redis多线程（redis多线程还能保证线程安全吗）

本篇文章给大家谈谈redis多线程，以及redis多线程还能保证线程安全吗对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、redisgetset如何防止多线程
• 2、Redis到底是多线程还是单线程
• 3、Redis的IO多路复用——单线程的理解(Redis6.0之后的多线程)
• 4、Redis为什么会那么快？
• 5、redis实现多个线程同时修改同一个数据,保证数据一致性
• 6、Redis 6.0多线程介绍

redisgetset如何防止多线程

1.将并行操作转化成串行操作，常用的清哪实现方式：

a.加锁，使临界区资源，只能有一个线程/进程可以访问。

b.执行业务逻辑的工作线程只分配一个，这也可以从根本上防止并发问题的产生。

2.基于操孙桐作系统提供给上层应用的原子操作能力，实现"CAS"的原子操作。

以上方案各有优劣，都有各自的使用场景，这里我们不做过多比较。其答凯码实工作遇到的问题，在一些开源软件中也会遇到，在一些比较著名开源软件中又是如何解决线程安全问题呢？或者能从中学到一些知识

Redis到底是多线程还是单线程

redis本身是单线程的 ，只不过很多时候一台机器上会部署很多redis做集群。

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Redis的IO多路复用——单线程的理解(Redis6.0之后的多线程)

Reactor 设计模式是一种 事件驱动 的设计模式，分发器(Dispatcher)使用多路分配器(Demultiplexer)监听多个客户端请求，当请求事件(Events)发生，分发器(Dispatcher)将一个或者多个客户端请求(Events)分发到不同的处理器(Event Handler)上塌斗，提升事件处理的效率。

下图为Reactor设计模式类图：

基于Reactor设行前计模式实现的IO多路复用

IO多路复用技术架构图如下

注：

多线程处理可能涉及锁，并且涉及切换线程的消耗。

耗时的命令会导团带磨致性能下降，而且无法发挥CPU多核的性能。

Redis多线程只用来处理网络数据的读写和协议解析，命令的执行仍旧是单线程。这样的设计改变是为了不想让Redis因为引入多线程变得复杂。而且过去单线程的使用主要考虑CPU不是Redis的瓶颈，不需要多条线程并发执行，所以多线程模型带来的性能提升不能抵消它带来的开发和维护成本。

而现在引入多线程模型解决的是网络IO操作的性能瓶颈。对于Redis基于内存的操作，仍然是很快的，而有时IO操作阻塞会影响着之后操作的效率。改为多线程并发进行IO操作，然后交由主线程进行内存操作，这样可以更好的缓解IO操作带来的性能瓶颈。

架构如下图：

Redis为什么会那么快？

最近学习了一下Redis写一篇文章来总结一下学习成果，学习的方式慎轮主要是看书，看的是Redis 5设计与源码分析；想系统学习的同学，可以好好看看很推荐这本书，那么，为什么标题选择Redis为什么如仔会那么快？因为，我在学习的过程中，感受到Redis的精髓就是快，为了快这个属性，它有了很多自己特殊设计及实现；

Redis快，我主要是基于三大部分的理解

下面分别对这2,3部分进行展开：

首先，先要知道Redis工作线程是单线程的，但是，整个Redis来说，是多线程的；

Redis事件处理 :

Redis 服务器是典型的事件驱动程序，而事件又分为文件事件(socket 的可读可写事件)与时间事件(定时任务)两大类。已经注册的文件事件存储在event[]数组中， 时间事件形成链表；Redis 底层可以使用4中I/O多路复用模型（kqueue、epoll、select等）根据操作系统的不同选择不同， 关于，多路复用模型相关内容可以查看我的另一篇文章 操作系统IO进化史 所以，epoll本身就效率很高了；但是，随着我们网卡的不断升级，在Redis 6.0之后的版本中，对IO的处理变成了多线程；

