Redis 單線程還高并發(fā)？不沖突嗎？
幾種 I/O 模型
- Blocking I/O
- I/O 多路復(fù)用
Reactor 設(shè)計(jì)模式
I/O 多路復(fù)用模塊
- 封裝 select 函數(shù)
- 封裝 epoll 函數(shù)
- 子模塊的選擇
總結(jié)
Reference
最近在看 UNIX 網(wǎng)絡(luò)編程并研究了一下 Redis 的實(shí)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(fù)用(mutiplexing)部分的實(shí)現(xiàn)非常干凈和優(yōu)雅，在這里想對這部分的內(nèi)容進(jìn)行簡單的整理。
幾種 I/O 模型
為什么 Redis 中要使用 I/O 多路復(fù)用這種技術(shù)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(dǎo)致某一文件的 I/O 阻塞導(dǎo)致整個進(jìn)程無法對其它客戶提供服務(wù)，而 I/O 多路復(fù)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(dāng)使用 read 或者 write 對某一個文件描述符(File Descriptor 以下簡稱 FD)進(jìn)行讀寫時，如果當(dāng)前 FD 不可讀或不可寫，整個 Redis 服務(wù)就不會對其它的操作作出響應(yīng)，導(dǎo)致整個服務(wù)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：
blocking-io
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(yīng)的服務(wù)，所以在需要處理多個客戶端任務(wù)的時候，往往都不會使用阻塞模型。
I/O 多路復(fù)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(fù)用模型了：
I:O-Multiplexing-Mode
在 I/O 多路復(fù)用模型中，最重要的函數(shù)調(diào)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(dāng)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(guān)于 select 的具體使用方法，在網(wǎng)絡(luò)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(fù)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(wù)。
Reactor 設(shè)計(jì)模式
Redis 服務(wù)采用 Reactor 的方式來實(shí)現(xiàn)文件事件處理器(每一個網(wǎng)絡(luò)連接其實(shí)都對應(yīng)一個文件描述符)
redis-reactor-pattern
文件事件處理器使用 I/O 多路復(fù)用模塊同時監(jiān)聽多個 FD，當(dāng) accept、read、write 和 close 文件事件產(chǎn)生時，文件事件處理器就會回調(diào) 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(yùn)行的，但是通過 I/O 多路復(fù)用模塊的引入，實(shí)現(xiàn)了同時對多個 FD 讀寫的監(jiān)控，提高了網(wǎng)絡(luò)通信模型的性能，同時也可以保證整個 Redis 服務(wù)實(shí)現(xiàn)的簡單。
I/O 多路復(fù)用模塊
I/O 多路復(fù)用模塊封裝了底層的 select、epoll、avport 以及 kqueue 這些 I/O 多路復(fù)用函數(shù)，為上層提供了相同的接口。
ae-module
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(fù)用模塊抹平了不同平臺上 I/O 多路復(fù)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?yàn)楦鱾€函數(shù)所需要的參數(shù)不同，我們在每一個子模塊內(nèi)部通過一個 aeApiState 來存儲需要的上下文信息：
- // select
- typedef struct aeApiState {
- fd_set rfds, wfds;
- fd_set _rfds, _wfds;
- } aeApiState;
- // epoll
- typedef struct aeApiState {
- int epfd;
- struct epoll_event *events;
- } 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(dāng)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(fù)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：
- int fd = /* file descriptor */
- fd_set rfds;
- FD_ZERO(&rfds);
- FD_SET(fd, &rfds)
- for ( ; ; ) {
- select(fd+1, &rfds, NULL, NULL, NULL);
- if (FD_ISSET(fd, &rfds)) {
- /* file descriptor `fd` becomes readable */
- }
- }
- 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(diào)用 select 方法監(jiān)控 rfds 中的 FD 是否可讀;
- 當(dāng) select 返回時，檢查 FD 的狀態(tài)并完成對應(yīng)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：
- static int aeApiCreate(aeEventLoop *eventLoop) {
- aeApiState *state = zmalloc(sizeof(aeApiState));
- if (!state) return -1;
- FD_ZERO(&state->rfds);
- FD_ZERO(&state->wfds);
- eventLoop->apidata = state;
- return 0;
- }
而 aeApiAddEvent 和 aeApiDelEvent 會通過 FD_SET 和 FD_CLR 修改 fd_set 中對應(yīng) FD 的標(biāo)志位：
整個 ae_select 子模塊中最重要的函數(shù)就是 aeApiPoll，它是實(shí)際調(diào)用 select 函數(shù)的部分，其作用就是在 I/O 多路復(fù)用函數(shù)返回時，將對應(yīng)的 FD 加入 aeEventLoop 的 fired 數(shù)組中，并返回事件的個數(shù)：
- static int aeApiPoll(aeEventLoop *eventLoop, struct timeval *tvp) {
- aeApiState *state = eventLoop->apidata;
- int retval, j, numevents = 0;
- memcpy(&state->_rfds,&state->rfds,sizeof(fd_set));
- memcpy(&state->_wfds,&state->wfds,sizeof(fd_set));
- retval = select(eventLoop->maxfd+1,
- &state->_rfds,&state->_wfds,NULL,tvp);
- if (retval > 0) {
- for (j = 0; j <= eventloop-="">maxfd; j++) {
- int mask = 0;
- aeFileEvent *fe = &eventLoop->events[j];
- if (fe->mask == AE_NONE) continue;
