Redis采用的是基于内存的、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1000000+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查。
为了更好的回答和理解Redis为什么有这好的性能，我们从以下两个问题来解答：
- redis为什么这么快？
- redis为什么选择单进程单线程模型？
Redis为什么这么快？
redis快的主要原因是：
- 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)；
- 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；
- 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；
- 使用多路I/O复用模型，非阻塞IO；
- 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。
Redis为什么选择单进程单线程模型？
Redis为什么是单线程模型呢？官网FAQ表示，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（毕竟采用多线程会有很多麻烦！）。
Redis 从一开始就选择使用单线程模型处理来自客户端的绝大多数网络请求，这种考虑其实是多方面的，其中最重要的几个原因如下：
- 使用单线程模型能带来更好的可维护性，方便开发和调试；
- 使用单线程模型也能并发的处理客户端的请求；
- Redis 服务中运行的绝大多数操作的性能瓶颈都不是 CPU；
上述三个原因中的最后一个是最终使用单线程模型的决定性因素，其他的两个原因都是使用单线程模型额外带来的好处。
- 可维护性
可维护性对于一个项目来说非常重要，如果代码难以调试和测试，问题也经常难以复现，这对于任何一个项目来说都会严重地影响项目的可维护性。多线程模型虽然在某些方面表现优异，但是它却引入了程序执行顺序的不确定性，代码的执行过程不再是串行的，多个线程同时访问的变量如果没有谨慎处理就会带来诡异的问题。
- 并发处理
使用单线程模型也并不意味着程序不能并发的处理任务，Redis 虽然使用单线程模型处理用户的请求，但是它却使用 I/O 多路复用机制 并发处理来自客户端的多个连接，同时等待多个连接发送的请求。
在 I/O 多路复用模型中，最重要的函数调用就是 select以及类似函数，该方法的能够同时监控多个文件描述符（也就是客户端的连接）的可读可写情况，当其中的某些文件描述符可读或者可写时，select方法就会返回可读以及可写的文件描述符个数。使用 I/O 多路复用技术能够极大地减少系统的开销，系统不再需要额外创建和维护进程和线程来监听来自客户端的大量连接，减少了服务器的开发成本和维护成本。
- 性能瓶颈
Redis 选择单线程模型的决定性原因 —— 多线程技术的能够帮助我们充分利用 CPU 的计算资源来并发的执行不同的任务，但是 CPU 资源往往都不是 Redis 服务器的性能瓶颈。哪怕我们在一个普通的 Linux 服务器上启动 Redis 服务，它也能在 1s 的时间内处理 1,000,000 个用户请求。
如果这种吞吐量不能满足我们的需求，更推荐的做法是使用分片的方式将不同的请求交给不同的 Redis 服务器来处理，而不是在同一个 Redis 服务中引入大量的多线程操作。
简单总结一下，Redis 并不是 CPU 密集型的服务，如果不开启 AOF 备份，所有 Redis 的操作都会在内存中完成不会涉及任何的 I/O 操作，这些数据的读写由于只发生在内存中，所以处理速度是非常快的；整个服务的瓶颈在于网络传输带来的延迟和等待客户端的数据传输，也就是网络 I/O，所以使用多线程模型处理全部的外部请求可能不是一个好的方案。
多线程虽然会帮助我们更充分地利用 CPU 资源，但是操作系统上线程的切换也不是免费的，线程切换其实会带来额外的开销，其中包括：
- 保存线程 1 的执行上下文；
- 加载线程 2 的执行上下文；
频繁的对线程的上下文进行切换可能还会导致性能地急剧下降，这可能会导致我们不仅没有提升请求处理的平均速度，反而进行了负优化，所以这也是为什么 Redis 对于使用多线程技术非常谨慎。
Redis引入多线程
Redis 在最新的几个版本中加入了一些可以被其他线程异步处理的删除操作，也就是我们在上面提到的 UNLINK、FLUSHALL ASYNC和 FLUSHDB ASYNC，我们为什么会需要这些删除操作，而它们为什么需要通过多线程的方式异步处理？
Redis 在中使用 DEL命令来删除一个键对应的值，如果待删除的键值对占用了较小的内存空间，那么哪怕是 同步地删除这些键值对也不会消耗太多的时间。但是对于 Redis 中的一些超大键值对，几十 MB 或者几百 MB 的数据并不能在几毫秒的时间内处理完，Redis 可能会需要在释放内存空间上消耗较多的时间，这些操作就会阻塞待处理的任务，影响 Redis 服务处理请求的 PCT99 和可用性。
然而释放内存空间的工作其实可以由后台线程异步进行处理，这也就是 UNLINK命令的实现原理，它只会将键从元数据中删除，真正的删除操作会在后台异步执行。
总结
Redis 选择使用单线程模型处理客户端的请求主要还是因为 CPU 不是 Redis 服务器的瓶颈，所以使用多线程模型带来的性能提升并不能抵消它带来的开发成本和维护成本，系统的性能瓶颈也主要在网络 I/O 操作上；而 Redis 引入多线程操作也是出于性能上的考虑，对于一些大键值对的删除操作，通过多线程非阻塞地释放内存空间也能减少对 Redis 主线程阻塞的时间，提高执行的效率。
