最近在看 UNIX 網(wǎng)絡(luò)編程并研究了一下 Redis 的實(shí)現(xiàn)，感覺 Redis 的源代碼十分適合閱讀和分析，其中 I/O 多路復(fù)用（mutiplexing）部分的實(shí)現(xiàn)非常干凈和優(yōu)雅，在這里想對這部分的內(nèi)容進(jìn)行簡單的整理。

幾種 I/O 模型

為什么 Redis 中要使用 I/O 多路復(fù)用這種技術(shù)呢？

首先，Redis 是跑在單線程中的，所有的操作都是按照順序線性執(zhí)行的，但是由于讀寫操作等待用戶輸入或輸出都是阻塞的，所以 I/O 操作在一般情況下往往不能直接返回，這會導(dǎo)致某一文件的 I/O 阻塞導(dǎo)致整個(gè)進(jìn)程無法對其它客戶提供服務(wù)，而 I/O 多路復(fù)用就是為了解決這個(gè)問題而出現(xiàn)的。

Blocking I/O

先來看一下傳統(tǒng)的阻塞 I/O 模型到底是如何工作的：當(dāng)使用 read 或者 write 對某一個(gè)文件描述符（File Descriptor 以下簡稱 FD)進(jìn)行讀寫時(shí)，如果當(dāng)前 FD 不可讀或不可寫，整個(gè) Redis 服務(wù)就不會對其它的操作作出響應(yīng)，導(dǎo)致整個(gè)服務(wù)不可用。

這也就是傳統(tǒng)意義上的，也就是我們在編程中使用最多的阻塞模型：

阻塞模型雖然開發(fā)中非常常見也非常易于理解，但是由于它會影響其他 FD 對應(yīng)的服務(wù)，所以在需要處理多個(gè)客戶端任務(wù)的時(shí)候，往往都不會使用阻塞模型。

I/O 多路復(fù)用

雖然還有很多其它的 I/O 模型，但是在這里都不會具體介紹。

阻塞式的 I/O 模型并不能滿足這里的需求，我們需要一種效率更高的 I/O 模型來支撐 Redis 的多個(gè)客戶（redis-cli），這里涉及的就是 I/O 多路復(fù)用模型了：

在 I/O 多路復(fù)用模型中，最重要的函數(shù)調(diào)用就是 select，該方法的能夠同時(shí)監(jiān)控多個(gè)文件描述符的可讀可寫情況，當(dāng)其中的某些文件描述符可讀或者可寫時(shí)，select 方法就會返回可讀以及可寫的文件描述符個(gè)數(shù)。

關(guān)于 select 的具體使用方法，在網(wǎng)絡(luò)上資料很多，這里就不過多展開介紹了；

與此同時(shí)也有其它的 I/O 多路復(fù)用函數(shù) epoll/kqueue/evport，它們相比 select 性能更優(yōu)秀，同時(shí)也能支撐更多的服務(wù)。

Reactor 設(shè)計(jì)模式

Redis 服務(wù)采用 Reactor 的方式來實(shí)現(xiàn)文件事件處理器（每一個(gè)網(wǎng)絡(luò)連接其實(shí)都對應(yīng)一個(gè)文件描述符）

文件事件處理器使用 I/O 多路復(fù)用模塊同時(shí)監(jiān)聽多個(gè) FD，當(dāng) accept、read、write 和 close 文件事件產(chǎn)生時(shí)，文件事件處理器就會回調(diào) FD 綁定的事件處理器。

雖然整個(gè)文件事件處理器是在單線程上運(yùn)行的，但是通過 I/O 多路復(fù)用模塊的引入，實(shí)現(xiàn)了同時(shí)對多個(gè) FD 讀寫的監(jiān)控，提高了網(wǎng)絡(luò)通信模型的性能，同時(shí)也可以保證整個(gè) Redis 服務(wù)實(shí)現(xiàn)的簡單。

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I/O 多路復(fù)用模塊

I/O 多路復(fù)用模塊封裝了底層的 select、epoll、avport 以及 kqueue 這些 I/O 多路復(fù)用函數(shù)，為上層提供了相同的接口。

在這里我們簡單介紹 Redis 是如何包裝 select 和 epoll 的，簡要了解該模塊的功能，整個(gè) I/O 多路復(fù)用模塊抹平了不同平臺上 I/O 多路復(fù)用函數(shù)的差異性，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)

同時(shí)，因?yàn)楦鱾€(gè)函數(shù)所需要的參數(shù)不同，我們在每一個(gè)子模塊內(nèi)部通過一個(gè) aeApiState 來存儲需要的上下文信息：

// select typedef struct aeApiState {fd_set rfds, wfds;fd_set _rfds, _wfds; } aeApiState;// epoll typedef struct aeApiState {int epfd;struct epoll_event *events; } aeApiState;

