Redis 的未来发展方向：多核优化、持久内存支持等

各位技术大佬、未来架构师们，晚上好！

今天咱们聊聊 Redis 这个老朋友的未来，重点关注一下多核优化和持久内存（Persistent Memory，PMem）支持这两个方向。Redis 发展到现在，单线程架构既是它的优势，也是它面临的挑战。在硬件红利逐渐消失，多核 CPU 成为主流的今天，如何充分利用多核，以及如何拥抱新型存储介质 PMem，是 Redis 保持竞争力的关键。

Redis 的“单身情歌”与多核的“恋爱交响曲”

Redis 以其简洁高效的单线程架构著称，避免了线程切换的开销，也简化了并发控制。但问题也来了，单线程吃不满 CPU 的所有核心啊！就像一个超级大厨，只会用一把菜刀切菜，就算给他十把菜刀，他也只能一把一把用，其他刀都闲着呢。

那么，Redis 要怎么摆脱“单身”状态，拥抱多核的“恋爱交响曲”呢？目前主流思路有这么几种：

多实例部署 (Horizontal Scaling)： 这是最简单粗暴的方法。在一个服务器上启动多个 Redis 实例，每个实例绑定一个或多个 CPU 核心。这样，每个核心都能跑一个独立的 Redis 进程，并发能力就上去了。

优点： 实现简单，改动小，容易理解。
缺点： 资源浪费，每个实例都需要独立的内存空间，数据一致性维护复杂，需要额外的代理层或客户端分片逻辑。

举个例子： 假设我们有 4 个核心的 CPU，想用多实例部署 Redis。

# 启动 Redis 实例 1，绑定 CPU 核心 0
redis-server --port 6379 --bind 127.0.0.1 --protected-mode yes --requirepass "your_password" --server-threads 1 --server-thread-affinity yes --io-threads 1 --io-threads-do-reads yes --io-threads-do-writes yes --hz 1000 --aof-use-rdb-preamble yes --aof-load-truncated yes  --appendonly yes --appendfsync everysec --appendfilename "appendonly-6379.aof" --dbfilename "dump-6379.rdb" --logfile "redis-6379.log" --pidfile "redis-6379.pid" --supervised systemd --oom-score-adj -900 --tcp-backlog 511 --cluster-enabled no --maxmemory 4g --maxmemory-policy allkeys-lru --maxmemory-samples 5 --tcp-keepalive 300 --timeout 0 --client-output-buffer-limit normal 0 0 0 slave 256 67108864 60 master 512 134217728 60 pubsub 32 8388608 60  --activerehashing yes --lfu-log-factor 10 --lfu-decay-time 1 --slowlog-log-slower-than 10000 --slowlog-max-len 128 --syslog-enabled no --syslog-ident redis --syslog-facility local0 --rename-command CONFIG "" --save 900 1 --save 300 10 --save 60 10000 --maxclients 10000 --hash-max-ziplist-entries 512 --list-max-ziplist-size -2 --set-max-intset-entries 512 --zset-max-ziplist-entries 128 --zset-max-ziplist-value 64 --hll-sparse-max-bytes 3000  --jemalloc-arena-max 4

# 启动 Redis 实例 2，绑定 CPU 核心 1
redis-server --port 6380 --bind 127.0.0.1 --protected-mode yes --requirepass "your_password" --server-threads 1 --server-thread-affinity yes --io-threads 1 --io-threads-do-reads yes --io-threads-do-writes yes --hz 1000 --aof-use-rdb-preamble yes --aof-load-truncated yes  --appendonly yes --appendfsync everysec --appendfilename "appendonly-6380.aof" --dbfilename "dump-6380.rdb" --logfile "redis-6380.log" --pidfile "redis-6380.pid" --supervised systemd --oom-score-adj -900 --tcp-backlog 511 --cluster-enabled no --maxmemory 4g --maxmemory-policy allkeys-lru --maxmemory-samples 5 --tcp-keepalive 300 --timeout 0 --client-output-buffer-limit normal 0 0 0 slave 256 67108864 60 master 512 134217728 60 pubsub 32 8388608 60  --activerehashing yes --lfu-log-factor 10 --lfu-decay-time 1 --slowlog-log-slower-than 10000 --slowlog-max-len 128 --syslog-enabled no --syslog-ident redis --syslog-facility local0 --rename-command CONFIG "" --save 900 1 --save 300 10 --save 60 10000 --maxclients 10000 --hash-max-ziplist-entries 512 --list-max-ziplist-size -2 --set-max-intset-entries 512 --zset-max-ziplist-entries 128 --zset-max-ziplist-value 64 --hll-sparse-max-bytes 3000  --jemalloc-arena-max 4

# ...以此类推，启动 Redis 实例 3 和 4，分别绑定 CPU 核心 2 和 3

注意：这里只是一个简化示例，实际部署需要更完善的配置管理和监控。

多线程 I/O (Threaded I/O)： Redis 6.0 引入了多线程 I/O，但注意，它只处理 I/O 操作，核心的命令执行仍然是单线程的。你可以把它理解为，以前一个人搬砖，现在来了几个小弟帮忙装卸货，但真正砌砖的还是那个人。

优点： 显著提升高并发场景下的性能，尤其是在网络带宽成为瓶颈时。
缺点： 只能提升 I/O 密集型场景的性能，对于计算密集型场景效果不明显，并且引入了线程同步的开销。

配置多线程 I/O：

# redis.conf
io-threads 4 # 设置 I/O 线程数为 4，根据 CPU 核心数调整
io-threads-do-reads yes # 启用 I/O 线程处理读操作
io-threads-do-writes yes # 启用 I/O 线程处理写操作

