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既然Redis是单线程的工作模式，如何处理那么多的并发客户端连接？

Redis 是个单线程程序！这点必须铭记。也许你会怀疑高并发的 Redis 中间件怎么可能是单线程。很抱歉，它就是单线程，你的怀疑暴露了你基础知识的不足。莫要瞧不起单线程，除了 Redis 之外，Node.js 也是单线程，Nginx 也是单线程，但是它们都是服务器高性能的典范。

优势使用不当就会变成劣势。redis单线程很快，因为它所有的数据都在内存中，所有的运算都是内存级别的运算。正因为 Redis 是单线程，所以要小心使用 Redis 指令，对于那些时间复杂度为 O(n) 级别的指令，一定要谨慎使用，一不小心就可能会导致 Redis 卡顿。

要理解它的高并发，首先要非阻塞 IO，多路复用这些词汇。

事件轮询(多路复用)

Q1：谁去轮训的询问socket状态的问题，用户线程效率不高

Q2：用户线程该读/写多少何时才应该继续（线程如何得到通知）

事件轮询 API（它是Java 语言里面的 NIO 技术） 就是用来解决这2类问题的，首先它由内核轮训取代了用户线程轮训，并由内核通知，最简单的事件轮询 API 是select函数，它是操作系统提供给用户程序的 API。输入是读写描述符列表read_fds & write_fds，输出是与之对应的可读可写事件。同时还提供了一个timeout参数，如果没有任何事件到来，那么就最多等待timeout时间，线程处于阻塞状态。一旦期间有任何事件到来，就可以立即返回。时间过了之后还是没有任何事件到来，也会立即返回。拿到事件后，线程就可以继续挨个处理相应的事件。处理完了继续过来轮询。于是线程就进入了一个死循环，我们把这个死循环称为事件循环，一个循环为一个周期。

因为我们通过select系统调用同时处理多个通道描述符的读写事件，因此我们将这类系统调用称为多路复用 API。现代操作系统的多路复用 API 已经不再使用select系统调用，而改用epoll(linux)和kqueue(freebsd & macosx)，因为 select 系统调用的性能在描述符特别多时性能会非常差。它们使用起来可能在形式上略有差异，但是本质上都是差不多的，都可以使用下面面的伪代码逻辑进行理解。

while(true){
    read_events, write_events = select(read_fds, write_fds, timeout)
    for event in read_events:
        handle_read(event.fd)
    for event in write_events:
        handle_write(event.fd)
    handle_others()  # 处理其它事情，如定时任务等
}

服务器套接字serversocket对象的读操作是指调用accept接受客户端新连接。何时有新连接到来，也是通过select系统调用的读事件来得到通知的。

服务端

redis server就是通过blocking_keys（指令队列）和ready_keys（响应队列）两个数据结构来实现的阻塞操作。但整个阻塞并没有阻塞EventLoop本身，从而实现命令的快速响应。算是一个典型的空间换时间的设计思路。

指令队列

Redis 会将每个客户端套接字都关联一个指令队列。客户端的指令通过队列来排队进行顺序处理，先到先服务。

响应队列

Redis 同样也会为每个客户端套接字关联一个响应队列。Redis 服务器通过响应队列来将指令的返回结果回复给客户端。如果队列为空，那么意味着连接暂时处于空闲状态，不需要去获取写事件，也就是可以将当前的客户端描述符从write_fds里面移出来。等到队列有数据了，再将描述符放进去。避免select系统调用立即返回写事件，结果发现没什么数据可以写。出这种情况的线程会飙高 CPU。

定时任务

服务器处理要响应 IO 事件外，还要处理其它事情。比如定时任务就是非常重要的一件事。如果线程阻塞在 select 系统调用上，定时任务将无法得到准时调度。那 Redis 是如何解决这个问题的呢？Redis 的定时任务会记录在一个称为最小堆的数据结构中。这个堆中，最快要执行的任务排在堆的最上方。在每个循环周期，Redis 都会将最小堆里面已经到点的任务立即进行处理。处理完毕后，将最快要执行的任务还需要的时间记录下来，这个时间就是select系统调用的timeout参数。因为 Redis 知道未来timeout时间内，没有其它定时任务需要处理，所以可以安心睡眠timeout的时间。

客户端

分两种I/O模型来阐述：阻塞I/O（BIO）和非阻塞I/O（NIO），Jedis是BIO。

BinaryJedis 中一个blpop请求会向redis发起两次I/O请求，一次向redis发送BLPOP key命令，一次从对应的链接管道（channel）中读取数据。由于BIO的特性当channel中没有数据时会一直阻塞，直到有新数据为止。这样就实现了客户端的阻塞效果。
注意：这里的链接是被独享的，不然会有数据干扰。