redis持久化之AOF

一：Redis的AOF是什么？

　　以日志的形式来记录每个写操作（读操作不记录），将Redis执行过的所有写指令记录下来(读操作不记录)，只许追加文件但不可以改写文件，redis启动之初会读取该文件重新构建数据，换言之，redis重启的话就根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。RDB可以搞定备份恢复的事情，为什么还会出现AOF？

　　使用RDB进行保存时候，如果Redis服务器发送故障，那么会丢失最后一次备份的数据！AOF出现是来解决这个问题！同时出现RDB和AOF是冲突呢？还是协作？是协作，但是首先启动找的是aof。当redis服务器挂掉时，重启时将按照以下优先级恢复数据到内存：

• 如果只配置AOF,重启时加载AOF文件恢复数据；
• 如果同时 配置了RBD和AOF,启动是只加载AOF文件恢复数据;
• 如果只配置RBD,启动是加载RDB文件恢复数据。

　　恢复时需要注意，要是主库挂了不能直接重启主库，否则会直接覆盖掉从库的AOF文件，一定要确保要恢复的文件都正确才能启动，否则会冲掉原来的文件。

二：Redis配置文件redis.conf中关于AOF的相关配置 

############################## APPEND ONLY MODE ###############################
# By default Redis asynchronously dumps the dataset on disk. This mode is
# good enough in many applications, but an issue with the Redis process or
# a power outage may result into a few minutes of writes lost (depending on
# the configured save points).
#
# The Append Only File is an alternative persistence mode that provides
# much better durability. For instance using the default data fsync policy
# (see later in the config file) Redis can lose just one second of writes in a
# dramatic event like a server power outage, or a single write if something
# wrong with the Redis process itself happens, but the operating system is
# still running correctly.
#
# AOF and RDB persistence can be enabled at the same time without problems.
# If the AOF is enabled on startup Redis will load the AOF, that is the file
# with the better durability guarantees.
#
# Please check http://redis.io/topics/persistence for more information.
#默认redis使用的是rdb方式持久化，这种方式在许多应用中已经足够用了。
但是redis如果中途宕机，会导致可能有几分钟的数据丢失，根据save来策略进行持久化，
Append Only File是另一种持久化方式，可以提供更好的持久化特性。
Redis会把每次写入的数据在接收后都写入 appendonly.aof 文件，
每次启动时Redis都会先把这个文件的数据读入内存里，先忽略RDB文件
appendonly no #如果要开启，改为yes
# The name of the append only file (default: "appendonly.aof")
# aof文件名
appendfilename "appendonly.aof"
# The fsync() call tells the Operating System to actually write data on disk
# instead of waiting for more data in the output buffer. Some OS will really flush
# data on disk, some other OS will just try to do it ASAP.
#
# Redis supports three different modes:
#
# no: don't fsync, just let the OS flush the data when it wants. Faster.
# always: fsync after every write to the append only log. Slow, Safest.
# everysec: fsync only one time every second. Compromise.
#
# The default is "everysec", as that's usually the right compromise between
# speed and data safety. It's up to you to understand if you can relax this to
# "no" that will let the operating system flush the output buffer when
# it wants, for better performances (but if you can live with the idea of
# some data loss consider the default persistence mode that's snapshotting),
# or on the contrary, use "always" that's very slow but a bit safer than
# everysec.
#
# More details please check the following article:
# http://antirez.com/post/redis-persistence-demystified.html
#
# If unsure, use "everysec".
# appendfsync always
#aof持久化策略的配置
#no表示不执行fsync，由操作系统保证数据同步到磁盘，速度最快。
#always表示每次写入都执行fsync，以保证数据同步到磁盘。
#everysec表示每秒执行一次fsync，可能会导致丢失这1s数据。
appendfsync everysec
# appendfsync no
# When the AOF fsync policy is set to always or everysec, and a background
# saving process (a background save or AOF log background rewriting) is
# performing a lot of I/O against the disk, in some Linux configurations
# Redis may block too long on the fsync() call. Note that there is no fix for
# this currently, as even performing fsync in a different thread will block
# our synchronous write(2) call.
#
# In order to mitigate this problem it's possible to use the following option
# that will prevent fsync() from being called in the main process while a
# BGSAVE or BGREWRITEAOF is in progress.
#
# This means that while another child is saving, the durability of Redis is
# the same as "appendfsync none". In practical terms, this means that it is
# possible to lose up to 30 seconds of log in the worst scenario (with the
# default Linux settings).
#
# If you have latency problems turn this to "yes". Otherwise leave it as
# "no" that is the safest pick from the point of view of durability.
# 在aof重写或者写入rdb文件的时候，会执行大量IO，此时对于everysec和always的aof模式来说，
执行fsync会造成阻塞过长时间，no-appendfsync-on-rewrite字段设置为默认设置为no。
