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redis为什么是速度那么快

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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:

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:

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。详解 Java 中 4 种 I/O 模型,这篇文章可以参考下。

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:

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:

//select
typedefstructaeApiState{
fd_setrfds,wfds;
fd_set_rfds,_wfds;
}aeApiState;

//epoll
typedefstructaeApiState{
intepfd;
structepoll_event*events;
}aeApiState;

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:

intfd=/*filedescriptor*/

fd_setrfds;
FD_ZERO(&rfds);
FD_SET(fd,&rfds)

for(;;){
select(fd+1,&rfds,NULL,NULL,NULL);
if(FD_ISSET(fd,&rfds)){
/*filedescriptor`fd`becomesreadable*/
}
}

初始化一个可读的 fd_set 集合,保存需要监控可读性的 FD;

使用 FD_SET 将 fd 加入 rfds;

调用 select 方法监控 rfds 中的 FD 是否可读;

当 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 rfds 和 wfds:

staticintaeApiCreate(aeEventLoop*eventLoop){
aeApiState*state=zmalloc(sizeof(aeApiState));
if(!state)return-1;
FD_ZERO(&state->rfds);
FD_ZERO(&state->wfds);
eventLoop->apidata=state;
return0;
}

而 aeApiAddEvent 和 aeApiDelEvent 会通过 FD_SET 和 FD_CLR 修改 fd_set 中对应 FD 的标志位:

staticintaeApiAddEvent(aeEventLoop*eventLoop,intfd,intmask){
aeApiState*state=eventLoop->apidata;
if(mask&AE_READABLE)FD_SET(fd,&state->rfds);
if(mask&AE_WRITABLE)FD_SET(fd,&state->wfds);
return0;
}

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:

staticintaeApiPoll(aeEventLoop*eventLoop,structtimeval*tvp){
aeApiState*state=eventLoop->apidata;
intretval,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++){
intmask=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++;
}
}
returnnumevents;
}

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:

staticintaeApiCreate(aeEventLoop*eventLoop){
aeApiState*state=zmalloc(sizeof(aeApiState));

if(!state)return-1;
state->events=zmalloc(sizeof(structepoll_event)*eventLoop->setsize);
if(!state->events){
zfree(state);
return-1;
}
state->epfd=epoll_create(1024);/*1024isjustahintforthekernel*/
if(state->epfd==-1){
zfree(state->events);
zfree(state);
return-1;
}
eventLoop->apidata=state;
return0;
}

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:

staticintaeApiAddEvent(aeEventLoop*eventLoop,intfd,intmask){
aeApiState*state=eventLoop->apidata;
structepoll_eventee={0};/*avoidvalgrindwarning*/
/*Ifthefdwasalreadymonitoredforsomeevent,weneedaMOD
*operation.OtherwiseweneedanADDoperation.*/
intop=eventLoop->events[fd].mask==AE_NONE?
EPOLL_CTL_ADD:EPOLL_CTL_MOD;

ee.events=0;
mask|=eventLoop->events[fd].mask;/*Mergeoldevents*/
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;
return0;
}

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:

typedefunionepoll_data{
void*ptr;
intfd;/*文件描述符*/
uint32_tu32;
uint64_tu64;
}epoll_data_t;

structepoll_event{
uint32_tevents;/*Epoll事件*/
epoll_data_tdata;
};

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:

staticintaeApiPoll(aeEventLoop*eventLoop,structtimeval*tvp){
aeApiState*state=eventLoop->apidata;
intretval,numevents=0;

retval=epoll_wait(state->epfd,state->events,eventLoop->setsize,
tvp?(tvp->tv_sec*1000+tvp->tv_usec/1000):-1);
if(retval>0){
intj;

numevents=retval;
for(j=0;j<numevents;j++){
intmask=0;
structepoll_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;
}
}
returnnumevents;
}

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:

#ifdefHAVE_EVPORT
#include"ae_evport.c"
#else
#ifdefHAVE_EPOLL
#include"ae_epoll.c"
#else
#ifdefHAVE_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 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。

参考

http://man7.org/linux/man-pages/man2/select.2.html
https://en.wikipedia.org/wiki/Reactor_pattern
https://people.eecs.berkeley.edu/~sangjin/2012/12/21/epoll-vs-kqueue.html