爲什麼單線程的Redis卻能支撐高併發？

最近在看 Unix 網絡編程並研究了一下 Redis 的實現，感覺 Redis 的源代碼十分適合閱讀和分析，其中 I/O 多路複用部分的實現非常乾淨和優雅，在這裏想對這部分的內容進行簡單的整理。

幾種 I/O 模型

爲什麼 Redis 中要使用 I/O 多路複用這種技術呢？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行的。

但是由於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。

這會導致某一文件的 I/O 阻塞導致整個進程無法對其他客戶提供服務，而 I/O 多路複用就是爲了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 對某一個文件描述符（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 服務就不會對其他的操作作出響應，導致整個服務不可用。

這也就是傳統意義上的，我們在編程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 多路複用

雖然還有很多其他的 I/O 模型，但是在這裏都不會具體介紹。阻塞式的 I/O 模型並不能滿足這裏的需求，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）。

這裏涉及的就是 I/O 多路複用模型了：

在 I/O 多路複用模型中，最重要的函數調用就是 Select，該方法能夠同時監控多個文件描述符的可讀可寫情況。

當其中的某些文件描述符可讀或者可寫時， Select 方法就會返回可讀以及可寫的文件描述符個數。

關於 Select 的具體使用方法，在網絡上資料很多，這裏就不過多展開介紹了。

與此同時也有其他的 I/O 多路複用函數 Epoll/Kqueue/Evport，它們相比 Select 性能更優秀，同時也能支撐更多的服務。

Reactor 設計模式

Redis 服務採用 Reactor 的方式來實現文件事件處理器。（每一個網絡連接其實都對應一個文件描述符）

文件事件處理器使用 I/O 多路複用模塊同時監聽多個 FD，當 Accept、 Read、 Write 和 Close 文件事件產生時，文件事件處理器就會回調 FD 綁定的事件處理器。

雖然整個文件事件處理器是在單線程上運行的，但是通過 I/O 多路複用模塊的引入，實現了同時對多個 FD 讀寫的監控，提高了網絡通信模型的性能，同時也可以保證整個 Redis 服務實現的簡單。

I/O 多路複用模塊

I/O 多路複用模塊封裝了底層的 Select、 Epoll、 Avport 以及 Kqueue 這些 I/O 多路複用函數，爲上層提供了相同的接口。

在這裏我們簡單介紹 Redis 是如何包裝 Select 和 Epoll 的，簡要了解該模塊的功能，整個 I/O 多路複用模塊抹平了不同平臺上 I/O 多路複用函數的差異性，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，因爲各個函數所需要的參數不同，我們在每一個子模塊內部通過一個 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，只在當前子模塊中使用。

封裝 Select 函數

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 多路複用模塊如何對 Select 函數封裝之前，先來看一下 Select 函數使用的大致流程：

初始化一個可讀的 fd_set 集合，保存需要監控可讀性的 FD。
使用 FD_SET 將 fd 加入 RFDS。
調用 Select 方法監控 RFDS 中的 FD 是否可讀。
當 Select 返回時，檢查 FD 的狀態並完成對應的操作。

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 */
    }
}

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 FD 的標誌位：

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 ae_select 子模塊中最重要的函數就是 aeApiPoll，它是實際調用 Select 函數的部分，其作用就是在 I/O 多路複用函數返回時，將對應的 FD 加入 aeEventLoop 的 Fired 數組中，並返回事件的個數：

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

Redis 對 Epoll 的封裝其實也是類似的，使用 epoll_create 創建 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 中添加需要監控的 FD 以及監聽的事件：

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;
}

由於 Epoll 相比 Select 機制略有不同，在 epoll_wait 函數返回時並不需要遍歷所有的 FD 查看讀寫情況。

在 epoll_wait 函數返回時會提供一個 epoll_event 數組：

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;
};

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

aeApiPoll 函數只需要將 epoll_event 數組中存儲的信息加入 eventLoop 的 Fired 數組中，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

因爲 Redis 需要在多個平臺上運行，同時爲了最大化執行的效率與性能，所以會根據編譯平臺的不同選擇不同的 I/O 多路複用函數作爲子模塊，提供給上層統一的接口。

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

因爲 Select 函數是作爲 POSIX 標準中的系統調用，在不同版本的操作系統上都會實現，所以將其作爲保底方案：

Redis 會優先選擇時間複雜度爲 O(1) 的 I/O 多路複用函數作爲底層實現，包括 Solaries 10 中的 Evport、Linux 中的 Epoll 和 macOS/FreeBSD 中的 Kqueue。

上述的這些函數都使用了內核內部的結構，並且能夠服務幾十萬的文件描述符。

但是如果當前編譯環境沒有上述函數，就會選擇 Select 作爲備選方案，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 個文件描述符，所以一般並不會以 Select 作爲第一方案使用。

總結

Redis 對於 I/O 多路複用模塊的設計非常簡潔，通過宏保證了 I/O 多路複用模塊在不同平臺上都有着優異的性能，將不同的 I/O 多路複用函數封裝成相同的 API 提供給上層使用。

整個模塊使 Redis 能以單進程運行的同時服務成千上萬個文件描述符，避免了由於多進程應用的引入導致代碼實現複雜度的提升，減少了出錯的可能性。

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