Redis 6 多线程到底咋搞的，背后原理和实现细节聊聊

关于Redis 6多线程的实现，首先要纠正一个普遍的误解：Redis 6的多线程并不是说用多个线程同时去执行客户端的命令，在命令执行的核心部分，也就是数据读写和操作的地方，Redis仍然是单线程的，这保证了原子性，避免了复杂的锁竞争，这也是Redis简单、高效、稳定的基石。

Redis 6的多线程到底“多”在哪里呢？它主要解决的是网络I/O（输入/输出）的瓶颈问题，特别是在高并发、大流量的场景下，你可以把它想象成一个餐厅（Redis服务器）的升级。

过去的单线程模型（Redis 6之前）：就像一个只有一位全能服务员的餐厅。 这位服务员（主线程）要干所有的话：从门口迎接客人（接受网络连接）、给客人点菜（读取客户端请求）、跑去后厨下单（执行命令）、把菜端上来（发送响应）、还要收拾桌子，当客人非常多的时候，这位服务员就会非常忙，大部分时间都花在了跑来跑去的路上（网络I/O），而不是在核心的点菜和下单（执行命令）上，这就导致了效率低下,客人等待时间变长。

现在的多线程I/O模型（Redis 6及之后）：就像餐厅升级了，增加了一个迎宾和传菜团队。 餐厅还是只有一个主厨（核心命令执行线程），这个主厨一次只专心做一道菜（单线程执行命令），保证菜品的质量和顺序不出错，餐厅雇了好几个“I/O线程”来帮忙：

• 迎宾和点单员：负责在门口接待大量的客人，记录下他们想点的菜（读取网络数据，解析请求）。
• 传菜员：负责把主厨做好的菜迅速端到对应的客人桌上（将响应数据写回网络）。

这样一来，主厨（主线程）就从繁琐的跑腿工作中解放出来了，只需要专注于最核心的烹饪工作（执行命令），当有成千上万的客人同时涌入时，迎宾和传菜团队（I/O线程）可以高效地处理网络流量，把整理好的订单交给主厨，主厨做完后，他们又迅速把结果分发出去，整个餐厅的吞吐量（单位时间内服务的客人数）就大大提升了。

背后的实现细节，可以分几步来看（根据Redis作者Antirez的博客和官方文档描述）：

1. 主线程负责监听和分发：主线程依然是核心，它通过I/O多路复用技术（如epoll）来监听所有客户端连接，当有连接到来或者有数据可读时，主线程并不自己去读取，而是将这些连接放入一个待处理队列。

2. I/O线程池并行读取：主线程会唤醒正在休眠的I/O线程（默认是4个，可配置），让它们并行地从这个队列中获取客户端连接，并读取这些连接上的请求数据，并将其解析为Redis命令，这个过程是并行的,多个线程可以同时读取不同连接的数据。

   

3. 主线程串行执行命令：所有I/O线程读取并解析完命令后，会等待最后一个线程完成任务，主线程会按顺序执行所有这些已经解析好的命令，这一步是单线程的,保证了原子性。

4. I/O线程池并行写回：命令执行完毕后，主线程会将需要返回给客户端的响应数据准备好，再次放入一个队列，I/O线程池再次被唤醒，并行地将这些响应数据写回到各自的客户端网络连接上。

关键点总结：

• 分工明确：I/O线程只负责最耗时的网络数据读写和解析,核心逻辑还是单线程。
• 并行化范围：多线程只在网络I/O层面，命令执行层面仍是单线程，所以不存在“线程安全”问题。
• 默认关闭：为了保持向后兼容，Redis 6默认是关闭多线程的（io-threads 设置为1），你需要根据实际压力情况，在配置文件中手动开启并设置合适的线程数，官方建议，如果确实存在网络瓶颈，I/O线程数设置为3或4即可，再增加通常收益不大,因为CPU缓存失效和上下文切换会带来额外开销。
• 适用场景：这种优化对于处理大量短连接、或者需要返回大数据集（如mget、hgetall等）的场景效果尤为明显，因为这些场景下网络I/O的时间占比非常高。

Redis 6的多线程是一次非常聪明和务实的优化，它没有动摇Redis最根本的单线程命令处理模型，而是通过将网络I/O这种“体力活”外包给一个线程组，极大地缓解了主线程的压力，从而在保持系统简单性和稳定性的前提下,显著提升了整体吞吐量。