Redis 和 I/O 多路复用
bless2012
8年前
<p>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。</p> <h2>几种 I/O 模型</h2> <p>为什么 Redis 中要使用 I/O 多路复用这种技术呢？</p> <p>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 <strong>I/O 多路复用</strong> 就是为了解决这个问题而出现的。</p> <h3>Blocking I/O</h3> <p>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 <strong>文件描述符（File Descriptor 以下简称 FD)</strong> 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。</p> <p>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：</p> <p><img src="https://simg.open-open.com/show/52d56446ea14858270c2e010aaa76049.png"></p> <p>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。</p> <h3>I/O 多路复用</h3> <p>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。</p> <p>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：</p> <p><img src="https://simg.open-open.com/show/030b0e6979820b18afeab3ebdd504224.png"></p> <p>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。</p> <p>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；</p> <p>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。</p> <h2>Reactor 设计模式</h2> <p>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）</p> <p><img src="https://simg.open-open.com/show/76dd4fd3afdb37e96016982dd14bfbf4.png"></p> <p>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。</p> <p>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。</p> <h2>I/O 多路复用模块</h2> <p>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。</p> <p><img src="https://simg.open-open.com/show/93c716f502a769042cd26f357972b687.jpg"></p> <p>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：</p> <ul> <li>static int aeApiCreate(aeEventLoop *eventLoop)</li> <li>static int aeApiResize(aeEventLoop *eventLoop, int setsize)</li> <li>static void aeApiFree(aeEventLoop *eventLoop)</li> <li>static int aeApiAddEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask)</li> <li>static void aeApiDelEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask)</li> <li>static int aeApiPoll(aeEventLoop *eventLoop, struct timeval *tvp)</li> </ul> <p>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：</p> <pre> <code class="language-cpp">// select typedef struct aeApiState { fd_set rfds, wfds; fd_set _rfds, _wfds; } aeApiState; // epoll typedef struct aeApiState { int epfd; struct epoll_event *events; } aeApiState;</code></pre> <p>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。</p> <h3>封装 select 函数</h3> <p>select 可以监控 FD 的可读、可写以及出现错误的情况。</p> <p>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：</p> <pre> <code class="language-cpp">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 */ } }</code></pre> <ol> <li>初始化一个可读的 fd_set 集合，保存需要监控可读性的 FD；</li> <li>使用 FD_SET 将 fd 加入 rfds ；</li> <li>调用 select 方法监控 rfds 中的 FD 是否可读；</li> <li>当 select 返回时，检查 FD 的状态并完成对应的操作。</li> </ol> <p>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 ：</p> <pre> <code class="language-cpp">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; }</code></pre> <p>而 aeApiAddEvent 和 aeApiDelEvent 会通过 FD_SET 和 FD_CLR 修改 fd_set 中对应 FD 的标志位：</p> <pre> <code class="language-cpp">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; }</code></pre> <p>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：</p> <pre> <code class="language-cpp">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; }</code></pre> <h3>封装 epoll 函数</h3> <p>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 ：</p> <pre> <code class="language-cpp">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; }</code></pre> <p>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：</p> <pre> <code class="language-cpp">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,ⅇ) == -1) return -1; return 0; }</code></pre> <p>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：</p> <pre> <code class="language-cpp">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; };</code></pre> <p>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。</p> <p>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：</p> <pre> <code class="language-cpp">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; }</code></pre> <h3>子模块的选择</h3> <p>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：</p> <pre> <code class="language-cpp">#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</code></pre> <p>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：</p> <p><img src="https://simg.open-open.com/show/67a8696989372f3760af7864cafa164a.jpg"></p> <p>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。</p> <p>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。</p> <h2>总结</h2> <p>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。</p> <p>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。</p> <h2>Reference</h2> <ul> <li><a href="/misc/goto?guid=4959726623524331691" rel="nofollow,noindex">Select-Man-Pages</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959726623615112874" rel="nofollow,noindex">Reactor-Pattern</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959726623698210521" rel="nofollow,noindex">epoll vs kqueue</a></li> </ul> <h2>其它</h2> <p>Follow: <a href="/misc/goto?guid=4959673789843239110" rel="nofollow,noindex">Draveness · GitHub</a></p> <p>Source: <a href="/misc/goto?guid=4959726623811288814" rel="nofollow,noindex">http://draveness.me/redis-io-multiplexing</a></p> <p> </p> <p>来自：http://draveness.me/redis-io-multiplexing/</p> <p> </p>