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為什么Redis 是單線程卻能支撐高并發(fā)?

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最近在看 UNIX 網(wǎng)絡編程并研究了一下 Redis 的實現(xiàn),感覺 Redis 的源代碼十分適合閱讀和分析,其中 I/O 多路復用(mutiplexing)部分的實現(xiàn)非常干凈和優(yōu)雅,在這里想對這部分的內容進行簡單的整理。

最近在看 UNIX 網(wǎng)絡編程并研究了一下 Redis 的實現(xiàn),感覺 Redis 的源代碼十分適合閱讀和分析,其中 I/O 多路復用(mutiplexing)部分的實現(xiàn)非常干凈和優(yōu)雅,在這里想對這部分的內容進行簡單的整理。

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幾種 I/O 模型

為什么 Redis 中要使用 I/O 多路復用這種技術呢?

首先,Redis 是跑在單線程中的,所有的操作都是按照順序線性執(zhí)行的,但是由于讀寫操作等待用戶輸入或輸出都是阻塞的,所以 I/O 操作在一般情況下往往不能直接返回,這會導致某一文件的 I/O 阻塞導致整個進程無法對其它客戶提供服務,而 I/O 多路復用就是為了解決這個問題而出現(xiàn)的。

Blocking I/O

先來看一下傳統(tǒng)的阻塞 I/O 模型到底是如何工作的:當使用 read 或者 write 對某一個文件描述符(File Descriptor 以下簡稱 FD)進行讀寫時,如果當前 FD 不可讀或不可寫,整個 Redis 服務就不會對其它的操作作出響應,導致整個服務不可用。

這也就是傳統(tǒng)意義上的,也就是我們在編程中使用最多的阻塞模型:

 

阻塞模型雖然開發(fā)中非常常見也非常易于理解,但是由于它會影響其他 FD 對應的服務,所以在需要處理多個客戶端任務的時候,往往都不會使用阻塞模型。

I/O 多路復用

雖然還有很多其它的 I/O 模型,但是在這里都不會具體介紹。

阻塞式的 I/O 模型并不能滿足這里的需求,我們需要一種效率更高的 I/O 模型來支撐 Redis 的多個客戶(redis-cli),這里涉及的就是 I/O 多路復用模型了:

 

在 I/O 多路復用模型中,最重要的函數(shù)調用就是 select,該方法的能夠同時監(jiān)控多個文件描述符的可讀可寫情況,當其中的某些文件描述符可讀或者可寫時,select 方法就會返回可讀以及可寫的文件描述符個數(shù)。

關于 select 的具體使用方法,在網(wǎng)絡上資料很多,這里就不過多展開介紹了;

與此同時也有其它的 I/O 多路復用函數(shù) epoll/kqueue/evport,它們相比 select 性能更優(yōu)秀,同時也能支撐更多的服務。

Reactor 設計模式

Redis 服務采用 Reactor 的方式來實現(xiàn)文件事件處理器(每一個網(wǎng)絡連接其實都對應一個文件描述符)

 

文件事件處理器使用 I/O 多路復用模塊同時監(jiān)聽多個 FD,當 accept、read、write 和 close 文件事件產(chǎn)生時,文件事件處理器就會回調 FD 綁定的事件處理器。

雖然整個文件事件處理器是在單線程上運行的,但是通過 I/O 多路復用模塊的引入,實現(xiàn)了同時對多個 FD 讀寫的監(jiān)控,提高了網(wǎng)絡通信模型的性能,同時也可以保證整個 Redis 服務實現(xiàn)的簡單。

I/O 多路復用模塊

I/O 多路復用模塊封裝了底層的 select、epoll、avport 以及 kqueue 這些 I/O 多路復用函數(shù),為上層提供了相同的接口。

 

在這里我們簡單介紹 Redis 是如何包裝 select 和 epoll 的,簡要了解該模塊的功能,整個 I/O 多路復用模塊抹平了不同平臺上 I/O 多路復用函數(shù)的差異性,提供了相同的接口:

  • static int aeApiCreate(aeEventLoop *eventLoop)
  • static int aeApiResize(aeEventLoop *eventLoop, int setsize)
  • static void aeApiFree(aeEventLoop *eventLoop)
  • static int aeApiAddEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask)
  • static void aeApiDelEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask)
  • static int aeApiPoll(aeEventLoop *eventLoop, struct timeval *tvp)

同時,因為各個函數(shù)所需要的參數(shù)不同,我們在每一個子模塊內部通過一個 aeApiState 來存儲需要的上下文信息:

  1. // select 
  2. typedef struct aeApiState { 
  3.     fd_set rfds, wfds; 
  4.     fd_set _rfds, _wfds; 
  5. } aeApiState; 
  6.  
  7. // epoll 
  8. typedef struct aeApiState { 
  9.     int epfd; 
  10.     struct epoll_event *events; 
  11. } aeApiState; 

這些上下文信息會存儲在 eventLoop 的 void *state 中,不會暴露到上層,只在當前子模塊中使用。

封裝 select 函數(shù)

select 可以監(jiān)控 FD 的可讀、可寫以及出現(xiàn)錯誤的情況。

在介紹 I/O 多路復用模塊如何對 select 函數(shù)封裝之前,先來看一下 select 函數(shù)使用的大致流程:

