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1. 讲一下IO多路复用？

IO 多路复用是一种在单个线程中同时监听多个文件描述符（fd）是否就绪（可读、可写）的技术。当某个 fd 准备好后再进行实际的 IO 操作，从而避免阻塞等待。

1. select：底层使用位图（bitmap）结构来表示文件描述符集合，比如一个 fd_set 可以用一个 1024 位的数组来表示 0~1023 的 fd 是否监听。每次系统调用时，用户态将整个位图拷贝到内核态，内核遍历所有 fd，通过轮询判断每个 fd 是否就绪。就绪后修改位图，并将其返回给用户。由于每次都要重新构建 fd_set 并全量拷贝，加上线性扫描O(n)，在高并发场景下效率低、性能差。
2. poll：底层使用数组（或者链表）结构来保存多个 pollfd 结构体，每个结构体包含一个 fd、监听事件和返回时间。调用poll()时，用户态数组被拷贝到内核态，内核遍历这个数组中所有 fd，检查状态是否就绪，然后将结果通过 revents 字段返回给用户。虽然 poll 支持更多 fd，不再受位图限制，但仍然是全量遍历和每次拷贝，导致性能瓶颈依旧存在。
3. epoll：epoll 在内核中使用两个关键的数据结构：红黑树和就绪链表。当调用epoll_ctl()注册 fd 时，内核将 fd 插入红黑树中管理，时间复杂度为 O(logn)。当某个 fd 上的事件发生时，内核将该 fd 加入就绪链表。调用epoll_wait()时，直接从就绪链表返回事件（事件驱动（触发式），只处理就绪事件），避免全量扫描与频繁拷贝，效率极高。此外，内核和用户空间通过 mmap 实现共享内存结构，避免频繁内存复制。

2. epoll 边缘触发和水平触发

1. 水平触发（LT）：水平触发是 epoll 的默认工作模式，表示只要某个 fd 的事件条件满足（比如缓冲区有数据未读），每次调用epoll_wait时都会返回这个 fd。它实现简单，即使一次没有读完数据，系统仍会持续提醒你处理，但也因此可能重复触发、性能较低，适用于普通网络应用开发。
2. 边缘触发（ET）：边缘触发是 epoll 的高效模式，仅在 fd 状态发生变化时（例如从无数据变为有数据）才触发一次事件通知；这要求程序必须使用非阻塞 IO，并在事件发生时一次性读/写干净所有数据，否则可能收不到后续通知。虽然实现复杂，但能显著减少系统调用次数，提高高并发处理能力，常用于高性能服务器如 Nginx。

3. redis怎么实现IO多路复用？

Redis 采用 I/O 多路复用技术的原因是：它本身是单线程架构，为了避免在处理客户端请求时因某个连接的阻塞 I/O 操作（如读/写）导致整个线程停顿，Redis 使用多路复用来同时监听多个连接的就绪状态，从而在一个线程内高效地管理大量并发客户端，保证系统高性能和低延迟。
Redis 的 I/O 多路复用模型基于操作系统的多路复用机制（如 epoll），每个客户端连接对应一个 socket，也就是一个文件描述符（fd）。Redis 会将所有客户端的 fd 注册到多路复用程序中，监听它们的读写事件。当客户端有数据可读或可写时，多路复用程序会触发对应的事件，通知 Redis 的文件事件处理器。文件事件处理器在单线程内依次调用各个就绪 fd 绑定的事件处理函数，执行 accept、read、write 等操作。这样，Redis 在一个线程中就能高效监控和处理大量客户端连接，避免了单个 I/O 操作阻塞导致的整个进程停顿。Redis 采用的 I/O 多路复用模式属于 Reactor 设计模式，实现了非阻塞、高并发的网络通信处理。

