用Redis聊聊它是怎么搞定IO多路复用这事儿，底层原理和实际应用随便说说

说到Redis为啥这么快,很多人第一反应就是“它把数据都放在内存里了”，这当然没错，内存读写比硬盘快了几个数量级，但这只是故事的一半，甚至是一小半，另一个让它飞起来的关键技术，IO多路复用”，咱们今天就专门聊聊Redis是怎么搞定这件事儿的。

你可以把Redis服务器想象成一个非常高效的前台接待员,在旧式的、低效的酒店前台，一个接待员一次只能服务一位客人，如果这位客人磨磨蹭蹭地问路、换零钱，后面排着长队的客人就只能干等着，整个队伍就卡住了，这就像早期的网络服务器模型，多进程”或“多线程”，一个进程/线程服务一个连接，连接一多，CPU光忙着切换线程了，真正干活的效率反而很低，而且系统资源消耗巨大。

Redis采用的IO多路复用,就相当于一个超级接待员，这个接待员不用傻傻地站在每个客人面前等待，而是坐在一个指挥中心里，面前有一排监控屏幕，每个屏幕对应一位客人（一个网络连接），他不需要主动去问每个客人“您需要什么？”，而是悠闲地喝着咖啡，盯着所有这些屏幕，哪个屏幕里的客人举手示意“我准备好了，可以点餐/结账了”（也就是哪个网络连接有数据过来了），这个超级接待员就立刻过去处理那位客人的请求，处理完后，他又回到指挥中心，继续盯着所有屏幕等待下一个举手的人。

这个“指挥中心”在技术上就是一个叫做“epoll”的机制（这是Linux下的叫法，其他系统有类似的kqueue或select），Redis就是利用epoll这个底层工具，实现了IO多路复用，它的工作流程大致是这样的：

1. 监听与收集：Redis启动后，会告诉内核（操作系统核心）：“嘿，我关心所有这些客户端的连接，如果它们有任何动静（比如有数据可读，或者可以写入数据），请你帮我记下来。”
2. 事件循环：然后Redis就进入一个无限循环，我们称之为“事件循环”（Event Loop），在这个循环里，它不会主动去轮询每一个连接问“你有事吗？”，那样效率太低，而是会调用epoll_wait这个函数，相当于对内核说：“我现在要睡觉了，你帮我看守着，等有任何我关心的连接准备好了，或者睡够了指定时间，你再叫醒我。”
3. 批量处理：当内核检测到有一个或多个连接准备好进行IO操作时（比如客户端发来了一个GET key命令），它就会叫醒Redis，Redis醒来后，内核会直接交给它一个清单，上面列着所有已经准备好的连接，Redis呢，就按照这个清单，一个一个地去处理这些连接上的请求，因为这些都是已经确认有数据可读的连接，所以读取操作会非常迅速，不会出现等待。
4. 非阻塞处理：处理每个请求的过程，比如读取命令、解析命令、在内存中查找数据、发送回复，这些都是在内存中完成的，速度极快，整个过程中，Redis的主线程不会被任何一个慢速的IO操作（比如网络读写）所阻塞。

这样做的好处是巨大的：

• 极高的吞吐量：一个Redis实例只需要单线程（指处理网络IO和命令请求的核心线程）就能同时处理数万、甚至数十万的并发连接，它避免了多线程带来的上下文切换开销和锁的竞争，在内存操作这个核心场景下，单线程模型反而简单高效。
• 资源消耗极小：相比于为每个连接创建一个线程或进程，IO多路复用模型只需要占用一个线程和少量的内核事件表资源，大大节省了CPU和内存。
• 响应及时：因为事件是被动触发的，一旦有请求到达，Redis能几乎立即响应，延迟非常低。

在实际应用中,你就能体会到这个机制带来的优势，在做消息队列、实时排行榜、会话缓存（Session Storage）这些场景时，经常会有海量的客户端同时发起短小的请求，Redis凭借IO多路复用，能够轻松扛住这些高并发流量，保证每个请求都能得到快速的响应，它就像一个永不疲倦的超级接待员，无论门口排了多长的队，他总能井然有序地服务好每一位客人，而自己还显得游刃有余。

总结一下,Redis的高性能是“内存存储”和“IO多路复用”两大王牌共同作用的结果，内存存储解决了数据存取的速度瓶颈，而IO多路复用则解决了海量网络连接管理的效率瓶颈，两者缺一不可。