  1. int fd = /* file descriptor */ 
  2.  
  3. fd_set rfds; 
  4. FD_ZERO(&rfds); 
  5. FD_SET(fd, &rfds) 
  6.  
  7. for ( ; ; ) { 
  8.     select(fd+1, &rfds, NULLNULLNULL); 
  9.     if (FD_ISSET(fd, &rfds)) { 
  10.         /* file descriptor `fd` becomes readable */ 
  11.     } 
  • 初始化一個可讀的 fd_set 集合,保存需要監(jiān)控可讀性的 FD;
  • 使用 FD_SET 將 fd 加入 rfds;
  • 調用 select 方法監(jiān)控 rfds 中的 FD 是否可讀;
  • 當 select 返回時,檢查 FD 的狀態(tài)并完成對應的操作。

而在 Redis 的 ae_select 文件中代碼的組織順序也是差不多的,首先在 aeApiCreate 函數(shù)中初始化 rfds 和 wfds:

  1. static int aeApiCreate(aeEventLoop *eventLoop) { 
  2.     aeApiState *state = zmalloc(sizeof(aeApiState)); 
  3.     if (!state) return -1; 
  4.     FD_ZERO(&state->rfds); 
  5.     FD_ZERO(&state->wfds); 
  6.     eventLoop->apidata = state; 
  7.     return 0; 

而 aeApiAddEvent 和 aeApiDelEvent 會通過 FD_SET 和 FD_CLR 修改 fd_set 中對應 FD 的標志位:

  1. static int aeApiAddEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask) { 
  2.     aeApiState *state = eventLoop->apidata; 
  3.     if (mask & AE_READABLE) FD_SET(fd,&state->rfds); 
  4.     if (mask & AE_WRITABLE) FD_SET(fd,&state->wfds); 
  5.     return 0; 

整個 ae_select 子模塊中最重要的函數(shù)就是 aeApiPoll,它是實際調用 select 函數(shù)的部分,其作用就是在 I/O 多路復用函數(shù)返回時,將對應的 FD 加入 aeEventLoop 的 fired 數(shù)組中,并返回事件的個數(shù):

  1. static int aeApiPoll(aeEventLoop *eventLoop, struct timeval *tvp) { 
  2.     aeApiState *state = eventLoop->apidata; 
  3.     int retval, j, numevents = 0; 
  4.  
  5.     memcpy(&state->_rfds,&state->rfds,sizeof(fd_set)); 
  6.     memcpy(&state->_wfds,&state->wfds,sizeof(fd_set)); 
  7.  
  8.     retval = select(eventLoop->maxfd+1, 
  9.                 &state->_rfds,&state->_wfds,NULL,tvp); 
  10.     if (retval > 0) { 
  11.         for (j = 0; j <= eventLoop->maxfd; j++) { 
  12.             int mask = 0; 
  13.             aeFileEvent *fe = &eventLoop->events[j]; 
  14.  
  15.             if (fe->mask == AE_NONE) continue
  16.             if (fe->mask & AE_READABLE && FD_ISSET(j,&state->_rfds)) 
  17.                 mask |= AE_READABLE; 
  18.             if (fe->mask & AE_WRITABLE && FD_ISSET(j,&state->_wfds)) 
  19.                 mask |= AE_WRITABLE; 
  20.             eventLoop->fired[numevents].fd = j; 
  21.             eventLoop->fired[numevents].mask = mask; 
  22.             numevents++; 
  23.         } 
  24.     } 
  25.     return numevents; 

封裝 epoll 函數(shù)

Redis 對 epoll 的封裝其實也是類似的,使用 epoll_create 創(chuàng)建 epoll 中使用的 epfd:

  1. static int aeApiCreate(aeEventLoop *eventLoop) { 
  2.     aeApiState *state = zmalloc(sizeof(aeApiState)); 
  3.  
  4.     if (!state) return -1; 
  5.     state->events = zmalloc(sizeof(struct epoll_event)*eventLoop->setsize); 
  6.     if (!state->events) { 
  7.         zfree(state); 
  8.         return -1; 
  9.     } 
  10.     state->epfd = epoll_create(1024); /* 1024 is just a hint for the kernel */ 
  11.     if (state->epfd == -1) { 
  12.         zfree(state->events); 
  13.         zfree(state); 
  14.         return -1; 
  15.     } 
  16.     eventLoop->apidata = state; 
  17.     return 0; 

在 aeApiAddEvent 中使用 epoll_ctl 向 epfd 中添加需要監(jiān)控的 FD 以及監(jiān)聽的事件:

