU多核的性能。

Redis多线程只用来处理网络数据的读写和协议解析，命令的执行仍旧是单线程。这样的设计改变是为了不想让Redis因为引入多线程变得复杂。而且过去单线程的使用主要考虑CPU不是Redis的瓶颈，不需要多条线程并发执行，所以多线程模型带来的性能提升不能抵消它带来的开发和维护成本。

而现在引入多线程模型解决的是网络IO操作的性能瓶颈。对于Redis基于内存的操作，仍然是很快的，而有时IO操作阻塞会影响着之后操作的效率。改为多线程并发进行IO操作，然后交由主线程进行内存操作，这样可以更好的缓解IO操作带来的性能瓶颈。

架构如下图：

四个大点，搞懂 Redis 到底快在哪里？

现在我们都用高级语言来编程，比如Java、python等。也许你会觉得C语言很古老，但是它真的很有用，毕竟unix系统就是用C实现的，所以C语言是非常贴近操作系统的语言。Redis就是用C语言开发的，所以执行会比较快。

Redis将所有数据放在内存中，非数据同步正常工作中，是不需要从磁盘读取数据的，0次IO。内存响应时间大约为100纳秒，这是Redis速度快搜裤的重要基础。先看看CPU的速度：

拿我的电脑来说，主频是3.1G，也就是说每秒可以执行3.1*10^9个指令。所以说CPU看世界是非常非常慢的，内存比它慢百倍，磁盘比他慢百万倍，你说快不快？

借了一张《深入理解计算机系统》的图，展示了一个典型的存储器层次结构，在L0层，CPU可以在一个时钟周期访问到，基于SRAM的高速缓存春续期，可以在几个CPU时钟周期访问到，然后是基于DRAM的主存，可以在几十到几百个时钟周期访问到他们。

第一，单线程简化算法的实现，并发的数据结构实现不但困难且测试也麻烦。第二，单线程避免了线程切换以及加锁释放锁带来的消耗，对于服务端开发来说，锁和线程切换通常是性能杀手。当然了，单线程也会有它的缺点，也是Redis的噩梦： 阻塞。如果执行一个命令过长，那么会造成其他命令的阻塞，对于Redis是十分致命的 ，所以Redis是面向快速执行场景的数据库。

除了Redis之外，Node.js也是单线程，Nginx也是单线程，但他们都是服务器高性能的典范。

在这之前先要说一下传统的阻塞I/O是如何工作的：当使用read或者write对某一文件描述符（File Descriptor FD）进行读写的时候，世伍简如果数据没有收到，那么该线程会被挂起，直到收到数据。阻塞模型虽然易于理解，但是在需要处理多个客户端任务的时候，不会使用阻塞模型。

I/O多路复用实际上是指多个连接的**管理可以在同一进程。**多路是指网络连接，复用只是同一个线程。在网络服务中，I/O多路复用起的作用是一次性把多个连接的事件通知业务代码处理，处理的方式由业务代码来决定。在I/O多路复用模型中，最重要的函数调用就是I/O 多路复用函数，该方法能同时监控多个文件描述符（fd）的读写情况，当其中的某些fd可读/写时，该方法就会返回可读/写的fd个数。

Redis使用epoll作为I/O多路复用技术的实现，再加上Redis自身的事件处理模型将epoll的read、write、close等都转换成事件，不在网络I/O上浪费过多的时间。实现对多个FD读写的监控，提高性能。

举个形象的例子吧。比如一个tcp服务器处理20个客户端socket。A方案：顺序处理，如果第一个socket因为网卡读数据处理慢了，一阻塞后面都玩蛋去。B方案：每个socket请求都创建一个分身子进程来处理，不说每个进程消耗大量系统资源，光是进程切换就够操作系统累的了。C方案**（I/O复用模型，epoll） ：将用户socket对应的fd注册进epoll（实际上服务器和操作系统之间传递的不是socket的fd而是fd_set的数据结构），然后epoll只告诉哪些需要读/写的socket，只需要处理那些活跃的、有变化的socket fd的就好了。这样，整个过程只在调用epoll的时候才会阻塞，收发客户消息是不会阻塞的。

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redis源码解读：单线程的redis是如何实现高速缓存的？

redis可能是最近几年最火的缓存数据库方案了，在各个高并发领域都有应用。

这篇文章，我们将从源代码的角度来分析一下，为何如此一个高性能，高应用的缓存，会是单线程的方案，当然一腔铅拦个方案的高性能，高并发是多方面的综合因素，其它的因素我们将在后续解读。后续分析主要以LINUX操作系统为基础，这也是redis应用最广的平台。

单线程最大的受限是什么？就是CPU，现在服务器一般已经是多CPU，而单线程只能使用到其中的一个核。

redis作为一个网络内存缓存数据库，在实现高性能时，主要有4个激扒点。

1.网络高并发，高流量的数据处理。

一个异步，高效，且对CPU要求不高的网络模型，这个模型主要是由OS来提供的，目前在LINUX最主流使用的是EPOLL，这个网上介绍很多，主要是基于事件驱动的一个异步模型。

2.程序内部的合理构架，调用逻辑，内存管理。

redis在采用纯C实现时，整体调用逻辑很短，但在内存方面，适当的合并了一些对象和对齐，比如sds等，在底层使用了内存池，在不同情况下使用的不太一样。

但整体处理上没有NGINX的内池设计巧妙，当然二者不太一样，NGINX是基于请求释放的逻辑来设计的，因此针对请求，可以一次申请大块，分量使用，再最后统一释放。

3.数据复制的代价，不管是读取数据或是写入数据，一般都是需要有数据复制的过程。

数据复制其实就是一次内存copy，真正的代价是在于存在大VALUE，当value值长度超过16KB时，性能会开始下降。因为单线程的原因，如果存在一个超大VALUE，比如20MB，则会因为这个请求卡住整个线程，导致后续的请求进不来，虽然后面的请求是能快速处理的小请伍胡求。

4.redis中数据结构中算法的代价，有些结构在大数据量时，代价是很高的。

很多时间，大家忽略了算法的运算代码，因为像memcached等这类是完全的KV缓存，不存在什么算法，除了一个KEY的查找定位HASH算法。

而redis不一样，提供了不少高阶的数据对象，这些对象具有上层的一些算法能力，而这些能力是需要比如GEO模块。

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