众所周知，Redis是一个单线程架构的NoSQL数据库，但是是单线程模型的Redis为什么性能如此之高?这就是我们接下来要探究学习的内容。

1、Redis的单线程架构

1.1、Redis单线程简介

首先要明白，Redis的单线程指的是执行命令时的单线程。

Redis客户端与服务端的模型可以简化成下图，每次客户端调用都经历了发送命令、执行命令、返回结果三个过程。

Redis客户端请求与服务端响应

我们说的单线程就是在第二步执行命令，一条命令从从客户端达到服务端不会立刻被执行，而是会进入一个队列中等待，每次只会有一条指令被选中执行。

Redis单线程执行命令

发送命令、返回结果、命令排队这些就不是那么简单了，例如Redis使用了I/O多路复用技术来解决I/O的问题。

1.2、Redis为什么要使用单线程

这是官方的解释：redis.io/topics/faq

Redis单线程

官方FAQ表示，因为Redis是基于内存的操作，CPU成为Redis的瓶颈的情况很少见，Redis的瓶颈最有可能是内存的大小或者网络限制。

如果想要最大程度利用CPU，可以在一台机器上启动多个Redis实例。

值得一提的，网络上存在这样的观点：吐槽官方的解释有些敷衍，其实就是历史原因，开发者嫌多线程麻烦，后来这个CPU的利用问题就被抛给了使用者。

同时FAQ里还提到了， Redis 4.0 之后开始变成多线程，除了主线程外，它也有后台线程在处理一些较为缓慢的操作，例如清理脏数据、无用连接的释放、大 Key 的删除等等。

1.3、为什么单线程还能这么快

通常来讲，单线程处理能力要比多线程差，那么为什么Redis使用单线程模型会达到每秒万级别的处理能力呢？可以将其归结为三点：

第一：纯内存访问，Redis将所有数据放在内存中，内存的响应时长大约为100纳秒，这是Redis达到每秒万级别访问的最重要的基础。
第二：非阻塞I/O，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中的连接、读写、关闭都转换为事件，不在网络I/O上浪费过多的时间

Redis使用IO多路复用和自身事件模型

这里再扩展一下I/O多路复用：

引用知乎上一个高赞的回答来解释什么是I/O多路复用。假设你是一个老师，让30个学生解答一道题目，然后检查学生做的是否正确，你有下面几个选择：

第一种选择：按顺序逐个检查，先检查A，然后是B，之后是C、D。。。这中间如果有一个学生卡主，全班都会被耽误。这种模式就好比，你用循环挨个处理socket，根本不具有并发能力。
第二种选择：你创建30个分身，每个分身检查一个学生的答案是否正确。这种类似于为每一个用户创建一个进程或者线程处理连接。
第三种选择，你站在讲台上等，谁解答完谁举手。这时C、D举手，表示他们解答问题完毕，你下去依次检查C、D的答案，然后继续回到讲台上等。此时E、A又举手，然后去处理E和A。

第一种就是阻塞IO模型，第三种就是I/O复用模型，Linux下的select、poll和epoll就是干这个的。将用户socket对应的fd注册进epoll，然后epoll帮你监听哪些socket上有消息到达，这样就避免了大量的无用操作。此时的socket应该采用非阻塞模式。

这样，整个过程只在调用select、poll、epoll这些调用的时候才会阻塞，收发客户消息是不会阻塞的，整个进程或者线程就被充分利用起来，这就是事件驱动，所谓的reactor模式。

多路复用模型

第三：单线程避免了线程切换和竞态产生的消耗。

我们继续来看Redis单线程却很快的最后一条原因，在多线程开发中，存在线程的切换和竞争，这样一来，是有时间的消耗的。对于需要磁盘I/O的程序来讲，磁盘I/O是一个比较耗时的操作，所以对于需要进行磁盘I/O的程序，我们可以使用多线程，在某个线程进行I/O时，CPU切换到当前程序的其他线程执行，以此减少CPU的等待时间。

那么问题来了。Redis的数据存放在内存中，将内存中的数据读入CPU时，CPU不是依然需要等待吗，为什么不能在等待数据从内存读入CPU期间执行其他线程，以此提高CPU的使用率呢？这个问题的答案很简单，内存的读些速度虽然比CPU慢很多，但是也是非常快的。CPU切换线程需要花费一定的时间，而多次切换线程所花费的时间，可能比直接使用单线程执行相同的任务，花费的时间要更多，这是非常不划算的。

单线程也会有一个问题：对于每个命令的执行时间是有要求的。如果某个命令执行过长，会造成其他命令的阻塞，对于Redis这种高性能的服务来说是致命的，所以Redis是面向快速执行场景的数据库。