Redis网络连接里那些线程到底是咋回事，感觉挺复杂又有点神秘

说到Redis的网络连接和线程,很多人一开始都觉得它就是个单线程的“神兽”，速度快是因为没有线程切换的开销，这个说法对，但也不全对，特别是到了高版本的Redis（比如6.0以后），情况就变得有点“复杂又神秘”了，咱们就掰开揉碎了讲讲，它到底是怎么一回事。

第一部分：老祖宗的核心——那个著名的单线程

你得先明白,Redis处理你发来的命令的核心部分，确实一直是单线程的，这就像是餐厅里只有一个超级大厨（这个单线程），不管来了多少客人点单，所有菜的烹饪顺序都由他一个人决定，他一个接一个地炒。

为啥要这么设计呢？不是为了显得特立独行，主要是因为Redis的瓶颈通常不在CPU上，而在内存和网络上，如果用了多线程，线程之间要争抢数据（比如一个键的值），为了保证数据不出错，就得加锁，一加锁，线程之间就会互相等待，反而可能把简单的事情搞复杂了，性能还不一定提升，单线程就没这个烦恼，所有操作排着队来，清清楚楚，绝对不会出现数据混乱，所以这个“单线程大厨”是Redis又快又稳的基石。

第二部分：神秘感的来源——后台悄悄干活的线程

一个餐厅只有一个大厨,那他不得累死吗？洗菜、切菜、洗碗这些杂活也让他干，那他炒菜的速度肯定就慢下来了，Redis很早之前就意识到了这个问题，它引入了后台线程来处理那些比较耗时的“杂活”。

这些杂活主要有哪些呢？

1. 持久化操作：比如把内存数据写到磁盘上（生成RDB快照文件），或者重写AOF日志文件，这些涉及到大量磁盘I/O的操作，如果让单线程大厨来干，他就得停下炒锅去搬砖，整个餐厅就得暂停营业，谁点的菜都做不了，这肯定不行，Redis会fork出一个子进程（注意，这里是进程，不是线程）来干这个重活，而在这个子进程内部，为了提升效率，像实际写文件这种I/O操作，可能会用到额外的线程池来处理（特别是在一些特定配置下），这样，大厨就能继续专心炒菜了。
2. 异步关闭文件描述符：当一个客户端断开连接后，Redis需要关闭对应的网络连接，在某些操作系统上，关闭操作可能会阻塞一下，为了避免阻塞主线程，Redis就把这个任务扔给后台线程去慢慢关。
3. 异步释放内存：当删除一个非常大的键值对时，释放大量内存也可能有点耗时，同样，为了不卡住主线程，这个活也交给了后台线程。

这些后台线程是“默默奉献”的，它们不参与处理任何客户端命令，只干脏活累活，所以你平时感觉不到它们的存在，但它们确实在背后支撑着核心单线程的高效运转，这就是最初的神秘感来源：明明说是单线程，怎么背后还有帮手？

第三部分：颠覆性的变化——Redis 6.0的多线程网络I/O

如果说后台线程是小打小闹的帮手,那Redis 6.0引入的多线程网络I/O就是一次重大升级，这让“Redis是单线程”的说法变得不那么准确了，也是现在让人觉得“复杂”的主要原因。

想象一下,餐厅生意爆好，来的客人（网络连接）成千上万，虽然炒菜还是只有一个大厨（单线程命令处理），但：

• 招呼客人坐下、记下客人点的菜（读取客户端发来的命令数据）
• 把炒好的菜端给客人（写入数据返回给客户端）

这些“前台”工作如果也只有一个服务员（主线程）来干，他可能就会忙不过来，客人点菜要排队，上菜也要排队，大厨炒好了菜却送不出去，效率就卡在这里了。

Redis 6.0的多线程网络I/O就是来解决这个问题的，它引入了一组I/O线程（默认不开启，需要配置），现在的工作流程变成了：

1. 主线程依然负责接待所有客人（监听所有连接），当发现某个连接有数据可读或有数据要写时，它就把这些“读任务”或“写任务”分配给那几个I/O线程去并行处理。
2. 多个I/O线程同时开工，帮主线程从各个网络连接里读取命令数据，或者将响应数据写入各个网络连接。
3. 读取完毕后,所有解析好的命令还是按顺序交给那个单线程大厨去执行。
4. 大厨执行完命令,产生结果，再把写任务分给I/O线程们去并行发送。

这样一来,网络数据的读取和发送这种最耗时的I/O操作被并行化了，大大减轻了主线程的压力，但最关键的一点没变：执行命令的核心逻辑，还是单线程的，大厨依然只有一个，保证了数据操作的原子性，不会乱套。

总结一下

现在的Redis,它的线程模型可以这么理解：

• 一个主线程：全局指挥官，负责协调、事件监听，以及最核心的单线程命令处理。
• 一组可选的I/O线程（Redis 6.0+）：负责并行处理网络数据的读取和发送，相当于一群服务员，专门伺候“点菜”和“上菜”。
• 一些后台线程：负责处理像持久化、大键删除等慢速I/O任务，相当于后厨的杂工，保证大厨专心“炒菜”。

它不再是一个简单的单线程程序,而是一个以单线程命令处理为核心、用多线程来辅助I/O操作的精密系统，这种设计，既保留了单线程的简单性和数据安全性，又通过多线程突破了网络I/O的瓶颈，让Redis在高并发场景下性能更强，这就是它看似复杂神秘，实则设计精巧的地方。