  1. static int aeApiAddEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask) { 
  2.     aeApiState *state = eventLoop->apidata; 
  3.     struct epoll_event ee = {0}; /* avoid valgrind warning */ 
  4.     /* If the fd was already monitored for some event, we need a MOD 
  5.      * operation. Otherwise we need an ADD operation. */ 
  6.     int op = eventLoop->events[fd].mask == AE_NONE ? 
  7.             EPOLL_CTL_ADD : EPOLL_CTL_MOD; 
  8.  
  9.     ee.events = 0; 
  10.     mask |= eventLoop->events[fd].mask; /* Merge old events */ 
  11.     if (mask & AE_READABLE) ee.events |= EPOLLIN; 
  12.     if (mask & AE_WRITABLE) ee.events |= EPOLLOUT; 
  13.     ee.data.fd = fd; 
  14.     if (epoll_ctl(state->epfd,op,fd,&ee) == -1) return -1; 
  15.     return 0; 

由于 epoll 相比 select 機制略有不同,在 epoll_wait 函數(shù)返回時并不需要遍歷所有的 FD 查看讀寫情況;在 epoll_wait 函數(shù)返回時會提供一個 epoll_event 數(shù)組:

  1. typedef union epoll_data { 
  2.     void    *ptr; 
  3.     int      fd; /* 文件描述符 */ 
  4.     uint32_t u32; 
  5.     uint64_t u64; 
  6. } epoll_data_t; 
  7.  
  8. struct epoll_event { 
  9.     uint32_t     events; /* Epoll 事件 */ 
  10.     epoll_data_t data; 
  11. }; 

其中保存了發(fā)生的 epoll 事件(EPOLLIN、EPOLLOUT、EPOLLERR 和 EPOLLHUP)以及發(fā)生該事件的 FD。

aeApiPoll 函數(shù)只需要將 epoll_event 數(shù)組中存儲的信息加入 eventLoop 的 fired 數(shù)組中,將信息傳遞給上層模塊:

  1. static int aeApiPoll(aeEventLoop *eventLoop, struct timeval *tvp) { 
  2.     aeApiState *state = eventLoop->apidata; 
  3.     int retval, numevents = 0; 
  4.  
  5.     retval = epoll_wait(state->epfd,state->events,eventLoop->setsize, 
  6.             tvp ? (tvp->tv_sec*1000 + tvp->tv_usec/1000) : -1); 
  7.     if (retval > 0) { 
  8.         int j; 
  9.  
  10.         numevents = retval; 
  11.         for (j = 0; j < numevents; j++) { 
  12.             int mask = 0; 
  13.             struct epoll_event *e = state->events+j; 
  14.  
  15.             if (e->events & EPOLLIN) mask |= AE_READABLE; 
  16.             if (e->events & EPOLLOUT) mask |= AE_WRITABLE; 
  17.             if (e->events & EPOLLERR) mask |= AE_WRITABLE; 
  18.             if (e->events & EPOLLHUP) mask |= AE_WRITABLE; 
  19.             eventLoop->fired[j].fd = e->data.fd; 
  20.             eventLoop->fired[j].mask = mask; 
  21.         } 
  22.     } 
  23.     return numevents; 

子模塊的選擇

因為 Redis 需要在多個平臺上運行,同時為了執(zhí)行的效率與性能,所以會根據(jù)編譯平臺的不同選擇不同的 I/O 多路復用函數(shù)作為子模塊,提供給上層統(tǒng)一的接口;在 Redis 中,我們通過宏定義的使用,合理的選擇不同的子模塊:

  1. #ifdef HAVE_EVPORT 
  2. #include "ae_evport.c" 
  3. #else 
  4.     #ifdef HAVE_EPOLL 
  5.     #include "ae_epoll.c" 
  6.     #else 
  7.         #ifdef HAVE_KQUEUE 
  8.         #include "ae_kqueue.c" 
  9.         #else 
  10.         #include "ae_select.c" 
  11.         #endif 
  12.     #endif 
  13. #endif 

因為 select 函數(shù)是作為 POSIX 標準中的系統(tǒng)調用,在不同版本的操作系統(tǒng)上都會實現(xiàn),所以將其作為保底方案:

 

Redis 會優(yōu)先選擇時間復雜度為 $O(1)$ 的 I/O 多路復用函數(shù)作為底層實現(xiàn),包括 Solaries 10 中的 evport、Linux 中的 epoll 和 macOS/FreeBSD 中的 kqueue,上述的這些函數(shù)都使用了內核內部的結構,并且能夠服務幾十萬的文件描述符。

但是如果當前編譯環(huán)境沒有上述函數(shù),就會選擇 select 作為備選方案,由于其在使用時會掃描全部監(jiān)聽的描述符,所以其時間復雜度較差 $O(n)$,并且只能同時服務 1024 個文件描述符,所以一般并不會以 select 作為第一方案使用。

總結

Redis 對于 I/O 多路復用模塊的設計非常簡潔,通過宏保證了 I/O 多路復用模塊在不同平臺上都有著優(yōu)異的性能,將不同的 I/O 多路復用函數(shù)封裝成相同的 API 提供給上層使用。

整個模塊使 Redis 能以單進程運行的同時服務成千上萬個文件描述符,避免了由于多進程應用的引入導致代碼實現(xiàn)復雜度的提升,減少了出錯的可能性。

 

責任編輯:武曉燕 來源: draveness
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