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Redis网络模型
用户空间和内核态空间
阻塞IO(BIO)
非阻塞IO(NIO)
IO多路复用
信号驱动IO
异步IO(AIO)
Redis到底是单线程还是多线程？
为什么要使用单线程？
Redis网络模型
进程的寻址空间会划分为两部分：内核空间、用户空间
用户空间和内核态空间
用户空间只能执行受限的命令(Ring3),而且不能直接调用系统资源,必须通过内核提供的接口来访问
内核空间可以执行特权命令(Ring0),调用一切系统资源
Linux系统为了提高IO效率,会在用户空间和内核空间都加入缓冲区：
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写数据时,要把用户缓冲区数据拷贝到内核缓冲区,然后写入设备
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读数据时,要从设备读取数据到内核缓冲区,然后拷贝到用户缓冲区
阻塞IO(BIO)
用户空间和内核空间的交互：
阻塞IO具体流程：
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用户去读取数据时,会先发recvfrom命令,尝试从内核态加载数据
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如果内核态没有数据,那么用户就要等待
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此时内核会从硬件上读取数据
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内核读取数据后,会把数据拷贝到用户态.返回ok
以上整个过程都是阻塞等待,这就是阻塞IO
总结：
阻塞IO就是两个阶段都必须阻塞等待
阶段一：
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用户进程尝试读取数据（比如网卡数据）
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此时数据尚未到达，内核需要等待数据
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此时用户进程也处于阻塞状态
阶段二：
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数据到达并拷贝到内核缓冲区，代表已就绪
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将内核数据拷贝到用户缓冲区
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拷贝过程中，用户进程依然阻塞等待
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拷贝完成，用户进程解除阻塞，处理数据
非阻塞IO(NIO)
非阻塞IO的recvfrom操作会立即返回结果而不是阻塞用户进程
阶段一：
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用户进程尝试读取数据（比如网卡数据）
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此时数据尚未到达，内核需要等待数据
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返回异常给用户进程
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用户进程拿到error后，再次尝试读取
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循环往复，直到数据就绪
阶段二：
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将内核数据拷贝到用户缓冲区
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拷贝过程中，用户进程依然阻塞等待
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拷贝完成，用户进程解除阻塞，处理数据
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可以看到，非阻塞IO模型中，用户进程在第一个阶段是非阻塞，第二个阶段是阻塞状态。虽然是非阻塞，但性能并没有得到提高。而且忙等机制会导致CPU空转，CPU使用率暴增。
IO多路复用
无论是阻塞IO还是非阻塞IO,用户应用在一阶段都需要调用recvfrom来获取数据,差别在于无数据时的处理方案：
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如果调用recvfrom时,恰好没数据,阻塞IO会使进程阻塞,非阻塞IO会使CPU空转,都不能充分发挥CPU作用
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如果调用recvfrom时，恰好有数据，则用户进程可以直接进入第二阶段，读取并处理数据
这就像服务员给顾客点餐,分两步：
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顾客思考吃什么(等待数据就绪)
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顾客想好了,开始点餐(读取数据)
提高效率的方法：
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增加多线程(但是也不是最好的方案)
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不排队,谁想好了吃什么(数据就绪),服务员就给谁点餐(用户应用就去读取数据)
问题：用户进程如何知道内核中数据是否就绪呢？
文件描述符(File Descriptor)：简称FD,是一个从0开始递增的无符号整数,用来关联Linux中的一个文件,Linux中,一切皆文件
IO多路复用：单个线程同时监听多个FD,并在某个FD可读,可写时得到通知,从而避免无效的等待,充分利用CPU资源
监听FD的方式、通知方式有多种实现：
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select
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poll
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epoll
差异：
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select和poll只会通知用户进程有FD就绪,但是不确定是哪一个,用户需要逐个遍历FD
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epoll则会通知用户进程FD就绪的同时,把已经就绪的FD写入用户空间
信号驱动IO
是与内核建立SIGIO的信号关联并设置回调,当内核有FD就绪时,就会发出SIGIO信号通知用户,期间用户应用就可以执行其他业务,无需阻塞等待.
问题：
当有大量IO操作时,信号较多,SIGIO处理函数不及时导致信号队列溢出.
异步IO(AIO)
整个过程是非阻塞的,用户进程调用完异步API后就可以去做其他事情,内核等待数据就绪并拷贝到用户空间后才会递交信号,通知用户进程
需要控制并发,否则高并发下可能会崩溃
Redis到底是单线程还是多线程？
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如果仅仅聊Redis核心业务部分(命令处理),是单线程
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如果聊整个Redis,那就是多线程
Redis v4.0：引入多线程异步处理一些耗时较长的任务,例如异步删除命令unlink
Redis v6.0：在核心网络模型引入多线程,进一步提高多核CPU利用率
为什么要使用单线程？
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Redis是纯内存操作,执行速度非常快,它的性能瓶颈是网络延迟而不是执行速度,因此多线程带来不了多大提升
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多线程会导致过多的上下文切换,带来不必要的开销
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引入多线程会有线程安全问题,必然要引入锁,性能也就会降低
