為什麼 Redis 單執行緒卻能支撐高併發？

 

最近在看 UNIX 網路程式設計並研究了一下 Redis 的實現，感覺 Redis 的原始碼十分適合閱讀和分析，其中 I/O 多路復用（mutiplexing）部分的實現非常乾凈和優雅，在這裡想對這部分的內容進行簡單的整理。

幾種 I/O 模型

為什麼 Redis 中要使用 I/O 多路復用這種技術呢？

首先，Redis 是跑在單執行緒中的，所有的操作都是按照順序線性執行的，但是由於讀寫操作等待使用者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傳回，這會導致某一檔案的 I/O 阻塞導致整個行程無法對其它客戶提供服務，而 I/O 多路復用 就是為瞭解決這個問題而出現的。

Blocking I/O

先來看一下傳統的阻塞 I/O 模型到底是如何工作的：當使用 read 或者 write 對某一個 檔案描述符（File Descriptor 以下簡稱 FD) 進行讀寫時，如果當前 FD 不可讀或不可寫，整個 Redis 服務就不會對其它的操作作出響應，導致整個服務不可用。

這也就是傳統意義上的，也就是我們在程式設計中使用最多的阻塞模型：

阻塞模型雖然開發中非常常見也非常易於理解，但是由於它會影響其他 FD 對應的服務，所以在需要處理多個客戶端任務的時候，往往都不會使用阻塞模型。

I/O 多路復用

雖然還有很多其它的 I/O 模型，但是在這裡都不會具體介紹。

阻塞式的 I/O 模型並不能滿足這裡的需求，我們需要一種效率更高的 I/O 模型來支撐 Redis 的多個客戶（redis-cli），這裡涉及的就是 I/O 多路復用模型了：

在 I/O 多路復用模型中，最重要的函式呼叫就是 select，該方法的能夠同時監控多個檔案描述符的可讀可寫情況，當其中的某些檔案描述符可讀或者可寫時， select 方法就會傳回可讀以及可寫的檔案描述符個數。

關於 select 的具體使用方法，在網路上資料很多，這裡就不過多展開介紹了；

與此同時也有其它的 I/O 多路復用函式 epoll/kqueue/evport，它們相比 select 效能更優秀，同時也能支撐更多的服務。

Reactor 設計樣式

Redis 服務採用 Reactor 的方式來實現檔案事件處理器（每一個網路連線其實都對應一個檔案描述符）

檔案事件處理器使用 I/O 多路復用模組同時監聽多個 FD，當 accept、 read、 write 和 close 檔案事件產生時，檔案事件處理器就會回呼 FD 系結的事件處理器。

雖然整個檔案事件處理器是在單執行緒上執行的，但是透過 I/O 多路復用模組的引入，實現了同時對多個 FD 讀寫的監控，提高了網路通訊模型的效能，同時也可以保證整個 Redis 服務實現的簡單。

I/O 多路復用模組

I/O 多路復用模組封裝了底層的 select、 epoll、 avport 以及 kqueue 這些 I/O 多路復用函式，為上層提供了相同的介面。

在這裡我們簡單介紹 Redis 是如何包裝 select 和 epoll 的，簡要瞭解該模組的功能，整個 I/O 多路復用模組抹平了不同平臺上 I/O 多路復用函式的差異性，提供了相同的介面：

• staticintaeApiCreate(aeEventLoop*eventLoop)
• staticintaeApiResize(aeEventLoop*eventLoop,intsetsize)
• staticvoidaeApiFree(aeEventLoop*eventLoop)
• staticintaeApiAddEvent(aeEventLoop*eventLoop,intfd,intmask)
• staticvoidaeApiDelEvent(aeEventLoop*eventLoop,intfd,intmask)
• staticintaeApiPoll(aeEventLoop*eventLoop,structtimeval*tvp)

同時，因為各個函式所需要的引數不同，我們在每一個子模組內部透過一個 aeApiState 來儲存需要的背景關係資訊：

1. // select
2. typedef struct aeApiState {
3. fd_set rfds, wfds;
4. fd_set _rfds, _wfds;
5. } aeApiState;
6.  
7. // epoll
8. typedef struct aeApiState {
9. int epfd;
10. struct epoll_event *events;
11. } aeApiState;