如果对延迟要求很高的应用，这个字段可以设置为yes，否则还是设置为no，
这样对持久化特性来说这是更安全的选择。设置为yes表示rewrite期间对新写操作不fsync,
暂时存在内存中,等rewrite完成后再写入，默认为no，建议yes。Linux的默认fsync策略是30秒。
可能丢失30秒数据。随着aof文件持续增大，会fork出一条进程去对aof文件重写
no-appendfsync-on-rewrite no
# Automatic rewrite of the append only file.
# Redis is able to automatically rewrite the log file implicitly calling
# BGREWRITEAOF when the AOF log size grows by the specified percentage.
#
# This is how it works: Redis remembers the size of the AOF file after the
# latest rewrite (if no rewrite has happened since the restart, the size of
# the AOF at startup is used).
#
# This base size is compared to the current size. If the current size is
# bigger than the specified percentage, the rewrite is triggered. Also
# you need to specify a minimal size for the AOF file to be rewritten, this
# is useful to avoid rewriting the AOF file even if the percentage increase
# is reached but it is still pretty small.
#
# Specify a percentage of zero in order to disable the automatic AOF
# rewrite feature.
#aof自动重写配置。当目前aof文件大小超过上一次重写的aof文件大小的百分之多少进行重写，
即当aof文件增长到一定大小的时候Redis能够调用bgrewriteaof对日志文件进行重写。
当前AOF文件大小是上次日志重写得到AOF文件大小的一倍（设置为100）时，
自动启动新的日志重写过程。
auto-aof-rewrite-percentage 100
#设置允许重写的最小aof文件大小，避免了达到约定百分比但尺寸仍然很小的情况还要重写
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
# An AOF file may be found to be truncated at the end during the Redis
# startup process, when the AOF data gets loaded back into memory.
# This may happen when the system where Redis is running
# crashes, especially when an ext4 filesystem is mounted without the
# data=ordered option (however this can't happen when Redis itself
# crashes or aborts but the operating system still works correctly).
#
# Redis can either exit with an error when this happens, or load as much
# data as possible (the default now) and start if the AOF file is found
# to be truncated at the end. The following option controls this behavior.
#
# If aof-load-truncated is set to yes, a truncated AOF file is loaded and
# the Redis server starts emitting a log to inform the user of the event.
# Otherwise if the option is set to no, the server aborts with an error
# and refuses to start. When the option is set to no, the user requires
# to fix the AOF file using the "redis-check-aof" utility before to restart
# the server.
#
# Note that if the AOF file will be found to be corrupted in the middle
# the server will still exit with an error. This option only applies when
# Redis will try to read more data from the AOF file but not enough bytes
# will be found.
#aof文件可能在尾部是不完整的，当redis启动的时候，aof文件的数据被载入内存。
重启可能发生在redis所在的主机操作系统宕机后，
尤其在ext4文件系统没有加上data=ordered选项（redis宕机或者异常终止不会造成尾部不完整现象。）
出现这种现象，可以选择让redis退出，或者导入尽可能多的数据。如果选择的是yes，
当截断的aof文件被导入的时候，会自动发布一个log给客户端然后load。如果是no，
用户必须手动redis-check-aof修复AOF文件才可以。
aof-load-truncated yes
# When rewriting the AOF file, Redis is able to use an RDB preamble in the
# AOF file for faster rewrites and recoveries. When this option is turned
# on the rewritten AOF file is composed of two different stanzas:
#
#   [RDB file][AOF tail]
#
# When loading Redis recognizes that the AOF file starts with the "REDIS"
# string and loads the prefixed RDB file, and continues loading the AOF
# tail.
#
# This is currently turned off by default in order to avoid the surprise
# of a format change, but will at some point be used as the default.
#Redis4.0新增RDB-AOF混合持久化格式，在开启了这个功能之后，
AOF重写产生的文件将同时包含RDB格式的内容和AOF格式的内容，
其中RDB格式的内容用于记录已有的数据，而AOF格式的内存则用于记录最近发生了变化的数据，
这样Redis就可以同时兼有RDB持久化和AOF持久化的优点（既能够快速地生成重写文件，
也能够在出现问题时，快速地载入数据）。
aof-use-rdb-preamble no

