1、基本原理
采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求（尽量减少网络IO的时间消耗）
（1）为什么不采用多进程或多线程处理？
多线程处理可能涉及到锁
多线程处理会涉及到线程切换而消耗CPU
（2）单线程处理的缺点？
无法发挥多核CPU性能，不过可以通过在单机开多个Redis实例来完善
2、Redis不存在线程安全问题？
Redis采用了线程封闭的方式，把任务封闭在一个线程，自然避免了线程安全问题，不过对于需要依赖多个redis操作的复合操作来说，依然需要锁，而且有可能是分布式锁
3、什么是多路I/O复用（Epoll）
（1） 网络IO都是通过Socket实现，Server在某一个端口持续监听，客户端通过Socket（IP+Port）与服务器建立连接（ServerSocket.accept），成功建立连接之后，就可以使用Socket中封装的InputStream和OutputStream进行IO交互了。针对每个客户端，Server都会创建一个新线程专门用于处理 （2） 默认情况下，网络IO是阻塞模式，即服务器线程在数据到来之前处于【阻塞】状态，等到数据到达，会自动唤醒服务器线程，着手进行处理。阻塞模式下，一个线程只能处理一个流的IO事件 （3） 为了提升服务器线程处理效率，有以下三种思路
（1）非阻塞【忙轮询】：采用死循环方式轮询每一个流，如果有IO事件就处理，这样可以使得一个线程可以处理多个流，但是效率不高，容易导致CPU空转
（2）Select代理（无差别轮询）：可以观察多个流的IO事件，如果所有流都没有IO事件，则将线程进入阻塞状态，如果有一个或多个发生了IO事件，则唤醒线程去处理。但是还是得遍历所有的流，才能找出哪些流需要处理。如果流个数为N，则时间复杂度为O（N）
（3）Epoll代理：Select代理有一个缺点，线程在被唤醒后轮询所有的Stream，还是存在无效操作。 Epoll会哪个流发生了怎样的I/O事件通知处理线程，因此对这些流的操作都是有意义的，复杂度降低到了O(1)
4、其它开源软件采用的模型
Nginx：多进程单线程模型
Memcached：单进程多线程模型
Redis为什么是单线程的？
因为CPU不是Redis的瓶颈。Redis的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。（以上主要来自官方FAQ）既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。关于redis的性能，官方网站也有，普通笔记本轻松处理每秒几十万的请求，参见：How fast is Redis?
如果万一CPU成为你的Redis瓶颈了，或者，你就是不想让服务器其他核闲置，那怎么办？
那也很简单，你多起几个Redis进程就好了。Redis是keyvalue数据库，又不是关系数据库，数据之间没有约束。只要客户端分清哪些key放在哪个Redis进程上就可以了。redis-cluster可以帮你做的更好。
单线程可以处理高并发请求吗？
当然可以了，Redis都实现了。
有一点概念需要澄清，并发并不是并行。
（相关概念：并发性I/O流，意味着能够让一个计算单元来处理来自多个客户端的流请求。并行性，意味着服务器能够同时执行几个事情，具有多个计算单元）
Redis总体快速的原因：
采用队列模式将并发访问变为串行访问（？）
单线程指的是网络请求模块使用了一个线程（所以不需考虑并发安全性），其他模块仍用了多个线程。
总体来说快速的原因如下：
1）绝大部分请求是纯粹的内存操作（非常快速）
2）采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件
3）非阻塞IO
内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用epoll的多路复用特性，绝不在io上浪费一点时间
这3个条件不是相互独立的，特别是第一条，如果请求都是耗时的，采用单线程吞吐量及性能可想而知了。应该说redis为特殊的场景选择了合适的技术方案。
- Redis服务端是个单线程的架构，不同的Client虽然看似可以同时保持连接，但发出去的命令是序列化执行的，这在通常的数据库理论下是最高级别的隔离（serialize）
- 用MULTI/EXEC 来把多个命令组装成一次发送，达到原子性
- 用WATCH提供的乐观锁功能，在你EXEC的那一刻，如果被WATCH的键发生过改动，则MULTI到EXEC之间的指令全部不执行，不需要rollback
- 其他回答中提到的DISCARD指令只是用来撤销EXEC之前被暂存的指令，并不是回滚
多线程对同一个Key操作时，Redis服务是根据先到先作的原则，其他排队（可设置为直接丢弃），因为是单线程。
修改默认的超时时间，默认2秒。但是大部份的操作都在30ms以内。
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使用Redis有哪些好处？
(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
(2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash
(3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
(4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除
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Redis相比memcached有哪些优势？
(1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型
(2) redis的速度比memcached快很多
(3) redis可以持久化其数据
(4)Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
(5)、使用底层模型不同
它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。
Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。
(6）value大小：redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB
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redis常见性能问题和解决方案：
(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件
(Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照;AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度)
(2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次
(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内
(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库
(5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3…
这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。
redis的一些其他特点：
（1）Redis是单进程单线程的
redis利用队列技术将并发访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销
（2）读写分离模型
通过增加Slave DB的数量，读的性能可以线性增长。为了避免Master DB的单点故障，集群一般都会采用两台Master DB做双机热备，所以整个集群的读和写的可用性都非常高。 读写分离架构的缺陷在于，不管是Master还是Slave，每个节点都必须保存完整的数据，如果在数据量很大的情况下，集群的扩展能力还是受限于单个节点的存储能力，而且对于Write-intensive类型的应用，读写分离架构并不适合。
（3）数据分片模型
为了解决读写分离模型的缺陷，可以将数据分片模型应用进来。
可以将每个节点看成都是独立的master，然后通过业务实现数据分片。
结合上面两种模型，可以将每个master设计成由一个master和多个slave组成的模型。
（4）Redis的回收策略
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volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
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volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
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volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
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allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
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allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
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no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据
注意这里的6种机制，volatile和allkeys规定了是对已设置过期时间的数据集淘汰数据还是从全部数据集淘汰数据，后面的lru、ttl以及random是三种不同的淘汰策略，再加上一种no-enviction永不回收的策略。
使用策略规则：
1、如果数据呈现幂律分布，也就是一部分数据访问频率高，一部分数据访问频率低，则使用allkeys-lru
2、如果数据呈现平等分布，也就是所有的数据访问频率都相同，则使用allkeys-random
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