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标题: 为什么单线程的Redis却能支撑高并发？ [打印本页]
作者: sunsili    时间: 2019-6-4 22:42
标题: 为什么单线程的Redis却能支撑高并发？
为什么单线程的Redis却能支撑高并发？


最近在看 UNIX 网络编程并研究了一下 Redis 的实现，感觉 Redis 的源代码十分适合阅读和分析，其中 I/O 多路复用(mutiplexing)部分的实现非常干净和优雅，在这里想对这部分的内容进行简单的整理。
                                    
             最近在看 UNIX 网络编程并研究了一下 Redis 的实现，感觉 Redis 的源代码十分适合阅读和分析，其中 I/O 多路复用(mutiplexing)部分的实现非常干净和优雅，在这里想对这部分的内容进行简单的整理。
几种 I/O 模型

为什么 Redis 中要使用 I/O 多路复用这种技术呢?首先，Redis 是跑在单线程中的，所有的操作都是按照顺序线性执行的。
但是由于读写操作等待用户输入或输出都是阻塞的，所以 I/O 操作在一般情况下往往不能直接返回。
这会导致某一文件的 I/O 阻塞导致整个进程无法对其他客户提供服务，而 I/O 多路复用就是为了解决这个问题而出现的。

Blocking I/O

先来看一下传统的阻塞 I/O 模型到底是如何工作的：当使用 Read 或者 Write 对某一个文件描述符(File Descriptor 以下简称  FD)进行读写时。
如果当前 FD 不可读或不可写，整个 Redis 服务就不会对其他的操作作出响应，导致整个服务不可用。
这也就是传统意义上的，我们在编程中使用最多的阻塞模型：
阻塞模型虽然开发中非常常见也非常易于理解，但是由于它会影响其他 FD 对应的服务，所以在需要处理多个客户端任务的时候，往往都不会使用阻塞模型。

I/O 多路复用
虽然还有很多其他的 I/O 模型，但是在这里都不会具体介绍。阻塞式的 I/O 模型并不能满足这里的需求，我们需要一种效率更高的 I/O 模型来支撑  Redis 的多个客户(redis-cli)。
这里涉及的就是 I/O 多路复用模型了：
在 I/O 多路复用模型中，最重要的函数调用就是 select，该方法的能够同时监控多个文件描述符的可读可写情况，当其中的某些文件描述符可读或者可写时，select 方法就会返回可读以及可写的文件描述符个数。
关于 select 的具体使用方法，在网络上资料很多，这里就不过多展开介绍了;
与此同时也有其它的 I/O 多路复用函数 epoll/kqueue/evport，它们相比 select 性能更优秀，同时也能支撑更多的服务。

Reactor 设计模式

Redis 服务采用 Reactor 的方式来实现文件事件处理器(每一个网络连接其实都对应一个文件描述符)
文件事件处理器使用 I/O 多路复用模块同时监听多个 FD，当 accept、read、write 和 close 文件事件产生时，文件事件处理器就会回调 FD 绑定的事件处理器。
虽然整个文件事件处理器是在单线程上运行的，但是通过 I/O 多路复用模块的引入，实现了同时对多个 FD 读写的监控，提高了网络通信模型的性能，同时也可以保证整个 Redis 服务实现的简单。

I/O 多路复用模块

I/O 多路复用模块封装了底层的 select、epoll、avport 以及 kqueue 这些 I/O 多路复用函数，为上层提供了相同的接口。
在这里我们简单介绍 Redis 是如何包装 select 和 epoll 的，简要了解该模块的功能，整个 I/O 多路复用模块抹平了不同平台上 I/O 多路复用函数的差异性，提供了相同的接口：
  1. static int  aeApiCreate(aeEventLoop *eventLoop)
  2. static int  aeApiResize(aeEventLoop *eventLoop, int setsize)
  3. static void aeApiFree(aeEventLoop *eventLoop)
  4. static int  aeApiAddEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask)
  5. static void aeApiDelEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask)
  6. static int  aeApiPoll(aeEventLoop *eventLoop, struct timeval *tvp)
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同时，因为各个函数所需要的参数不同，我们在每一个子模块内部通过一个 aeApiState 来存储需要的上下文信息：
  1. // select
  2. typedef struct aeApiState {
  3.     fd_set rfds, wfds;
  4.     fd_set _rfds, _wfds;
  5. } aeApiState;

  7. // epoll
  8. typedef struct aeApiState {
  9.     int epfd;
  10.     struct epoll_event *events;
  11. } aeApiState;
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这些上下文信息会存储在 eventLoop 的 void *state 中，不会暴露到上层，只在当前子模块中使用。

