从上图中可以看出只有以下3个地方用的是多线程，其他地方都是单线程：
1：接收请求参数
2：解析请求参数
3：请求响应，即将结果返回给client
很明显以上3点各个请求都是互相独立互不影响的，很适合用多线程，特别是请求体/响应体很大的时候，更能体现多线程的威力。而操作数据库是请求之间共享的，如果使用多线程的话适合读写锁。而操作数据库本身是很快的（就是对map的增删改查），单线程不一定就比多线程慢，当然也有可能是作者偷懒，懒得实现罢了，但这次的多线程模型还是值得我们学习一下的。
2：redis多线程是怎么实现的？
先大致说一下多线程的流程：
2：服务器收到的每个请求都会放入全局读队列clients_pending_read，同时将队列中的元素分发到每个线程对应的队列io_threads_list中，这些工作都是在主线程中执行的。
3：每个线程（包括主线程和子线程）接收请求参数并做解析，完事后在client中设置一个标记CLIENT_PENDING_READ，标识参数解析完成，可以操作数据库了。（主线程和子线程都会执行这个步骤）
4：主线程遍历队列clients_pending_read，发现设有CLIENT_PENDING_READ标记的，就操作数据库
5：操作完数据库就是响应client了，响应是一组函数addReplyXXX，在client中设置标记CLIENT_PENDING_WRITE，同时将client加入全局写队列clients_pending_write
6：主线程将全局队列clients_pending_write以轮训的方式将任务分发到每个线程对应的队列io_threads_list
7：所有线程将遍历自己的队列io_threads_list，将结果发送给client
3：redis多线程是怎么做到无锁的？
上面说了多线程的地方都是互相独立互不影响的。但是每个线程的队列就存在两个两个线程访问的情况：主线程向队列中写数据，子线程消费，redis的实现有点反直觉。按正常思路来说，主线程在往队列中写数据的时候加锁；子线程复制队列&并将队列清空，这个两个动作是加锁的，子线程消费复制后的队列，这个过程是不需要加锁的，按理来说主线程和子线程的加锁动作都是非常快的。但是redis并没有这么实现，那么他是怎么实现的呢？
redis多线程的模型是主线程负责搜集任务，放入全局读队列clients_pending_read和全局写队列clients_pending_write，主线程在将队列中的任务以轮训的方式分发到每个线程对应的队列（list *io_threads_list[128]）
1：一开始子线程的队列都是空，主线程将全对队列中的任务分发到每个线程的队列，并设置一个队列有数据的标记（_Atomic unsigned long io_threads_pending[128]），io_threads_pending[1]=5表示第一个线程的队列中有5个元素
2：子线程死循环轮训检查io_threads_pending[index] > 0，有数据就开始处理，处理完成之后将io_threads_pending[index] = 0，没数据继续检查
3：主线程将任务分发到子线程的队列中，自己处理自己队列中的任务，处理完成后，等待所有子线程处理完所有任务，继续收集任务到全局队列，在将任务分发给子线程，这样就避免了主线程和子线程同时访问队列的情况，主线程向队列写的时候子线程还没开始消费，子线程在消费的时候主线程在等待子线程消费完，子线程消费完后主线程才会往队列中继续写，就不用加锁了。因为任务是平均分配到每个队列的，所以每个队列的处理时间是接近的，等待的时间会很短。
4：源码执行流程
为了方便你看源码，这里加上一些代码的执行流程
启动socket监听，注册连接处理函数，连接成功后创建连接对象connection，创建client对象，通过aeCreateFileEvent注册client的读事件
Original: https://www.cnblogs.com/hlxs/p/14037919.html
Author: 啊汉
Title: Redis多线程原理详解
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