Redis里头那个IO复用技术到底怎么高效发挥作用，聊聊它的原理和应用

想象一下，你开了一家小餐馆，只有一个服务员，如果这家餐馆采用最原始的方式，也就是“阻塞IO”模式，那会是什么样子呢？一个客人点单，服务员就得一直站在他旁边，等他慢慢看菜单、纠结吃什么，直到点完单，服务员才能去服务下一桌，这期间，其他已经坐下的客人就算想加水、结账，也只能干等着，这效率太低了,餐馆根本接待不了几桌客人。

Redis就像一个要求超高效率的“数据餐厅”，它要同时处理成千上万个客户端的点单（也就是数据请求），如果它用上面那种笨办法，一个请求没处理完就啥也干不了，那它的速度根本快不起来，Redis用了更聪明的办法，这就是“IO复用”。

IO复用，简单说就是让一个“超级服务员”（Redis服务进程）可以同时照看多个“客人”（网络连接），而且这个服务员还不用傻等着。

这个“超级服务员”是怎么工作的呢？它不再主动去问每一个客人“你要点菜吗？”，而是把所有客人的需求都交给一个“大堂经理”来统一调度，在Linux系统里，这个“大堂经理”就有好几个名字，最常用的就是epoll。

它的核心原理是这样的：

1. 建立名单，交给经理：当有新的客户端连接到Redis时，Redis不会立刻去读它发来的数据，而是把这个新连接的文件描述符（可以理解为客人的桌号）注册到epoll这个“大堂经理”那里，并告诉经理：“帮我留意一下这个桌号，如果客人要点单了（也就是有数据可读了），你就通知我。”

2. 经理巡视，发现需求：Redis这个“超级服务员”就可以去休息一下（进入等待状态），把CPU资源让出来。epoll经理开始工作，它会默默地巡视所有登记在册的“桌位”（连接），看看哪些客人已经举手下单了（连接上有数据到达了）。

   

3. 批量通知，高效处理：epoll经理不会有一个客人举手就立刻跑去找服务员，它会等一小会儿，或者等到有一定数量的客人都举手了，然后一次性把“有需求的桌号列表”交给Redis服务员，Redis服务员拿到这个列表后,就知道该去为哪几张桌子服务了。

4. 按顺序服务，但速度极快：Redis服务员会按照列表，一张桌子一张桌子地去处理，先处理1号桌的读请求，从网络连接里把数据读进来，然后在内存中完成计算（比如查找一个键的值），再把结果写回给1号桌，接着立刻去处理5号桌、8号桌…… 这里有个关键点：Redis是单线程处理这些网络IO和命令执行的，你可能会觉得，单线程不是会慢吗？恰恰相反，这正是高效的关键，因为它避免了多线程之间切换、加锁带来的巨大开销，由于所有操作都在内存中完成，速度非常快，就算有几万个连接，每个请求的处理时间也极短，短到对于每个客户端来说,都感觉自己是被独占服务的。

这样一来，IO复用的高效性就体现出来了：

• 避免了空等：Redis进程再也不需要浪费CPU时间在那些还没有数据可读的连接上“干等着”，它大部分时间都在“休息”（等待epoll的通知），一旦被唤醒，就全是“有效工作”。
• 批量处理：从“一个一个问”变成了“一批一批处理”，大大减少了来回切换的代价，就像服务员一次从后厨端出好几个菜,比分好几次端要高效得多。
• 单线程无锁化：配合单线程的内存操作，整个流程极其简洁、高效,没有复杂的并发问题。

在实际应用中， 正是因为这套机制，Redis才能实现极高的吞吐量（每秒处理数十万甚至上百万次请求）和极低的延迟，无论是作为网站的热点数据缓存、会话存储，还是消息队列,这种高效处理海量并发连接的能力都是Redis成功的基石。

Redis的IO复用技术，核心就是找了个厉害的“大堂经理”（如epoll）帮它盯梢，让它自己能从繁琐的等待中解放出来，只专注于处理真正有需求的客户，并且用单线程的方式把每个需求都处理得飞快,这就是它高效发挥作用的秘密。