1、Redis简介
Redis是目前比较流行的一种键值存储数据库，它支持多种数据结构，如字符串，哈希，列表等，可用于缓存，消息队列，计数器等场景，并且支持分布式部署，具有高并发，高可用等特点。
Redis常用的数据结构有字符串、哈希表、列表、集合、有序集合。这些数据结构的内部实现都与普通的数据结构有所区别，比如哈希表是数组和链表的结合，而有序集合则利用了跳表这个数据结构。
2、Redis的多线程实现
2.1 单线程模型
Redis的单线程模型是指使用一个线程来处理所有的客户端请求，这个线程负责读取客户端的请求，解析命令，读取或写入数据，并将结果返回给客户端。单线程模型可以避免不必要的线程启停以及线程切换带来的负担，同时也减少了锁的使用，提升了性能。
Redis单线程模型的缺点也很明显，就是高并发下会存在性能瓶颈，一个线程处理所有请求，无法充分利用多核CPU，同时也有可能出现阻塞的情况，例如一个客户端连接发生了阻塞，就会导致后续请求等待。
因此，在Redis高并发下的情况下，需要引入多线程或者其他技术手段来解决问题。
2.2 多线程模型
Redis在多线程上较少有涉及，但是在Redis的后端存储部分，使用了多个线程来提高并发性能。Redis的后端存储部分主要由dict、ziplist、skiplist等数据结构以及相应的操作函数组成，和客户端请求处理无关。Redis使用读写锁来实现多个线程之间的并发访问。
// multithread safe dict
typedef struct dict {
dictType* type;
void* privdata;
dictht ht[2];
long rehashidx;
unsigned long iterators;
}dict;
3、Redis在大规模并发下的应用实战
3.1 缓存击穿
Redis作为缓存的最常见应用场景之一，防止缓存击穿是非常重要的。在高并发下，如果某个缓存key的请求过多，会导致缓存热点集中在某一块，进而造成缓存击穿。解决这个问题，可以在代码中进行加锁或使用分布式锁实现，加锁的策略可以有多种，比如全局互斥锁、键级别互斥锁等等。
Redis还提供了一种名为"布隆过滤器"的高效数据结构。它是一种占用空间较小的数据结构，最显著的特点是哈希表的背后，一个二进制向量，并通过不同的哈希函数将元素散列到位于向量中部位，使用该数据结构可以有效减少缓存击穿的情况，主要就是在于将缓存中存在的key穿插在布隆器中。
// bloom filter in Redis
module loadbloom
BF.RESERVE myBloom 1000 0.01
BF.ADD myBloom myKey
BF.EXISTS myBloom myOtherKey
3.2 队列
Redis在队列场景下的应用也非常广泛，比如消息队列、任务队列等等。在高并发下，队列可能会遇到的问题包括队列积压、多次消费等问题，这些问题可以通过多线程模型来解决。
Redis提供了一个名为"Lua"的脚本语言，支持原子性地执行多个Redis命令，脚本可以在服务器端缓存并复用，避免了客户端和服务器之间的网络消耗。
3.3 分布式部署
在Redis高并发下的情况下，要支持读写分离和多实例部署，Redis提供了多种方案。
其中，有一种方案是将Redis部署在不同的节点上，使用代理进行分发请求，例如Twemproxy。 Twemproxy是一种非常流行的Redis代理，可以进行自动分片、高可用、负载均衡等操作。
4、总结
Redis是一种非常优秀的键值缓存，它的高并发、高可用、高性能等特点使得它成为了众多技术公司的首选，在实际应用过程中也确实看到了它的优秀表现。多线程模型的使用可以避免单线程模型中的性能瓶颈，而在实际应用中也需要结合具体场景和需求，合理决策选择。