Redis 6.0 引入的多線程I/O，?特指用于處理網絡數據的讀取（read）和寫入（write）/解析（parse）的并行化，而絕非將命令的執行（真正的數據操作）變成多線程。
這是一個關鍵的區別，它完美地保留了 Redis 單線程處理命令的所有優點（無鎖、無競爭、簡單），同時解決了高并發場景下的潛在瓶頸。
核心思想：將網絡 I/O 這種耗時操作卸載到后臺線程，解放主線程
在 Redis 6.0 之前，整個生命周期都由主線程（單線程）完成：
- 等待網絡數據到達（通過?
epoll） - 從 socket ?讀取數據（Read）
- ?解析客戶端請求（Parse）
- 執行命令（Execute）<- ?這是核心操作?
- 將響應結果寫入到 socket（Write）
其中，步驟 2（讀取）、3（解析）和 5（寫入）本質上是網絡 I/O 操作，尤其是當客戶端并發量極高、數據包很大或者管道（pipeline）中有大量命令時，這些操作會變得相當耗時，從而阻塞了主線程，導致它無法及時處理步驟 4（執行命令）。
多線程 I/O 的具體工作場景
Redis 6.0 之后，流程變成了這樣：
- ?主線程?：通過?
epoll?管理所有連接，當有連接有數據可讀時，主線程并不直接讀取，而是將這些連接放入一個隊列。 - ?I/O 線程?：一組后臺線程（可配置數量，如 4 個）會從這個隊列中取出連接，并行地進行：
- ?從 socket 讀取數據?（Read）
- ?將網絡流解析成 Redis 命令?（Parse）
- 完成后，再將解析好的命令放回另一個隊列。
- ?主線程?：繼續它的本職工作，從隊列中取出已解析好的命令，?按順序執行?（Execute）。這是最關鍵的一步，命令執行依然是單線程的，所以絕對安全。
- ?主線程?：命令執行完畢后，將響應結果放入一個隊列。
- ?I/O 線程?：再次由這組后臺線程并行地從隊列中取出結果，?將響應數據寫入到對應的 socket?（Write）中，發回給客戶端。
適用場景與總結
這種設計在以下場景中收益最大：
- ?超高并發連接?：當有數萬個客戶端同時連接時，網絡 I/O 的總壓力非常大。
- ?大流量管道（pipeline）??：客戶端使用了 pipeline，一次發送大量命令，讀取和解析這些命令包的開銷很大。
- ?返回大量數據的操作?：例如執行一個?
LRANGE?命令獲取上萬個元素，將結果寫回 socket 的網絡輸出量很大。
?重要結論：??
- ??“慢”的不是CPU，而是I/O?：多線程I/O解決的是網絡讀寫這個瓶頸，而不是CPU計算瓶頸。命令執行本身在內存中極快，通常不是問題。
- ?命令執行仍是單線程?：所有數據操作（
GET,?SET,?LPUSH等）依然是原子性的單線程順序執行。這是Redis可靠性和簡單性的基石，沒有被改變。 - ?性能提升?：對于上述高并發、大流量的場景，啟用多線程I/O可以帶來顯著的性能提升（通常可提升一倍甚至更多），因為它極大地減輕了主線程的負擔，讓它能更專注于執行命令。
?如何配置：??
在?redis.conf?配置文件中，默認是關閉的。
io-threads 4?： 啟用 4 個 I/O 線程（不包括主線程本身）。io-threads-do-reads yes?： 不僅開啟寫的多線程，也開啟讀和解析的多線程。
總之，Redis 6.0 的多線程是一個極其巧妙和謹慎的設計，它只在最需要的地方（網絡I/O）引入了并行性，而堅決地守護了其核心（命令執行）的單線程模型，從而在保持原有優勢的前提下，大幅提升了性能上限。
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