Redis：线程模型
单线程模型
Redis 自诞生以来，一直以高性能著称。很多人好奇，Redis 为什么早期采用单线程模型，它真的比多线程还快吗？ 其实，Redis 的“快”并不在于并发线程，而在于其整体架构设计极致简单高效，主要体现在：
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基于内存（最主要的原因），性能瓶颈不在 CPU：Redis 的数据全部存储在内存中，访问不涉及磁盘 I/O，CPU 在大多数情况下并不是瓶颈，因此不需要多线程分摊计算压力。
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数据存取非常快：
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Redis 存储在内存中，读写速度接近极限；
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不需要频繁的上下文切换、内核态与用户态的转换；
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执行效率高，每个请求处理成本低。
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避免多线程带来的复杂性：
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单线程模型可以避免加锁、解锁、死锁等多线程并发问题；
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无需线程上下文切换，节省 CPU 时间；
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更容易实现和维护。
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多路复用机制：Redis 使用了基于事件驱动的
epoll（Linux）实现的I/O 多路复用模型，能够高效地处理大量客户端连接请求。 -
高效数据结构：非常适合内存操作的高效数据结构：SDS（简单动态字符串），ziplist，listpack，quicklist，跳表 skiplist； 这些结构可以保证极快的插入、查询、遍历效率。
引入多线程的原因
随着 Redis 用户量剧增、业务规模扩大，Redis 面临了一些新的挑战，也就是Redis的性能瓶颈：
网络 I/O，当连接数剧增（特别是高并发大请求的场景），网络数据的读取/写入成为瓶颈：
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虽然命令执行依然快速；
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但主线程需要花费大量时间在“读 socket、写 socket、解析协议”上。
为了解决网络瓶颈问题，Redis 从 6.0 开始引入 I/O 多线程机制：
- 仍然保留主线程执行命令的模型；
- 引入多个后台 I/O 线程负责读写 socket 数据；
- 实现真正意义上的读写分离、I/O 解耦。
I/O 线程只做纯粹的网络数据传输，不涉及数据结构修改，不会产生线程安全问题，也不会破坏原有的单线程执行语义。
无法充分利用多核资源：多核时代，单线程只能用一个 CPU 核心，处理海量并发请求时能力不足。
三个核心后台线程
Redis 除了主线程之外，还有 3 个重要的后台线程，称为 BIO（Background I/O）线程，用于异步处理阻塞或耗时任务：
释放内存线程
- 异步释放内存：Redis 执行删除、淘汰数据操作时，释放内存线程在后台异步释放内存，避免主线程卡顿，尤其处理大量数据删除时，能分散内存释放压力，保证系统并发处理能力。
- 内存碎片整理：定期检查内存，整理碎片，合并不连续空闲内存块，提高内存利用率，降低内存分配失败概率，增强服务器稳定性。
AOF 刷盘线程
- 日志重写：AOF 文件随时间和写操作增多会变大，AOF 重写线程在后台重写，依据数据库状态将键值对操作重记为命令，生成更小 AOF 文件，缩短服务器启动和数据恢复时间。
- 数据一致性保证：重写时对数据库快照，记录开始状态，依据重写期间命令更新快照，合并更新后快照和命令记录成新 AOF 文件，确保数据一致性。
处理关闭文件线程
- 大对象释放：删除或过期大对象时，Redis 将其放入待释放队列，由线程在后台逐步释放，避免主线程长时间阻塞，提升系统整体可用性。
- 资源合理利用：根据系统负载和内存使用情况，合理安排大对象释放时间和频率，业务高峰期减慢释放，低谷期加快释放。
| BIO 线程 | 功能 |
|---|---|
| AOF 刷盘线程 | 在 everysec 策略下，每秒由后台线程执行 fsync 持久化 |
| 释放内存线程 | 删除大 key 或触发过期淘汰时，为避免阻塞主线程，异步执行 |
| 处理关闭文件线程 | 在 AOF 重写、RDB 持久化结束后，异步关闭文件描述符，释放资源 |
三个或多个 I/O 线程
Redis 在 6.0 之后支持配置若干个 I/O 线程，用于处理网络读取和写入：
| 类型 | 描述 |
|---|---|
| 读线程 | 从客户端连接读取请求数据、解析协议 |
| 写线程 | 将主线程处理完的响应结果写回客户端 |
| 默认配置 | 默认只开启“写多线程”，读仍然由主线程处理 |
配置方式（redis.conf）：
io-threads 4 # 开启 4 个 I/O 线程（建议2-8之间）
io-threads-do-reads yes # 启用读请求的多线程处理（默认关闭）
注意：即便开启多线程，命令解析和执行仍然是由 主线程 完成！
参考资料：小林coding