Redis 6.0 引入的多线程机制并非取代 IO 多路复用，而是与 IO 多路复用深度配合，解决单线程在处理“已就绪 IO 事件”时的效率瓶颈。两者的协作是 Redis 高并发能力的核心，具体操作流程可拆解为以下关键步骤：
一、IO 多路复用器的核心角色：“事件探测器”
在 Redis 中，IO 多路复用器（如 Linux 下的 epoll）的核心作用始终是高效监听大量 TCP 连接的 IO 事件（如“可读”“可写”），这一点在多线程模式下没有变化：
- 主线程会将所有客户端连接注册到
epoll中，并指定需要监听的事件类型（读事件：客户端发送命令；写事件：需向客户端返回结果）。 -
epoll会持续监控这些连接，当某（些）连接的 IO 事件就绪（如客户端发送了数据，触发“可读”事件），会将这些就绪事件记录到一个“就绪列表”中，等待主线程处理。
二、多线程与 IO 多路复用的协作：“事件分配-并行处理”
当 epoll 收集到一批就绪 IO 事件后，多线程的作用开始体现——并行处理这些已就绪的 IO 操作（读/写），流程如下：
1. 主线程：获取就绪事件，分配给 IO 线程
- 主线程调用
epoll_wait从epoll中获取所有就绪的 IO 事件（如一批“可读”事件）。 - 若开启了多线程（
io-threads-do-reads yes），主线程会将这些就绪事件平均分配给多个 IO 线程（例如，8 个就绪连接分给 4 个 IO 线程，每个线程处理 2 个）。 - 分配的是“事件对应的连接”，而非实际数据，且分配过程无锁（通过简单的轮询或均分策略，避免复杂同步）。
2. IO 线程：并行处理“就绪 IO 事件”的读写操作
读事件处理：
每个 IO 线程独立处理分配给自己的“可读”连接：从 TCP 缓冲区中读取客户端发送的二进制数据（如*3\r\n$3\r\nSET\r\n$3\r\nkey\r\n$5\r\nvalue\r\n），并完成协议解析（转换为 Redis 可识别的命令结构，如SET key value）。
注意：IO 线程仅做“读+解析”，不执行命令，因此不会操作共享数据，无需加锁。写事件处理：
当主线程执行完命令后，会生成响应结果（如OK或具体值）。若响应需要写回客户端（触发“可写”事件），主线程会将这些“可写”连接分配给 IO 线程，多个 IO 线程并行将结果写入对应客户端的 TCP 缓冲区。
3. 主线程：汇总结果，继续监听
- IO 线程完成读写后，会将解析好的命令（读阶段）或写完成的状态（写阶段）反馈给主线程。
- 主线程汇总所有 IO 线程的结果（如收集所有解析好的命令），按顺序执行命令（核心逻辑仍单线程，保证原子性）。
- 命令执行完毕后，主线程再次通过
epoll监听新的 IO 事件，进入下一轮循环。
三、关键：多线程与 IO 多路复用的“互补性”
-
IO 多路复用解决“监听效率”问题：通过
epoll高效筛选出“已就绪”的 IO 事件，避免主线程盲目遍历所有连接，确保只处理“有数据的连接”。 - 多线程解决“处理效率”问题：当大量 IO 事件同时就绪时（如数万客户端同时发送命令），单线程逐个处理读写会成为瓶颈，多线程并行处理这些“已就绪的 IO 操作”，大幅提升吞吐量。
四、为什么不直接用多线程替代 IO 多路复用？
- IO 多路复用的核心价值是“用极少资源监听海量连接”（
epoll可监听百万级连接，且监听过程几乎不消耗 CPU）。若去掉 IO 多路复用，让多线程各自监听部分连接，会导致：- 线程数量爆炸（需与连接数匹配），引发严重的上下文切换开销；
- 大量线程处于“等待 IO”的阻塞状态，浪费系统资源。
总结
Redis 6.0 中，IO 多路复用负责“精准发现就绪的 IO 事件”，多线程负责“并行处理这些已就绪的 IO 操作”，两者形成“探测-处理”的高效协作：
- 前者确保“不做无用功”（只处理有数据的连接）；
- 后者确保“做的快”（并行处理读写，不被单线程瓶颈限制）。
这种组合既保留了 IO 多路复用监听海量连接的优势，又通过多线程突破了单线程处理 IO 的性能上限，最终实现了 Redis 在高并发场景下的吞吐量跃升。
