Redis6.0到底為何引入多執行緒？

下面由Redis教學欄位介紹Redis6.0到底為何介紹多執行緒？ ，希望對需要的朋友有幫助！

作者簡介：曾任職於阿里巴巴，每日優鮮等網路公司，擔任技術總監。 15年電商互聯網經驗。

一百天前Redis作者antirez在部落格上（antirez.com）發布了一條重磅消息，Redis6.0正式發布了。其中最引人注目的改動就是，Redis6.0引入了多執行緒。

本文主要分成兩部分。首先我們先聊聊Redis6.0之前為什麼要採用單執行緒模型。然後再詳細解釋Redis6.0的多執行緒。

Redis6.0之前為什麼採用單執行緒模型

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嚴格地說，從Redis 4.0之後並不是單線程。除了主執行緒外，還有一些後台執行緒處理一些較為緩慢的操作，例如無用連線的釋放、大 key 的刪除等等。

單執行緒模型，為何效能那麼高？

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Redis作者從設計之初，進行了多方面的考慮。最後選擇使用單線程模型來處理命令。之所以選擇單線程模型，主要有以下幾個重要原因：

1. Redis操作基於內存，絕大多數操作的性能瓶頸不在CPU

2. 單執行緒模型，避免了執行緒間切換帶來的效能開銷

3. 使用單執行緒模型也能並發的處理客戶端的請求（多路復用I/O）

4. 使用單執行緒模型，可維護性更高，開發，除錯和維護的成本較低

上述第三個原因是Redis最終採用單線程模型的決定性因素，其他的兩個原因都是使用單線程模型額外帶來的好處，在這裡我們會按順序介紹上述的幾個原因。

效能瓶頸不在CPU

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#下圖是Redis官網對單執行緒模型的說明。大概意思是：Redis的瓶頸並不在CPU，它的主要瓶頸在於記憶體和網路。在Linux環境中，Redis每秒甚至可以提交100萬次請求。

為什麼說Redis的瓶頸不在CPU？

首先，Redis絕大部分的操作是基於記憶體的，而且是純kv（key-value）操作，所以指令執行速度非常快。我們可以大概理解成，redis中的資料儲存在一張大HashMap中，HashMap的優勢就是尋找和寫入的時間複雜度都是O(1)。 Redis內部採用這種結構儲存數據，就奠定了Redis高效能的基礎。根據Redis官網描述，在理想情況下Redis每秒可以提交一百萬次請求，每次請求提交所需的時間在奈秒的時間量級。既然每次的Redis操作都這麼快，單執行緒就可以完全搞定了，那還何必要用多執行緒呢！

執行緒上下文切換問題

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另外，多執行緒場景下會發生執行緒上下文切換。線程是由CPU調度的，CPU的一個核在一個時間片內只能同時執行一個線程，在CPU由線程A切換到線程B的過程中會發生一系列的操作，主要過程包括保存線程A的執行現場，然後載入線程B的執行現場，這個過程就是「線程上下文切換」。其中涉及線程相關指令的保存和恢復。

頻繁的執行緒上下文切換可能會導致效能急劇下降，這會導致我們不僅沒有提升處理請求的速度，反而降低了效能，這也是 Redis 對於多執行緒技術持謹慎態度的原因之一。

在Linux系統中可以使用vmstat指令來查看上下文切換的次數，以下是vmstat查看上下文切換次數的範例：

vmstat 1 表示每秒統計一次, 其中cs列就是指上下文切換的數目. 一般情況下, 空閒系統的上下文切換每秒在1500以下。

並行處理客戶端的請求（I/O多路復用）

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#如上所述：Redis的瓶頸並不在CPU，它的主要瓶頸在於記憶體和網路。所謂內存瓶頸很好理解，Redis做為緩存使用時很多場景需要緩存大量數據，所以需要大量內存空間，這可以通過集群分片去解決，例如Redis自身的無中心集群分片方案以及Codis這種基於代理的集群分片方案。    

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對於網路瓶頸，Redis在網路I/O模型上採用了多路復用技術，來減少網路瓶頸帶來的影響。很多場景中使用單線程模型並不意味著程式不能並發的處理任務。 Redis 雖然使用單線程模型處理用戶的請求，但是它卻使用 I/O 多路復用技術「並行」處理來自客戶端的多個連接，同時等待多個連接發送的請求。使用 I/O多路復用技術能大幅減少系統的開銷，系統不再需要為每個連接創建專門的監聽線程，避免了由於大量的線程創建帶來的巨大性能開銷。

下面我們詳細解釋一下多路復用I/O模型。為了能更充分理解，我們先了解幾個基本概念。

Socket（套接字）：Socket可以理解成，在兩個應用程式進行網路通訊時，分別在兩個應用程式中的通訊端點。通訊時，一個應用程式將資料寫入Socket，然後透過網路卡把資料發送到另外一個應用程式的Socket。我們平常所說的HTTP和TCP協定的遠端通信，底層都是基於Socket實現的。 5種網路IO模型也都要基於Socket實現網路通訊。

