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Redis为什么要选择单线程？
Redis的版本很多3.x、4.x、6.x，版本不同架构也是不同的，不限定版本问是否单线程也不太严谨。
①、版本3.x，最早版本，刚开始也就是redis单线程
②、版本4.x，严格意义来说也不是单线程，而是负责处理客户端请求的线程是单线程，但是开始加了点多线程的东西（异步删除）。---貌似
④、最新版本的6.0x后，告别了大家印象种的单线程，用一种全新的多线程来解决问题。 --实锤
redis的里程碑式的重要版本图
Redis之父的发言：antirez.com/news/132
redis是单线程究竟何意？
Redis是单线程。主要是指Redis的网络IO和键值对读写是由一个线程来完成的，Redis在处理客户端的请求时包括获取 (socket 读)、解析、执行、内容返回 (socket 写) 等都由一个顺序串行的主线程处理，这就是所谓的“单线程”。这也是Redis对外提供键值存储服务的主要流程。
但Redis的其他功能，比如持久化、异步删除、集群数据同步等等，其实是由额外的线程执行的。
Redis工作线程是单线程的，但是，整个Redis来说，是多线程的；
Redis的演进变化情况？
Redis3.x单线程时代性能依旧很快的主要原因
基于内存操作：Redis 的所有数据都存在内存中，因此所有的运算都是内存级别的，所以他的性能比较高；
数据结构简单：Redis 的数据结构是专门设计的，而这些简单的数据结构的查找和操作的时间大部分复杂度都是 O(1)，因此性能比较高；
多路复用和非阻塞 I/O：Redis使用 I/O多路复用功能来监听多个 socket连接客户端，这样就可以使用一个线程连接来处理多个请求，减少线程切换带来的开销，同时也避免了 I/O 阻塞操作
避免上下文切换：因为是单线程模型，因此就避免了不必要的上下文切换和多线程竞争，这就省去了多线程切换带来的时间和性能上的消耗，而且单线程不会导致死锁问题的发生
作者原话:redis.io/topics/faq
他的大体意思是说 Redis 是基于内存操作的，因此他的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，况且使用多线程比较麻烦。但是在 Redis 4.0 中开始支持多线程了，例如后台删除等功能。
Reids4.0之前一直采用单线程的主要原因有以下三个
①、使用单线程模型是 Redis 的开发和维护更简单，因为单线程模型方便开发和调试；
②、即使使用单线程模型也并发的处理多客户端的请求，主要使用的是多路复用和非阻塞 IO；
③、对于 Redis 系统来说，主要的性能瓶颈是内存或者网络带宽而并非 CPU。
单线程这么好，为什么又加入了多线程特性？
正常情况下使用 del 指令可以很快的删除数据，而当被删除的 key 是一个非常大的对象时，例如时包含了成千上万个元素的 hash 集合时，那么 del 指令就会造成 Redis 主线程卡顿。
这就是redis3.x单线程时代最经典的故障，大key删除的头疼问题，
由于redis是单线程的，del bigKey .....等待很久这个线程才会释放，类似加了一个synchronized锁，你可以想象高并发下，程序堵成什么样子？
Redis4.0加入了异步删除的命令
unlink key、flushdb async、flushall async
把删除工作交给了后台的小弟（子线程）异步来删除数据了。
对于Redis主要的性能瓶颈是内存或者网络带宽而并非 CPU。
这块多线程主要分别五种IO模型
Blocking IO - 阻塞IO、NoneBlocking IO - 非阻塞IO、IO multiplexing - IO多路复用、signal driven IO - 信号驱动IOasynchronous IO - 异步IO、asynchronous IO - 异步IO
主要用 IO多路复用：select、poll、epoll。太高级了，学不会 就没怎么写了。
简单说明
Redis工作线程是单线程的，但是，整个Redis来说，是多线程的；
怎么看是否开启了多线程？
Redis将所有数据放在内存中，内存的响应时长大约为100纳秒，对于小数据包，Redis服务器可以处理8W到10W的QPS，这也是Redis处理的极限了，对于80%的公司来说，单线程的Redis已经足够使用了。
在Redis6.0中，多线程机制默认是关闭的，如果需要使用多线程功能，需要在redis.conf中完成两个设置
1.设置io-thread-do-reads配置项为yes，表示启动多线程。
2。设置线程个数。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。
