Redis是单线程吗?为什么6.0之后引入了多线程?

Redis是单线程吗?为什么6.0之后引入了多线程?

  • [Redis 是单线程吗?](#Redis 是单线程吗?)
  • [Redis 单线程模式是怎样的?](#Redis 单线程模式是怎样的?)
  • [Redis 采用单线程为什么还这么快?](#Redis 采用单线程为什么还这么快?)
  • [Redis 6.0 之前为什么使用单线程?](#Redis 6.0 之前为什么使用单线程?)
  • [Redis 6.0 之后为什么引入了多线程?](#Redis 6.0 之后为什么引入了多线程?)

Redis 是单线程吗?

Redis 单线程指的是「接收客户端请求->解析请求 ->进行数据读写等操作->发送数据给客户端」这个过程是由一个线程(主线程)来完成的,这也是我们常说 Redis 是单线程的原因。

但是,Redis 程序并不是单线程的,Redis 在启动的时候,是会启动后台线程(BIO)的:

  • Redis 在 2.6 版本,会启动 2 个后台线程,分别处理关闭文件、AOF 刷盘这两个任务;
  • Redis 在 4.0 版本之后,新增了一个新的后台线程,用来异步释放 Redis 内存,也就是 lazyfree 线程。例如执行 unlink key / flushdb async / flushall async 等命令,会把这些删除操作交给后台线程来执行,好处是不会导致 Redis 主线程卡顿。因此,当我们要删除一个大 key 的时候,不要使用 del 命令删除,因为 del 是在主线程处理的,这样会导致 Redis 主线程卡顿,因此我们应该使用 unlink 命令来异步删除大key。

之所以 Redis 为「关闭文件、AOF 刷盘、释放内存」这些任务创建单独的线程来处理,是因为这些任务的操作都是很耗时的,如果把这些任务都放在主线程来处理,那么 Redis 主线程就很容易发生阻塞,这样就无法处理后续的请求了。

后台线程相当于一个消费者,生产者把耗时任务丢到任务队列中,消费者(BIO)不停轮询这个队列,拿出任务就去执行对应的方法即可。

关闭文件、AOF 刷盘、释放内存这三个任务都有各自的任务队列:

  • BIO_CLOSE_FILE,关闭文件任务队列:当队列有任务后,后台线程会调用 close(fd) ,将文件关闭;
  • BIO_AOF_FSYNC,AOF刷盘任务队列:当 AOF 日志配置成 everysec 选项后,主线程会把 AOF 写日志操作封装成一个任务,也放到队列中。当发现队列有任务后,后台线程会调用 fsync(fd),将 AOF 文件刷盘,
  • BIO_LAZY_FREE,lazy free 任务队列:当队列有任务后,后台线程会 free(obj) 释放对象 / free(dict) 删除数据库所有对象 / free(skiplist) 释放跳表对象;

Redis 单线程模式是怎样的?

Redis 6.0 版本之前的单线模式如下图:

图中的蓝色部分是一个事件循环,是由主线程负责的,可以看到网络 I/O 和命令处理都是单线程。 Redis 初始化的时候,会做下面这几件事情:

  • 首先,调用 epoll_create() 创建一个 epoll 对象和调用 socket() 创建一个服务端 socket
  • 然后,调用 bind() 绑定端口和调用 listen() 监听该 socket;
  • 然后,将调用 epoll_ctl() 将 listen socket 加入到 epoll,同时注册「连接事件」处理函数。

初始化完后,主线程就进入到一个事件循环函数,主要会做以下事情:

  • 首先,先调用处理发送队列函数,看是发送队列里是否有任务,如果有发送任务,则通过 write 函数将客户端发送缓存区里的数据发送出去,如果这一轮数据没有发送完,就会注册写事件处理函数,等待 epoll_wait 发现可写后再处理 。
  • 接着,调用 epoll_wait 函数等待事件的到来:
    • 如果是连接事件到来,则会调用连接事件处理函数,该函数会做这些事情:调用 accpet 获取已连接的 socket -> 调用 epoll_ctl 将已连接的 socket 加入到 epoll -> 注册「读事件」处理函数;
    • 如果是读事件到来,则会调用读事件处理函数,该函数会做这些事情:调用 read 获取客户端发送的数据 -> 解析命令 -> 处理命令 -> 将客户端对象添加到发送队列 -> 将执行结果写到发送缓存区等待发送;
    • 如果是写事件到来,则会调用写事件处理函数,该函数会做这些事情:通过 write 函数将客户端发送缓存区里的数据发送出去,如果这一轮数据没有发送完,就会继续注册写事件处理函数,等待 epoll_wait 发现可写后再处理 。

以上就是 Redis 单线模式的工作方式,如果你想看源码解析,可以参考这一篇:为什么单线程的 Redis 如何做到每秒数万 QPS ?(opens new window)

Redis 采用单线程为什么还这么快?

