一、什么是Redis
redis是一个高性能的key-value数据库，它是完全开源免费的，而且redis是一个NOSQL类型数据库，是为了解决高并发、高扩展，大数据存储等一系列的问题而产生的数据库解决方案，是一个非关系型的数据库。但是，它也是不能替代关系型数据库，只能作为特定环境下的扩充。
redis是一个以key-value存储的数据库结构型服务器，它支持的数据结构类型包括：字符串（String）、链表（lists）、哈希表（hash）、集合（set）、有序集合（Zset）等。为了保证读取的效率，redis把数据对象都存储在内存当中，它可以支持周期性的把更新的数据写入磁盘文件中。而且它还提供了交集和并集，以及一些不同方式排序的操作。
二、Redis到底有多快
Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的 KV 数据库，由C语言编写，官方提供的数据是可以达到100000+的QPS（每秒内查询次数）。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的 KV 数据库 Memcached 差！有兴趣的可以参考官方的基准程序测试《How fast is Redis？》（https://redis.io/topics/benchmarks）
横轴是连接数，纵轴是QPS。 此时，这张图反映了一个数量级，希望大家在面试的时候可以正确的描述出来，不要问你的时候，你回答的数量级相差甚远！
三、Redis为什么这么快
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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)；
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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；
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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；
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使用多路I/O复用模型，非阻塞IO；
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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：
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。
四：那么为什么Redis是单线程的
原因如下：
1. CPU不是瓶颈：Redis的所有操作都是基于内存的，而CPU不是Redis的瓶颈。在大多数情况下，Redis的瓶颈很可能是机器内存或网络带宽的大小。如果我们想要更高的性能，可以使用单线程Redis，我们可以使用集群（多个进程）解决方案。
2. 并发性：并行性不是支持多个客户端的唯一策略。Redis使用epoll和事件循环来实现并发策略并节省大量时间而无需上下文切换。
3. 易于实现：编写多线程程序可能会更加困难。我们需要为线程添加锁和同步机制。
4. 易于部署：单线程应用程序可以部署在至少具有单个CPU内核的任何计算机上。
并发与并行？
并发性和并行性之间的区别
1. 并发就是一次处理很多事情。并行是关于一次做很多事情。
2. 并发是关于结构；并行是关于执行的。
3. 并发提供了一种构造解决方案的方法，以解决可能（但不一定）可并行化的问题。
我们可以使用餐厅服务员的类比：
什么是并发
服务员可以为多个客户提供服务，而一次只能为一个客户准备菜。
由于厨房提供的菜肴之间会有一定的间隔，因此当顾客人数少于5人时，一位侍者通常可以处理。
什么是并行
假设厨房一次可以为20位顾客提供餐具。如果一位服务员的顾客数量太大，我们需要更多的服务员。在这种情况下，多个服务员同时工作。我们称其为并行性。
五：多线程的Redis？
在 2019 年 12 月 20 号这天，众所期待的 Redis 新版 6.0 rc1 发布了（Redis 6 RC1 is out today），肯定很多关注的同学都进行了试用，虽然因为引入了 c11 的 _Atomic 导致相当多的环境都无法直接编译成功，但是对于想一探究竟的粉丝们来说，这是完全阻挡不了的热情，
新版除了增加 ACLS 权限控制模块、支持更为广泛的新协议 RESP3、客户端缓存、无磁盘同步、Cluster Proxy 等十来个相当实用的新特性外，还对 长久以来 社区筒子们 呼声比较高的 多线程 进行了支持，当然也带来 性能提升了一倍 的好处
这次我们的任务有两个： - 剖析 Redis6 多线程的实现方式 - 与 Memcached 的多线程模型（个人认为这是一个极其经典的多线程网络编程案例）进行对比
加入多线程 IO 之后，整体的读流程如下:
- 主线程负责接收建连请求，读事件到来(收到请求)则放到一个全局等待读处理队列
- 主线程处理完读事件之后，通过 RR(Round Robin) 将这些连接分配给这些 IO 线程，然后主线程忙等待(spinlock 的效果)状态
- IO 线程将请求数据读取并解析完成(这里只是读数据和解析并不执行)
- 主线程执行所有命令并清空整个请求等待读处理队列(执行部分串行)
上面的这个过程是完全无锁的，因为在 IO 线程处理的时主线程会等待全部的 IO 线程完成，所以不会出现 data race 的场景。
参考链接：https://www.sohu.com/a/331991216_268033