为什么对IO的处理变成了多线程能提高速度？

下面是Redis6.0之前的情渣孝汪况：

如果到了Redis6.0之后：

所以，这也是Redis快的一个主要原因；

由于，Redis中设计的话，主要分为底层设计结构以及一些相应的功能，所以，特定将其分为2部分来进行讲解；

Redis底层数据结构有简单动态字符串，跳跃表，压缩列表，字典，整数集合；针对，简单动态字符串，压缩列表，主要是考虑到节约内存；像跳跃表，字典，主要是考虑到查询速度，整数集合即考虑到了空间又考虑到了时间；其实像字典中的渐进式rehash，以及间断key查找，都是考虑到了节约时间；具体的内容可以查看我的另一篇文章， Redis底层数据结构

具体细节可查看官网

优点：最多有25%的过期key存在内存中，这种方法会比轮询更加省时间；就是稍微牺牲内存，来保证 redis的性能，就是快； 还是以空间换时间的思想；

注意 ：个人觉得这里和 缓存雪崩 还能建立其联系，如果，一个大型的redis实例中所有的key在同一时间过期了，那么，redis会持续扫描keys 因为，一直大于25%；虽然，这是有扫描时间的上限的25ms;这个时候，刚好客户端请求过来了，如果，客户端将超时时间设置的比较短，比如说10ms，那么就会出现大量链接因为超时而关闭，业务端也会出现很多异常。（客户端超时时间，如果说设置得太小，那么容易导致访问redis失败，如果，设置太大，那么，在redis异常的时候，不容易及时作出切换；一般是通过网络延迟和redis慢日志来进行查看的）

redis的特点是快，它虽然有事务，但是，它是没有回滚的，事务的功能是不够完善的； 回滚：代表失败时，回滚到事务开始的时刻；

redis 是单线程的 如果，有多个客户端，一个客户端的事务 并不会阻塞到其他客户端； 客户端1 发送 开启事务的标记 客户端2 也开启事务 。随着时间发展；2又连续发了一些命令 1 也发了一些命令； 这时候，会先看谁的执行指令先到； 假设 2 先到达，这个时候，先执行2 的相关数据，在执行1相关的命令； 如果 1 先到达，这个时候，先执行1 的相关命令，再执行2；

事务失败处理

这个时候，会发现报错那条语句不执行，剩下的语句都会进行执行；也没有发生了回滚；

证明 ：redis是不支持事务回滚的。在运行期错误，即使事务中有某条/某些命令执行失败了，事务队列中的其他命令仍然会继续执行 -- Redis 不会停止执行事务中的命令；

为什么Redis 不支持事务回滚？

总结 ：Redis为了快，而不支持事务回滚；

在redis中，有两个东西 第一个为RDB ， 第二个为AOF RDB为快照/副本相关内容， AOF为日志相关的内容；

RDB的特点 ：1.需要时点性 （比如说：我有1G的内存，需要持久化到硬盘，比如说：一个小时持久化一次。那么，假设在8点，就需要进行持久化）

如何实现RDB持久化呢？

方法一：阻塞Redis ，Redis不再对外提供服务了，但是，这种方式是需要阻塞的，很显然，如果，这个持久化需要花费1s，那么，这个时候，Redis 不能被客户端进行使用；

方法二：非阻塞 Redis继续对外提供服务；

但是，这个时候会出现一个问题；比如说：8点开始RDB持久化，8点零1秒才持久化完，问题就来了：持久化的数据是8点的还是8点零1秒的呢？很显然，是8点的；那么，在8点到8点零1秒这个过程中，数据是会发生改变的，那么， 怎么解决这个数据不一致的问题呢？ 比如说：8点的时候，b = 10 到 8点零1秒的时候，b =20;

为了解决这个读写并存 使用CopyOnWrite 的思想来进行实现；

就是，在操作系统中，先使用fork() 创建子线程来复制一份副本（注意：这里拷贝的是指针，所以，速度会很快）然后，这个副本，就保持在8点不变了。然后，复制的时候，就复制这份副本就行了，对数据增删改查就在父进程中更改。

