面试题 Redis
Redis的性能非常之高，每秒可以承受10W+的QPS，它如此优秀的性能主要取决于以下几个方面：

  • 纯内存操作
  • 使用IO多路复用技术
  • 非CPU密集型任务

  • 单线程的优势

    纯内存操作

    Redis是一个内存数据库，它的数据都存储在内存中，这意味着读写数据都是在内存中完成，这个速度是非常快的。
    Redis是一个KV内存数据库，它内部构建了一个哈希表，根据指定的KEY访问时，只需要O(1)的时间复杂度就可以找到对应的数据。同时，Redis提供了丰富的数据类型，并使用高效的操作方式进行操作，这些操作都在内存中进行，并不会大量消耗CPU资源，所以速度极快。

    使用IO多路复用技术

    Redis采用单线程，那么它是如何处理多个客户端连接请求呢？
    Redis采用了IO多路复用技术和非阻塞IO，这个技术由操作系统实现提供，Redis可以方便地操作系统的API即可。Redis可以在单线程中监听多个Socket的请求，在任意一个Socket可读/可写时，Redis去读取客户端请求，在内存中操作对应的数据，然后再写回到Socket中。
    整个过程非常高效，Redis利用了IO多路复用技术的事件驱动模型，保证在监听多个Socket连接的情况下，只针对有活动的Socket采取反应。

    非CPU密集型任务

    采用单线程的缺点很明显，无法使用多核CPU。Redis作者提到，由于Redis的大部分操作并不是CPU密集型任务，而Redis的瓶颈在于内存和网络带宽。
    在高并发请求下，Redis需要更多的内存和更高的网络带宽，否则瓶颈很容易出现在内存不够用和网络延迟等待的情况。
    当然，如果觉得单个Redis实例的性能不足以支撑业务，Redis作者推荐部署多个Redis节点，组成集群的方式来利用多核CPU的能力，而不是在单个实例上使用多线程来处理。

    单线程的优势

    基于以上特性，Redis采用单线程已足够达到非常高的性能，所以Redis没有采用多线程模型。
    另外，单线程模型还带了以下好处：

  • 没有了多线程上下文切换的性能损耗

  • 没有了访问共享资源加锁的性能损耗
  • 开发和调试非常友好，可维护性高

所以Redis正是基于以上这些方面，所以采用了单线程模型来完成请求处理的工作。

多线程优化

Redis Server本身是多线程的，除了请求处理流程是单线程处理之外，Redis内部还有其他工作线程在后台执行，它负责异步执行某些比较耗时的任务，例如AOF每秒刷盘、AOF文件重写都是在另一个线程中完成的。
而在Redis 4.0之后，Redis引入了lazyfree的机制，提供了unlink、flushall aysc、flushdb async等命令和lazyfree-lazy-eviction、lazyfree-lazy-expire等机制来异步释放内存，它主要是为了解决在释放大内存数据导致整个redis阻塞的性能问题。
在删除大key时，释放内存往往都比较耗时，所以Redis提供异步释放内存的方式，让这些耗时的操作放到另一个线程中异步去处理，从而不影响主线程的执行，提高性能。
到了Redis 6.0，Redis又引入了多线程来完成请求数据的协议解析，进一步提升性能。它主要是解决高并发场景下，单线程解析请求数据协议带来的压力。请求数据的协议解析由多线程完成之后，后面的请求处理阶段依旧还是单线程排队处理。
可见，Redis并不是保守地认为单线程有多好，也不是为了使用多线程而引入多线程。Redis作者很清楚单线程和多线程的使用场景，针对性地优化，这是非常值得学习的。

缺点

上面介绍了单线程可以达到如此高的性能，并不是说它就没有缺点了。
单线程处理最大的缺点就是，如果前一个请求发生耗时比较久的操作，那么整个Redis就会阻塞住，其他请求也无法进来，直到这个耗时久的操作处理完成并返回，其他请求才能被处理到。
平时遇到Redis变慢或长时间阻塞的问题，90%也都是因为Redis处理请求是单线程这个原因导致的。
所以在使用Redis时，一定要避免非常耗时的操作，例如使用时间复杂度过高的方式获取数据、一次性获取过多的数据、大量key集中过期导致Redis淘汰key压力变大等等，这些场景都会阻塞住整个处理线程，直到它们处理完成，势必会影响业务的访问。

总结

Redis使用单线程，配合IO多路复用技术，可以完成多个连接的请求处理。而且正是由于它的使用定位是内存数据库，这样几乎所有的操作都在内存中完成，它的性能可以达到非常之高。
同时，单线程没有了线程上下文切换和访问共享资源加锁的性能损耗，而且单线程模型对程序的开发和调试非常友好，因此Redis使用单线程模型也就在情理之中了。
Redis在最近的版本也对多线程进行了优化，用于解决释放大内存数据和请求数据协议解析对Redis产生的性能影响，进一步提升了Redis的性能。
单线程结合上述场景可以达到非常高的性能，同时也存在耗时操作阻塞整个线程的问题，在使用Redis时要避免耗时过长的操作，才能更好地发挥Redis的性能。