以前一直有个误区，以为：高性能服务器 一定是 多线程来实现的
原因很简单因为误区二导致的： 多线程 一定比 单线程 效率高。其实不然。
redis 核心就是 如果我的数据全都在内存里，我单线程的去操作 就是效率最高的，为什么呢，因为多线程的本质就是 CPU 模拟出来多个线程的情况，这种模拟出来的情况就有一个代价，就是上下文的切换，对于一个内存的系统来说，它没有上下文的切换就是效率最高的。
redis用单个CPU 绑定一块内存的数据，然后针对这块内存的数据进行多次读写的时候，都是在一个CPU上完成的，所以它是单线程处理这个事。在内存的情况下，这个方案就是最佳方案。（推荐：《redis视频教程》）
因为一次CPU上下文的切换大概在 1500ns 左右。
从内存中读取 1MB 的连续数据，耗时大约为 250us，假设1MB的数据由多个线程读取了1000次，那么就有1000次时间上下文的切换，
那么就有1500ns * 1000 = 1500us ，我单线程的读完1MB数据才250us ,你光时间上下文的切换就用了1500us了，我还不算你每次读一点数据 的时间，
那什么时候用多线程的方案呢？
答案是：下层的存储等慢速的情况。比如磁盘
内存是一个 IOPS 非常高的系统，因为我想申请一块内存就申请一块内存，销毁一块内存我就销毁一块内存，内存的申请和销毁是很容易的。而且内存是可以动态的申请大小的。
磁盘的特性是：IPOS很低很低，但吞吐量很高。这就意味着，大量的读写操作都必须攒到一起，再提交到磁盘的时候，性能最高。为什么呢？
如果我有一个事务组的操作（就是几个已经分开了的事务请求，比如写读写读写，这么五个操作在一起），在内存中，因为IOPS非常高，我可以一个一个的完成，但是如果在磁盘中也有这种请求方式的话，
我第一个写操作是这样完成的：我先在硬盘中寻址，大概花费10ms，然后我读一个数据可能花费1ms然后我再运算（忽略不计），再写回硬盘又是10ms ，总共21ms
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第二个操作去读花了10ms, 第三个又是写花费了21ms ,然后我再读10ms, 写21ms ，五个请求总共花费83ms，这还是最理想的情况下，这如果在内存中，大概1ms不到。
所以对于磁盘来说，它吞吐量这么大，那最好的方案肯定是我将N个请求一起放在一个buff里，然后一起去提交。
方法就是用异步：将请求和处理的线程不绑定，请求的线程将请求放在一个buff里，然后等buff快满了，处理的线程再去处理这个buff。然后由这个buff 统一的去写入磁盘，或者读磁盘，这样效率就是最高。 java里的 IO不就是这么干的么~
对于慢速设备，这种处理方式就是最佳的，慢速设备有磁盘，网络 ，SSD 等等，
多线程 ，异步的方式处理这些问题非常常见，大名鼎鼎的netty 就是这么干的。
终于把 redis 为什么是单线程说清楚了，把什么时候用单线程跟多线程也说清楚了，其实也是些很简单的东西，只是基础不好的时候，就真的尴尬。。。。
补一发大师语录：来说说，为何单核cpu绑定一块内存效率最高
“我们不能任由操作系统负载均衡，因为我们自己更了解自己的程序，所以我们可以手动地为其分配CPU核，而不会过多地占用CPU”，默认情况下单线程在进行系统调用的时候会随机使用CPU内核，为了优化Redis，我们可以使用工具为单线程绑定固定的CPU内核，减少不必要的性能损耗！
redis作为单进程模型的程序，为了充分利用多核CPU，常常在一台server上会启动多个实例。而为了减少切换的开销，有必要为每个实例指定其所运行的CPU。
Linux 上 taskset 可以将某个进程绑定到一个特定的CPU。你比操作系统更了解自己的程序，为了避免调度器愚蠢的调度你的程序，或是为了在多线程程序中避免缓存失效造成的开销。
