Redis高性能揭秘：从内存模型到I/O多路复用的深度解析

根据官方数据，Redis 的每秒请求数（Qequests Per Second，QPS）可以达到 100000。

01 基于内存实现

读、写操作都是在内存上完成的，内存直接由 CPU 控制，也就是由 CPU 内部集成内存控制器，所以说内存是直接与 CPU 对接的，享受与 CPU 通信的“最优带宽”。

Redis 将数据存储在内存中，读/写操作不会被磁盘的 I/O 速度限制。如下图是磁盘操作调用栈，每一次数据访问都需要穿越复杂的 系统调用 与驱动层，这自然无法与直接的内存访问速度相提并论。

02 I/O 多路复用模型

Redis 采用 I/O 多路复用 技术并发处理连接，其核心是 epoll 加上自己实现的简单事件框架。

它将 epoll 中的读、写、关闭、连接都转化成事件，再利用 epoll 的多路复用特性，绝不在 I/O 上浪费一点时间。这里的“多路”指的是多个网络连接，“复用”指的是复用同一个线程。多路复用技术主要有 select、poll 和 epoll 三种，Redis 选择了性能更优的 epoll。

epoll 的基本原理是，内核不再轮询应用程序的所有连接，而是只监视应用程序关心的文件描述符上的事件。当客户端产生事件时，服务器端的 I/O 多路复用模块会将对应的 socket 放入队列，然后通过文件事件分派器将其转发到相应的事件处理器。

正因如此，Redis 的主线程不会阻塞在某个特定的客户端连接上，从而可以高效地同时与多个客户端交互，极大地提升了 高并发 处理能力。想深入了解网络模型和性能优化，可以到 网络/系统 板块交流探讨。

03 单线程模型

你可能会问，为什么 Redis 不采用多线程来并行执行命令，以充分利用多核 CPU 呢？

这里需要明确：Redis 的单线程，指的是其核心的网络 I/O 以及键值对命令的读/写是由一个主线程串行执行的。而像持久化、集群数据同步、异步删除（惰性删除）等操作，则是由其他后台线程或子进程执行的。

需要注意的是，Redis 从 6.0 版本开始引入了 I/O 多线程，但这里的多线程仅用于处理网络数据的读和写，命令的解析与执行依然是单线程的。

使用多线程通常能提升系统吞吐量，但这并非没有代价。如下图，线程数增加到一定程度后，吞吐量可能不再增长，甚至因上下文切换开销而下降。

Redis 早期坚持核心路径单线程设计，主要基于以下几点考量：

• 避免频繁创建、销毁线程的性能损耗。
• 杜绝了线程间上下文切换带来的额外 CPU 开销。
• 从根本上规避了多线程环境下的竞争问题，如加锁、解锁、死锁等，使得 数据结构 内部实现可以无锁化，代码更简洁高效。
• 对于 Redis 而言，性能瓶颈往往在于内存大小和网络带宽，而非 CPU 计算能力。

04 高效的数据结构

除了内存和模型，速度也离不开精巧的底层数据结构。这里说的不是 Redis 对外提供的 String、List、Hash、Set、Sorted Set 这五种数据类型，而是它们内部的具体实现。

为了在性能和内存占用之间取得最佳平衡，同一种数据类型在不同条件下，底层可能会采用不同的数据结构。例如，新版本的 List 可能采用 quicklist 或 listpack，而 Hash 在元素较少时会使用更紧凑的编码。

这些底层数据结构，如 SDS（简单动态字符串）、跳表（skiplist）、压缩列表（ziplist，已被 listpack 替代）等，都经过了极致优化，以实现高效的增删改查操作。关于更多 数据库 与中间件的底层奥秘，数据库/中间件/技术栈 板块有很多深度讨论。

05 全局散列表

Redis 使用一个全局的哈希表来管理所有的键值对。这个哈希表本质就是“数组 + 链表”的结构，数组中的每个槽位称为哈希桶，每个桶里的 entry 保存着指向实际键（key）和值（value）的指针。

键总是字符串类型，而值可以是五种数据类型中的任意一种。其结构如图所示：

全局哈希表使得根据键查找值的时间复杂度接近 O(1)。通过计算键的哈希值，可以直接定位到对应的哈希桶，进而找到数据，这是 Redis 响应迅速的另一个关键。

06 Redis I/O 多线程模型

我们已经知道，Redis 凭借全局哈希表、纯内存操作、高效数据结构、单线程命令处理及 I/O 多路复用模型，获得了卓越的性能。

但随着网络硬件性能的飞速提升，特别是在高并发场景下，单个线程处理网络读/写的速度开始跟不上网卡的数据吞吐能力。网络 I/O 的系统调用逐渐成为主要 CPU 消耗点。

因此，Redis 在 6.0 版本正式引入了 I/O 多线程模型。核心要义是：这个多线程仅用于分担网络数据的读取和发送（即 socket 的读/写）负载，而命令的解析、执行依然由单线程负责，从而保证了原子性和无锁操作的 simplicity。

主线程与 I/O 线程协同工作的流程大致如下图所示：主线程负责接收连接、分发任务，I/O 线程并行进行网络读/写，最后由主线程串行执行命令并写回结果。

这个设计是对原有高性能架构的精妙扩展，旨在解决特定瓶颈，而非颠覆其核心设计哲学。