官方使用基准测试的结果是,单线程的 Redis 吞吐量可以达到 10W/每秒,如下图所示:

之所以 Redis 采用单线程(网络 I/O 和执行命令)那么快,有如下几个原因:

  • Redis 的大部分操作都在内存中完成,并且采用了高效的数据结构,因此 Redis 瓶颈可能是机器的内存或者网络带宽,而并非 CPU,既然 CPU 不是瓶颈,那么自然就采用单线程的解决方案了;
  • Redis 采用单线程模型可以避免了多线程之间的竞争,省去了多线程切换带来的时间和性能上的开销,而且也不会导致死锁问题。
  • Redis 采用了 I/O 多路复用机制处理大量的客户端 Socket 请求,IO 多路复用机制是指一个线程处理多个 IO 流,就是我们经常听到的 select/epoll 机制。简单来说,在 Redis 只运行单线程的情况下,该机制允许内核中,同时存在多个监听 Socket 和已连接 Socket。内核会一直监听这些 Socket 上的连接请求或数据请求。一旦有请求到达,就会交给 Redis 线程处理,这就实现了一个 Redis 线程处理多个 IO 流的效果。

Redis 6.0 之前为什么使用单线程?

我们都知道单线程的程序是无法利用服务器的多核 CPU 的,那么早期 Redis 版本的主要工作(网络 I/O 和执行命令)为什么还要使用单线程呢?我们不妨先看一下Redis官方给出的FAQ (opens new window)。

核心意思是:CPU 并不是制约 Redis 性能表现的瓶颈所在,更多情况下是受到内存大小和网络I/O的限制,所以 Redis 核心网络模型使用单线程并没有什么问题,如果你想要使用服务的多核CPU,可以在一台服务器上启动多个节点或者采用分片集群的方式。

除了上面的官方回答,选择单线程的原因也有下面的考虑。

使用了单线程后,可维护性高,多线程模型虽然在某些方面表现优异,但是它却引入了程序执行顺序的不确定性,带来了并发读写的一系列问题,增加了系统复杂度、同时可能存在线程切换、甚至加锁解锁、死锁造成的性能损耗。

Redis 6.0 之后为什么引入了多线程?

虽然 Redis 的主要工作(网络 I/O 和执行命令)一直是单线程模型,但是在 Redis 6.0 版本之后,也采用了多个 I/O 线程来处理网络请求,这是因为随着网络硬件的性能提升,Redis 的性能瓶颈有时会出现在网络 I/O 的处理上。

所以为了提高网络 I/O 的并行度,Redis 6.0 对于网络 I/O 采用多线程来处理。但是对于命令的执行,Redis 仍然使用单线程来处理,所以大家不要误解 Redis 有多线程同时执行命令。

Redis 官方表示,Redis 6.0 版本引入的多线程 I/O 特性对性能提升至少是一倍以上。

Redis 6.0 版本支持的 I/O 多线程特性,默认情况下 I/O 多线程只针对发送响应数据(write client socket),并不会以多线程的方式处理读请求(read client socket)。要想开启多线程处理客户端读请求,就需要把 Redis.conf 配置文件中的 io-threads-do-reads 配置项设为 yes。

bash 复制代码
//读请求也使用io多线程
io-threads-do-reads yes 

同时, Redis.conf 配置文件中提供了 IO 多线程个数的配置项。

bash 复制代码
// io-threads N,表示启用 N-1 个 I/O 多线程(主线程也算一个 I/O 线程)
io-threads 4 

关于线程数的设置,官方的建议是如果为 4 核的 CPU,建议线程数设置为 2 或 3,如果为 8 核 CPU 建议线程数设置为 6,线程数一定要小于机器核数,线程数并不是越大越好。

因此, Redis 6.0 版本之后,Redis 在启动的时候,默认情况下会额外创建 6 个线程(这里的线程数不包括主线程):

  • Redis-server : Redis的主线程,主要负责执行命令;
  • bio_close_file、bio_aof_fsync、bio_lazy_free:三个后台线程,分别异步处理关闭文件任务、AOF刷盘任务、释放内存任务;
  • io_thd_1、io_thd_2、io_thd_3:三个 I/O 线程,io-threads 默认是 4 ,所以会启动 3(4-1)个 I/O 多线程,用来分担 Redis 网络 I/O 的压力。
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