目前对于单线程 Redis 来说，性能瓶颈主要在于网络的 IO 消耗, 优化主要有两个方向:

        ·    提高网络 IO 性能，典型的实现像使用 DPDK 来替代内核网络栈的方式

        ·    使用多线程充分利用多核，典型的实现像 Memcached

    协议栈优化的这种方式跟 Redis 关系不大，多线程特性在社区也被反复提了很久后终于在 Redis 6 加入多线程，Salvatore 在自己的博客 An update about Redis developments in 2019 也有简单的说明。但跟 Memcached 这种从 IO 处理到数据访问多线程的实现模式有些差异。Redis 的多线程部分只是用来处理网络数据的读写和协议解析，执行命令仍然是单线程。之所以这么设计是不想因为多线程而变得复杂，需要去控制 key、lua、事务，LPUSH/LPOP 等等的并发问题。整体的设计大体如下:

【代码实现】

    多线程 IO 的读(请求)和写(响应)在实现流程是一样的，只是执行读还是写操作的差异。同时这些 IO 线程在同一时刻全部是读或者写，不会部分读或部分写的情况，所以下面以读流程作为例子。分析过程中的代码只是为了辅助理解，所以只会覆盖核心逻辑而不是全部细节。如果想完全理解细节，建议看完之后再次看一次源码实现。

    加入多线程 IO 之后，整体的读流程如下:

        主线程负责接收建连请求，读事件到来(收到请求)则放到一个全局等待读处理队列

        主线程处理完读事件之后，通过 RR(Round Robin) 将这些连接分配给这些 IO 线程，然后主线程忙等待(spinlock 的效果)状态

        IO 线程将请求数据读取并解析完成(这里只是读数据和解析并不执行)

        主线程执行所有命令并清空整个请求等待读处理队列(执行部分串行)

    上面的这个过程是完全无锁的，因为在 IO 线程处理的时主线程会等待全部的 IO 线程完成，所以不会出现 data race 的场景。

        ·    注意：如果对于代码实现没有兴趣的可以直接跳过下面内容，对了解 Redis 性能提升并没有伤害。

    下面的代码分析和上面流程是对应的，当主线程收到请求的时候会回调 network.c 里面的 readQueryFromClient 函数:

void readQueryFromClient(aeEventLoop *el, int fd, void *privdata, int mask) {
    /* Check if we want to read from the client later when exiting from
     * the event loop. This is the case if threaded I/O is enabled. */
    if (postponeClientRead(c)) return;
    ...
}

    readQueryFromClient 之前的实现是负责读取和解析请求并执行命令，加入多线程 IO 之后加入了上面的这行代码，postponeClientRead 实现如下：

int postponeClientRead(client *c) {
    if (io_threads_active &&   // 多线程 IO 是否在开启状态，在待处理请求较少时会停止 IO 
    多线程
        server.io_threads_do_reads && // 读是否开启多线程 IO
        !(c->flags & (CLIENT_MASTER|CLIENT_SLAVE|CLIENT_PENDING_READ)))  // 主从库复制请求不使用多线程 IO
    {
        // 连接标识为 CLIENT_PENDING_READ 来控制不会反复被加队列,
        // 这个标识作用在后面会再次提到
        c->flags |= CLIENT_PENDING_READ;
        // 连接加入到等待读处理队列
        listAddNodeHead(server.clients_pending_read,c);
        return 1;
    } else {
        return 0;
    }
}

    postponeClientRead 判断如果开启多线程 IO 且不是主从复制连接的话就放到队列然后返回 1，在 readQueryFromClient 函数会直接返回不进行命令解析和执行。接着主线程在处理完读事件(注意是读事件不是读数据)之后将这些连接通过 RR 的方式分配给这些 IO 线程:

int handleClientsWithPendingReadsUsingThreads(void) {
  ...
    // 将等待处理队列的连接按照 RR 的方式分配给多个 IO 线程
    listRewind(server.clients_pending_read,&li);
    int item_id = 0;
    while((ln = listNext(&li))) {
        client *c = listNodeValue(ln);
        int target_id = item_id % server.io_threads_num;
        listAddNodeTail(io_threads_list[target_id],c);
        item_id++;
    }
    ...
    
