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redis之线程IO模型

非阻塞 IO
  当我们调用套接字的读写方法,默认它们是阻塞的,比如 read 方法要传递进去一个参数n,表示读取这么多字节后再返回,如果没有读够线程就会卡在那里,直到新的数据到来或者连接关闭了,read 方法才可以返回,线程才能继续处理。而 write 方法一般来说不会阻塞,除非内核为套接字分配的写缓冲区已经满了,write 方法就会阻塞,直到缓存区中有空闲空间挪出来了。
  非阻塞 IO 在套接字对象上提供了一个选项 Non_Blocking,当这个选项打开时,读写方法不会阻塞,而是能读多少读多少,能写多少写多少。能读多少取决于内核为套接字分配的
读缓冲区内部的数据字节数,能写多少取决于内核为套接字分配的写缓冲区的空闲空间字节数。读方法和写方法都会通过返回值来告知程序实际读写了多少字节。有了非阻塞 IO 意味着线程在读写 IO 时可以不必再阻塞了,读写可以瞬间完成然后线程可以继续干别的事了。
事件轮询 (多路复用)
  非阻塞 IO 有个问题,那就是线程要读数据,结果读了一部分就返回了,线程如何知道何时才应该继续读。也就是当数据到来时,线程如何得到通知。写也是一样,如果缓冲区满了,写不完,剩下的数据何时才应该继续写,线程也应该得到通知。

 

 

  事件轮询 API 就是用来解决这个问题的,最简单的事件轮询 API 是 select 函数,它是操作系统提供给用户程序的 API。输入是读写描述符列表 read_fds & write_fds,输出是与之对应的可读可写事件。同时还提供了一个 timeout 参数,如果没有任何事件到来,那么就最多等待 timeout 时间,线程处于阻塞状态。一旦期间有任何事件到来,就可以立即返回。时间过了之后还是没有任何事件到来,也会立即返回。拿到事件后,线程就可以继续挨个处理相应的事件。处理完了继续过来轮询。于是线程就进入了一个死循环,我们把这个死循环称为事件循环,一个循环为一个周期。
  每个客户端套接字 socket 都有对应的读写文件描述符。
read_events, write_events = select(read_fds, write_fds, timeout)
for event in read_events:
  handle_read(event.fd)
for event in write_events:
  handle_write(event.fd)
handle_others() # 处理其它事情,如定时任务等
  因为我们通过 select 系统调用同时处理多个通道描述符的读写事件,因此我们将这类系统调用称为多路复用 API。现代操作系统的多路复用 API 已经不再使用 select 系统调用,而改用 epoll(linux)和 kqueue(freebsd & macosx),因为 select 系统调用的性能在描述符特别多时性能会非常差。它们使用起来可能在形式上略有差异,但是本质上都是差不多的,都可以使用上面的伪代码逻辑进行理解。
服务器套接字 serversocket 对象的读操作是指调用 accept 接受客户端新连接。何时有新连
  接到来,也是通过 select 系统调用的读事件来得到通知的。事件轮询 API 就是 Java 语言里面的 NIO 技术Java 的 NIO 并不是 Java 特有的技术,其它计算机语言都有这个技术,只不过换了一个词汇,不叫 NIO 而已。
指令队列
  Redis 会将每个客户端套接字都关联一个指令队列。客户端的指令通过队列来排队进行顺序处理,先到先服务。
响应队列
  Redis 同样也会为每个客户端套接字关联一个响应队列。Redis 服务器通过响应队列来将指令的返回结果回复给客户端。 如果队列为空,那么意味着连接暂时处于空闲状态,不需要去获取写事件,也就是可以将当前的客户端描述符从 write_fds 里面移出来。等到队列有数据了,再将描述符放进去。避免 select 系统调用立即返回写事件,结果发现没什么数据可以写。出这种情况的线程会飙高 CPU。
定时任务
  服务器处理要响应 IO 事件外,还要处理其它事情。比如定时任务就是非常重要的一件事。如果线程阻塞在 select 系统调用上,定时任务将无法得到准时调度。那 Redis 是如何解决这个问题的呢?
  Redis 的定时任务会记录在一个称为最小堆的数据结构中。这个堆中,最快要执行的任务排在堆的最上方。在每个循环周期,Redis 都会将最小堆里面已经到点的任务立即进行处理。处理完毕后,将最快要执行的任务还需要的时间记录下来,这个时间就是 select 系统调用的 timeout 参数。因为 Redis 知道未来 timeout 时间内,没有其它定时任务需要处理,所以可以安心睡眠 timeout 的时间。Nginx 和 Node 的事件处理原理和 Redis 也是类似的
 
 
 
posted @ 2019-10-29 09:20  不懒人  阅读(1351)  评论(0编辑  收藏  举报