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从上面可以看到 GET/SET 命令在多线程版本中性能相比单线程几乎翻了一倍。另外，这些数据只是为了简单验证多线程 I/O 是否真正带来性能优化，并没有针对具体的场景进行压测，数据仅供参考。本次性能测试基于 unstble 分支，不排除后续发布的正式版本的性能会更好。

最后

可见单线程有单线程的好处，多线程有多线程的优势，只有充分理解其中的本质原理，才能灵活运用于生产实践当中
 

Redis6.0为何引入多线程？单线程不香吗？

从上图我们可以看到Redis在处理网络数据时，调用epoll的过程是阻塞的，也就是说这个过程会阻塞线程，如果并发量很高，达到几万的QPS，此处可能会成为瓶颈。一般我们遇到此类网络IO瓶颈的问题，可以增加线程数来解决。开启多线程除了可以减少由于网络I/O等待造成的影响，还可以充分利用CPU的多核优势。Redis6.0也不例外，在此处增加了多线程来处理网络数据，以此来提高Redis的吞吐量。当然相关的命令处理还是单线程运行，不存在多线程下并发访问带来的种种问题。

性能对比
压测配置:

Redis Server: 阿里云 Ubuntu 18.04，8 CPU 2.5 GHZ, 8G 内存，主机型号 ecs.ic5.2xlargeRedis Benchmark Client: 阿里云 Ubuntu 18.04，8 2.5 GHZ CPU, 8G 内存，主机型号 ecs.ic5.2xlarge

多线程版本Redis 6.0，单线程版本是 Redis 5.0.5。多线程版本需要新增以下配置:

io-threads 4 # 开启 4 个 IO 线程io-threads-do-reads yes # 请求解析也是用 IO 线程

压测命令: redis-benchmark -h 192.168.0.49 -a foobared -t set,get -n 1000000 -r 100000000 --threads 4 -d ${datasize} -c 256
 

flag为true时，cal() 方法返回值是多少？很多人会说：这还用问吗！肯定返回2

结果可能会让你大吃一惊！上面的这段代码，由于语句1和语句2没有数据依赖性，可能会发生指令重排序，有可能编译器会把flag=true放到num=1的前面。此时set和cal方法分别在不同线程中执行，没有先后关系。cal方法，只要flag为true，就会进入if的代码块执行相加的操作。可能的顺序是：

语句1先于语句2执行，这时的执行顺序可能是：语句1->语句2->语句3->语句4。执行语句4前，num = 1，所以cal的返回值是2
语句2先于语句1执行，这时的执行顺序可能是：语句2->语句3->语句4->语句1。执行语句4前，num = 0，所以cal的返回值是0
我们可以看到，在多线程环境下如果发生了指令重排序，会对结果造成严重影响。

当然可以在第三行处，给flag加上关键字volatile来避免指令重排。即在flag处加上了内存栅栏，来阻隔flag（栅栏）前后的代码的重排序。当然多线程还会带来可见性问题，死锁问题以及共享资源安全等问题。
 

可维护性

我们知道，多线程可以充分利用多核CPU，在高并发场景下，能够减少因I/O等待带来的CPU损耗，带来很好的性能表现。不过多线程却是一把双刃剑，带来好处的同时，还会带来代码维护困难，线上问题难于定位和调试，死锁等问题。多线程模型中代码的执行过程不再是串行的，多个线程同时访问的共享变量如果处理不当也会带来诡异的问题。

（编辑：宜春站长网）

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