4. redis的网络模型是怎样的？

Redis 6.0 之前采用单 Reactor 单进程的网络模型，整个模型基于一个进程运行。Reactor 通过 I/O 多路复用技术，如 epoll，监听客户端连接与数据读写事件。当有请求到来，Reactor 直接在该进程内处理业务逻辑，像读写内存中的键值对数据结构。这种方案优势明显，代码实现简单，无进程间通信和竞争问题，且 Redis 基于内存操作，速度快，性能不受 CPU 限制。但它也存在短板，无法利用多核 CPU 性能，若业务处理耗时，如对大型集合排序，会阻塞整个进程，导致其他请求响应延迟，仅适用于业务处理快速的场景。
Redis 6.0 及之后对网络 I/O 处理进行多线程优化，但命令执行依旧单线程。主线程作为 Reactor，持续监听套接字事件，当有新连接或数据到达，会将请求分配给工作线程池。工作线程默认数量与 CPU 核数相关，可配置，它们专门负责网络数据读取和解析，通过批量读取多个客户端数据，利用多线程并行处理，减少 I/O 等待时间。解析后的命令任务传递给主线程，主线程按顺序执行具体操作，确保原子性和顺序性。这样设计主要是因为网络硬件性能提升后，Redis 性能瓶颈转移到网络 I/O，优化后能提升网络吞吐量，适应高并发场景。

5. redis哪些地方使用了多线程？

1. Redis 从 6.0 版本开始对网络 I/O 处理引入多线程机制，以应对高并发场景下的性能瓶颈。在该机制下，主线程作为 Reactor，持续监听客户端连接与数据读写事件，当检测到事件发生时，不再像旧版本那样单线程处理，而是将套接字分配给预先设定的工作线程池。工作线程池默认线程数量与服务器 CPU 核数相关（通常为 CPU 核数的一半，也可通过 io-threads 参数灵活配置，最大支持 16 个线程）。这些工作线程会采用 readv 等系统调用批量读取多个客户端数据，并行解析命令参数，比如将 SET key value 拆解为对应参数数组。完成解析后，工作线程将命令任务提交给主线程，主线程再按顺序执行具体命令逻辑并返回结果。通过这种方式，Redis 在百万级并发连接场景下，网络吞吐量显著提升 30% - 50%，有效满足了秒杀、实时计数等高频小数据包交互的业务需求。
2. 在数据持久化方面，Redis 支持 RDB 和 AOF 两种方式，从 6.0 版本起，其持久化操作也融入了多线程设计理念。对于 RDB 持久化，传统模式下会 fork 子进程进行全量快照生成，这个过程可能会阻塞主线程。而改进后，在数据量较大时，RDB 快照的生成过程可以通过后台线程并行处理，减少对主线程的影响；AOF 持久化主要负责将写命令追加到日志文件，在多线程模式下，AOF 的写入操作同样能在后台线程异步执行，主线程只需将写命令传递给后台线程，无需等待日志落盘即可继续处理后续请求，避免了因持久化操作导致的响应延迟，极大提升了 Redis 在数据持久化过程中的整体性能与响应速度。
3. Redis 还会利用多线程卸载一些耗时任务，以此保障主线程的高效运行。在 Redis 集群模式中，节点间的通信、故障转移检测等操作通常较为耗时，若由主线程处理会阻塞其他请求。因此，这些任务会被分配给后台线程执行，使其在不影响主线程处理客户端请求的情况下，完成集群状态维护；另外，UNLINK 命令用于删除键值对时，若数据量庞大，删除操作可能会占用较长时间，此时 Redis 会将该删除任务交由后台线程异步处理，主线程接收命令后立即返回，告知客户端删除操作已在处理中，从而避免了因长时间删除操作导致的请求阻塞，降低客户端请求延迟，让主线程能迅速响应其他新的客户端请求。
4. Redis 所采用的 jemalloc 内存分配器也与多线程机制紧密配合。jemalloc 可配置一个后台线程专门负责内存释放与整理工作。当 Redis 释放内存时，若采用单线程操作，在释放大量内存块时可能会产生阻塞，影响系统性能。而借助后台线程，内存释放操作可以在后台异步进行，与主线程的内存分配操作并行，这不仅提高了内存管理效率，还减少了内存碎片化问题，使得 Redis 在频繁进行内存分配与释放的场景下，依然能够保持高效稳定的运行状态 。