Redis是单线程的，如何提高多核CPU的利用率？
一句话回答：
Redis 是单线程处理客户端命令，但可以通过 多实例部署、I/O 多路复用、后台线程 + Redis 6 的 I/O Thread 支持，来充分利用多核 CPU。
一、Redis 单线程 ≠ 整个 Redis 都是单线程！
Redis 主要的 网络事件 + 命令执行 是单线程的（主线程），但它其实有多线程参与的场景👇
| 模块 | 多线程吗？ | 说明 |
|---|---|---|
| ✅ 网络 I/O 处理（Redis 6 起） | ✅ 可启用 I/O 线程并发读写 | |
| ❌ 命令执行（SET/GET） | ❌ 仍是主线程执行 | |
| ✅ 持久化（RDB/AOF写盘） | ✅ 后台子进程执行 | |
| ✅ 异步删除 / 释放内存 | ✅ lazyfree 用线程池处理 | |
| ❌ Key 锁 / 数据结构操作 | ❌ 主线程，避免加锁开销 |
二、Redis 利用多核的方式有哪些？
1. 启用 Redis 6+ 的 I/O 多线程
Redis 6 开始支持 I/O 多线程（仅限网络读写，命令仍在主线程）：
# redis.conf 中配置io-threads 4io-threads-do-reads yes-
原理：接收多个客户端的请求数据，可并行读取 socket → 提高吞吐量
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适合场景：客户端很多、网络收发慢（不是 CPU 密集型命令）
2. 多 Redis 实例部署（横向扩展）
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在一台服务器上跑多个 Redis 实例（每个实例单线程）
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不同实例绑定不同 CPU 核心（
taskset） -
适合多核机器，配合客户端做 分库分槽 分流访问
💡 适合写多、热点分散的业务，比如电商、用户数据分库等
Redis分片
Redis 分片（Sharding）是把全量数据按一定规则（如 key 的 hash 值）分配到多个 Redis 实例中，每个实例负责一部分 key。
为什么分片能提升多核利用率？
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 每个 Redis 实例是单线程 | 所以单实例最多利用 1 核 CPU ✅ |
| 多实例部署 | 可以跑在多个 CPU 核心上 ✅ |
| 客户端路由 | 每次只访问一个实例，减轻单点压力 ✅ |
3. 使用 Redis Cluster（集群）
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多 Redis 实例组成分布式集群，每个节点负责部分 key
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多节点 = 多核多机并发，天然并行处理
💡 适合大规模分布式部署，自动分片 + 故障转移
4. 后台任务异步多线程（系统内建）
Redis 内部本身就会用多线程处理一些后台任务，例如：
| 操作 | 说明 |
|---|---|
| 异步删除大 key | UNLINK、FLUSHDB ASYNC 用线程释放内存 |
| RDB 保存 / AOF rewrite | 用子进程执行，避免阻塞主线程 |
| key 过期处理 | 一部分定时触发，一部分惰性删除（在主线程） |
三、Redis 单线程的好处
你可能会问：为啥不多线程执行命令呢？
因为 Redis 的核心数据结构很复杂（如 ziplist、skiplist、hashtable），加锁会带来：
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❌ 上下文切换成本
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❌ 锁竞争
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❌ 不可预测的并发 Bug
👉 单线程让它保持 高性能 + 数据一致性 + 代码极简