浅析Redis与IO多路复用器原理
2021-01-28 09:45
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为什么Redis使用多路复用I/O
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。
多路复用与传统阻塞IO的区别
在传统阻塞 I/O 模型中,如果对某一个文件描述符（File Descriptor ,FD)进行
read或
write时，如果当前 FD 不可读或不可写，那么就会一直等待着Kernel进行数据准备,通常是从磁盘后者网卡读入到内核态,然后Redis进行读取,这整个过程中, Redis 服务就不会对其它的操作作出响应，一直在等待Kernel准备数据,导致整个服务不可用。
I/O 多路复用
阻塞式的 I/O 模型并不能满足这里的需求，寻思寻思,Redis就一个线程,要是使用阻塞IO,那效率得多低,我们需要一种效率更高的 I/O 模型来支撑 Redis 的单线程应对多个客户（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。
在后期,有一些其他的多路复用函数,例如
Poll、
Epoll。
关于
Select、
Poll、
Epoll的区别,可以参考:多路复用器Select、Poll、Epoll区别梳理
I/O 多路复用模块
I/O 多路复用模块封装了底层的
select、
Poll、
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
typedef struct aeApiState {
fd_set rfds, wfds;
fd_set _rfds, _wfds;
} aeApiState;
// epoll
typedef struct aeApiState {
int epfd;
struct epoll_event *eve
ad8
nts;
} 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：
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：
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会通过
FD_SET和
FD_CLR修改
fd_set中对应 FD 的标志位：
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
aeEventLoop的
fired数组中，并返回事件的个数：
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->
2966
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：
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中添加需要监控的 FD 以及监听的事件：
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：
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（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：
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：
#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 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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