探索Redis设计与实现10:Redis的事件驱动模型与命令执行过程

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该系列博文会告诉你如何从入门到进阶,Redis基本的使用方法,Redis的基本数据结构,以及一些进阶的使用方法,同时也需要进一步了解Redis的底层数据结构,再接着,还会带来Redis主从复制、集群、分布式锁等方面的相关内容,以及作为缓存的一些使用方法和注意事项,以便让你更完整地了解整个Redis相关的技术体系,形成自己的知识框架。

如果对本系列文章有什么建议,或者是有什么疑问的话,也可以关注公众号【Java技术江湖】联系作者,欢迎你参与本系列博文的创作和修订。

原文地址:https://www.xilidou.com/2018/03/22/redis-event/

Redis 是一个事件驱动的内存数据库,服务器需要处理两种类型的事件。

文件事件
时间事件
下面就会介绍这两种事件的实现原理。

文件事件
Redis 服务器通过 socket 实现与客户端(或其他redis服务器)的交互,文件事件就是服务器对 socket 操作的抽象。 Redis 服务器,通过监听这些 socket 产生的文件事件并处理这些事件,实现对客户端调用的响应。

Reactor
Redis 基于 Reactor 模式开发了自己的事件处理器。

这里就先展开讲一讲 Reactor 模式。看下图:
image
reactor

“I/O 多路复用模块”会监听多个 FD ,当这些FD产生,accept,read,write 或 close 的文件事件。会向“文件事件分发器(dispatcher)”传送事件。

文件事件分发器(dispatcher)在收到事件之后,会根据事件的类型将事件分发给对应的 handler。

我们顺着图,从上到下的逐一讲解 Redis 是怎么实现这个 Reactor 模型的。

I/O 多路复用模块
Redis 的 I/O 多路复用模块,其实是封装了操作系统提供的 select,epoll,avport 和 kqueue 这些基础函数。向上层提供了一个统一的接口,屏蔽了底层实现的细节。

一般而言 Redis 都是部署到 Linux 系统上,所以我们就看看使用 Redis 是怎么利用 linux 提供的 epoll 实现I/O 多路复用。

首先看看 epoll 提供的三个方法:

/*
 * 创建一个epoll的句柄,size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大
 */
int epoll_create(int size);

/*
 * 可以理解为,增删改 fd 需要监听的事件
 * epfd 是 epoll_create() 创建的句柄。
 * op 表示 增删改
 * epoll_event 表示需要监听的事件,Redis 只用到了可读,可写,错误,挂断 四个状态
 */
int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);

/*
 * 可以理解为查询符合条件的事件
 * epfd 是 epoll_create() 创建的句柄。
 * epoll_event 用来存放从内核得到事件的集合
 * maxevents 获取的最大事件数
 * timeout 等待超时时间
 */
int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);
再看 Redis 对文件事件,封装epoll向上提供的接口:


/*
 * 事件状态
 */
typedef struct aeApiState {

    // epoll_event 实例描述符
    int epfd;

    // 事件槽
    struct epoll_event *events;

} aeApiState;

/*
 * 创建一个新的 epoll 
 */
static int  aeApiCreate(aeEventLoop *eventLoop)
/*
 * 调整事件槽的大小
 */
static int  aeApiResize(aeEventLoop *eventLoop, int setsize)
/*
 * 释放 epoll 实例和事件槽
 */
static void aeApiFree(aeEventLoop *eventLoop)
/*
 * 关联给定事件到 fd
 */
static int  aeApiAddEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask)
/*
 * 从 fd 中删除给定事件
 */
static void aeApiDelEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask)
/*
 * 获取可执行事件
 */
static int  aeApiPoll(aeEventLoop *eventLoop, struct timeval *tvp)

所以看看这个ae_peoll.c 如何对 epoll 进行封装的:

aeApiCreate() 是对 epoll.epoll_create() 的封装。
aeApiAddEvent()和aeApiDelEvent() 是对 epoll.epoll_ctl()的封装。
aeApiPoll() 是对 epoll_wait()的封装。
这样 Redis 的利用 epoll 实现的 I/O 复用器就比较清晰了。

再往上一层次我们需要看看 ea.c 是怎么封装的?

首先需要关注的是事件处理器的数据结构:

typedef struct aeFileEvent {

    // 监听事件类型掩码,
    // 值可以是 AE_READABLE 或 AE_WRITABLE ,
    // 或者 AE_READABLE | AE_WRITABLE
    int mask; /* one of AE_(READABLE|WRITABLE) */

    // 读事件处理器
    aeFileProc *rfileProc;

    // 写事件处理器
    aeFileProc *wfileProc;

    // 多路复用库的私有数据
    void *clientData;

} aeFileEvent;

mask 就是可以理解为事件的类型。

除了使用 ae_peoll.c 提供的方法外,ae.c 还增加 “增删查” 的几个 API。

增:aeCreateFileEvent
删:aeDeleteFileEvent
查: 查包括两个维度 aeGetFileEvents 获取某个 fd 的监听类型和aeWait等待某个fd 直到超时或者达到某个状态。
事件分发器(dispatcher)
Redis 的事件分发器 ae.c/aeProcessEvents 不但处理文件事件还处理时间事件,所以这里只贴与文件分发相关的出部分代码,dispather 根据 mask 调用不同的事件处理器。

