redis是单线程，线程安全的
redis可以能够快速执行的原因：
(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 - IO多路复用
IO多路复用中有三种方式：select,poll,epoll。需要注意的是，select,poll是线程不安全的，epoll是线程安全的
redis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。
IO多路复用（epoll）：
由于进程的执行过程是线性的(也就是顺序执行),当我们调用低速系统I/O(read,write,accept等等),进程可能阻塞,此时进程就阻塞在这个调用上,不能执行其他操作.阻塞很正常.
接下来考虑这么一个问题:一个服务器进程和一个客户端进程通信,服务器端read(sockfd1,bud,bufsize),此时客户端进程没有发送数据,那么read(阻塞调用)将阻塞，直到客户端调用
write(sockfd,but,size)发来数据.在一个客户和服务器通信时这没什么问题。
当多个客户与服务器通信时当多个客户与服务器通信时,若服务器阻塞于其中一个客户sockfd1,当另一个客户的数据到达套接字sockfd2时,服务器不能处理,仍然阻塞在read(sockfd1,...)上
;此时问题就出现了,不能及时处理另一个客户的服务,咋么办?
epoll详解：
首先我们来定义流的概念，一个流可以是文件，socket，pipe等等可以进行I/O操作的内核对象。 不管是文件，还是套接字，还是管道，我们都可以把他们看作流。 之后我们来讨论I/O的操作，通过read，我们可以从流中读入数据；通过write，我们可以往流写入数据。现在假定一个情形，我们需要从流中读数据，但是流中还没有数据，（典型的例子为，
客户端要从socket读如数据，但是服务器还没有把数据传回来），这时候该怎么办？ 阻塞：阻塞是个什么概念呢？比如某个时候你在等快递，但是你不知道快递什么时候过来，而且你没有别的事可以干（或者说接下来的事要等快递来了才能做）；那么你可以去睡觉了，因为你知
道快递把货送来时一定会给你打个电话（假定一定能叫醒你）。 非阻塞忙轮询：接着上面等快递的例子，如果用忙轮询的方法，那么你需要知道快递员的手机号，然后每分钟给他挂个电话：“你到了没？” 很明显一般人不会用第二种做法，不仅显很无脑，浪费话费不说，还占用了快递员大量的时间。 大部分程序也不会用第二种做法，因为第一种方法经济而简单，经济是指消耗很少的CPU时间，如果线程睡眠了，就掉出了系统的调度队列，暂时不会去瓜分CPU宝贵的时间片了。 为了了解阻塞是如何进行的，我们来讨论缓冲区，以及内核缓冲区，最终把I/O事件解释清楚。缓冲区的引入是为了减少频繁I/O操作而引起频繁的系统调用（你知道它很慢的），当你操作一个流时
，更多的是以缓冲区为单位进行操作，这是相对于用户空间而言。对于内核来说，也需要缓冲区。 假设有一个管道，进程A为管道的写入方，Ｂ为管道的读出方。 假设一开始内核缓冲区是空的，B作为读出方，被阻塞着。然后首先A往管道写入，这时候内核缓冲区由空的状态变到非空状态，内核就会产生一个事件告诉Ｂ该醒来了，这个事件姑且称之为“缓冲区
非空”。 但是“缓冲区非空”事件通知B后，B却还没有读出数据；且内核许诺了不能把写入管道中的数据丢掉这个时候，Ａ写入的数据会滞留在内核缓冲区中，如果内核也缓冲区满了，B仍未开始读数据，最终
内核缓冲区会被填满，这个时候会产生一个I/O事件，告诉进程A，你该等等（阻塞）了，我们把这个事件定义为“缓冲区满”。 假设后来Ｂ终于开始读数据了，于是内核的缓冲区空了出来，这时候内核会告诉A，内核缓冲区有空位了，你可以从长眠中醒来了，继续写数据了，我们把这个事件叫做“缓冲区非满” 也许事件Y1已经通知了A，但是A也没有数据写入了，而Ｂ继续读出数据，知道内核缓冲区空了。这个时候内核就告诉B，你需要阻塞了！，我们把这个时间定为“缓冲区空”。 这四个情形涵盖了四个I/O事件，缓冲区满，缓冲区空，缓冲区非空，缓冲区非满（注都是说的内核缓冲区，且这四个术语都是我生造的，仅为解释其原理而造）。这四个I/O事件是进行阻塞同步的
根本。（如果不能理解“同步”是什么概念，请学习操作系统的锁，信号量，条件变量等任务同步方面的相关知识）。 然后我们来说说阻塞I/O的缺点。但是阻塞I/O模式下，一个线程只能处理一个流的I/O事件。如果想要同时处理多个流，要么多进程(fork)，要么多线程(pthread_create)，很不幸这两种方法
效率都不高。 于是再来考虑非阻塞忙轮询的I/O方式，我们发现我们可以同时处理多个流了（把一个流从阻塞模式切换到非阻塞模式再此不予讨论）： while true { for i in stream[]; { if i has data read until unavailable } } 我们只要不停的把所有流从头到尾问一遍，又从头开始。这样就可以处理多个流了，但这样的做法显然不好，因为如果所有的流都没有数据，那么只会白白浪费CPU。这里要补充一点，阻塞模式下，
内核对于I/O事件的处理是阻塞或者唤醒，而非阻塞模式下则把I/O事件交给其他对象（后文介绍的select以及epoll）处理甚至直接忽略。 为了避免CPU空转，可以引进了一个代理（一开始有一位叫做select的代理，后来又有一位叫做poll的代理，不过两者的本质是一样的）。这个代理比较厉害，可以同时观察许多流的I/O事件，
在空闲的时候，会把当前线程阻塞掉，当有一个或多个流有I/O事件时，就从阻塞态中醒来，于是我们的程序就会轮询一遍所有的流（于是我们可以把“忙”字去掉了）。代码长这样: while true { select(streams[]) for i in streams[] { if i has data read until unavailable } } 于是，如果没有I/O事件产生，我们的程序就会阻塞在select处。但是依然有个问题，我们从select那里仅仅知道了，有I/O事件发生了，但却并不知道是那几个流（可能有一个，多个，甚至全部
），我们只能无差别轮询所有流，找出能读出数据，或者写入数据的流，对他们进行操作。 但是使用select，我们有O(n)的无差别轮询复杂度，同时处理的流越多，没一次无差别轮询时间就越长。 epoll可以理解为event poll，不同于忙轮询和无差别轮询，epoll之会把哪个流发生了怎样的I/O事件通知我们。此时我们对这些流的操作都是有意义的。（复杂度降低到了O(1)） 在讨论epoll的实现细节之前，先把epoll的相关操作列出： epoll_create 创建一个epoll对象，一般epollfd = epoll_create() epoll_ctl （epoll_add/epoll_del的合体），往epoll对象中增加/删除某一个流的某一个事件 比如 epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_ADD, socket, EPOLLIN);//注册缓冲区非空事件，即有数据流入 epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_DEL, socket, EPOLLOUT);//注册缓冲区非满事件，即流可以被写入 epoll_wait(epollfd,...)等待直到注册的事件发生 （注：当对一个非阻塞流的读写发生缓冲区满或缓冲区空，write/read会返回-1，并设置errno=EAGAIN。而epoll只关心缓冲区非满和缓冲区非空事件）。 一个epoll模式的代码大概的样子是： while true { active_stream[] = epoll_wait(epollfd) for i in active_stream[] { read or write till } }
Redis关于线程安全问题：
redis实际上是采用了线程封闭的观念，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。