這些背景關係資訊會儲存在 eventLoop 的 void*state 中，不會暴露到上層，只在當前子模組中使用。

封裝 select 函式

select 可以監控 FD 的可讀、可寫以及出現錯誤的情況。

在介紹 I/O 多路復用模組如何對 select 函式封裝之前，先來看一下 select 函式使用的大致流程：

1. int fd = /* file descriptor */
2.  
3. fd_set rfds;
4. FD_ZERO(&rfds;);
5. FD_SET(fd, &rfds;)
6.  
7. for ( ; ; ) {
8. select(fd+1, &rfds;, NULL, NULL, NULL);
9. if (FD_ISSET(fd, &rfds;)) {
10. /* file descriptor `fd` becomes readable */
11. }
12. }

1. 初始化一個可讀的 fd_set 集合，儲存需要監控可讀性的 FD；
2. 使用 FD_SET 將 fd 加入 rfds；
3. 呼叫 select 方法監控 rfds 中的 FD 是否可讀；
4. 當 select 傳回時，檢查 FD 的狀態並完成對應的操作。

而在 Redis 的 ae_select 檔案中程式碼的組織順序也是差不多的，首先在 aeApiCreate 函式中初始化 rfds 和 wfds：

1. static int aeApiCreate(aeEventLoop *eventLoop) {
2. aeApiState *state = zmalloc(sizeof(aeApiState));
3. if (!state) return -1;
4. FD_ZERO(&state-;>rfds);
5. FD_ZERO(&state-;>wfds);
6. eventLoop->apidata = state;
7. return 0;
8. }

而 aeApiAddEvent 和 aeApiDelEvent 會透過 FD_SET 和 FD_CLR 修改 fd_set 中對應 FD 的標誌位：

1. static int aeApiAddEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask) {
2. aeApiState *state = eventLoop->apidata;
3. if (mask & AE_READABLE) FD_SET(fd,&state-;>rfds);
4. if (mask & AE_WRITABLE) FD_SET(fd,&state-;>wfds);
5. return 0;
6. }

整個 ae_select 子模組中最重要的函式就是 aeApiPoll，它是實際呼叫 select 函式的部分，其作用就是在 I/O 多路復用函式傳回時，將對應的 FD 加入 aeEventLoop 的 fired 陣列中，並傳回事件的個數：

1. static int aeApiPoll(aeEventLoop *eventLoop, struct timeval *tvp) {
2. aeApiState *state = eventLoop->apidata;
3. int retval, j, numevents = 0;
4.  
5. memcpy(&state-;>_rfds,&state-;>rfds,sizeof(fd_set));
6. memcpy(&state-;>_wfds,&state-;>wfds,sizeof(fd_set));
7.  
8. retval = select(eventLoop->maxfd+1,
9. &state-;>_rfds,&state-;>_wfds,NULL,tvp);
10. if (retval > 0) {
11. for (j = 0; j <= eventLoop->maxfd; j++) {
12. int mask = 0;
13. aeFileEvent *fe = &eventLoop-;>events[j];
14.  
15. if (fe->mask == AE_NONE) continue;
16. if (fe->mask & AE_READABLE && FD_ISSET(j,&state-;>_rfds))
17. mask |= AE_READABLE;
18. if (fe->mask & AE_WRITABLE && FD_ISSET(j,&state-;>_wfds))
19. mask |= AE_WRITABLE;
20. eventLoop->fired[numevents].fd = j;
21. eventLoop->fired[numevents].mask = mask;
22. numevents++;
23. }
24. }
25. return numevents;
26. }

封裝 epoll 函式

Redis 對 epoll 的封裝其實也是類似的，使用 epoll_create 建立 epoll 中使用的 epfd：

1. static int aeApiCreate(aeEventLoop *eventLoop) {
2. aeApiState *state = zmalloc(sizeof(aeApiState));
3.  
4. if (!state) return -1;
5. state->events = zmalloc(sizeof(struct epoll_event)*eventLoop->setsize);
6. if (!state->events) {
7. zfree(state);
8. return -1;
9. }
10. state->epfd = epoll_create(1024); /* 1024 is just a hint for the kernel */
11. if (state->epfd == -1) {
12. zfree(state->events);
13. zfree(state);
14. return -1;
15. }
16. eventLoop->apidata = state;
17. return 0;
18. }