　　注：当 aof 文件损坏的时候 可以使用修复：使用redis-check-aof –fix xxx.aof 进行修复 同理 rdb文件也有专门的修复redis-check-dump

　　aof 文件重写： AOF文件持续增长而过大时，会fork出一条新进程来将文件重写(也是先写临时文件最后再rename)，遍历新进程的内存中数据，每条记录有一条的Set语句。重写aof文件的操作，并没有读取旧的aof文件，而是将整个内存中的数据库内容用命令的方式重写了一个新的aof文件，这点和快照有点类似。

三：小结 

AOF 文件是一个只进行追加的日志文件

　　Redis可以在AOF文件体积变得过大时，自动地在后台对AOF进行重写，AOF文件有序地保存了对数据库执行所有写入操作，这些写入操作作为redis协议的格式保存，因此AOF文件的内容非常容易被人读懂，对文件进行分析也很轻松对于相同的数据集来说，AOF文件的体积通常大于RDB文件的体积，根据所使用的fsync策略，AOF的速度可能会慢于RDB

1：到底启用哪种持久化策略？ ：

　　RDB持久化方式能够在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储。AOF持久化方式记录每次对服务器写的操作,当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据,AOF命令以redis协议追加保存每次写的操作到文件末尾.Redis还能对AOF文件进行后台重写,使得AOF文件的体积不至于过大。

　　只做缓存：如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在,你也可以不使用任何持久化方式.

　　同时开启两种持久化方式 – 在这种情况下,当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据, 因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整.  RDB的数据不实时，同时使用两者时服务器重启也只会找AOF文件。那要不要只使用AOF呢？ 建议不要，因为RDB更适合用于备份数据库(AOF在不断变化不好备份)， 快速重启，而且不会有AOF可能潜在的bug，留着作为一个万一的手段。

2.性能建议：

　　因为RDB文件只用作后备用途，建议只在Slave上持久化RDB文件，而且只要15分钟备份一次就够了，只保留save 900 1这条规则。如果Enalbe AOF，好处是在最恶劣情况下也只会丢失不超过两秒数据，启动脚本较简单只load自己的AOF文件就可以了。代价一是带来了持续的IO，二是AOF rewrite的最后将rewrite过程中产生的新数据写到新文件造成的阻塞几乎是不可避免的。只要硬盘许可，应该尽量减少AOF rewrite的频率，AOF重写的基础大小默认值64M太小了，可以设到5G以上。默认超过原大小100%大小时重写可以改到适当的数值。如果不Enable AOF ，仅靠Master-Slave Replication 实现高可用性也可以。能省掉一大笔IO也减少了rewrite时带来的系统波动。代价是如果Master/Slave同时挂掉，会丢失十几分钟的数据，启动脚本也要比较两个Master/Slave中的RDB文件，载入较新的那个。新浪微博就选用了这种架构。

内存回收：

　　Reids 所有的数据都是存储在内存中的，在某些情况下需要对占用的内存空间进行回收。内存回收主要分为两类，一类是 key 过期，一类是内存使用达到上限（max_memory）触发内存淘汰。

过期策略:

　　定时过期（主动 淘汰 ）:每个设置过期时间的 key 都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的 CPU 资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。

　　惰性过期（被动 淘汰 ）:只有当访问一个 key 时，才会判断该 key 是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省 CPU 资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期 key 没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。例如 String，在 getCommand 里面会调用 expireIfNeeded

　　第二种情况，每次写入 key 时，发现内存不够，调用 activeExpireCycle 释放一部分内存。

　　每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的 expires 字典中一定数量的 key，并清除其中已过期的 key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得 CPU 和内存资源达到最优的平衡效果。

