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面试官：为什么Redis单线程却能支撑高并发？

时间：2020-05-14 01:32:42

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来自：draveness.me
链接：https://draveness.me/redis-io-multiplexing

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。

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：

//selecttypedefstructaeApiState{fd_setrfds,wfds;fd_set_rfds,_wfds;}aeApiState;//epolltypedefstructaeApiState{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->api>;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。

Reference

/linux/man-pages/man2/select.2.html

/wiki/Reactor_pattern

https://people.eecs.berkeley.edu/~sangjin//12/21/epoll-vs-kqueue.html

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