为什么 redis 单线程却能支撑高并发?_多路复用机制 单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换问题

纯内存操作
核心是基于非阻塞的 IO
多路复用机制 单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换问题

1）不需要各种锁的性能消耗

Redis的数据结构并不全是简单的Key-Value，还有list，hash等复杂的结构，这些结构有可能会进行很细粒度的操作，比如在很长的列表后面添加一个元素，在hash当中添加或者删除一个对象。这些操作可能就需要加非常多的锁，导致的结果是同步开销大大增加。

总之，在单线程的情况下，就不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁、释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗。

2）单线程多进程集群方案

单线程的威力实际上非常强大，单核cpu效率也非常高，多线程自然是可以比单线程有更高的性能上限，但是在今天的计算环境中，即使是单机多线程的上限也往往不能满足需要了，需要进一步摸索的是多服务器集群化的方案，这些方案中多线程的技术照样是用不上的。

所以“单线程、多进程的集群”不失为一个时髦的解决方案。

3）CPU消耗

采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU。

但是如果CPU成为Redis瓶颈，或者不想让服务器其他CUP核闲置，那怎么办？

可以考虑多起几个Redis进程，Redis是key-value数据库，不是关系数据库，数据之间没有约束。只要客户端分清哪些key放在哪个Redis进程上就可以了。

所谓I/O多路复用

回到我们的主题。所谓I/O多路复用指的是这样一个过程：我们拿到了一堆文件描述符(不管是网络相关的、还是磁盘文件相关等等，任何文件描述符都可以)， 通过调用某个函数告诉内核：“这个函数你先不要返回，你替我监视着这些描述符，当这堆文件描述符中有可以进行I/O读写操作的时候你再返回”。

当调用的这个函数返回后，我们就能知道哪些文件描述符可以进行I/O操作了。

那么有哪些函数可以用来进行I/O多路复用呢？在Linux世界中有这样三种机制可以用来进行I/O多路复用：

select
poll
epoll

Redis 采用网络IO多路复用技术，来保证在多连接的时候系统的高吞吐量。

多路: 指的是多个socket网络连接;
复用: 指的是复用一个线程。多路复用主要有三种技术：select，poll，epoll。epoll是最新的, 也是目前最好的多路复用技术。

简单说epoll和select/poll最大区别是：
1.epoll内部使用了mmap共享了用户和内核的部分空间，避免了数据的来回拷贝
2.epoll基于事件驱动，epoll_ctl注册事件，并注册callback回调函数，epoll_wait只返回发生的事件，避免了像select和poll对事件的整个轮询操作。

nginx中使用了epoll，是基于事件驱动模型的。由一个或多个事件收集器来收集或者分发事件，epoll就属于事件驱动模型的事件收集器，将注册过的事件中发生的事件收集起来，master进程负责管理worker进程。

Redis常见性能问题和解决方案：

(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件；(Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照;AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度)

(2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次

(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内

(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

(5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...；这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。

Redis的回收策略

• volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
• volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
• volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
• allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
• allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
• no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

注意这里的6种机制，

（1）volatile和allkeys规定了，是对已设置过期时间的数据集淘汰数据，还是从全部数据集淘汰数据。

（2）后面的lru、ttl以及random是三种不同的淘汰策略，再加上一种no-enviction永不回收的策略。

使用策略规则：

1、如果数据呈现幂律分布，也就是一部分数据访问频率高，一部分数据访问频率低，则使用allkeys-lru

2、如果数据呈现平等分布，也就是所有的数据访问频率都相同，则使用allkeys-random