1.Redis 核心解析：从特性到执行原理的全方位梳理​

小蜗牛编程实录
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Redis 作为开源的高性能 Key-Value 存储系统，凭借 “快” 和 “灵活” 成为缓存、分布式锁等场景的首选。它不仅支持多种数据结构，还通过独特的线程模型和 I/O 机制保障高吞吐。本文将从 Redis 的基础特性出发，逐步拆解其执行流程、事件处理、线程模型等核心原理，帮你搞懂 Redis “快” 的本质。

一、Redis 基础：特性与存储结构

先明确 Redis 的核心优势和支持的数据类型，这是理解其应用场景的基础。

1. 为什么选择 Redis？4 大核心优点

  • 极致性能：纯内存操作，命令执行速度极快，单机 QPS 可轻松突破 10 万；
  • 丰富数据结构：不止 String，还支持 List、Hash、Set、Sorted-Set，适配多样业务场景（如排行榜用 Sorted-Set，购物车用 Hash）；
  • 操作原子性：单个命令或 Lua 脚本执行具有原子性，避免并发数据竞争；
  • 场景适配广：可作缓存、分布式锁、消息队列（List 模拟）、计数器（String 自增）等，一站式解决多种需求。

2. 核心存储结构：5 种常用数据类型

Redis 的 Key 均为 String 类型，Value 支持 5 种核心结构，对应不同使用场景：

数据类型特点典型场景
String二进制安全，可存文本 / 二进制计数器、存储用户 Token
List有序可重复，基于链表实现消息队列、最新消息排行
Hash键值对集合，适合存储对象购物车、用户信息存储
Set无序不可重复，支持交集 / 并集好友关系、去重统计
Sorted-Set有序不可重复，按分数排序排行榜、带权重的消息队列

二、Redis 执行流程：从命令输入到结果返回

一个 Redis 命令从发出到得到响应，需经历 “协议转换 - 网络传输 - 服务端处理 - 结果返回” 6 个步骤，流程清晰且高效：

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  1. 命令输入：客户端（如 Java 的 Jedis）发起命令（如GET key）；
  1. 协议转换：客户端将命令转为 Redis 专用的 RESP 协议（文本协议，简单易解析）；
  1. Socket 发送：通过 Socket 将协议数据发送到 Redis 服务端；
  1. 服务端处理：服务端解析协议、执行命令、操作数据；
  1. Socket 返回：服务端将执行结果通过 Socket 回传给客户端；
  1. 结果返回：客户端解析 RESP 协议，将结果转为用户可理解的格式（如字符串、集合）。

三、Redis 事件处理：ae 模型 + I/O 多路复用

Redis 能高效处理大量客户端请求，核心依赖 “ae 事件驱动模型”，它整合了网络 I/O 事件和时间事件，通过 I/O 多路复用技术实现高并发。

1. ae 事件驱动模型：两类事件的统一管理

ae 模型是 Redis 的事件处理核心，负责调度两种事件：

  • 网络 I/O 事件：处理客户端与服务端的 Socket 读写（如接收命令、返回结果）；
  • 时间事件：处理定时任务（如执行serverCron函数，做过期 Key 清理、AOF/RDB 持久化、统计更新等）。

2. 网络 I/O 处理：I/O 多路复用 + Reactor 模式

Redis 用 I/O 多路复用技术（封装了 epoll、kqueue、select 等，优先选高效的 epoll）同时监听多个 Socket，避免单线程阻塞，再结合 Reactor 模式分发事件，流程如下：

（1）Reactor 模式的 4 个核心组件

  • 连接 Socket：监听客户端连接的 Socket（如默认 6379 端口对应的 Socket）；
  • I/O 多路复用程序：监控多个 Socket，当 Socket 有事件（可读 / 可写）时，将其加入队列；
  • 文件事件分派器：从队列中取出有事件的 Socket，根据事件类型（可读 / 可写）分配对应的处理器；
  • 事件处理器：处理具体事件，分 3 类：
    • 连接应答处理器：处理客户端连接请求，创建client结构管理连接；
    • 命令请求处理器：读取客户端发送的命令，解析后存入client的参数列表；
    • 命令回复处理器：将命令执行结果写入 Socket，返回给客户端。

（2）文件事件的类型与优先级

  • AE_READABLE 事件：Socket 可读（如客户端发命令、新客户端连接）；
  • AE_WRITABLE 事件：Socket 可写（如服务端要返回结果）；
  • 优先级：若一个 Socket 同时触发两种事件，优先处理 AE_READABLE（先读命令再回复，避免数据积压）。

