前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >Redis 单线程还高并发?不冲突吗?

Redis 单线程还高并发?不冲突吗?

作者头像
互扯程序
发布2019-11-28 23:37:07
9630
发布2019-11-28 23:37:07
举报
文章被收录于专栏:互扯程序

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它客户提供服务,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 服务就不会对其它的操作作出响应,导致整个服务不可用。

这也就是传统意义上的,也就是我们在编程中使用最多的阻塞模型:

blocking-io

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

虽然还有很多其它的 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:

I:O-Multiplexing-Mode

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)

redis-reactor-pattern

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 acceptreadwriteclose 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 selectepollavport 以及 kqueue 这些 I/O 多路复用函数,为上层提供了相同的接口。

ae-module

在这里我们简单介绍 Redis 是如何包装 selectepoll 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:

  • 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:

代码语言:javascript
复制
// select
typedef struct aeApiState {
    fd_set rfds, wfds;
    fd_set _rfds, _wfds;
} aeApiState;

// epoll
typedef struct aeApiState {
 int epfd;
 struct epoll_event *events;
} aeApiState;

这些上下文信息会存储在 eventLoopvoid *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:

代码语言:javascript
复制
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 */
    }
}
  1. 初始化一个可读的 fd_set 集合,保存需要监控可读性的 FD;
  2. 使用 FD_SETfd 加入 rfds
  3. 调用 select 方法监控 rfds 中的 FD 是否可读;
  4. select 返回时,检查 FD 的状态并完成对应的操作。

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 rfdswfds

代码语言:javascript
复制
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;
}

aeApiAddEventaeApiDelEvent 会通过 FD_SETFD_CLR 修改 fd_set 中对应 FD 的标志位:

代码语言:javascript
复制
static int aeApiAddEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask) {
    aeApiState *state = eventLoop->apidata;
 if (mask & AE_READABLE) FD_SET(fd,&state->rfds);
 if (mask & AE_WRITABLE) FD_SET(fd,&state->wfds);
 return 0;
}

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 aeEventLoopfired 数组中,并返回事件的个数:

代码语言:javascript
复制
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

代码语言:javascript
复制
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;
}

aeApiAddEvent 中使用 epoll_ctlepfd 中添加需要监控的 FD 以及监听的事件:

代码语言:javascript
复制
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 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:

代码语言:javascript
复制
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;
};

其中保存了发生的 epoll 事件(EPOLLINEPOLLOUTEPOLLERREPOLLHUP)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 eventLoopfired 数组中,将信息传递给上层模块:

代码语言:javascript
复制
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:

代码语言:javascript
复制
#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-choose-io-function

Redis 会优先选择时间复杂度为

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

,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。

Reference

  • Select-Man-Pages
  • Reactor-Pattern
  • epoll vs kqueue
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-11-24,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 互扯程序 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 几种 I/O 模型
    • Blocking I/O
      • I/O 多路复用
      • Reactor 设计模式
      • I/O 多路复用模块
        • 封装 select 函数
          • 封装 epoll 函数
            • 子模块的选择
            • 总结
            • Reference
            相关产品与服务
            云数据库 Redis®
            腾讯云数据库 Redis®(TencentDB for Redis®)是腾讯云打造的兼容 Redis 协议的缓存和存储服务。丰富的数据结构能帮助您完成不同类型的业务场景开发。支持主从热备,提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。
            领券
            问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档