阻塞與非阻塞：所謂阻塞，就是發出一個請求不能立刻回傳回應，要等所有的邏輯全處理完才能回傳回應。非阻塞反之，發出一個請求立刻返回應答，不用等處理完所有邏輯。

核心空間與使用者空間：在Linux中，應用程式穩定性遠遠比不上作業系統程序，為了確保作業系統的穩定性，Linux區分了核心空間和使用者空間。可以這樣理解，內核空間運行作業系統程式和驅動程序，用戶空間運行應用程式。 Linux以這種方式隔離了作業系統程式和應用程序，避免了應用程式影響到作業系統本身的穩定性。這也是Linux系統超穩定的主因。所有的系統資源操作都在核心空間進行，例如讀寫磁碟文件，記憶體分配和回收，網路介面呼叫等。所以在一次網路IO讀取過程中，資料並不是直接從網路卡讀取到用戶空間中的應用程式緩衝區，而是先從網卡拷貝到核心空間緩衝區，然後再從核心拷貝到用戶空間中的應用程式緩衝區。對於網路IO寫入過程，過程則相反，先將資料從用戶空間中的應用程式緩衝區拷貝到核心緩衝區，再從核心緩衝區把資料透過網卡發送出去。

多路復用I/O模型，建立在多路事件分離函數select，poll，epoll之上。以Redis採用的epoll為例，在發起read請求前，先更新epoll的socket監控列表，然後等待epoll函數返回（此過程是阻塞的，所以說多路復用IO本質上也是阻塞IO模型）。當某個socket有資料到達時，epoll函數會傳回。此時用戶執行緒才正式發起read請求，讀取並處理資料。這個模式用一個專門的監視線程去檢查多個socket，如果某個socket有資料到達就交給工作執行緒處理。由於等待Socket資料到達過程非常耗時，所以這種方式解決了阻塞IO模型一個Socket連接就需要一個線程的問題，也不存在非阻塞IO模型忙輪詢帶來的CPU效能損耗的問題。多工IO模型的實際應用場景很多，大家耳熟能詳的Redis，Java NIO，以及Dubbo採用的通訊框架Netty都採用了這種模型。

下圖是基於epoll函數Socket程式設計的詳細流程。

可維護性

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#我們知道，多執行緒可以充分利用多核心CPU，在高並發場景下，能夠減少因I/O等待而帶來的CPU損耗，帶來良好的效能表現。不過多執行緒卻是一把雙面刃，帶來好處的同時，還會帶來程式碼維護困難，線上問題難於定位與調試，死鎖等問題。多執行緒模型中程式碼的執行過程不再是串列的，多個執行緒同時存取的共享變數如果處理不當也會帶來詭異的問題。

我們透過一個例子，看多執行緒場景下發生的詭異現象。看下面的程式碼：

class MemoryReordering {
  int num = 0;
  boolean flag = false;
  
  public void set() {
    num = 1;     //语句1
    flag = true; //语句2
  }
  
  public int cal() {
    if( flag == true) {    //语句3
      return num + num; //语句4
    }
   
    return -1；
  }
  
}

flag為true時，cal() 方法回傳值是多少？很多人會說：這還用問嗎！肯定回傳2

结果可能会让你大吃一惊！上面的这段代码，由于语句1和语句2没有数据依赖性，可能会发生指令重排序，有可能编译器会把flag=true放到num=1的前面。此时set和cal方法分别在不同线程中执行，没有先后关系。cal方法，只要flag为true，就会进入if的代码块执行相加的操作。可能的顺序是：

• 语句1先于语句2执行，这时的执行顺序可能是：语句1->语句2->语句3->语句4。执行语句4前，num = 1，所以cal的返回值是2

• 语句2先于语句1执行，这时的执行顺序可能是：语句2->语句3->语句4->语句1。执行语句4前，num = 0，所以cal的返回值是0
  

我们可以看到，在多线程环境下如果发生了指令重排序，会对结果造成严重影响。

当然可以在第三行处，给flag加上关键字volatile来避免指令重排。即在flag处加上了内存栅栏，来阻隔flag（栅栏）前后的代码的重排序。当然多线程还会带来可见性问题，死锁问题以及共享资源安全等问题。

boolean volatile flag = false;

Redis6.0为何引入多线程？

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Redis6.0引入的多线程部分，实际上只是用来处理网络数据的读写和协议解析，执行命令仍然是单一工作线程。

从上图我们可以看到Redis在处理网络数据时，调用epoll的过程是阻塞的，也就是说这个过程会阻塞线程，如果并发量很高，达到几万的QPS，此处可能会成为瓶颈。一般我们遇到此类网络IO瓶颈的问题，可以增加线程数来解决。开启多线程除了可以减少由于网络I/O等待造成的影响，还可以充分利用CPU的多核优势。Redis6.0也不例外，在此处增加了多线程来处理网络数据，以此来提高Redis的吞吐量。当然相关的命令处理还是单线程运行，不存在多线程下并发访问带来的种种问题。

性能对比

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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

多线程版本Redis 6.0，单线程版本是 Redis 5.0.5。多线程版本需要新增以下配置:

io-threads 4 # 开启 4 个 IO 线程
io-threads-do-reads yes # 请求解析也是用 IO 线程

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

图二

            图片来源于网络

图三

                                                        图片来源于网络

从上面可以看到 GET/SET 命令在多线程版本中性能相比单线程几乎翻了一倍。另外，这些数据只是为了简单验证多线程 I/O 是否真正带来性能优化，并没有针对具体的场景进行压测，数据仅供参考。本次性能测试基于 unstble 分支，不排除后续发布的正式版本的性能会更好。

最后

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可见单线程有单线程的好处，多线程有多线程的优势，只有充分理解其中的本质原理，才能灵活运用于生产实践当中。

以上是Redis6.0到底為何引入多執行緒？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！