封装 Select 函数

Select 可以监控 FD 的可读、可写以及出现错误的情况。在介绍 I/O 多路复用模块如何对 Select 函数封装之前，先来看一下 Select  函数使用的大致流程：

  1. int fd = /* file descriptor */

  3. fd_set rfds;
  4. FD_ZERO(&rfds);
  5. FD_SET(fd, &rfds)

  7. for ( ; ; ) {
  8.     select(fd+1, &rfds, NULL, NULL, NULL);
  9.     if (FD_ISSET(fd, &rfds)) {
  10.         /* file descriptor `fd` becomes readable */
  11.     }
  12. }
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而在 Redis 的 ae_select 文件中代码的组织顺序也是差不多的，首先在 aeApiCreate 函数中初始化 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;
  8. }
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而 aeApiAddEvent 和 aeApiDelEvent 会通过 FD_SET 和 FD_CLR 修改 fd_set 中对应 FD 的标志位：
  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;
  6. }
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整个 ae_select 子模块中最重要的函数就是 aeApiPoll，它是实际调用 select 函数的部分，其作用就是在 I/O 多路复用函数返回时，将对应的 FD 加入 aeEventLoop 的 fired 数组中，并返回事件的个数：
  1. static int aeApiPoll(aeEventLoop *eventLoop, struct timeval *tvp) {
  2.     aeApiState *state = eventLoop->apidata;
  3.     int retval, j, numevents = 0;

  5.     memcpy(&state->_rfds,&state->rfds,sizeof(fd_set));
  6.     memcpy(&state->_wfds,&state->wfds,sizeof(fd_set));

  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];

  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;
  26. }
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封装 Epoll 函数
Redis 对 epoll 的封装其实也是类似的，使用 epoll_create 创建 epoll 中使用的 epfd：
  1. static int aeApiCreate(aeEventLoop *eventLoop) {
  2.     aeApiState *state = zmalloc(sizeof(aeApiState));

  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;
  18. }
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在 aeApiAddEvent 中使用 epoll_ctl 向 epfd 中添加需要监控的 FD 以及监听的事件：
  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;

  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;
  16. }
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由于 epoll 相比 select 机制略有不同，在 epoll_wait 函数返回时并不需要遍历所有的 FD 查看读写情况。
在 epoll_wait 函数返回时会提供一个 epoll_event 数组：
  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;

  8. struct epoll_event {
  9.     uint32_t     events; /* Epoll 事件 */
  10.     epoll_data_t data;
  11. };
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其中保存了发生的 epoll 事件(EPOLLIN、EPOLLOUT、EPOLLERR 和 EPOLLHUP)以及发生该事件的 FD。
aeApiPoll 函数只需要将 epoll_event 数组中存储的信息加入 eventLoop 的 fired 数组中，将信息传递给上层模块：
  1. static int aeApiPoll(aeEventLoop *eventLoop, struct timeval *tvp) {
  2.     aeApiState *state = eventLoop->apidata;
  3.     int retval, numevents = 0;

  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;

  10.         numevents = retval;
  11.         for (j = 0; j < numevents; j++) {
  12.             int mask = 0;
  13.             struct epoll_event *e = state->events+j;

  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;
  24. }
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子模块的选择

因为 Redis 需要在多个平台上运行，同时为了最大化执行的效率与性能，所以会根据编译平台的不同选择不同的 I/O 多路复用函数作为子模块，提供给上层统一的接口。

在 Redis 中，我们通过宏定义的使用，合理的选择不同的子模块：
  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
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因为 select 函数是作为 POSIX 标准中的系统调用，在不同版本的操作系统上都会实现，所以将其作为保底方案：
Redis 会优先选择时间复杂度为 $O(1)$ 的 I/O 多路复用函数作为底层实现，包括 Solaries 10 中的 evport、Linux 中的 epoll 和 macOS/FreeBSD 中的 kqueue。

上述的这些函数都使用了内核内部的结构，并且能够服务几十万的文件描述符。

但是如果当前编译环境没有上述函数，就会选择 select 作为备选方案，由于其在使用时会扫描全部监听的描述符，所以其时间复杂度较差 O(n)。
并且只能同时服务 1024 个文件描述符，所以一般并不会以 select 作为第一方案使用。

总结

Redis 对于 I/O 多路复用模块的设计非常简洁，通过宏保证了 I/O 多路复用模块在不同平台上都有着优异的性能，将不同的 I/O 多路复用函数封装成相同的 API 提供给上层使用。

整个模块使 Redis 能以单进程运行的同时服务成千上万个文件描述符，避免了由于多进程应用的引入导致代码实现复杂度的提升，减少了出错的可能性。





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