引言
Redis 是一个单线程却性能非常好的内存数据库， 主要用来作为缓存系统。 Redis 采用网络 I/O 多路复用技术来保证在多个连接时，系统的高吞吐量（TPS）。
系统吞吐量（TPS）指的是系统在单位时间内可处理的事务的数量，是用于衡量系统性能的重要指标。影响系统吞吐量的因素很多，包括并发数和系统资源（CPU、内存、系统I/O操作、外部接口）等，系统资源等这些因素可以用平均响应时间指标来衡量
五种 I/O 模型
要理解 Redis 采用网络 I/O 多路复用技术，就得先了解五种 I/O 模型，如下：
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阻塞 I/O 模型
最传统的一种 I/O 模型，即在读写数据过程中会发生阻塞现象。
当用户线程发出 I/O 请求之后，内核会去查看数据是否就绪，如果没有就绪就会等待数据就绪，而用户线程就会处于阻塞状态（block），用户线程交出 CPU。当数据就绪之后，内核会将数据拷贝到用户线程，并返回结果给用户线程，用户线程才解除阻塞状态。
举例如下：
data = socket.read();如果数据没有就绪，用户线程就会一直阻塞在 read 方法。
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非阻塞 I/O 模型
当用户线程发起一个 read 操作后，并不需要等待，而是马上就得到了一个结果。如果结果是一个 error 时，它就知道数据还没有准备好，于是它可以再次发送 read 操作。一旦内核中的数据准备好了，并且又再次收到了用户线程的请求，那么它马上就将数据拷贝到了用户线程，然后返回。
所以事实上，在非阻塞 I/O 模型中，用户线程需要不断地询问内核数据是否就绪，也就说非阻塞 I/O 不会交出 CPU，而会一直占用 CPU，从而导致 CPU 占用率非常高。
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多路复用 I/O 模型
多路复用 I/O 模型是目前使用得比较多的 I/O 模型。
在多路复用 I/O 模型中，会有一个线程不断去轮询多个 socket 的状态，只有当 socket 真正有读写事件时，才真正调用实际的 I/O 读写操作。因为在多路复用 I/O 模型中，只需要使用一个线程就可以管理多个 socket，系统不需要建立新的进程或者线程，也不必维护这些线程和进程，并且只有在真正有 socket 读写事件进行时，才会使用 I/O 资源，所以它大大减少了资源占用（如 CPU）。
会思考的你也许会想到，可以采用多线程+ 阻塞 I/O 达到类似的效果，但是由于在多线程 + 阻塞 I/O 中，每个 socket对应一个线程，这样会造成很大的资源占用，并且尤其是对于长连接来说，线程的资源一直不会释放，如果后面陆续有很多连接的话，就会造成性能上的瓶颈。
而多路复用 I/O 模式，通过一个线程就可以管理多个 socket，只有当 socket 真正有读写事件发生才会占用资源来进行实际的读写操作。因此，多路复用IO比较适合连接数比较多的情况。
另外，多路复用 I/O 为何比非阻塞 I/O 模型的效率高是因为在非阻塞 I/O 中，不断地询问 socket 状态时通过用户线程去进行的，而在多路复用 I/O 中，轮询每个 socket 状态是内核在进行的，这个效率要比用户线程要高的多。
值得注意的是，多路复用 I/O 模型是通过轮询的方式来检测是否有事件到达，并且对到达的事件逐一进行响应。因此对于多路复用 I/O 模型来说，一旦事件响应太慢，那么就会导致后续的事件迟迟得不到处理，并且会影响新的事件轮询。
这就是说，如果 Redis 每条命令执行如果占用大量时间，就会造成其他线程阻塞，对于 Redis 这种高性能服务是致命的，所以 Redis 是面向高速执行的数据库。
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信号驱动 I/O 模型
在信号驱动 I/O 模型中，当用户线程发起一个 I/O 请求操作，会给对应的 socket 注册一个信号函数，然后用户线程会继续执行，当内核数据就绪时会发送一个信号给用户线程，用户线程接收到信号之后，便在信号函数中调用 I/O 读写操作来进行实际的 I/O 请求操作。
这个一般用于 UDP 中，对 TCP 套接口几乎是没用的，原因是该信号产生得过于频繁，并且该信号的出现并没有告诉我们发生了什么事情。
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异步 I/O 模型
异步 I/O 模型才是最理想的 I/O 模型，在异步 I/O 模型中，当用户线程发起 read 操作之后，立刻就可以开始去做其它的事。而另一方面，从内核的角度，当它收到一个 asynchronous read 之后，它会立刻返回，说明 read 请求已经成功发起了，因此不会对用户线程产生任何阻塞（block）。
然后，内核会等待数据准备完成，然后将数据拷贝到用户线程，当这一切都完成之后，内核会给用户线程发送一个信号，告诉它 read 操作完成了。
也就是说，用户线程完全不需要关心实际的整个 I/O 操作是如何进行的，只需要先发起一个请求，当接收内核返回的成功信号时表示 I/O 操作已经完成，可以直接去使用数据了。
这五种 I/O 模型中，前面四种 I/O 模型实际上都属于同步 I/O，只有最后一种是真正的异步 I/O，因为无论是多路复用 I/O模型还是信号驱动 I/O 模型，I/O 操作的第 2 个阶段都会引起用户线程阻塞，也就是内核进行数据拷贝的过程都会让用户线程阻塞。
为何 Redis 要使用 I/O 多路复用技术
现在来回答这个问题就 so easy 啦！
首先，Redis 是单线程架构，所有的命令操作都是先进入队列，然后一个一个按照顺序线性执行的，但是由于读写操作等待用户输入或输出都是阻塞的，所以 I/O 操作在一般情况下往往不能直接返回，这会导致某一文件的 I/O 阻塞导致整个进程无法对其它客户提供服务，而采用 I/O 多路复用技术就是为了解决这个问题。
Redis 为何不采用异步 I/O 模型，这个不是效率更高吗？这玩意儿在多线程下才能发挥功效，而 Redis 是单线程架构哈。
epoll 是什么
epoll 其实只是众多实现 I/O多路复用模型的技术当中的一种而已，但是相比其他 I/O 多路复用技术(select, poll等)，epoll有诸多优点（Redis 也支持 select 和 poll，默认使用 epoll）
- epoll 没有最大并发连接的限制，上限是最大可以打开文件的数目，这个数字一般远大于 2048,
- 效率提升， epoll 最大的优点就在于它只管你“活跃”的连接，而跟连接总数无关，因此在实际的网络环境中， epoll 的效率就会远远高于 select 和 poll
- 内存拷贝， epoll 直接使用的 "共享内存"，可以跳过传统的内存拷贝操作，效率更高
总结
Redis 采用 I/O 多路复用技术（epoll）是因为 Redis 是单线程架构，是为了避免网络 I/O 读写操作阻塞整个进程。