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众所周知，Redis是一个高性能的数据存储框架，在高并发的系统设计中，Redis也是一个比较关键的组件，是我们提升系统性能的一大利器。深入去理解Redis高性能的原理显得越发重要，当然Redis的高性能设计是一个系统性的工程，涉及到很多内容，本文重点关注Redis的IO模型，以及基于IO模型的线程模型。
我们从IO的起源开始，讲述了阻塞IO、非阻塞IO、多路复用IO。基于多路复用IO，我们也梳理了几种不同的Reactor模型，并分析了几种Reactor模型的优缺点。基于Reactor模型我们开始了Redis的IO模型和线程模型的分析，并总结出Redis线程模型的优点、缺点，以及后续的Redis多线程模型方案。本文的重点是对Redis线程模型设计思想的梳理，捋顺了设计思想，就是一通百通的事了。
注：本文的代码都是伪代码，主要是为了示意，不可用于生产环境。
我们常说的网络IO模型，主要包含阻塞IO、非阻塞IO、多路复用IO、信号驱动IO、异步IO，本文重点关注跟Redis相关的内容，所以我们重点分析阻塞IO、非阻塞IO、多路复用IO，帮助大家后续更好的理解Redis网络模型。
我们先看下面这张图；
我们经常说的阻塞IO其实分为两种，一种是单线程阻塞，一种是多线程阻塞。这里面其实有两个概念，阻塞和线程。
阻塞：指调用结果返回之前，当前线程会被挂起，调用线程只有在得到结果之后才会返回；
线程：系统调用的线程个数。
像建立连接、读、写都涉及到系统调用，本身是一个阻塞的操作。
服务端单线程来处理，当客户端请求来临时，服务端用主线程来处理连接、读取、写入等操作。
以下用代码模拟了单线程的阻塞模式；
import java.net.Socket;
public class BioTest {
public static void main(String[] args) throws IOException {
ServerSocket server=new ServerSocket(8081);
while(true) {
Socket socket=server.accept();
System.out.println("accept port:"+socket.getPort());
BufferedReader in=new BufferedReader(new InputStreamReader(socket.getInputStream()));
String inData=null;
try {
while ((inData = in.readLine()) != null) {
System.out.println("client port:"+socket.getPort());
System.out.println("input data:"+inData);
if("close".equals(inData)) {
socket.close();
}
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
socket.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}
我们准备用两个客户端同时发起连接请求、来模拟单线程阻塞模式的现象。同时发起连接，通过服务端日志，我们发现此时服务端只接受了其中一个连接，主线程被阻塞在上一个连接的read方法上。
我们尝试关闭第一个连接，看第二个连接的情况，我们希望看到的现象是，主线程返回，新的客户端连接被接受。
从日志中发现，在第一个连接被关闭后，第二个连接的请求被处理了，也就是说第二个连接请求在排队，直到主线程被唤醒，才能接收下一个请求，符合我们的预期。
此时不仅要问，为什么呢？
主要原因在于accept、read、write三个函数都是阻塞的，主线程在系统调用的时候，线程是被阻塞的，其他客户端的连接无法被响应。
通过以上流程，我们很容易发现这个过程的缺陷，服务器每次只能处理一个连接请求，CPU没有得到充分利用，性能比较低。如何充分利用CPU的多核特性呢？自然而然的想到了——多线程逻辑。
对工程师而言，代码解释一切，直接上代码。
BIO多线程
package net.io.bio;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
public class BioTest {
public static void main(String[] args) throws IOException {
final ServerSocket server=new ServerSocket(8081);
while(true) {
new Thread(new Runnable() {
public void run() {
Socket socket=null;
try {
socket = server.accept();
System.out.println("accept port:"+socket.getPort());
BufferedReader in=new BufferedReader(new InputStreamReader(socket.getInputStream()));
String inData=null;
while ((inData = in.readLine()) != null) {
System.out.println("client port:"+socket.getPort());
System.out.println("input data:"+inData);
if("close".equals(inData)) {
socket.close();
}
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
}
}
}).start();
}
}
}
同样，我们并行发起两个请求；
两个请求，都被接受，服务端新增两个线程来处理客户端的连接和后续请求。
我们用多线程解决了，服务器同时只能处理一个请求的问题，但同时又带来了一个问题，如果客户端连接比较多时，服务端会创建大量的线程来处理请求，但线程本身是比较耗资源的，创建、上下文切换都比较耗资源，又如何去解决呢？
如果我们把所有的Socket（文件句柄，后续用Socket来代替fd的概念，尽量减少概念，减轻阅读负担）都放到队列里，只用一个线程来轮训所有的Socket的状态，如果准备好了就把它拿出来，是不是就减少了服务端的线程数呢？
一起看下代码，单纯非阻塞模式，我们基本上不用，为了演示逻辑，我们模拟了相关代码如下；
package net.io.bio;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.net.SocketTimeoutException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils;
public class NioTest {
public static void main(String[] args) throws IOException {
final ServerSocket server=new ServerSocket(8082);
server.setSoTimeout(1000);
List<Socket> sockets=new ArrayList<Socket>();
while (true) {
Socket socket = null;
try {
socket = server.accept();
socket.setSoTimeout(500);
sockets.add(socket);
System.out.println("accept client port:"+socket.getPort());
} catch (SocketTimeoutException e) {
System.out.println("accept timeout");
}
//模拟非阻塞：轮询已连接的socket，每个socket等待10MS，有数据就处理，无数据就返回，继续轮询
if(CollectionUtils.isNotEmpty(sockets)) {
for(Socket socketTemp:sockets ) {
try {
BufferedReader in=new BufferedReader(new InputStreamReader(socketTemp.getInputStream()));
String inData=null;
while ((inData = in.readLine()) != null) {
System.out.println("input data client port:"+socketTemp.getPort());
System.out.println("input data client port:"+socketTemp.getPort() +"data:"+inData);
if("close".