在 aeApiAddEvent 中使用 epoll_ctl 向 epfd 中新增需要監控的 FD 以及監聽的事件：

1. static int aeApiAddEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask) {
2. aeApiState *state = eventLoop->apidata;
3. struct epoll_event ee = {0}; /* avoid valgrind warning */
4. /* If the fd was already monitored for some event, we need a MOD
5. * operation. Otherwise we need an ADD operation. */
6. int op = eventLoop->events[fd].mask == AE_NONE ?
7. EPOLL_CTL_ADD : EPOLL_CTL_MOD;
8.  
9. ee.events = 0;
10. mask |= eventLoop->events[fd].mask; /* Merge old events */
11. if (mask & AE_READABLE) ee.events |= EPOLLIN;
12. if (mask & AE_WRITABLE) ee.events |= EPOLLOUT;
13. ee.data.fd = fd;
14. if (epoll_ctl(state->epfd,op,fd,ⅇ) == -1) return -1;
15. return 0;
16. }

由於 epoll 相比 select 機制略有不同，在 epoll_wait 函式傳回時並不需要遍歷所有的 FD 檢視讀寫情況；在 epoll_wait 函式傳回時會提供一個 epoll_event 陣列：

1. typedef union epoll_data {
2. void *ptr;
3. int fd; /* 檔案描述符 */
4. uint32_t u32;
5. uint64_t u64;
6. } epoll_data_t;
7.  
8. struct epoll_event {
9. uint32_t events; /* Epoll 事件 */
10. epoll_data_t data;
11. };

其中儲存了發生的 epoll 事件（ EPOLLIN、 EPOLLOUT、 EPOLLERR 和 EPOLLHUP）以及發生該事件的 FD。

aeApiPoll 函式只需要將 epoll_event 陣列中儲存的資訊加入 eventLoop 的 fired 陣列中，將資訊傳遞給上層模組：

1. static int aeApiPoll(aeEventLoop *eventLoop, struct timeval *tvp) {
2. aeApiState *state = eventLoop->apidata;
3. int retval, numevents = 0;
4.  
5. retval = epoll_wait(state->epfd,state->events,eventLoop->setsize,
6. tvp ? (tvp->tv_sec*1000 + tvp->tv_usec/1000) : -1);
7. if (retval > 0) {
8. int j;
9.  
10. numevents = retval;
11. for (j = 0; j < numevents; j++) {
12. int mask = 0;
13. struct epoll_event *e = state->events+j;
14.  
15. if (e->events & EPOLLIN) mask |= AE_READABLE;
16. if (e->events & EPOLLOUT) mask |= AE_WRITABLE;
17. if (e->events & EPOLLERR) mask |= AE_WRITABLE;
18. if (e->events & EPOLLHUP) mask |= AE_WRITABLE;
19. eventLoop->fired[j].fd = e->data.fd;
20. eventLoop->fired[j].mask = mask;
21. }
22. }
23. return numevents;
24. }

子模組的選擇

因為 Redis 需要在多個平臺上執行，同時為了最大化執行的效率與效能，所以會根據編譯平臺的不同選擇不同的 I/O 多路復用函式作為子模組，提供給上層統一的介面；在 Redis 中，我們透過宏定義的使用，合理的選擇不同的子模組：

1. #ifdef HAVE_EVPORT
2. #include "ae_evport.c"
3. #else
4. #ifdef HAVE_EPOLL
5. #include "ae_epoll.c"
6. #else
7. #ifdef HAVE_KQUEUE
8. #include "ae_kqueue.c"
9. #else
10. #include "ae_select.c"
11. #endif
12. #endif
13. #endif

因為 select 函式是作為 POSIX 標準中的系統呼叫，在不同版本的作業系統上都會實現，所以將其作為保底方案：

Redis 會優先選擇時間複雜度為 $O(1)$ 的 I/O 多路復用函式作為底層實現，包括 Solaries 10 中的 evport、Linux 中的 epoll 和 macOS/FreeBSD 中的 kqueue，上述的這些函式都使用了核心內部的結構，並且能夠服務幾十萬的檔案描述符。

但是如果當前編譯環境沒有上述函式，就會選擇 select 作為備選方案，由於其在使用時會掃描全部監聽的描述符，所以其時間複雜度較差 $O(n)$，並且只能同時服務 1024 個檔案描述符，所以一般並不會以 select 作為第一方案使用。

總結

Redis 對於 I/O 多路復用模組的設計非常簡潔，透過宏保證了 I/O 多路復用模組在不同平臺上都有著優異的效能，將不同的 I/O 多路復用函式封裝成相同的 API 提供給上層使用。

整個模組使 Redis 能以單行程執行的同時服務成千上萬個檔案描述符，避免了由於多行程應用的引入導致程式碼實現複雜度的提升，減少了出錯的可能性。