　　Redis 中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略j结合

　　Redis 的内存淘汰策略，是指当内存使用达到最大内存极限时，需要使用淘汰算法来决定清理掉哪些数据，以保证新数据的存入。redis.conf 参数配置：

# maxmemory <bytes>

　　如果不设置 maxmemory 或者设置为 0，64 位系统不限制内存，32 位系统最多使用 3GB 内存。

Redis内存淘汰策略：

　　 maxmemory-policy noeviction

　　Redis中提供了多种内存回收策略，当内存容量不足时，为了保证程序的运行，这时就不得不淘汰内存中的一些对象，释放这些对象占用的空间，那么选择淘汰哪些对象呢？其中，默认的策略为noeviction策略，当内存使用达到阈值的时候，所有引起申请内存的命令会报错。

• volatile-lru：根据 LRU 算法删除设置了超时属性（expire）的键，直到腾出足够内存为止。如果没有可删除的键对象，回退到 noeviction 策略。
• allkeys-lru：根据 LRU 算法删除键，不管数据有没有设置超时属性，直到腾出足够内存为止。
• volatile-lfu：在带有过期时间的键中选择最不常用的。
• allkeys-lfu ：在所有的键中选择最不常用的，不管数据有没有设置超时属性。
• volatile-random ：在带有过期时间的键中随机选择。
• allkeys-random :随机删除所有键，直到腾出足够内存为止。
• volatile-ttl :根据键值对象的 ttl 属性，删除最近将要过期数据。如果没有，回退到 noeviction 策略。
• noeviction:默认策略，不会删除任何数据，拒绝所有写入操作并返回客户端错误信息（error）OOM command not allowed when used memory，此时 Redis 只响应读操作。

　　LRU，Least Recently Used：最近最少使用。判断最近被使用的时间，目前最远的数据优先被淘汰。

　　LFU，Least Frequently Used，最不常用，4.0 版本新增。

　　random，随机删除。

　　如果没有符合前提条件的 key 被淘汰，那么 volatile-lru、volatile-random 、volatile-ttl 相当于 noeviction（不做内存回收）。

Redis是单进程单线程？性能为什么这么快：

　　进入redis 安装目录下执行以下命令，查看set lpush命令的处理效率：./redis-benchmark -t set,lpush -n 100000 -q

　　根据官方的数据，Redis 的 QPS 可以达到 10 万左右（每秒请求数）。

　　就我这个虚拟机的性能，可以看到每秒钟处理 13 万多次 set 请求，每秒钟处理 13 万次左右 set 请求。可见redis性能之高.原因有如下三点：

1. 纯内存结构。KV 结构的内存数据库，时间复杂度 O(1)。
2. 单线程。单线程有什么好处呢？
   1. 没有创建线程、销毁线程带来的消耗。
   2. 避免了上线文切换导致的 CPU 消耗。
   3. 避免了线程之间带来的竞争问题，例如加锁释放锁死锁等等。
3. 多路复用。异步非阻塞 I/O，多路复用处理并发连接。

　　Redis采用了一种非常简单的做法，单线程来处理来自所有客户端的并发请求，Redis把任务封闭在一个线程中从而避免了线程安全问题；redis为什么是单线程？官方的解释是，CPU并不是Redis的瓶颈所在，Redis的瓶颈主要在机器的内存和网络的带宽。那么Redis能不能处理高并发请求呢？当然是可以的，至于怎么实现的，我们来具体了解一下。 【注意并发不等于并行，并发性I/O流，意味着能够让一个计算单元来处理来自多个客户端的流请求。并行性，意味着服务器能够同时执行几个事情，具有多个计算单元】

单线程为什么这么快？

　　因为 Redis 是基于内存的操作，我们先从内存开始说起。

虚拟存储器 （ 虚拟 内存 l Vitual Memory ）：

　　名词解释：主存：内存；辅存：磁盘（硬盘）

　　计算机主存（内存）可看作一个由 M 个连续的字节大小的单元组成的数组，每个字节有一个唯一的地址，这个地址叫做物理地址（PA）。早期的计算机中，如果 CPU 需要内存，使用物理寻址，直接访问主存储器。

　　这种方式有几个弊端：

• 在多用户多任务操作系统中，所有的进程共享主存，如果每个进程都独占一块物理地址空间，主存很快就会被用完。我们希望在不同的时刻，不同的进程可以共用同一块物理地址空间。
• 如果所有进程都是直接访问物理内存，那么一个进程就可以修改其他进程的内存数据，导致物理地址空间被破坏，程序运行就会出现异常。

