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Redis 6.0 开始支持绑定 CPU，可以有效减少线程上下文切换。
CPU 亲和性（CPU Affinity）是一种调度属性，它将一个进程或线程，「绑定」到一个或一组 CPU 上。也称为 CPU 绑定。
设置 CPU 亲和性可以一定程度避免 CPU 上下文切换，提高 CPU L1、L2 Cache 命中率。
早期「SMP」架构下，每个 CPU 通过 BUS 总线共享资源。CPU 绑定意义不大。
而在当前主流的「NUMA」架构下，每个 CPU 有自己的本地内存。访问本地内存有更快的速度。而访问其他 CPU 内存会导致较大的延迟。这时，CPU 绑定对系统运行速度的提升有较大的意义。
现实中的 NUMA 架构比上图更复杂，通常会将 CPU 分组，若干个 CPU 分配一组内存，称为 「node」。
你可以通过 「numactl -H 」 命令来查看 NUMA 硬件信息。
$ numactl -H
available: 2 nodes (0-1)node 0 cpus: 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38
node 0 size: 32143 MB
node 0 free: 26681 MB
node 1 cpus: 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39
node 1 size: 32309 MB
node 1 free: 24958 MB
node distances:
node 0 1
0: 10 21
1: 21 10
上图中可以得知该机器有 40 个 CPU，分组为 2 个 node。
node distances 是一个二维矩阵，表示 node 之间 「访问距离」，10 为基准值。上述命令中可以得知，node 自身访问，距离是 10。跨 node 访问，如 node 0 访问 node 1 距离为 21。说明该机器「跨 node 访问速度」比「node 自身访问速度」慢 2.1 倍。
其实，早在 2015 年，有人提出 Redis 需要支持设置 CPU 亲和性，而当时的 Redis 还没有支持 IO 多线程，该提议搁置。
而 Redis 6.0 引入 IO 多线程。同时，也支持了设置 CPU 亲和性。
我画了一张 Redis 6.0 线程家族供你参考。
上图可分为 3 个模块
主线程和 IO 线程：负责命令读取、解析、结果返回。命令执行由主线程完成。
bio 线程：负责执行耗时的异步任务，如 close fd。
后台进程：fork 子进程来执行耗时的命令。
Redis 支持分别配置上述模块的 CPU 亲和度。你可以在 redis.conf 找到以下配置（该配置需手动开启）。
# IO 线程（包含主线程）绑定到 CPU 0、2、4、6
server_cpulist 0-7:2
# bio 线程绑定到 CPU 1、3
bio_cpulist 1,3
# aof rewrite 后台进程绑定到 CPU 8、9、10、11
aof_rewrite_cpulist 8-11
# bgsave 后台进程绑定到 CPU 1、10、11
bgsave_cpulist 1,10-11
我在上述机器，针对 IO 线程和主线程，进行如下测试：
首先，开启 IO 线程配置。
io-threads 4 # 主线程 + 3 个 IO 线程io-threads-do-reads yes # IO 线程开启读和解析命令功能
测试如下三种场景：
不开启 CPU 绑定配置。
绑定到不同 node。
「server_cpulist 0,1,2,3」
绑定到相同 node。
「server_cpulist 0,2,4,6」
通过 redis-benchmark 对 get 命令进行基准测试，每种场景执行 3 次。
$ redis-benchmark -n 5000000 -c 50 -t get --threads 4
结果如下：
1.不开启 CPU 绑定配置
throughput summary: 248818.11 requests per second
throughput summary: 248694.36 requests per second
throughput summary: 249004.00 requests per second
2.绑定不同 node
throughput summary: 248880.03 requests per second
throughput summary: 248447.20 requests per second
throughput summary: 248818.11 requests per second
3.绑定相同 node
throughput summary: 284414.09 requests per second
throughput summary: 284333.25 requests per second
throughput summary: 265252.00 requests per second
根据测试结果，绑定到同一个 node，qps 大约提升 15%
使用绑定 CPU，你需要注意以下几点：
Linux 下，你可以使用 「numactl --hardware」 查看硬件布局，确保支持并开启 NUMA。
线程要尽可能分布在 「不同的 CPU，相同的 node」，设置 CPU 亲和度才有效。否则会造成频繁上下文切换和远距离内存访问。
你要熟悉 CPU 架构，做好充分的测试。否则可能适得其反，导致 Redis 性能下降。