Redis 和 I/O 多路复用
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。
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
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。
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。
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;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。
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 */} }
- 初始化一个可读的
fd_set
集合,保存需要监控可读性的 FD; - 使用
FD_SET
将fd
加入rfds
; - 调用
select
方法监控rfds
中的 FD 是否可读; - 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。
Reference
- Select-Man-Pages
- Reactor-Pattern
- epoll vs kqueue
https://draveness.me/redis-io-multiplexing
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