Redis6 多线程模型
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一、单线程的优缺点
对于一个请求操作Redis主要做3件事情：从客户端读取数据/解析、执行Redis命令、回写数据给客户端。所以主线程其实就是把所有操作的这3件事情串行一起执行，因为是基于内存，所以执行速度非常快。
优点&缺点：
【1】优点：不存在锁的竞争问题和避免线程间CPU的切换。
【2】缺点：单线程无法利用多CPU和串行操作，某个操作“出问题”会“阻塞”后续操作。
Redis6.0之前为什么一直不使用多线程？
使用Redis时，几乎不存在CPU成为瓶颈的情况，Redis主要受限于内存和网络。例如：在一个普通的Linux系统上，Redis通过使用pipelining每秒可以处理100W个请求，如果应该程序主要使用O(N)或O(log(N))的命令，它几乎不会占用太多的CPU。如果要用到多核CPU，可以搭建多个Redis实例来解决。
为什么说Redis的瓶颈不在CPU？
Redis绝大部分操作是基于内存的，而且是存KV（key-value）操作，命令执行的速度非常快。我们可以这么理解：Redis的数据存储在一个大的HashMap中，而HashMap的优势就是查找和写入的时间复杂度都是O(1)，Redis内部采用这种结构存储数据，就奠定了Redis高性能的基础。
二、Redis 的多线程
Redis基于内存操作，内存的响应时长大约为100纳秒，单线程的Redis处理数据的极限是80,000到100,000 QPS，对于80%的公司来说，单线程的Redis已经足够使用了。
因为网络I/O在Redis执行期间占用了大部分CPU时间，所以把网络I/O部分单独抽离出来，做成多线程的方式。这里所说的多线程，其实就是将Redis单线程中做的这两件事情“从客户端读取数据、回写数据给客户端”（也可以称为网络I/O），处理成多线程的方式，但是“执行Redis命令”还是在主线程中串行执行，这个逻辑保持不变。
主线程和多个I/O线程，都同时处理图中的“队列”，是不是会存在锁竞争的关系尼？这里有个巧妙的设计，就是当epoll获取socket链接时，会将该事件先全部扔进队列中，比如扔了N个事件，这时主线程就会处于忙碌状态。然后多个I/O线程开始去并行进行网络I/O,并对数据进行协议解析，当队列全部处理完毕后，主线程会对队列中请求串行“执行Redis命令”，然后清空该队列。所以整个执行流程总结下来：主线程执行请求入队列 -> I/O线程并行进行网络读 -> 主线程串行执行Redis命令 -> I/O线程并行进行网络写 ->主线程清空队列，并接收下一批请求。
Redis 6.0的多线程是禁用的，默认使用是主线程。官方建议：只在机器至少有4个内核时才启用多线程模型，且至少留下一个备用内核。如果需要开启多线程需修改redis.conf配置文件：
io-threads-do-reads yes
开启多线程后，还需要设置线程数，否则是不生效的。同样修改redis.conf配置文件：
io-threads 3
Redis官方建议：只在机器至少有4个内核时才启用多线程模型，且至少留下一个备用内核。4核的机器建议设置为2或3个线程，8核的建议设置为6个线程，线程数一定要小于机器核数。还需要注意的是，线程数并不是越大越好，官方认为超过了8个基本就没什么意义了。
三、Redis6 多线程原理解析
近年来底层网络硬件性能越来越好，Redis的性能瓶颈逐渐体现在网络I/O的读写上，单个线程处理网络I/O读写的速度跟不上底层网络硬件执行的速度。
Redis6.0多线程是把主线程处理网络IO和协议解析这两件事给了一组独立的线程处理，使得多个socket读写可以并⾏化，但Redis命令还是主线程串⾏执⾏。
主要流程如下：
【1】主线程负责接收并建立（多个）连接请求，获取socket后放入全局等待处理队列；
【2】主线程处理完这些事件之后，通过RR（Round Robin轮询）将可读socket分配给这些IO线程；
【3】主线程阻塞，等待IO线程完成命令的读取、解析；
继续使⽤单线程执⾏读写命令，不需要为了保证
Lua脚本、事务、等开发多线程安全机制，实现更简单。
【4】主线程执⾏IO线程读取和解析出来的Redis请求命令，并将结果写到输出缓冲区；
【5】主线程阻塞，等待IO线程将命令执⾏结果写回socket（客户端）；
【6】主线程执行所有命令并清空整个等待队列，等待客户端后续的请求队列；
三、性能对比
压测配置:
Redis Server: 阿里云Ubuntu 18.04，8 CPU 2.5 GHZ, 8G内存，主机型号ecs.ic5.2xlarge
Redis Benchmark Client: 阿里云Ubuntu 18.04，8 2.5 GHZ CPU, 8G内存，主机型号ecs.ic5.2xlarge
压测命令: redis-benchmark -h 192.168.0.49 -a foobared -t set,get -n 1000000 -r 100000000 --threads 4 -d ${datasize} -c 256
从上面可以看到GET/SET命令在4线程IO时性能相比单线程是几乎是翻倍了。另外，这些数据只是为了简单验证多线程IO是否真正带来性能优化，并没有针对严谨的延时控制和不同并发的场景进行压测。数据仅供验证参考而不能作为线上指标，且只是目前的unstble分支的性能，不排除后续发布的正式版本的性能会更好。