Redis的I/O多路复用

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

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。

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。

当如下任一情况发生时,会产生套接字的可读事件:

  • 该套接字的接收缓冲区中的数据字节数大于等于套接字接收缓冲区低水位标记的大小;
  • 该套接字的读半部关闭(也就是收到了FIN),对这样的套接字的读操作将返回0(也就是返回EOF);
  • 该套接字是一个监听套接字且已完成的连接数不为0;
  • 该套接字有错误待处理,对这样的套接字的读操作将返回-1。

当如下任一情况发生时,会产生套接字的可写事件:

  • 该套接字的发送缓冲区中的可用空间字节数大于等于套接字发送缓冲区低水位标记的大小;
  • 该套接字的写半部关闭,继续写会产生SIGPIPE信号;
  • 非阻塞模式下,connect返回之后,该套接字连接成功或失败;
  • 该套接字有错误待处理,对这样的套接字的写操作将返回-1。

此外,在UNIX系统上,一切皆文件套接字也不例外,每一个套接字都有对应的fd(即文件描述符)我们简单看看这几个系统调用的原型。

select(int nfds, fd_set *r, fd_set *w,fd_set *e, struct timeval *timeout)

对于select(),我们需要传3个集合,r(读),w(写)和e其中,r表示我们对哪些fd的可读事件感兴趣,w表示我们对哪些fd的可写事件感兴趣每个集合其实是一个bitmap,通过0/1表示我们感兴趣的fd例如,

如:我们对于fd为6的可读事件感兴趣,那么r集合的第6个bit需要被设置为1这个系统调用会阻塞,直到我们感兴趣的事件(至少一个)发生调用返回时,内核同样使用这3个集合来存放fd实际发生的事件信息也就是说,调用前这3个集合表示我们感兴趣的事件,调用后这3个集合表示实际发生的事件

select为最早期的UNIX系统调用,它存在4个问题:

1)这3个bitmap有大小限制(FD_SETSIZE,通常为1024);

2)由于这3个集合在返回时会被内核修改,因此我们每次调用时都需要重新设置;

3)我们在调用完成后需要扫描这3个集合才能知道哪些fd的读/写事件发生了,一般情况下全量集合比较大而实际发生读/写事件的fd比较少,效率比较低下;

4)内核在每次调用都需要扫描这3个fd集合,然后查看哪些fd的事件实际发生,在读/写比较稀疏的情况下同样存在效率问题

由于存在这些问题,于是人们对select进行了改进,从而有了poll

poll(struct pollfd *fds, int nfds, inttimeout)

struct pollfd {int fd;short events;short revents;}

poll调用需要传递的是一个pollfd结构的数组,调用返回时结果信息也存放在这个数组里面pollfd的结构中存放着fd我们对该fd感兴趣的事件(events)以及该fd实际发生的事件(revents)poll传递的不是固定大小的bitmap,因此select的问题1解决了;poll将感兴趣事件和实际发生事件分开了,因此select的问题2也解决了但select的问题3和问题4仍然没有解决。

select问题3比较容易解决,只要系统调用返回的是实际发生相应事件的fd集合,我们便不需要扫描全量的fd集合。对于select的问题4,我们为什么需要每次调用都传递全量的fd呢?内核可不可以在第一次调用的时候记录这些fd,然后我们在以后的调用中不需要再传这些fd呢?问题的关键在于无状态对于每一次系统调用,内核不会记录下任何信息,所以每次调用都需要重复传递相同信息。

上帝说要有状态,所以我们有了epoll和kqueue

int epoll_create(int size);

int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd,struct epoll_event *event);

int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event*events, int maxevents, int timeout);

epoll_create的作用是创建一个context,这个context相当于状态保存者的概念

epoll_ctl的作用是,当你对一个新的fd的读/写事件感兴趣时,通过该调用将fd与相应的感兴趣事件更新到context中

epoll_wait的作用是,等待context中fd的事件发生

epoll的解决方案不像select或poll一样每次都把current轮流加入fd对应的设备等待队列中,而只在epoll_ctl时把current挂一遍(这一遍必不可少)并为每个fd指定一个回调函数,当设备就绪,唤醒等待队列上的等待者时,就会调用这个回调函数,而这个回调函数会把就绪的fd加入一个就绪链表)。epoll_wait的工作实际上就是在这个就绪链表中查看有没有就绪的fd。

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:

// select
typedef struct aeApiState {
    fd_set rfds, wfds;
    fd_set _rfds, _wfds;
} aeApiState;

// epoll
typedef struct aeApiState {
    int epfd;
    struct epoll_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:

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 */
    }
}
  1. 初始化一个可读的 fd_set 集合,保存需要监控可读性的 FD;

  2. 使用 FD_SET 将 fd 加入 rfds;

  3. 调用 select 方法监控 rfds 中的 FD 是否可读;

  4. 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->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。

参考文献

https://draveness.me/redis-io-multiplexing
https://blog.csdn.net/u014590757/article/details/79860766

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