一文讲清，为啥redis单线程还有很高的性能？

面试的时候如果聊到缓存，肯定会聊到redis，因为它现在是缓存事实上的标准。

 

早些年一些互联网公司会用到memcached作为缓存，它是多线程的，用c语言开发，不过现在基本很少了，有兴趣的同学可以学习下它的源码。

 

那么聊redis，第一个问题就是它的工作原理，redis最最重要的工作原理，就是它的线程模型。

 

redis是单线程、nio、异步的线程模型，你要是这个都不知道，工作中用到redis，出了问题都不知道如何入手排查。

 

学习redis线程模型之前，必须了解socket网络编程相关知识，如果你不懂socket，肯定搞不懂redis原理。

 

redis使用文件事件处理器（file event handler)处理所有事件，这个文件事件处理器是单线程的，所以redis才叫单线程的。

 

文件事件处理器采用IO多路复用器，同时监听多个socket，将产生事件的socket放入内存队列中，事件分发器根据socket上的事件类型，选择对应的事件处理器进行处理。

 

图1  redis 文件事件处理器过程 

 

文件事件处理器的结构包含 4 个部分：

• 客户端socket
• IO 多路复用器
• 文件事件分派器
• 事件处理器（连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器）

多个客户端socket可能会并发产生不同的操作，每个操作对应不同的事件，但是 IO 多路复用器会监听多个socket，会将产生事件的 socket 放入队列中排队，事件分派器每次从队列中取出一个 socket，根据 socket 的事件类型交给对应的事件处理器进行处理。

连接应答处理器

在redis server启动的时候，会设置客户端建立连接时的连接应答处理器acceptTcpHandler，并和服务器监听套接字的AE_READABLE 事件关联起来，具体代码在server.c的initServer方法中：

图2 redis初始化设置连接应答处理器

在networking.c 文件中acceptTcpHandler方法实现中，redis的连接应答处理器，用于对连接服务器进行监听，对套接字的客户端进行应答相应。

#define MAX_ACCEPTS_PER_CALL 1000void acceptTcpHandler(aeEventLoop *el, int fd, void *privdata, int mask) {int cport, cfd, max = MAX_ACCEPTS_PER_CALL;char cip[NET_IP_STR_LEN];    UNUSED(el);    UNUSED(mask);    UNUSED(privdata);　　//循环处理连接应答while(max--) {        cfd = anetTcpAccept(server.neterr, fd, cip, sizeof(cip), &cport);if (cfd == ANET_ERR) {if (errno != EWOULDBLOCK)                serverLog(LL_WARNING,"Accepting client connection: %s", server.neterr);return;        }        serverLog(LL_VERBOSE,"Accepted %s:%d", cip, cport);        acceptCommonHandler(connCreateAcceptedSocket(cfd),,cip);    }}

连接应答处理器

在接收到客户端的连接后，触发链接应答处理器的acceptTcpHandler方法，这个方法里会创建客户端对于的client对象，它代表着连接到 Redis 客户端。并且accept客户端的连接，然后把这个连接与命令处理器readQueryFromClient关联起来，服务器会将连接成功后的socket的AE_READABLE事件和命令请求处理器关联起来，命令请求处理器就可以从socket中读取数据了。
图3 建立连接后设置命令请求处理器
通过 networking.c中的readQueryFromClient方法，读取客户端发送的命令内容。

void readQueryFromClient(aeEventLoop *el, int fd, void *privdata, int mask) {    client *c = (client*) privdata;    int nread, readlen;    size_t qblen;UNUSED(el);UNUSED(mask);
    readlen = PROTO_IOBUF_LEN;/* If this is a multi bulk request, and we are processing a bulk reply     * that is large enough, try to maximize the probability that the query     * buffer contains exactly the SDS string representing the object, even     * at the risk of requiring more read(2) calls. This way the function     * processMultiBulkBuffer() can avoid copying buffers to create the     * Redis Object representing the argument. */if (c->reqtype == PROTO_REQ_MULTIBULK && c->multibulklen && c->bulklen != -1        && c->bulklen >= PROTO_MBULK_BIG_ARG)    {        ssize_t remaining = (size_t)(c->bulklen+2)-sdslen(c->querybuf);
/* Note that the 'remaining' variable may be zero in some edge case,         * for example once we resume a blocked client after CLIENT PAUSE. */if (remaining >  && remaining < readlen) readlen = remaining;    }
    qblen = sdslen(c->querybuf);if (c->querybuf_peak < qblen) c->querybuf_peak = qblen;c->querybuf = sdsMakeRoomFor(c->querybuf, readlen);    nread = read(fd, c->querybuf+qblen, readlen);if (nread == -1) {if (errno == EAGAIN) {return;        } else {            serverLog(LL_VERBOSE, "Reading from client: %s",strerror(errno));            freeClient(c);return;        }    } else if (nread == ) {        serverLog(LL_VERBOSE, "Client closed connection");        freeClient(c);return;    } else if (c->flags & CLIENT_MASTER) {/* Append the query buffer to the pending (not applied) buffer         * of the master. We'll use this buffer later in order to have a         * copy of the string applied by the last command executed. */c->pending_querybuf = sdscatlen(c->pending_querybuf,c->querybuf+qblen,nread);    }
    sdsIncrLen(c->querybuf,nread);c->lastinteraction = server.unixtime;if (c->flags & CLIENT_MASTER) c->read_reploff += nread;    server.stat_net_input_bytes += nread;if (sdslen(c->querybuf) > server.client_max_querybuf_len) {        sds ci = catClientInfoString(sdsempty(),c), bytes = sdsempty();
        bytes = sdscatrepr(bytes,c->querybuf,64);        serverLog(LL_WARNING,"Closing client that reached max query buffer length: %s (qbuf initial bytes: %s)", ci, bytes);        sdsfree(ci);        sdsfree(bytes);        freeClient(c);return;    }
/* Time to process the buffer. If the client is a master we need to     * compute the difference between the applied offset before and after     * processing the buffer, to understand how much of the replication stream     * was actually applied to the master state: this quantity, and its     * corresponding part of the replication stream, will be propagated to     * the sub-slaves and to the replication backlog. */    processInputBufferAndReplicate(c);}
void processInputBufferAndReplicate(client *c) {if (!(c->flags & CLIENT_MASTER)) {        processInputBuffer(c);    } else {        size_t prev_offset = c->reploff;        processInputBuffer(c);        size_t applied = c->reploff - prev_offset;if (applied) {            replicationFeedSlavesFromMasterStream(server.slaves,c->pending_querybuf, applied);            sdsrange(c->pending_querybuf,applied,-1);        }    }}

processInputBuffer主要是将输入缓冲区中的数据解析成对应的命令，根据命令类型是 PROTO_REQ_MULTIBULK 还是 PROTO_REQ_INLINE，来分别调用 processInlineBuffer 和 processMultibulkBuffer 方法来解析命令。

然后调用 processCommand 方法来执行命令，redis中有一个类似map的东西，会记录每条命令对应的handler，根据解析出来的命令执行对应的handler即可。

命令回复处理器

命令处理完之后，redis server就要给客户端返回处理结果。networking.c中的sendReplyToClient方法就是redis 的命令回复处理器，此时会将socket的AE_WRITEABLE事件和命令回复手机号买卖地图处理器关联起来。这个处理器负责将服务器执行命令后得到的命令回复先写到缓存，再通过套接字返回给客户端。

图4 设置命令回复处理器

最后画一幅完整的流程图，方便大家理解记忆。
图5 redis线程模型