Redis是单线程的，这话搁以前，是横着走的，谁都知道的真理。现在不一样，Redis 变了。再说这句话，多少得有质疑的语气来跟你辩驳一番。意志不坚定的，可能就缴械投降，顺着别人走了。
到底是什么样的？跟我一起往下看吧：
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反应器模式，你可能不太认识，如果看过上篇文章的话应该会有点印象。涉及到 Redis 线程它是一个绕不过去的话题。
在讲反应器模式前，这里有必要提一下传统阻塞IO模型的处理方式。
在传统阻塞IO模型中，由一个独立的 Acceptor 线程来监听客户端的连接，每当有客户端请求过来时，它就会为客户端分配一个新的线程来进行处理。当同时有多个请求过来，服务端对应的就会分配相应数量的线程。这就会导致CPU频繁切换，浪费资源。
有的连接请求过来不做任何事情，但服务端还会分配对应的线程，这样就会造成不必要的线程开销。这就好比你去餐厅吃饭，你拿着菜单看了半天发现真他娘的贵，然后你就走人了。这段时间等你点菜的服务员就相当于一个对应的线程，你要点菜可以看作一个连接请求。
同时，每次建立连接后，当线程调用读写方法时，线程会被阻塞，直到有数据可读可写， 在此期间线程不能做其它事情。还是上边餐厅吃饭的例子，你出去转了一圈发现还是这家性价比最高。回到这家餐厅又拿着菜单看了半天，服务员也在旁边等你点完菜为止。这个过程中服务员什么也不能做，只能这么干等着，这个过程相当于阻塞。
你看这样的方式，每来一个请求就要分配一个线程，并且还得阻塞地等线程处理完。有的请求还只是过来连接下，什么操作也不干，还得为它分配一个线程，对服务器资源要求那得多高啊。遇到高并发场景，不敢想象。对于连接数目比较小的的固定架构倒是可以考虑。
你可能了解过一种通过线程池优化的解决方案，采用线程池和任务队列的方式。这种被称作伪异步IO模型。
当有客户端接入时，将客户端的请求封装成一个 task 投递到后端线程池中来处理。线程池维护一个消息队列和多个活跃线程，对消息队列中的任务进行处理。
这种解决方案，避免了为每个请求创建一个线程导致的线程资源耗尽问题。但是底层仍然是同步阻塞模型。如果线程池内的所有线程都阻塞了，那么对于更多请求就无法响应了。因此这种模式会限制最大连接数，并不能从根本上解决问题。
我们继续用上边的餐厅来举例，餐厅老板在经营了一段时间后，顾客多了起来，原本店里的5个服务员一对一服务的话根本对付不过来。于是老板采用5个人线程池的方式。服务员服务完一个客人后立刻去服务另一个。
这时问题出现了，有的客人点菜特别慢，服务员就得等待很长时间，直到客人点完为止。如果5个客人都点的特别慢的话，这5个服务员就得一直等下去，就会导致其余的顾客没有人服务的状态。这就是我们上边所说的线程池所有线程都被阻塞的情况。
那么这种问题该如何解决呢？别急， Reactor 模式就要出场了。
Reactor 模式的基本设计思想是基于I/O复用模型来实现的。
这里说下I/O复用模型。和传统IO多线程阻塞不同，I/O复用模型中多个连接共用一个阻塞对象，应用程序只需要在一个阻塞对象等待。当某个连接有新的数据可以处理时，操作系统通知应用程序，线程从阻塞状态返回，开始进行业务处理。
什么意思呢？餐厅老板也发现了顾客点餐慢的问题，于是他采用了一种大胆的方式，只留了一个服务员。当客人点餐的时候，这个服务员就去招待别的客人，客人点好餐后直接喊服务员来进行服务。这里的顾客和服务员可以分别看作多个连接和一个线程。服务员阻塞在一个顾客那里，当有别的顾客点好餐后，她就立刻去服务其他的顾客。
了解了 reactor 的设计思想后，我们再来看下今天的主角单 reactor 单线程的实现方案：
Reactor 通过 I/O复用程序监控客户端请求事件，收到事件后通过任务分派器进行分发。
针对建立连接请求事件，通过 Acceptor 处理，并建立对应的 handler 负责后续业务处理。
针对非连接事件，Reactor 会调用对应的 handler 完成 read->业务处理->write 处理流程，并将结果返回给客户端。
整个过程都在一个线程里完成。
了解了 Reactor 模式后，你可能会有一个疑问，这个和我们今天的主题有什么关系呢。可能你不知道的是，Redis 是基于 Reactor 单线程模式来实现的。
IO多路复用程序接收到用户的请求后，全部推送到一个队列里，交给文件分派器。对于后续的操作，和在 reactor 单线程实现方案里看到的一样，整个过程都在一个线程里完成，因此 Redis 被称为是单线程的操作。
对于单线程的 Redis 来说，基于内存，且命令操作时间复杂度低，因此读写速率是非常快的。
Redis6 版本中引入了多线程。上边已经提到过 Redis 单线程处理有着很快的速度，那为什么还要引入多线程呢？单线程的瓶颈在什么地方？
我们先来看第二个问题，在 Redis 中，单线程的性能瓶颈主要在网络IO操作上。也就是在读写网络 read/write 系统调用执行期间会占用大部分 CPU 时间。如果你要对一些大的键值对进行删除操作的话，在短时间内是删不完的，那么对于单线程来说就会阻塞后边的操作。
回想下上边讲得 Reactor 模式中单线程的处理方式。针对非连接事件，Reactor 会调用对应的 handler 完成 read->业务处理->write 处理流程，也就是说这一步会造成性能上的瓶颈。
Redis 在设计上采用将网络数据读写和协议解析通过多线程的方式来处理，对于命令执行来说，仍然使用单线程操作。
传统阻塞IO模型客户端与服务端线程1:1分配，不利于进行扩展。
伪异步IO模型采用线程池方式，但是底层仍然使用同步阻塞方式，限制了最大连接数。
Reactor 通过 I/O复用程序监控客户端请求事件，通过任务分派器进行分发。
基于 Reactor 单线程模式实现，通过IO多路复用程序接收到用户的请求后，全部推送到一个队列里，交给文件分派器进行处理。
单线程性能瓶颈主要在网络IO上。
将网络数据读写和协议解析通过多线程的方式来处理 ，对于命令执行来说，仍然使用单线程操作。
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