redis單執行緒處理io請求效能瓶頸
1、任意乙個請求在server中一旦發生耗時，都會影響整個server的效能，也就是說後面的請求都要等前面這個耗時請求處理完成，自己才能被處理到。耗時的操作包括以下幾種：
a、操作bigkey：寫入乙個bigkey在分配記憶體時需要消耗更多的時間，同樣，刪除bigkey釋放記憶體同樣會產生耗時；
b、使用複雜度過高的命令：例如sort/sunion/zunionstore，或者o(n)命令，但是n很大，例如lrange key 0 -1一次查詢全量資料；
c、大量key集中過期：redis的過期機制也是在主線程中執行的，大量key集中過期會導致處理乙個請求時，耗時都在刪除過期key，耗時變長；
d、淘汰策略：淘汰策略也是在主線程執行的，當記憶體超過redis記憶體上限後，每次寫入都需要淘汰一些key，也會造成耗時變長；
e、aof刷盤開啟always機制：每次寫入都需要把這個操作刷到磁碟，寫磁碟的速度遠比寫記憶體慢，會拖慢redis的效能；
f、主從全量同步生成rdb：雖然採用fork子程序生成資料快照，但fork這一瞬間也是會阻塞整個執行緒的，例項越大，阻塞時間越久；
2、併發量非常大時，單執行緒讀寫客戶端io資料存在效能瓶頸，雖然採用io多路復用機制，但是讀寫客戶端資料依舊是同步io，只能單執行緒依次讀取客戶端的資料，無法利用到cpu多核。
針對問題1，一方面需要業務人員去規避，一方面redis在4.0推出了lazy-free機制，把bigkey釋放記憶體的耗時操作放在了非同步執行緒中執行，降低對主線程的影響。
針對問題2，redis在6.0推出了多執行緒，可以在高併發場景下利用cpu多核多執行緒讀寫客戶端資料，進一步提公升server效能，當然，只是針對客戶端的讀寫是並行的，每個命令的真正操作依舊是單執行緒的。
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