代码示例（模拟高并发场景）：

import redis
import threading
import time

def worker(index):
    r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
    for i in range(1000):
        r.set(f'key-{index}-{i}', f'value-{index}-{i}')
        r.get(f'key-{index}-{i}')

start_time = time.time()
threads = []
for i in range(100):  # 创建 100 个线程模拟并发
    t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

end_time = time.time()
print(f"耗时：{end_time - start_time:.2f} 秒")

分别测试开启和关闭多线程 I/O 的性能，你会发现开启后性能有显著提升。

多线程命令执行 (Threaded Command Execution)： 这才是真正的“多核恋爱”，让多个核心同时执行不同的命令。但这涉及到 Redis 核心架构的重大改变，需要解决数据一致性、锁竞争等一系列问题。目前社区正在积极探索，但还没有成熟的方案。
- 优点： 最大化利用多核 CPU 的性能，理论上可以大幅提升 Redis 的吞吐量。
- 缺点： 实现难度高，需要重构 Redis 核心架构，引入复杂的并发控制机制，可能带来新的 bug 和性能问题。
目前没有官方代码示例，但可以参考一些研究项目：
- Redis Modules API: Redis 允许通过模块扩展功能，开发者可以尝试编写多线程模块，实现部分命令的多线程执行。但这仍然需要在模块层面解决并发问题。

Redis 与 PMem 的“一见钟情”

除了多核优化，另一个值得关注的方向是持久内存（Persistent Memory，PMem）的支持。PMem 是一种新型存储介质，它具有 DRAM 的速度和 NAND Flash 的持久性。简单来说，它既快又稳，停电数据也不会丢。

Redis 如果能直接利用 PMem 存储数据，就可以省去传统的序列化/反序列化和 I/O 操作，极大地提升性能。

优点： 显著降低延迟，提高吞吐量，简化数据持久化流程。
缺点： 需要修改 Redis 的内存管理机制，引入新的 API 和数据结构，成本较高。

PMem 的“恋爱姿势”

Redis 如何与 PMem “谈恋爱”呢？主要有以下几种姿势：

直接将 Redis 数据存储在 PMem 上： 这是最直接的方式。修改 Redis 的内存分配器，让它从 PMem 上分配内存，然后将所有数据结构都存储在 PMem 上。

优点： 性能提升最明显，可以充分利用 PMem 的高速读写能力。
缺点： 需要对 Redis 的核心代码进行大量修改，风险较高。

代码示例（伪代码）：

// 假设我们有一个 PMem 内存池 pmem_pool
void *pmem_alloc(size_t size) {
    return pmem_pool_alloc(pmem_pool, size);
}

void pmem_free(void *ptr) {
    pmem_pool_free(pmem_pool, ptr);
}

// 修改 Redis 的内存分配函数
void *zmalloc(size_t size) {
    return pmem_alloc(size);
}

void zfree(void *ptr) {
    pmem_free(ptr);
}

// 修改 Redis 的数据结构，使用 PMem 指针
typedef struct redisObject {
    unsigned type:4;
    unsigned encoding:4;
    unsigned lru:LRU_BITS;
    int refcount;
    void *ptr; // 修改为 PMem 指针
} robj;

注意： 这只是一个概念性的示例，实际实现要复杂得多。

使用 PMem 作为持久化存储： 将 PMem 用作 AOF 或 RDB 的存储介质，可以加速持久化过程。
- 优点： 实现相对简单，改动较小。
- 缺点： 性能提升不如直接存储数据那么明显。
代码示例（伪代码）：
```
// 修改 AOF 写入函数
int aofAppendWrite(int fd, char *buf, int len) {
    // 将数据写入 PMem 文件
    return pmem_file_write(fd, buf, len);
}

// 修改 RDB 写入函数
int rdbSaveRio(rio *r) {
    // 将数据写入 PMem 文件
    return pmem_file_write(r->fd, r->buf, r->len);
}
```
注意： 这也只是一个概念性的示例，需要考虑文件系统、错误处理等细节。
混合使用： 将热数据存储在 DRAM 中，冷数据存储在 PMem 中，可以兼顾性能和成本。
- 优点： 灵活性高，可以根据实际需求进行调整。
- 缺点： 实现复杂，需要考虑数据迁移策略和一致性问题。

“恋爱”中的注意事项

无论是多核优化还是 PMem 支持，都需要注意以下几点：

数据一致性： 在多线程环境下，数据一致性是首要问题。需要仔细设计并发控制机制，避免数据竞争和脏读。
性能测试： 在引入任何新特性之前，都要进行充分的性能测试，确保性能提升是显著的，并且没有引入新的性能瓶颈。
兼容性： 尽量保持与现有 Redis API 的兼容性，方便用户迁移和升级。
社区参与： 积极参与 Redis 社区的讨论和开发，共同推动 Redis 的发展。

表格总结

为了更清晰地对比各种方案，我们用一个表格来总结一下：

特性	多实例部署	多线程 I/O	多线程命令执行	直接存储在 PMem 上	使用 PMem 作为持久化存储	混合使用
实现难度	低	中	高	高	中	高
性能提升	中	中	高	高	中	高
资源利用率	低	中	高	高	高	高
数据一致性维护	复杂	简单	复杂	简单	简单	复杂
兼容性	高	高	低	低	中	中

总结与展望

Redis 的未来发展方向，必然是朝着更高效、更智能的方向发展。多核优化和 PMem 支持是两个重要的突破口，它们将使 Redis 能够更好地应对高并发、低延迟的应用场景。当然，这需要社区的共同努力，不断探索和创新。

希望今天的分享能给大家带来一些启发，也欢迎大家一起参与到 Redis 的未来建设中来！

感谢大家！

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