//从 epoll 中获关注的事件
numevents = aeApiPoll(eventLoop, tvp);
for (j = 0; j < numevents; j++) {
    // 从已就绪数组中获取事件
    aeFileEvent *fe = &eventLoop->events[eventLoop->fired[j].fd];

    int mask = eventLoop->fired[j].mask;
    int fd = eventLoop->fired[j].fd;
    int rfired = 0;

    // 读事件
    if (fe->mask & mask & AE_READABLE) {
        // rfired 确保读/写事件只能执行其中一个
        rfired = 1;
        fe->rfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask);
    }
    // 写事件
    if (fe->mask & mask & AE_WRITABLE) {
        if (!rfired || fe->wfileProc != fe->rfileProc)
            fe->wfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask);
    }

    processed++;
}

可以看到这个分发器,根据 mask 的不同将事件分别分发给了读事件和写事件。

文件事件处理器的类型
Redis 有大量的事件处理器类型,我们就讲解处理一个简单命令涉及到的三个处理器:

acceptTcpHandler 连接应答处理器,负责处理连接相关的事件,当有client 连接到Redis的时候们就会产生 AE_READABLE 事件。引发它执行。
readQueryFromClinet 命令请求处理器,负责读取通过 sokect 发送来的命令。
sendReplyToClient 命令回复处理器,当Redis处理完命令,就会产生 AE_WRITEABLE 事件,将数据回复给 client。
文件事件实现总结
我们按照开始给出的 Reactor 模型,从上到下讲解了文件事件处理器的实现,下面将会介绍时间时间的实现。

时间事件
Reids 有很多操作需要在给定的时间点进行处理,时间事件就是对这类定时任务的抽象。

先看时间事件的数据结构:

/* Time event structure
 *
 * 时间事件结构
 */
typedef struct aeTimeEvent {

    // 时间事件的唯一标识符
    long long id; /* time event identifier. */

    // 事件的到达时间
    long when_sec; /* seconds */
    long when_ms; /* milliseconds */

    // 事件处理函数
    aeTimeProc *timeProc;

    // 事件释放函数
    aeEventFinalizerProc *finalizerProc;

    // 多路复用库的私有数据
    void *clientData;

    // 指向下个时间事件结构,形成链表
    struct aeTimeEvent *next;

} aeTimeEvent;

看见 next 我们就知道这个 aeTimeEvent 是一个链表结构。看图:
image

timeEvent

注意这是一个按照id倒序排列的链表,并没有按照事件顺序排序。

processTimeEvent
Redis 使用这个函数处理所有的时间事件,我们整理一下执行思路:

记录最新一次执行这个函数的时间,用于处理系统时间被修改产生的问题。
遍历链表找出所有 when_sec 和 when_ms 小于现在时间的事件。
执行事件对应的处理函数。
检查事件类型,如果是周期事件则刷新该事件下一次的执行事件。
否则从列表中删除事件。
综合调度器(aeProcessEvents)
综合调度器是 Redis 统一处理所有事件的地方。我们梳理一下这个函数的简单逻辑:

// 1. 获取离当前时间最近的时间事件
shortest = aeSearchNearestTimer(eventLoop);

// 2. 获取间隔时间
timeval = shortest - nowTime;

// 如果timeval 小于 0,说明已经有需要执行的时间事件了。
if(timeval < 0){
    timeval = 0
}

// 3. 在 timeval 时间内,取出文件事件。
numevents = aeApiPoll(eventLoop, timeval);

// 4.根据文件事件的类型指定不同的文件处理器
if (AE_READABLE) {
    // 读事件
    rfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask);
}
    // 写事件
if (AE_WRITABLE) {
    wfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask);
}

以上的伪代码就是整个 Redis 事件处理器的逻辑。

我们可以再看看谁执行了这个 aeProcessEvents:

void aeMain(aeEventLoop *eventLoop) {

    eventLoop->stop = 0;

    while (!eventLoop->stop) {

        // 如果有需要在事件处理前执行的函数,那么运行它
        if (eventLoop->beforesleep != NULL)
            eventLoop->beforesleep(eventLoop);

        // 开始处理事件
        aeProcessEvents(eventLoop, AE_ALL_EVENTS);
    }
}

然后我们再看看是谁调用了 eaMain:

int main(int argc, char **argv) {
    //一些配置和准备
    ...
    aeMain(server.el);
    
    //结束后的回收工作
    ...
}

我们在 Redis 的 main 方法中找个了它。

这个时候我们整理出的思路就是:

Redis 的 main() 方法执行了一些配置和准备以后就调用 eaMain() 方法。

eaMain() while(true) 的调用 aeProcessEvents()。

所以我们说 Redis 是一个事件驱动的程序,期间我们发现,Redis 没有 fork 过任何线程。所以也可以说 Redis 是一个基于事件驱动的单线程应用。

总结
在后端的面试中 Redis 总是一个或多或少会问到的问题。

读完这篇文章你也许就能回答这几个问题:

为什么 Redis 是一个单线程应用?
为什么 Redis 是一个单线程应用,却有如此高的性能?
如果你用本文提供的知识点回答这两个问题,一定会在面试官心中留下一个高大的形象。

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posted @ 2019-11-17 15:28  Java技术江湖  阅读(291)  评论(0编辑  收藏  举报