Redis中事件驱动模型示例详解

时间:2021-09-07 19:19:38

前言

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:

Redis中事件驱动模型示例详解

“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:

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
/*
 * 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:

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
/*
 * 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:

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
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。

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
//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:

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
/* 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:

Redis中事件驱动模型示例详解

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
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
// 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:

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
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:

?
1
2
3
4
5
6
7
8
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。

好了,以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对服务器之家的支持。