一、Redis是单线程还是多线程呢？

        我们通过跑redis的代码，查看运行的程序可以得知，Redis本身其实是个多线程，其中包括redis-server，bio_close_file，bio_aof_fsync，bio_lazy_free，io_thd_*，jemalloc_bg_thd等过程，其中的io_thd_*就是多线程的意思，包含多个接收io的线程。

        但是我们常说的Redis是单线程是什么意思呢？其实是说的是Redis在处理我们发送的命令是单线程的。也就意味着有前后顺序。

二、命令处理为什么是单线程？

        首先我们需要了解一下单线程的局限性：如果在单线程中碰到了一些耗时操作，比如cpu的大量计算和阻塞等待的io处理，那么整个线程就会被阻塞等待，大大降低效率，这样对Redis而言就会影响性能。

        那么针对这些问题，Redis有没有相关的处理方式，比如io密集型，cpu密集型。

1、io密集型

        磁盘io：对于 fork 进程，在子进程中持久化，我们通过异步刷盘来处理。

        网络io：对于服务多个客户，造成io密集型的话，我们采用reactor网络模型来处理。而对于数据请求或返回数据量比较大的话，我们需要开启io多线程来处理。

2、cpu密集型

在Redis中我们采用分治的方式，数据结构切换，渐进式数据迁移。

分治的方式：将一个大的问题分成多个小问题进行处理。对于一个操作时间长的问题，我们将一段一段的进行处理。

数据结构的切换：在Redis中含有五种类型的结构，在每一种的结构中还有更小的结构，我们根据不同的情况使用这一不同的小结构，使效率最快。

渐进式数据迁移：类似于分治的第二种。

        那么为什么不采用多线程处理呢？由于我们含有五种数据类型，而且每种类型由多个数据结构实现，这样使我们加锁变得复杂，并且加锁粒度不好控制。那么使用单线程就可以避免多线程间频繁的上下文切换，减少线程切换额外带来的开销，从而提高处理速度。下面会讲解。

三、对象编码

        下面的图片中，共有五种数据类型：string，list，hash，set，zset。其中每一个类型都含有不同的数据结构，Redis会根据不同的情况选出不同的数据结构的。

        跳表：就是多层级的链表，一层一层的搜索，将时间复杂度降低到和二分查找一个速度。理想跳表下，可以模拟出二叉树的结构，和二叉树一个搜索速度（空间换时间）。但是这种情况需要重构，重构的时间太长。因此实现Redis的跳表：从节约内存出发，可以让这个结构更加扁平，把二叉堆变成四叉堆。

四、单线程为什么这么快？

1、采用了哪些机制

内存数据库：Redis数据库是内存数据库，是将数据直接存储到内存中的，这样的读取速度比存储在磁盘中的速度提高了近10倍。

数据组织方式：Redis是一个KV类型的，Redis把这一对直接放到hashtable里面。下面会着重讲解。

数据结构高效：多种数据结构，可以来回切换，使效率和占用内存保持平衡。

2、hashtable 

        在数据组织方式中使用了hashtable，我们所有的数据都是存放在这个里面。由于Redis存储是KV存储，我们根据K这个值来进行选定位置。对于使用了hash表，我们每次的set和get之前都要对这个Key值进行hash，对于一样的Key值，我们hash出来肯定是一样的，所以我们就可以做到O(1)的时间复杂度。

        但是当我们开辟出来的空间使用完毕，那么我们就会出现hash冲突，比如一共六个位置，这六个位置全部有数据了，那么我们再添加一个数据，此时这个数据肯定要发生hash冲突，当一个坑位中出现n个结点的时候，那么我们的查找速度就从O(1)降到O(n)。对于这种情况，我们需要进行扩容。

        负载因子 = used / size ； used是数组存储元素的个数，size是数组的长度。负载因子越小，冲突越小，负载因子越大，冲突越大。而redis的负载因子是1。

2.1、扩容

        当我们每个位置都已经满了还要插入数据，也就是负载因子>1 时，就需要进行扩容，并且是翻倍扩容。如果正在 fork （在 rdb、aof 复写以及 rdb-aof 混用情况下）时，会阻止扩容；但是此时若负载 因子 > 5 ，索引效率大大降低， 则马上扩容；

