浅谈单线程的Redis快的原因是什么

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原创最新推荐文章于 2026-03-10 03:15:17 发布 2.5k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

单线程 Redis 如此之快的 4 个原因作为内存中数据存储，Redis 以其速度和性能着称，通常被用作大多数后端服务的缓存解决方案。但是，在内部，Redis 采用单线程架构。为什么单线程设计依然会有这么高的性能？如果利用多线程并发处理请求不是更好吗？在本文中，让我们深入探讨为什么 Redis 才有单线程架构，依然如此之快，主要从下面4个方面讲解。内存数据存储优良的数据结构单线程架构非阻塞IO让我们一一剖析。综上所述，单线程架构是Redis团队经过时间考验的深思熟虑的选择。阅读详情

前言

我们都知道Redis很快，我们还总是听别人说Redis是单线程的，那么单线程的Redis为什么那么快呢？

1. Redis单线程的本质

其实，Redis并不是单线程，我们之所以会一直称Redis是单线程，这是因为Redis在处理客户端的读写请求时，只有一个主线程，而在处理以下这些操作时，Redis会fork出其他的子线程来处理：

主从数据同步
切片集群数据同步
过期键值异步删除
AOF或RDB持久化

所以整体来看Redis并不是单线程。

在Redis6.0中引入的多线程机制，实际上只是将网络IO读写处理这块逻辑变成多线程，因为在Redis6.0以前的版本中，网络IO请求也是在主线程中进行处理，随着互联网应用的高并发访问以及网络硬件性能的提升，在主线程中进行网络IO处理已经成为Redis的瓶颈，因此使用多线程来处理网络IO请求，可以显示提高Redis响应速度，而对于键值对的读写，仍然由主线程一个线程进行处理，这样可以仍然可以不用加锁也能保证读写操作的原子性，避免多线程互斥机制带来的性能损耗。

2. 单线程为什么那么快？

通过前面的介绍，我们知道，Redis并非完全是单线程，但在处理网络IO和数据读写等Redis核心功能时，Redis确实是由主线程处理的，那么我们就不禁有个疑问，Redis的单线程为什么那么快呢？

总结了以下大概有以下四个方面的原因：

内存操作
高效的底层数据结构
多路复用IO模型
避免多线程切换开销

2.1 内存操作

Redis是内存数据库，读写操作都在内存中，学过计算机基础的我们都知道，CPU读取内存的速度要比读取磁盘的速度快得多，所以单台Redis服务器每秒能处理数十万的读取也就不足为怪了，事实上，基于内存的读写操作，是Redis能这么快的最重要的原因。

2.2 高效的底层数据结构

我们都知道Redis提供了五种非常好用的数据类型：String，List，Hash，Set，Sorted Set。

Redis有六种底层数据结构，分别为哈希表，压缩列表，跳表，整数数组，简单动态字符串。

数据类型与其底层数据结构对应关系如下图所示

总结来说就是：

String：Redis没有使用C语言内置的字符数组，而是将字符数组封装为简单动态字符串(SDS)，虽然SDS比C语言原生字符数组更费内存，但通过空间换时间，可以将很多C语言字符数组时间复杂度为O(n)的操作转为O(1)，提高处理速度，比如strlen命令获取String长度时，对于C语言的字符数组，需要遍历数组才能知道，时间复杂度为O(n)，而简单动态字符串已经保存了字符串的长度，因此可以直接获取，时间复杂度为O(1)。
Hash：在数据量还不多的情况下，Hash类型使用压缩列表(ZipList)保存元素，因为元素不多，所以查找也比较快，如果数据增长到设定的值，就改为哈希表，而哈希表查找元素的时间复杂度为O(1)，所以也是相当快的。
List：List的底层数据结构为双向链表和压缩列表组合而成的，也称为快速链表(QuickList)，因此List类型非常适合头尾插入弹出的操作，因此如果要把Redis作为队列的话，选择List是非常高效的。
Sorted Set：当元素数量不多时，Sorted Set使用的是压缩列表，只有当元素超过设定值时，才使用跳表和哈希表。
Set：在元素的数值都是整数时，Set使用整数数组保存数据，如果元素数量达到设置的值，则改为哈希表。

Redis是一个Key-Value健值对数据库，我们上面介绍的五种类型是指Key-Value中的Value，对于所有Key到Value之间的映射，Redis也是采用哈希表，这个哈希表也叫全局哈希表，如下图所示：

2.3 多路复用IO模型

Redis高性能的另一个重要的原因是采用多路复用IO模型，由于Redis是单线程处理网络请求的，如果采用阻塞IO模型，那么对于每一个请求，Redis需要从接收连接->读取连接数据->处理命令->返回数据整个流程处理完成后才能处理处理下一个请求，如果是这样的话，那么Redis的快就无从谈起了。

而采用非阻塞模型IO，虽然可以避免阻塞，但这种模型会在内核空间与用户空间来回复制全部要监听的FD(文件描述符)，除了之外，我们还无法得知哪个FD已经就绪了，需要遍历所有的FD才能知道，同样是即费空间又费时间，因此对于需要支持高并发的Redis来说，显然也是不可接受的。

而多路复用IO模型则不同了，多路复用IO模型同样也是非阻塞的，其内置的红黑树可以高效地添加或查找FD，且只会将已经就绪的的FD从内核空间复制到用户空间，因此很多网络应用处理请求时都是使用多路复用IO模型，Redis也不例外。

多路复用IO模型在不同的操作系统有不同的实现，如selec和poll，还有更性能更好的epoll，Redis不同操作系统的多路复用IO模型都有封装。

2.4 避免多线程切换

因为将数据保存在内存中，并且有高效的数据结构和使用多路利用IO模型，所以Redis读取数据非常快速，这时候，你可能会想，是不是将Redis改为多线程，可以更好提升Redis的吞吐量，处理更多并发请求呢？

其实不然，正因为Redis读取非常快，所以如果采用多线程的话，会产生以下两个问题：

多线程切换带来的额外开销：因为Redis读写非常快速，因为如果采用多线程，那么线程切换就非常频繁，所以如果采用多线程的话，Redis大部分时间可能都在切换线程。
数据加锁的性能损耗：多线程访问同一个数据的话，为了避免竞争，肯定需要加锁保证数据操作的原子性，而加锁与等待锁的释放，让多个线程在读取同一个数据需要排队等待，所以效率并不比单线程强多少。

3 怎么让Redis更快

单台Redis服务器，已经非常快了，那么，有什么办法能让Redis更快呢？

使用AOF或RDB数据备份：有了数据备份，可以在服务器宕机时，更快地恢复
主从分离：让从服务器分担主服务器的压力，实现更快地响应
切片集群：除了主从，切片集群让数据分散到不同服务器，多台服务器可分担读写的压力
避免bigkey：bigkey是指键值过大或者集合元素过多，占用太多的带宽与CPU运算，导致主线程阻塞，所以要避免在Redis存储比较大的值，比如对于value来说，不要超过10KB，对于集合元素，元素的数量最好不要超过1000

4 小结

从上面的分析我们可以看，Redis并不是像我们认为的是单线程，在处理持久化等耗时任务时，Redis也是采用多线程的处理方式，不过，Redis在处理请求时只有一个主线程，但仍然做非常快速的响应，这是由于Redis的数据读写都在内存中，而内存的访问是非常快速的，另外Redis为每一种数据类型都精心设计了高效的底层数据结构，而在处理网络请求时，则采用基于多路复用的IO模型，使得Redis可以高并地处理更多的请求。