在本文中，我們將從源代碼的角度分析為什麽這樣壹個高性能、高應用的緩存是單線程方案。當然，壹個方案的高性能和高並發是多方面的綜合因素，其他因素後面會有解釋。後續分析主要基於LINUX操作系統，這也是redis應用最廣泛的平臺。
單線程最大的限制是什麽？就是CPU，現在服務器壹般都是多CPU，單線程只能用其中壹個核心。
作為壹個網絡內存緩存數據庫，redis在實現高性能方面有四個要點。
1.高並發、高流量的網絡數據處理。
壹個異步、高效、低CPU需求的網絡模型，主要由OS提供。目前，EPOLL是LINUX中最流行的壹個。這個網絡上有很多介紹，主要是基於壹個事件驅動的異步模型。
2.合理的架構，程序內的調用邏輯和內存管理。
redis在純C中實現時，整體調用邏輯很短，但在內存方面，適當合並了壹些對象和對齊，比如sds，底層使用內存池，不同情況有所不同。
不過整體來說，不如NGINX的內池設計巧妙。當然，它們是不壹樣的。NGINX是基於請求釋放的邏輯設計的，所以對於請求，可以壹次申請壹個大塊，分部分使用，然後統壹釋放。
3.數據復制的代價，無論是讀數據還是寫數據，壹般都需要數據復制的過程。
數據復制其實就是內存復制，真正的成本在於壹個大值的存在。當值的長度超過16KB時，性能將開始下降。因為單線程，如果有壹個超大的值，比如20MB，整個線程都會因為這個請求而被阻塞，導致後面的請求進不來，雖然後面的請求是壹個小請求，可以快速處理。
4.數據結構中算法的代價在4.redis中，有些結構在數據量很大的情況下是非常昂貴的。
很多時候，人們忽略了算法的運算代碼，因為比如memcached就是壹個完整的KV緩存，除了壹個鍵搜索和位置哈希算法之外，沒有任何算法。
另壹方面，Redis提供了許多高級數據對象，它們具有壹些高級算法能力，這些能力需要例如GEO模塊。