但是，因为父子进程都指向的是同一个内存，所以，不能在这个内存中改，比如说：不能在原来key 8 中进行更改，比如说要改key = 10 那么，就得在内存中，再创建一块区域，然后，让父进程中指针指向新的key ,这样两个进程就不会相互影响了。

这里也验证了Redis是多线程的；

具体实现：

RDB的缺点

RDB的优点 ：恢复数据的速度相对较快；

Redis内存大小选择 进程一般使用10G以内，因为从内存到磁盘持久化这个过程，如果说，10G需要写的时间比较久，那么，如何解决呢？1. 减少内存 2. 硬盘选择固态硬盘；

针对RDB容易丢失数据的问题，提出了AOF持久化机制

AOF : append on File 向文件中，进行追加；redis发生写操作时，会记录到文件中；

优点 ：1.丢失的数据比较少

背景 ：RDB和AOF可以同时开启，如果，开启了AOF只会用AOF来进行恢复，即便RDB也开启了，也不会使用它；因为，AOF的修复比较准确；但是，AOF是比较慢的，所以，在4.0以后，AOF就包含了RDB全量，和增加的新的写操作。这样来提高速度；

缺点 ：由于，AOF是增加的方式，所以，如果一直增加的话，就会有 1.体量无限变大 2.恢复慢 的缺点；为了解决这个问题，需要设计出一个方案让日志AOF足够小；这个，就有了 重写 的方案；4.0之前，重写方案是将AOF进行瘦身，比如说：把创建key和删除key的命令进行抵消删除；4.0之后，就采用 混合持久化 比如说：我这个AOF已经到了100M文件了，这个时候，我先将老的数据变成RDB文件（二进制文件）然后，再存储到AOF中，再将增量以指令的方式Append 到AOF。所以，是一个混合体；这里的AOF日志不再是全量的日志，而是持久化开始到持久化结束这段时间的增量AOF日志通常很小；那么，它这么改变的 优点 是：在Redis重启时，可以先加载RDB的内容，在加载增量AOF日志，完全替代AOF全量日志重放，重启的效率将大幅度提升； 每次一重写完，就会变成RDB ；

脏数据刷入时机 ：AOF日志是以文件形式存在的，当程序对AOF日志进行写操作时， 实际上是先将数据写到一个内存缓存中，然后，让内存再把脏数据写回到磁盘中 那么，什么时候写呢？如果，还没来的及写就宕机了，那么可能会出现日志丢失；这时候有三个级别可以调；

no : 不调用fsync 等到它满了再进行调用（fsync 可以将指定文件的内容，强制从内核缓存刷到磁盘） 一般生产环境不用

always :每写了一个数据，就调用一次fsync 一般生产环境不用

everysec: redis每一秒调用一次flush

一般Redis 的主节点不会进行持久化操作，持久化操作主要是在从节点中进行。因为，没有来自客户端请求的压力；

上面是Redis持久化的两种方式 由于，持久化过程需要花费的时间是比较多的，所以，一般由从节点来进行持久化操作； 主服务器发现需要执行完整重同步时，会fork子进程执行RDB持久化，并将持久化数据发送给从服务器。这时候，有两种选择 1. 直接通过Socket发送给从服务器(从服务器支持eof)，2. 持久化数据到本地文件，待持久化完毕后再将该文件发送给从服务器。 默认第二种，具体情况是根据同步信息确定；但是，第一种效率会更高，速度会更快；

总结 ：为了Redis快的特性，Redis在持久化的时候，使用fork()函数，新开线程来执行；同时，如果主从服务器的话，还提供了psync2来进行部分重同步；eof功能；

redis的特点就是快，在系统设计的方方面面都体现了这个快的特性；这是我自己在学习Redis相关知识时，了解到的内容，做个记录。如果，有偏差欢迎读者进行指正!

redis实现多个线程同时修改同一个数据,保证数据一致性

memcached在多线程情况下是支持并发操作的,但是如果使用redis的话就发现redis是单线程,所以涉及到了并发的问题.