（3）客户端连接与请求的处理流程

  1. 连接阶段：Redis 启动时，将 “连接应答处理器” 与监听 Socket 的 AE_READABLE 事件绑定；客户端发起连接，触发 AE_READABLE 事件，处理器创建新 Socket（对应该客户端），并将新 Socket 的 AE_READABLE 事件与 “命令请求处理器” 绑定；
  1. 请求阶段：客户端发命令，新 Socket 触发 AE_READABLE 事件，命令请求处理器读取并解析命令，找到对应的redisCommand（如GET对应getCommand），执行命令；
  1. 回复阶段：命令执行完后，新 Socket 触发 AE_WRITABLE 事件，命令回复处理器将结果写入 Socket，返回给客户端。

3. 时间事件：定时执行辅助任务

时间事件由serverCron函数统一处理，默认每 100 毫秒执行一次，主要做 3 件事：

  • 清理过期 Key（遍历过期字典，删除超时 Key）；
  • 持久化操作（AOF 日志刷盘、RDB 快照生成）；
  • 统计更新（如客户端连接数、内存使用情况）。

四、Redis 线程模型：从单线程到多线程的演进

Redis 的线程模型经历了 “单线程→引入 BIO 后台线程→多 IO 线程” 的演进，核心是 “保证主线程高效，将慢任务异步化”。

1. Redis 单线程：主线程处理核心流程

  • 单线程的定义：Redis 的网络 IO、命令解析与执行、数据读写等核心流程，均由一个主线程完成；
  • 为什么用单线程：
    1. 避免多线程的上下文切换和共享资源竞争（如锁开销）；
    1. Redis 的性能瓶颈是内存或网络，而非 CPU，单线程足够应对；
    1. 单线程模型简单，便于开发和调试；
  • 单线程的问题：若主线程处理 “慢任务”（如大 Key 删除、文件关闭），会阻塞正常请求，导致服务卡顿。

2. BIO 后台线程：异步处理慢任务

为解决单线程卡顿问题，Redis 引入BIO（Background I/O）线程，采用 “生产者 - 消费者” 模型：主线程生产慢任务，BIO 线程消费处理，不阻塞主线程。

Redis 启动时创建 3 个 BIO 线程，对应 3 类任务队列：

  • close 队列：处理文件关闭（如 AOF 重写后关闭旧 AOF 文件）；
  • fsync 队列：处理 AOF 日志刷盘（将内核缓冲区数据写入磁盘）；
  • lazyfree 队列：处理大 Key 删除（如删除元素数 > 64 的 List/Hash，避免主线程耗时）。

BIO 线程的工作流程：

  1. 主线程有慢任务时，创建任务对象，加锁后放入对应队列；
  1. 唤醒阻塞的 BIO 线程；
  1. BIO 线程从队列取任务处理，处理完后若队列空，再次阻塞等待新任务。

3. Redis 6.0 + 多 IO 线程：优化网络 IO 瓶颈

Redis 4.0 引入 BIO 线程后，主线程仍需处理 “命令解析” 和 “结果回复” 的网络 IO 操作 —— 高并发下，这两步会成为瓶颈。因此 Redis 6.0 引入多 IO 线程，专门处理网络 IO 的 “读解析” 和 “写回复”，核心流程如下：

多 IO 线程的协作过程（默认禁用，需设thread-do-reads=true）：

  1. 分配 Socket：主线程接收客户端连接，将 Socket 放入全局队列，再分配给多个 IO 线程；
  1. 并行读解析：IO 线程并行读取 Socket 中的命令，解析为 Redis 可执行的格式；
  1. 主线程执行命令：IO 线程解析完后，主线程单线程执行所有命令（保证原子性）；

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  1. 并行写回复：主线程将执行结果写入缓冲区，IO 线程并行将结果回传给客户端。

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多 IO 线程的特点：

  • 仅网络 IO 的 “读解析” 和 “写回复” 用多线程，命令执行仍为单线程（避免并发问题）；
  • 充分利用多核 CPU，提升高并发场景下的 QPS；
  • 默认禁用，需手动开启，建议 IO 线程数设为 CPU 核心数（如 4 核设io-threads 4）。

五、Redis “快” 的本质：4 个关键原因

综合以上原理，Redis “快” 的核心可总结为 4 点：

  1. 纯内存操作：数据存于内存，避免磁盘 IO 的耗时（磁盘 IO 速度是内存的万分之一）；
  1. 单线程核心：无线程创建 / 销毁开销，无锁竞争，减少上下文切换；
  1. I/O 多路复用：单线程通过 epoll 等技术并发处理大量 Socket，不阻塞；
  1. 异步化慢任务：BIO 线程处理文件关闭、大 Key 删除等慢任务，不占用主线程资源。

总结

Redis 的设计围绕 “高效” 展开：用单线程保证核心流程的简洁与原子性，用 I/O 多路复用突破网络并发瓶颈，用 BIO 线程和多 IO 线程解决慢任务和 IO 瓶颈。理解这些原理，不仅能帮你更好地使用 Redis（如避免大 Key、合理配置 IO 线程数），还能掌握 “高性能系统设计” 的核心思路 —— 聚焦核心流程，将非核心任务异步化、并行化。

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