這些上下文信息會存儲在 eventLoop 的 void *state 中，不會暴露到上層，只在當(dāng)前子模塊中使用。

封裝 select 函數(shù)

select 可以監(jiān)控 FD 的可讀、可寫以及出現(xiàn)錯誤的情況。

在介紹 I/O 多路復(fù)用模塊如何對 select 函數(shù)封裝之前，先來看一下 select 函數(shù)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 */} }

• 初始化一個(gè)可讀的 fd_set 集合，保存需要監(jiān)控可讀性的 FD；
• 使用 FD_SET 將 fd 加入 rfds；
• 調(diào)用 select 方法監(jiān)控 rfds 中的 FD 是否可讀；
• 當(dāng) select 返回時(shí)，檢查 FD 的狀態(tài)并完成對應(yīng)的操作。

而在 Redis 的 ae_select 文件中代碼的組織順序也是差不多的，首先在 aeApiCreate 函數(shù)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 會通過 FD_SET 和 FD_CLR 修改 fd_set 中對應(yīng) FD 的標(biāo)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; }

整個(gè) ae_select 子模塊中最重要的函數(shù)就是 aeApiPoll，它是實(shí)際調(diào)用 select 函數(shù)的部分，其作用就是在 I/O 多路復(fù)用函數(shù)返回時(shí)，將對應(yīng)的 FD 加入 aeEventLoop 的 fired 數(shù)組中，并返回事件的個(gè)數(shù)：

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; }

封裝 epoll 函數(shù)

Redis 對 epoll 的封裝其實(shí)也是類似的，使用 epoll_create 創(chuàng)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 中添加需要監(jiān)控的 FD 以及監(jiān)聽的事件：

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 機(jī)制略有不同，在 epoll_wait 函數(shù)返回時(shí)并不需要遍歷所有的 FD 查看讀寫情況；在 epoll_wait 函數(shù)返回時(shí)會提供一個(gè) epoll_event 數(shù)組：

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; };

其中保存了發(fā)生的 epoll 事件（EPOLLIN、EPOLLOUT、EPOLLERR 和 EPOLLHUP）以及發(fā)生該事件的 FD。

aeApiPoll 函數(shù)只需要將 epoll_event 數(shù)組中存儲的信息加入 eventLoop 的 fired 數(shù)組中，將信息傳遞給上層模塊：

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; }

子模塊的選擇

因?yàn)?Redis 需要在多個(gè)平臺上運(yùn)行，同時(shí)為了最大化執(zhí)行的效率與性能，所以會根據(jù)編譯平臺的不同選擇不同的 I/O 多路復(fù)用函數(shù)作為子模塊，提供給上層統(tǒng)一的接口；在 Redis 中，我們通過宏定義的使用，合理的選擇不同的子模塊：

#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?yàn)?select 函數(shù)是作為 POSIX 標(biāo)準(zhǔn)中的系統(tǒng)調(diào)用，在不同版本的操作系統(tǒng)上都會實(shí)現(xiàn)，所以將其作為保底方案：

Redis 會優(yōu)先選擇時(shí)間復(fù)雜度為?$O(1)$?的 I/O 多路復(fù)用函數(shù)作為底層實(shí)現(xiàn)，包括 Solaries 10 中的 evport、Linux 中的 epoll 和 macOS/FreeBSD 中的 kqueue，上述的這些函數(shù)都使用了內(nèi)核內(nèi)部的結(jié)構(gòu)，并且能夠服務(wù)幾十萬的文件描述符。

但是如果當(dāng)前編譯環(huán)境沒有上述函數(shù)，就會選擇 select 作為備選方案，由于其在使用時(shí)會掃描全部監(jiān)聽的描述符，所以其時(shí)間復(fù)雜度較差?$O(n)$，并且只能同時(shí)服務(wù) 1024 個(gè)文件描述符，所以一般并不會以 select 作為第一方案使用。

總結(jié)

Redis 對于 I/O 多路復(fù)用模塊的設(shè)計(jì)非常簡潔，通過宏保證了 I/O 多路復(fù)用模塊在不同平臺上都有著優(yōu)異的性能，將不同的 I/O 多路復(fù)用函數(shù)封裝成相同的 API 提供給上層使用。

整個(gè)模塊使 Redis 能以單進(jìn)程運(yùn)行的同時(shí)服務(wù)成千上萬個(gè)文件描述符，避免了由于多進(jìn)程應(yīng)用的引入導(dǎo)致代碼實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度的提升，減少了出錯的可能性。

轉(zhuǎn)載來源：https://www.cnblogs.com/john8169/p/

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Redis 是单线程凭什么能支撑高并发的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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