    // 一直忙等待直到所有的连接请求都被 IO 线程处理完
    while(1) {
        unsigned long pending = 0;
        for (int j = 0; j < server.io_threads_num; j++)
            pending += io_threads_pending[j];
        if (pending == 0) break;
    }

    代码里面的 io_threads_list 用来存储每个 IO 线程对应需要处理的连接，然后主线程将这些连接通过 RR 的方式分配给这些 IO 线程后进入忙等待状态(相当于主线程 blocking 住)。IO 处理线程入口是 IOThreadMain 函数:

void *IOThreadMain(void *myid) {
  while(1) {
        // 遍历线程 id 获取线程对应的待处理连接列表
        listRewind(io_threads_list[id],&li);
        while((ln = listNext(&li))) {
            client *c = listNodeValue(ln);
            // 通过 io_threads_op 控制线程要处理的是读还是写请求
            if (io_threads_op == IO_THREADS_OP_WRITE) {
                writeToClient(c->fd,c,0);
            } else if (io_threads_op == IO_THREADS_OP_READ) {
                readQueryFromClient(NULL,c->fd,c,0);
            } else {
                serverPanic("io_threads_op value is unknown");
            }
        }
        listEmpty(io_threads_list[id]);
        io_threads_pending[id] = 0;
  }
}

    IO 线程处理根据全局 io_threads_op 状态来控制当前 IO 线程应该处理读还是写事件，这也是上面提到的全部 IO 线程同一时刻只会执行读或者写。另外，心细的同学可能注意到处理线程会调用 readQueryFromClient 函数，而连接就是由这个回调函数加到队列的，那不就死循环了？这个的答案在 postponeClientRead 函数，已经加到等待处理队列的连接会被设置 CLIENT_PENDING_READ 标识。postponeClientRead 函数不会把连接再次加到队列，那么 readQueryFromClient 会继续执行读取和解析请求。readQueryFromClient 函数读取请求数据并调用  processInputBuffer 函数进行解析命令，processInputBuffer 会判断当前连接是否来自 IO 线程，如果是的话就只解析不执行命令，代码就不贴了。

    大家去看 IOThreadMain 实现会发现这些 io 线程是没有任何 sleep 机制，在空闲状态也会导致每个线程的 CPU 跑到 100%，但简单 sleep 则会导致读写处理不及时而导致性能更差。Redis 当前的解决方式是通过在等待处理连接比较少的时候关闭这些 IO 线程。为什么不适用条件变量来控制呢？

【性能对比】

    压测配置:

Redis Server: 阿里云 Ubuntu 18.04，8 CPU 2.5 GHZ, 8G 内存，主机型号 ecs.ic5.2xlarge
Redis Benchmark Client: 阿里云 Ubuntu 18.04，8 2.5 GHZ CPU, 8G 内存，主机型号 ecs.ic5.2xlarge

    多线程 IO 版本刚合并到 unstable 分支一段时间，所以只能使用 unstable 分支来测试多线程 IO，单线程版本是 Redis 5.0.5。多线程 IO 版本需要新增以下配置:

io-threads 4 # 开启 4 个 IO 线程
io-threads-do-reads yes # 请求解析也是用 IO 线程

    压测命令:

redis-benchmark -h 192.168.0.49 -a foobared -t set,get -n 1000000 -r 100000000 --threads 4 -d ${datasize} -c 256

    从上面可以看到 GET/SET 命令在 4 线程 IO 时性能相比单线程是几乎是翻倍了。另外，这些数据只是为了简单验证多线程 IO 是否真正带来性能优化，并没有针对严谨的延时控制和不同并发的场景进行压测。数据仅供验证参考而不能作为线上指标，且只是目前的 unstble分支的性能，不排除后续发布的正式版本的性能会更好。

    ·    注意: Redis Benchmark 除了 unstable 分支之外都是单线程，对于多线程 IO 版本来说，压测发包性能会成为瓶颈，务必自己编译 unstable 分支的 redis-benchmark 来压测，并配置 --threads 开启多线程压测。另外，如果发现编译失败也莫慌，这是因为 Redis 用了 Atomic_ 特性，更新版本的编译工具才支持，比如 GCC 5.0 以上版本。

【总结】

    Redis 6.0 预计会在 2019 年底发布，将在性能、协议以及权限控制都会有很大的改进。Salvatore 今年全身心投入在优化 Redis 和集群的功能，特别值得期待。另外，今年年底社区也会同时发布第一个版本 redis cluster proxy 来解决多语言 SDK 兼容的问题，期待在具备 proxy 功能之后 cluster 能在国内有更加广泛的应用。