一、前言

  最近在学习Redis,这篇文章就来简单聊聊一道常考的面试题——Redis为什么是单线程的。废话不多说,直接开始吧。

二、正文

2.1 为什么需要多线程

  首先,现在的CPU一般都是由多个核心组成,每个核心可以认为是一个独立的处理器,它们能够并行地处理任务。所以,如果我们的CPU是多核的,但是程序是单线程的,那么执行程序时,这个线程在某一个时刻只能在一个核心上运行,而其它的核心却是空闲的(如果没有其他程序的话)。所以,为了提高CPU的使用率,我们可以创建多个线程,每个线程处理任务的一部分(每个部分互不依赖),而每个核心执行一个线程,此时CPU的使用率将提高,程序的运行速度自然也就加快了。

  除此之外,假设我们的程序有A、B、C三个任务需要执行,但是由于我们的程序使用的是单线程,这些任务只能轮流执行,A执行完毕只后,才能执行BB执行完毕只后,才能执行C。这也就意味着,在单线程的环境下,一个新的任务,需要等待它之前的任务执行完毕之后,才能被执行。假设A任务是一个非常耗时的任务,那么后面的B、C需要等待较长的一段时间,才能被执行,这样的话提交B、C任务的用户,需要等待较长的时间,才能得到响应。如果使用的是多线程,那么每个线程被分配到不同的核心上,可以并行地执行;若核心数量不够,CPU将采用时间片轮转算法,轮流为每一个线程分配时间片执行,这样后续到达的任务,也可以并发地执行,而不需要等待之前任务的完成。此时,后续到达的任务,也可以较早地得到响应,任务的响应速度变得更加均匀。

2.2 如何理解Redis的单线程

  这里需要注意一个问题,我们所说的Redis的单线程,不是指Redis程序真的只会有一个线程。这里所说的单线程,指的是Redis处理客户端发来的数据操作请求(增删改查),只会使用一个线程去执行。但是实际上,Redis在执行其他操作的时候,可能会开启多个进程或线程,比如说持久化。Redis执行BGSAVE指令,进行快照持久化时,就会fork出一个子进程,然后子进程去创建快照,完成持久化操作。

2.3 Redis为什么使用单线程

  官方解释如下: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

  上面的解释不是很好理解,我就简单说一说我自己的理解吧。我们知道,Redis将数据存放在内存当中,这也就意味着,Redis在操作数据时,不需要进行磁盘I/O。磁盘I/O是一个比较耗时的操作,所以对于需要进行磁盘I/O的程序,我们可以使用多线程,在某个线程进行I/O时,CPU切换到当前程序的其他线程执行,以此减少CPU的等待时间。而Redis直接操作内存中的数据,所以使用多线程并不能有效提升效率,相反,使用多线程反倒会因为需要进行线程的切换而降低效率。

  有人可能会疑惑,数据是由CPU进行处理,Redis的数据存放在内存中,将内存中的数据读入CPU时,CPU不是依然需要等待吗,为什么不能在等待数据从内存读入CPU期间执行其他线程,以此提高CPU的使用率呢?这个问题的答案很简单,内存的读些速度虽然比CPU慢很多,但是也是非常快的。CPU切换线程需要花费一定的时间,而多次切换线程所花费的时间,可能比直接使用单线程执行相同的任务,花费的时间要更多,这是非常不划算的。

  除此之外,使用多线程的话,多个线程间进行同步,保证线程的安全,也是需要开销的。尤其是Redis的数据结构都是一些实现较为简单的集合结构,若使用多线程,将会频繁地发生线程冲突,线程的竞争频率较高,反倒会拖慢Redis的响应速度。

  综上所述,Redis为了保持简单和高效,自然而然地就使用了单线程。

2.4 Redis如何提高CPU的使用率

  前面也提过,现在的CPU一般都有多个核心,每个核心可以单独执行。Redis处理客户端请求使用单线程,那么自然而然,无法将CPU的所有核心都占用,也就造成了资源的浪费。而解决的方式也比较简单,我们可以在同一个服务器上开启多个Redis程序,每个Redis程序使用不同的端口,相互独立,以此提高CPU的使用率。而这多个Redis程序可以配置成主从节点,共同为一个程序服务,也可以相互独立,服务于多个程序。

三、总结

  以上就对Redis为何使用单线程,做了一个大致的介绍,总的来说,Redis使用单线程的原因就是:多线程并不能有效提升Redis的性能,相反可能还会降低性能,所以自然而然使用单线程。希望这篇博客对有需要的人有所帮助 ,若存在错误或者不足,欢迎指正和补充。

四、参考

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  9. Redis使用单进程单线程方式的优缺点分析

    [转] http://www.syyong.com/db/Redis-why-the-use-of-single-process-and-single-threaded-way-so-fast.htm ...

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