GET 获得键值后保证该键值不被其他客户端修改，直到函数执行完虚亏成后才允许其他客户端修改该键键值，这样滑正也可以防止竞态条件.

watch可以监控一个或多个键，一旦其中有一个键被修改（或删除），之后的事务就不会执行。监控一直持续到EXEC命差让神令（事务中的命令是在EXEC之后才执行的，所以在MULTI命令后可以修改WATCH监控的键值）

Redis 6.0多线程介绍

Redis作为一个基于内存的缓存系统，一直以高性能著称，

在单线程处理情况下，读速度可达到11万次/s，写速度达到8.1万次/s。

官方曾做过类似问题的回复：使用Redis时，几乎不存在CPU成为瓶颈的情况， Redis主要受限于内存和网络。

但是，单线程的设计也给Redis带来一些问题：

针对上面问题，Redis在4.0版本以及6.0版本分别引入了Lazy Free以及多线程IO，逐步向多线程过渡。

 

Redis服务器是一个事件姿罩驱动程序，服务器需要处理以下两类事件：

Redis服务器通过套接字与客户端前册悔(或者其他Redis服务器)进行连接。

文件事件就是服务器对套接字操作的抽象 。

服务器与客户端的通信会产生相应的文件事件，而服务器则通过监听并处理这些事件来完成一系列网络通信操作。

(eg: 连接accept，read，write，close等)

Redis服务器中的一些操作(eg: serverCron函数)需要在给定的时间点执行。

时间事件就是服务器对这类定时操作的抽象

(eg: 过期键清理，服务状态统计等)

Redis将文件事件和时间事件进行抽象，时间轮询器会监听I/O事件表:

一旦有文件事件就绪，Redis就会优先处理文件事件，

接着处理时间事件。

在上述所有事件处理上，Redis都是以单线程形式处理，所以说Redis是单线程的。

处理过程见下图

Redis基于Reactor模式开发了自己的I/O事件处理器，也就是文件事件处理器。

Redis在I/O事件处理上，采用了I/O多路复用技术，同时监听多个套接字，

并为套接字关联不同的事件处理函数，通过一个线程实现了多客户端并发处理。

处理过程见下图

上述的设计，在数据处理上避免了加锁操作，既使得实现上足够简洁，也保证了其高性能。

当然， Redis单线程只慧正是指其在事件处理上 ，实际上，Redis也并不是单线程的，比如生成RDB文件，就会fork一个子进程来实现。

 

背景:

客户端向Redis发送一条耗时较长的命令，比如删除一个含有上百万对象的Set键，或者执行flushdb，flushall操作，

Redis服务器需要回收大量的内存空间，导致服务器卡住好几秒，对负载较高的缓存系统而言将会是个灾难。

为了解决这个问题，在Redis 4.0版本引入了Lazy Free， 将慢操作异步化 ，这也是在事件处理上向多线程迈进了一步。

将大键的删除操作异步化，采用非阻塞删除（对应命令UNLINK）。

大键的空间回收交由单独线程实现，主线程只做关系解除，可以快速返回，继续处理其他事件，避免服务器长时间阻塞。

意义:

Redis在4.0版本引入了Lazy Free，自此Redis有了一个 Lazy Free线程专门用于大键的回收 。

同时，也去掉了聚合类型的共享对象，这为多线程带来可能。

这为Redis在6.0版本实现了多线程I/O打下了基础。

 

Redis 6.0的多线程并未将事件处理改成多线程，而是在I/O上。

因为，如果把事件处理改成多线程，不但会导致锁竞争，而且会有频繁的上下文切换，

即使用分段锁来减少竞争，对Redis内核也会有较大改动，性能也不一定有明显提升。

流程简述如下：

见下图

 

Redis6.0的多线程默认是禁用的，只使用主线程。

如需开启需要修改redis.conf配置文件：

开启多线程后，还需要设置线程数，否则是不生效的。

同样修改redis.conf配置文件:

关于redis多线程和redis多线程还能保证线程安全吗的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。