CPU 密集型：这种系统就说明 CPU 的利用率很高，那么使用多线程反而会增加上下文切换而带来额外的开销，所以使用多线程效率可能会不升反降。举个例子：假如你现在在干活，你一直不停的在做一件事，需要 1 分钟可以做完，但是你中途总是被人打断，需要花 1 秒钟时间步行到旁边去做另一件事，假如这件事也需要 1 分钟，那么你因为反复切换做两件事，每切换一次就要花 1 秒钟，最后做完这 2 件事的时间肯定大于 2 分钟（取决于中途切换的次数），但是如果中途不被打断，你做完一件事再去做另一件事，那么你最多只需要切换 1 次，也就是 2 分 1 秒就能做完。
IO 密集型：IO 操作也可以分为磁盘 IO 和网络 IO 等操作。大部分 IO 操作的特点是比较耗时且 CPU 利用率不高，所以 Redis 6.0 版本网络 IO 会改进为多线程。至于磁盘 IO，因为 Redis 中的数据都存储在内存（也可以持久化），所以并不会过多的涉及到磁盘操作。举个例子：假如你现在给树苗浇水，你每浇完一次水之后就需要等别人给你加水之后你才能继续浇，那么假如这个等待过程需要 5 秒钟，也就是说你浇完一次水就可以休息 5 秒钟，而你切换去做另一件事来回只需要 2 秒，那么你完全可以先去做另一件事，做完之后再回来，这样就可以充分利用你空闲的 5 秒钟时间，从而提升了效率。
使用多线程还会带来一个问题就是数据的安全性，所以多线程编程都会涉及到锁竞争，由此也会带来额外的开销。
什么是 I/O 多路复用I/O 指的是网络 I/O， 多路指的是多个 TCP 连接（如 Socket），复用指的是复用一个或多个线程。I/O 多路复用的核心原理就是不再由应用程序自己来监听连接，而是由服务器内核替应用程序监听。
在 Redis 中，其多路复用有多种实现，如：select，epoll，evport，kqueue 等。
我们用去餐厅吃饭为的例子来解释一下 I/O 多路复用机制（点餐人相当于客户端，餐厅的厨房相当于服务器，厨师就是线程）。
阻塞 IO：张三去餐厅吃饭，点了一道菜，这时候他啥事也不干了，就是一直等，等到厨师炒好菜，他就把菜端走开始吃饭了。也就是在菜被炒好之前，张三被阻塞了，这就是 BIO（阻塞 IO），效率会非常低下。
非阻塞 IO：张三去餐厅吃饭，点了一道菜，这时候张三他不会一直等，找了个位置坐下，刷刷抖音，打打电话，做点其他事，然后每隔一段时间就去厨房问一下自己的菜好了没有。这种就属于非阻塞 IO，这种方式虽然可以提高性能，但是如果有大量 IO 都来定期轮询，也会给服务器造成非常大的负担。
事件驱动机制：张三去餐厅吃饭，点了一道菜，这时候他找了个位置坐下来等：
厨房那边菜做好了就会把菜端出来了，但是并不知道这道菜是谁的，于是就挨个询问顾客，这就是多路复用中的 select 模型，不过 select 模型最多只能监听 1024 个 socket（poll 模型解决了这个限制问题）。
厨房做好了菜直接把菜放在窗口上，大喊一声，某某菜做好了，是谁的快过来拿，这时候听到通知的人就会自己去拿，这就是多路复用中的 epoll 模型。
需要注意的是在 IO 多路复用机制下，客户端可以阻塞也可以选择不阻塞（大部分场景下是阻塞 IO），这个要具体情况具体分析，但是在多路复用机制下，服务端就可以通过多线程（上面示例中可以多几个厨师同时炒菜）来提升并发效率。
Redis 中 I/O 多路复用的应用Redis 服务器是一个事件驱动程序，服务器需要处理两类事件：文件事件和时间事件。
文件事件：Redis 服务器和客户端（或其他服务器）进行通信会产生相应的文件事件，然后服务器通过监听并处理这些事件来完成一系列的通信操作。
时间事件：Redis 内部的一些在给定时间之内需要进行的操作。
Redis 的文件事件处理器以单线程的方式运行，其内部使用了 I/O 多路复用程序来同时监听多个套接字（Socket）连接，提升了性能的同时又保持了内部单线程设计的简单性。下图就是文件事件处理器的示意图：