Redis网络模型
Redis为什么这么快
1、完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；
2、数据结构简单，对数据操作也简单，Redis中的数据结构是专门进行设计的；
3、采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；
4、使用多路I/O复用模型，非阻塞IO；
5、使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求；
以上几点都比较好理解，下边我们针对多路 I/O 复用模型进行简单的探讨：
（1）多路 I/O 复用模型
多路I/O复用模型是利用 select、poll、epoll 可以同时监察多个流的 I/O 事件的能力，在空闲的时候，会把当前线程阻塞掉，当有一个或多个流有 I/O 事件时，就从阻塞态中唤醒，于是程序就会轮询一遍所有的流（epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流），并且只依次顺序的处理就绪的流，这种做法就避免了大量的无用操作。
这里“多路”指的是多个网络连接，“复用”指的是复用同一个线程。采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求（尽量减少网络 IO 的时间消耗），且 Redis 在内存中操作数据的速度非常快，也就是说内存内的操作不会成为影响Redis性能的瓶颈，主要由以上几点造就了 Redis 具有很高的吞吐量。
那么为什么Redis是单线程的
我们首先要明白，上边的种种分析，都是为了营造一个Redis很快的氛围！官方FAQ表示，因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了（毕竟采用多线程会有很多麻烦！）。
看到这里，你可能会气哭！本以为会有什么重大的技术要点才使得Redis使用单线程就可以这么快，没想到就是一句官方看似糊弄我们的回答！但是，我们已经可以很清楚的解释了为什么Redis这么快，并且正是由于在单线程模式的情况下已经很快了，就没有必要在使用多线程了！
但是，我们使用单线程的方式是无法发挥多核CPU 性能，不过我们可以通过在单机开多个Redis 实例来完善！
警告1：这里我们一直在强调的单线程，只是在处理我们的网络请求的时候只有一个线程来处理，一个正式的Redis Server运行的时候肯定是不止一个线程的，这里需要大家明确的注意一下！例如Redis进行持久化的时候会以子进程或者子线程的方式执行（具体是子线程还是子进程待读者深入研究）；例如我在测试服务器上查看Redis进程，然后找到该进程下的线程：
ps命令的“-T”参数表示显示线程（Show threads, possibly with SPID column.）“SID”栏表示线程ID，而“CMD”栏则显示了线程名称。
警告2：在上图中FAQ中的最后一段，表述了从Redis 4.0版本开始会支持多线程的方式，但是，只是在某一些操作上进行多线程的操作！所以该篇文章在以后的版本中是否还是单线程的方式需要读者考证！
注意点
1、我们知道Redis是用”单线程-多路复用IO模型”来实现高性能的内存数据服务的，这种机制避免了使用锁，但是同时这种机制在进行sunion之类的比较耗时的命令时会使redis的并发下降。因为是单一线程，所以同一时刻只有一个操作在进行，所以，耗时的命令会导致并发的下降，不只是读并发，写并发也会下降。而单一线程也只能用到一个CPU核心，所以可以在同一个多核的服务器中，可以启动多个实例，组成master-master或者master-slave的形式，耗时的读命令可以完全在slave进行。
需要改的redis.conf项：
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pidfile /var/run/redis/redis_6377.pid #pidfile要加上端口号
port 6377 #这个是必须改的
logfile /var/log/redis/redis_6377.log #logfile的名称也加上端口号
dbfilename dump_6377.rdb #rdbfile也加上端口号
2、“我们不能任由操作系统负载均衡，因为我们自己更了解自己的程序，所以，我们可以手动地为其分配CPU核，而不会过多地占用CPU，或是让我们关键进程和一堆别的进程挤在一起。”。 CPU 是一个重要的影响因素，由于是单线程模型，Redis 更喜欢大缓存快速 CPU， 而不是多核
在多核 CPU 服务器上面，Redis 的性能还依赖NUMA 配置和处理器绑定位置。最明显的影响是 redis-benchmark 会随机使用CPU内核。为了获得精准的结果，需要使用固定处理器工具（在 Linux 上可以使用 taskset）。最有效的办法是将客户端和服务端分离到两个不同的 CPU 来高校使用三级缓存。
