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Redis事件

作者:互联网

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。

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:

“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。Redis的文件事件处理器的四个组成部分:

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:

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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:

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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:

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:

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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。

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。

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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:

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:

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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:

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:

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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:

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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:

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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:

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。

 转:http://www.zzvips.com/article/28719.html

参考:《Redis设计与实现》

标签:epoll,int,eventLoop,Redis,文件事件,事件
来源: https://www.cnblogs.com/duanxz/p/14747474.html