Redis 单线程还是多线程？

左手的ㄟ右手 2024-04-19 12:05 81阅读 0赞

# Redis 单线程还是多线程 #

前段时间无意间看到一篇博客，讲述了Redis6即将在年底发布的事情，好奇心驱动下搜索了官网，想看看新版Redis带来了什么新的功能，果然得到证实Redis在年底将发布新的版本：6.0，并且Redis创始人兼核心开发者 antirez 在博客也介绍了将在6.0所提供的新功能

ACL用户权限控制功能  
RESP3：新的 Redis 通信协议  
Cluster 管理工具  
SSL 支持  
IO多线程支持  
新的Module API  
新的 Expire 算法等

具体可以参考相关资料（http://antirez.com/latest/0）

这里只是大致说一下自身比较感兴趣的功能

## IO多线程 ##

刚开始看到Redis支持多线程的时候，其实自身心里挺疑惑的，Redis难道是单线程？为什么单线程响应能够那么快？带着这些疑问翻阅了相关资料。官方FAQ表示，因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案。  
那既然是单线程那为什么会那么快呢？原来Redis使用了单线程架构和I/O多路复用模型来实现高性能的内存数据库服务，只所以快可归结一下几点：  
1、完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；

2、数据结构简单，对数据操作也简单，Redis中的数据结构是专门进行设计的；

3、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，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；

4、使用多路I/O复用模型，非阻塞IO；

5、使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZpcHNob3BfZmluX2Rldg_size_16_color_FFFFFF_t_70]

以上几点都比较好理解，下边我们针对多路 I/O 复用模型进行简单的探讨：  
首先，Redis 是跑在单线程中的，所有的操作都是按照顺序线性执行的，但是由于读写操作等待用户输入或输出都是阻塞的，所以 I/O 操作在一般情况下往往不能直接返回，这会导致某一文件的 I/O 阻塞导致整个进程无法对其它客户提供服务，而 I/O 多路复用就是为了解决这个问题而出现的.  
多路I/O复用模型是利用 select、poll、epoll 可以同时监察多个流的 I/O 事件的能力，在空闲的时候，会把当前线程阻塞掉，当有一个或多个流有 I/O 事件时，就从阻塞态中唤醒，于是程序就会轮询一遍所有的流（epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流），并且只依次顺序的处理就绪的流，这种做法就避免了大量的无用操作。

这里“多路”指的是多个网络连接，“复用”指的是复用同一个线程。采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求（尽量减少网络 IO 的时间消耗），且 Redis 在内存中操作数据的速度非常快，也就是说内存内的操作不会成为影响Redis性能的瓶颈，主要由以上几点造就了 Redis 具有很高的吞吐量  
![在这里插入图片描述][aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy84NzUzOTYwLWZiNWM4ZjBhNGYzN2QzZjcuZ2lm]

注意：上面说的都是单线程的优点，但单线程也有其缺点，对于每个命令的执行时间有要求，如果某个命令执行时间过长，会造成其他命令阻塞，对于Redis这种高性能的服务来说是致命的。

既然单线程Redis这么优越，Redis 6.0引入的IO多线程岂不是多余？

答案肯定是非也，目前对于单线程 Redis 来说，性能瓶颈主要在于网络的 IO 消耗，优化主要有两个方向:  
1、提高网络 IO 性能，典型的实现像使用 DPDK 来替代内核网络栈的方式  
2、使用多线程充分利用多核，典型的实现像 Memcached

协议栈优化的这种方式跟 Redis 关系不大，多线程特性在社区也被反复提了很久后， Redis作者antirez终于在 Redis 6 加入多线程（据说多线程 IO 特性的引入对性能提升至少是一倍以上，http://antirez.com/news/126）。因为读写网络的read/write系统调用在Redis执行期间占用了大部分CPU时间，如果把网络读写做成多线程的方式对性能会有很大提升，这里所说的多线程，是通过系统调用写操作，将客户端的输入输出缓冲中的数据通过多线程IO与客户端交互。现在已经实现了第一版，write side即回复客户端这部分已经完成了，并且去掉了主线程和IO线程之间的互斥锁，采用busy loop的形式来等待io线程工作结束，这部分能够有50%的性能提升，架构图如下

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZpcHNob3BfZmluX2Rldg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

但跟 Memcached 这种从 IO 处理到数据访问多线程的实现模式有些差异，Redis 的多线程部分只是用来处理网络数据的读写和协议解析，执行命令仍然是单线程。之所以这么设计是不想因为多线程而变得复杂，需要去控制 key、lua、事务，LPUSH/LPOP 等等的并发问题。整体的设计大体如下:

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZpcHNob3BfZmluX2Rldg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

多线程 IO 的读(请求)和写(响应)在实现流程是一样的，只是执行读还是写操作的差异。同时这些 IO 线程在同一时刻全部是读或者写，不会部分读或部分写的情况，所以下面以读流程作为例子。分析过程中只会覆盖核心逻辑而不是全部细节。如果想完全理解细节，建议看完之后再次看一次源码实现。

加入多线程 IO 之后，整体的读流程如下:

1、主线程负责接收建连请求，读事件到来(收到请求)则放到一个全局等待读处理队列  
2、主线程处理完读事件之后，通过 RR(Round Robin) 将这些连接分配给这些 IO 线程，然后主线程忙等待(spinlock 的效果)状态  
3、IO 线程将请求数据读取并解析完成(这里只是读数据和解析并不执行)  
4、主线程执行所有命令并清空整个请求等待读处理队列(执行部分串行)

上面的这个过程是完全无锁的，因为在 IO 线程处理的时主线程会等待全部的 IO 线程完成，所以不会出现data race的场景。

总结  
不管单线程还是多少线程，其实对应Redis不同模块而已。对于Redis 6.0 2019 年底发布，其将在性能、协议以及权限控制都会有很大的改进，还是值得期待的。  
最后在说一下，Redis 6.0将采用全新协议 RESP3，进而实现 Client side caching（客户端缓存）功能，可以说是在提升Redis作为缓存的读写能力有了质的飞跃，值得期待。有兴趣的可以看看RESP3 的设计稿：  
https://github.com/antirez/RESP3/blob/master/spec.md

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZpcHNob3BfZmluX2Rldg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/18/faf4d8ece083495e91ab8782201adcc4.png
[aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy84NzUzOTYwLWZiNWM4ZjBhNGYzN2QzZjcuZ2lm]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy84NzUzOTYwLWZiNWM4ZjBhNGYzN2QzZjcuZ2lm
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZpcHNob3BfZmluX2Rldg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/18/47d5c83c328f443b95f7ce9fb04449b2.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZpcHNob3BfZmluX2Rldg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/18/71c3d869d5a445d88c313755fea1b179.png