- if (fe->mask & AE_READABLE && FD_ISSET(j,&state->_rfds))
- mask |= AE_READABLE;
- if (fe->mask & AE_WRITABLE && FD_ISSET(j,&state->_wfds))
- mask |= AE_WRITABLE;
- eventLoop->fired[numevents].fd = j;
- eventLoop->fired[numevents].mask = mask;
- numevents++;
- }
- }
- return numevents;
- }
封裝 epoll 函數(shù)
Redis 對 epoll 的封裝其實(shí)也是類似的，使用 epoll_create 創(chuàng)建 epoll 中使用的 epfd：
- static int aeApiCreate(aeEventLoop *eventLoop) {
- aeApiState *state = zmalloc(sizeof(aeApiState));
- if (!state) return -1;
- state->events = zmalloc(sizeof(struct epoll_event)*eventLoop->setsize);
- if (!state->events) {
- zfree(state);
- return -1;
- }
- state->epfd = epoll_create(1024); /* 1024 is just a hint for the kernel */
- if (state->epfd == -1) {
- zfree(state->events);
- zfree(state);
- return -1;
- }
- eventLoop->apidata = state;
- 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：
- static int aeApiAddEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask) {
- aeApiState *state = eventLoop->apidata;
- struct epoll_event ee = {0}; /* avoid valgrind warning */
- /* If the fd was already monitored for some event, we need a MOD
- * operation. Otherwise we need an ADD operation. */
- int op = eventLoop->events[fd].mask == AE_NONE ?
- EPOLL_CTL_ADD : EPOLL_CTL_MOD;
- ee.events = 0;
- mask |= eventLoop->events[fd].mask; /* Merge old events */
- if (mask & AE_READABLE) ee.events |= EPOLLIN;
- if (mask & AE_WRITABLE) ee.events |= EPOLLOUT;
- ee.data.fd = fd;
- if (epoll_ctl(state->epfd,op,fd,&ee) == -1) return -1;
- return 0;
- }
由于 epoll 相比 select 機(jī)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：
- typedef union epoll_data {
- void *ptr;
- int fd; /* 文件描述符 */
- uint32_t u32;
- uint64_t u64;
- } epoll_data_t;
- struct epoll_event {
- uint32_t events; /* Epoll 事件 */
- epoll_data_t data;
- };
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：
- static int aeApiPoll(aeEventLoop *eventLoop, struct timeval *tvp) {
- aeApiState *state = eventLoop->apidata;
- int retval, numevents = 0;
- retval = epoll_wait(state->epfd,state->events,eventLoop->setsize,
- tvp ? (tvp->tv_sec*1000 + tvp->tv_usec/1000) : -1);
- if (retval > 0) {
- int j;
- numevents = retval;
- for (j = 0; j < numevents; j++) {
- int mask = 0;
- struct epoll_event *e = state->events+j;
- if (e->events & EPOLLIN) mask |= AE_READABLE;
- if (e->events & EPOLLOUT) mask |= AE_WRITABLE;
- if (e->events & EPOLLERR) mask |= AE_WRITABLE;
- if (e->events & EPOLLHUP) mask |= AE_WRITABLE;
- eventLoop->fired[j].fd = e->data.fd;
- eventLoop->fired[j].mask = mask;
- }
- }
- return numevents;
- }
子模塊的選擇
因?yàn)?Redis 需要在多個平臺上運(yùn)行，同時為了最大化執(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(fù)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：
- #ifdef HAVE_EVPORT
- #include "ae_evport.c"
- #else
- #ifdef HAVE_EPOLL
- #include "ae_epoll.c"
- #else
- #ifdef HAVE_KQUEUE
- #include "ae_kqueue.c"
- #else
- #include "ae_select.c"
- #endif
- #endif
- #endif
因?yàn)?select 函數(shù)是作為 POSIX 標(biāo)準(zhǔn)中的系統(tǒng)調(diào)用，在不同版本的操作系統(tǒng)上都會實(shí)現(xiàn)，所以將其作為保底方案：
redis-choose-io-function
Redis 會優(yōu)先選擇時間復(fù)雜度為
的 I/O 多路復(fù)用函數(shù)作為底層實(shí)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(nèi)核內(nèi)部的結(jié)構(gòu)，并且能夠服務(wù)幾十萬的文件描述符。
但是如果當(dāng)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(fù)雜度較差，并且只能同時服務(wù) 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(jié)
Redis 對于 I/O 多路復(fù)用模塊的設(shè)計(jì)非常簡潔，通過宏保證了 I/O 多路復(fù)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(fù)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(jìn)程運(yùn)行的同時服務(wù)成千上萬個文件描述符，避免了由于多進(jìn)程應(yīng)用的引入導(dǎo)致代碼實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度的提升，減少了出錯的可能性。
Reference
- Select-Man-Pages
- Reactor-Pattern
- epoll vs kqueue