        扩容后我们的hash函数发生变化。hash(key) % size；那么我们hash后存储的位置可能发生变化。

2.2、缩容

        当我们的负载因子 < 0.1 则会发生缩容；缩容的规则是恰好包含used的2的n次方。举个例子：当存储的元素为9，那么包含该元素的为2的4次，也就是16。

2.3、渐进式rehash

        当我们扩缩容的时候，我们发现映射规则发生改变，因此需要重新进行hash，所以叫做rehash。

        当我们阅读Redis源码的时候，我们可以发现DB数据库中的hashtable是有两个哈希表的:ht[2]（数组）;默认情况下，Redis将数据存储在ht[0]中，那么为什么需要两个hashtable呢？

        我们在扩缩容之前是存放在ht[0]中的，当我们需要进行rehash时，我们就将数据存放在ht[1]中，当全部hash之后，我们就将ht[1]赋值给ht[0]，将ht[1]置空。

        那为什么叫做渐进式rehash呢？因为当hashtable中的元素过多的时候，不能一次性rehash到ht[1]中去，这样就会一直占用redis，无法及时处理其他命令，所以需要渐进式rehash。

渐进的方法：1、分治思想。2、加入定时器。

1、分治：我们每次rehash一个槽位，把这个操作放入到增删改查的后面去，一步一步的将全部数据转移到另一个哈希表中去。但是这种方法在数据很多的情况下有点慢。

2、定时器：我们在Redis不太忙的时候，弄一个定时器，每隔一段时间，执行一次rehash，每次最大执行一毫秒，每次步长为100个数组槽位。

处于渐进式rehash的时候，不会发生扩缩容。

3、数据结构高效

        我们在上面提到了很多的数据类型，比如string类型，在它的下面还有三种：int，raw，embstr。这三种用于分别存储不同类型的字符串。在这里有个面试题可以瞅一眼：为什么Redis中字符串选择64个字节作为分界线？为什么string类型中要以44为分界线？

        首先内存分配器都是按照大小为2的几次方（2，4，8，16，32，64....）进行分配的，同时cpu cache line（cpu缓存行）最小访问单位为64个字节，所以选择64个字节作为分界线。对于在string字符串中小于44字节选择embstr编码格式，大于44字节选择raw编码格式。其中embstr顾名思义就是嵌入式字符串，嵌入到redisObject中，而raw就是在redisObject中维持一个指向堆上的资源。

        我们通过查看存储string类型的源码可以发现是redisObject占据了16个字节，由于是64字节，所以需要sdshdr8（sdshdr8是Redis中用于表示简单动态字符串（SDS）的一个结构体类型）来存储，这里占用三个字节，这些全都是字符串的头部信息。因为string类型是一个二进制安全的字符串，但是为了兼容c的字符串库函数，字符串末尾要以'\0'作为分隔符，所以需要减去这一个长度。所以64-16-3-1 = 44。

4、做出优化

采用分治思想，把rehash进行分摊或者放入定时器中。然后将耗时阻塞的操作扔给其他线程处理。再然后对于不同的对象类型采用不同的数据结构实现。

五、redis的多线程工作原理

        对于大量的阻塞io和cpu计算，我们采用多线程工作的方法进行处理。下面的图就是redis的处理流程。

        当大量客户端连接上后，发送多个命令到服务端，我们的reactor服务器将这些任务分发到不同的线程中去。其中一次任务的处理流程是：read->decode->compute->encode->send。读取数据，解析，处理，加密，发送数据。具体的处理函数可以自行阅读源码。

         接下来让我们看看多线程是怎么运行的。下面这张图中的数组代表客户端发送来的任务。下面有四个线程，其中一个是主线程。我们还记得Redis处理任务是单线程，每个任务的处理都要走上面那幅图的流程。

        我们将任务分发给每个线程，让他们负责读数据，解析，加密，发送数据。而处理数据全部交给主线程进行处理。也就是说主线程只负责处理核心数据，而其他线程负责处理其他业务。

讲解完毕啦！https://github.com/0voice