【面试题】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。
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：
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 1000
void 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),0,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。
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 > 0 && 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 == 0) { 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。
最后画一幅完整的流程图，方便大家理解记忆。