　　为了解决这些问题，我们就想了一个办法，在 CPU 和主存之间增加一个中间层。CPU不再使用物理地址访问，而是访问一个虚拟地址，由这个中间层把地址转换成物理地址，最终获得数据。这个中间层就叫做虚拟存储器（Virtual Memory）。具体的操作如下所示：

　　在每一个进程开始创建的时候，都会分配一段虚拟地址，然后通过虚拟地址和物理地址的映射来获取真实数据，这样进程就不会直接接触到物理地址，甚至不知道自己调用的哪块物理地址的数据。

　　目前，大多数操作系统都使用了虚拟内存，如 Windows 系统的虚拟内存、Linux 系统的交换空间等等。Windows 的虚拟内存（pagefile.sys）是磁盘空间的一部分。在 32 位的系统上，虚拟地址空间大小是 2^32bit=4G。在 64 位系统上，最大虚拟地址空间大小是多少？是不是 2^64bit=1024*1014TB=1024PB=16EB？实际上没有用到 64 位，因为用不到这么大的空间，而且会造成很大的系统开销。Linux 一般用低48 位来表示虚拟地址空间，也就是 2^48bit=256T。可以通过命令cat /proc/cpuinfo查看

　　address sizes : 40 bits physical, 48 bits virtual

　　实际的物理内存可能远远小于虚拟内存的大小。

　　总结：引入虚拟内存，可以提供更大的地址空间，并且地址空间是连续的，使得程序编写、链接更加简单。并且可以对物理内存进行隔离，不同的进程操作互不影响。还可以通过把同一块物理内存映射到不同的虚拟地址空间实现内存共享。

用户空间 和内核空间：

　　为了避免用户进程直接操作内核，保证内核安全，操作系统将虚拟内存划分为两部分，一部分是内核空间（Kernel-space）/ˈkɜːnl /，一部分是用户空间（User-space）。

　　内核是操作系统的核心，独立于普通的应用程序，可以访问受保护的内存空间，也有访问底层硬件设备的权限。

　　内核空间中存放的是内核代码和数据，而进程的用户空间中存放的是用户程序的代码和数据。不管是内核空间还是用户空间，它们都处于虚拟空间中，都是对物理地址的映射。

　　在 Linux 系统中, 内核进程和用户进程所占的虚拟内存比例是 1:3。

　　

　　当进程运行在内核空间时就处于内核态，而进程运行在用户空间时则处于用户态。进程在内核空间以执行任意命令，调用系统的一切资源；在用户空间只能执行简单的运算，不能直接调用系统资源，必须通过系统接口（又称 system call），才能向内核发出指令。top 命令：

　　us 代表 CPU 消耗在 User space 的时间百分比;

　　sy 代表 CPU 消耗在 Kernel space 的时间百分比。

进程切换（上下文 切换 ）：

　　多任务操作系统是怎么实现运行远大于 CPU 数量的任务个数的？当然，这些任务实际上并不是真的在同时运行，而是因为系统通过时间片分片算法，在很短的时间内，将CPU 轮流分配给它们，造成多任务同时运行的错觉。

　　为了控制进程的执行，内核必须有能力挂起正在 CPU 上运行的进程，并恢复以前挂起的某个进程的执行。这种行为被称为进程切换。

什么叫上下文？

　　在每个任务运行前，CPU 都需要知道任务从哪里加载、又从哪里开始运行，也就是说，需要系统事先帮它设置好 CPU 寄存器和程序计数器(Program Counter)，这个叫做CPU 的上下文。

　　而这些保存下来的上下文，会存储在系统内核中，并在任务重新调度执行时再次加载进来。这样就能保证任务原来的状态不受影响，让任务看起来还是连续运行。在切换上下文的时候，需要完成一系列的工作，这是一个很消耗资源的操作。

进程的阻塞：

　　正在运行的进程由于提出系统服务请求（如 I/O 操作），但因为某种原因未得到操作系统的立即响应，该进程只能把自己变成阻塞状态，等待相应的事件出现后才被唤醒。进程在阻塞状态不占用 CPU 资源。

文件描述符 FD:

　　Linux 系统将所有设备都当作文件来处理，而 Linux 用文件描述符来标识每个文件对象。文件描述符（File Descriptor）是内核为了高效管理已被打开的文件所创建的索引，用于指向被打开的文件，所有执行 I/O 操作的系统调用都通过文件描述符；文件描述符是一个简单的非负整数，用以表明每个被进程打开的文件。Linux 系统里面有三个标准文件描述符。0：标准输入（键盘）；1：标准输出（显示器）；2：标准错误输出（显示器）。

多路复用：

　　Redis 是跑在单线程中的，所有的操作都是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 I/O 多路复用就是为了解决这个问题而出现的。

　　先简单了解下几种I/O模型：

1. 同步阻塞IO（Blocking IO）：即传统的IO模型。
2. 同步非阻塞IO（Non-blocking IO）：默认创建的socket都是阻塞的，非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK。
3. IO多路复用（IO Multiplexing）：即经典的Reactor设计模式，也称为异步阻塞IO，Java中的Selector和Linux中的epoll都是这种模型。
4. 异步IO（Asynchronous IO）：即经典的Proactor设计模式，也称为异步非阻塞IO。

　　同步和异步，指的是用户线程和内核的交互方式，阻塞和非阻塞，指用户线程调用内核IO操作的方式是阻塞还是非阻塞就像在Java中使用多线程做异步处理的概念，通过多线程去执行一个流程，主线程可以不用等待。而阻塞和非阻塞我们可以理解为假如在同步流程或者异步流程中做IO操作，如果缓冲区数据还没准备好，IO的这个过程会阻塞。

传统 I/O 数据拷贝:

　　以读操作为例：当应用程序执行 read 系统调用读取文件描述符（FD）的时候，如果这块数据已经存在于用户进程的页内存中，就直接从内存中读取数据。如果数据不存在，则先将数据从磁盘加载数据到内核缓冲区中，再从内核缓冲区拷贝到用户进程的页内存中。（两次拷贝，两次 user 和 kernel 的上下文切换）。

I/O 的阻塞到底阻塞在哪里？Blocking I/O:

　　当使用 read 或 write 对某个文件描述符进行过读写时，如果当前 FD 不可读，系统就不会对其他的操作做出响应。从设备复制数据到内核缓冲区是阻塞的，从内核缓冲区拷贝到用户空间，也是阻塞的，直到 copy complete，内核返回结果，用户进程才解除block 的状态。

　　为了解决阻塞的问题，我们有几个思路。

1. 在服务端创建多个线程或者使用线程池，但是在高并发的情况下需要的线程会很多，系统无法承受，而且创建和释放线程都需要消耗资源。
2. 由请求方定期轮询，在数据准备完毕后再从内核缓存缓冲区复制数据到用户空间（非阻塞式 I/O），这种方式会存在一定的延迟。

能不能用一个线程处理多个客户端请求？

I/O 多路复用 （O I/O Multiplexing ）

• I/O 指的是网络 I/O。
• 多路指的是多个 TCP 连接（Socket 或 Channel）。
• 复用指的是复用一个或多个线程。

　　它的基本原理就是不再由应用程序自己监视连接，而是由内核替应用程序监视文件描述符。客户端在操作的时候，会产生具有不同事件类型的 socket。在服务端，I/O 多路复用程序（I/O Multiplexing Module）会把消息放入队列中，然后通过文件事件分派器（Fileevent Dispatcher），转发到不同的事件处理器中。

　　多路复用有很多的实现，以 select 为例，当用户进程调用了多路复用器，进程会被阻塞。内核会监视多路复用器负责的所有 socket，当任何一个 socket 的数据准备好了，多路复用器就会返回。这时候用户进程再调用 read 操作，把数据从内核缓冲区拷贝到用户空间。

　　所以，I/O 多路复用的特点是通过一种机制一个进程能同时等待多个文件描述符，而这些文件描述符（套接字描述符）其中的任意一个进入读就绪（readable）状态，select()函数就可以返回。Redis 的多路复用， 提供了 select, epoll, evport, kqueue 几种选择，在编译的时候来选择一种。

• evport 是 Solaris 系统内核提供支持的；
• epoll 是 LINUX 系统内核提供支持的；
• kqueue 是 Mac 系统提供支持的；
• select 是 POSIX 提供的，一般的操作系统都有支撑（保底方案）；