Redis缓存IO模型的演进教程示例精讲

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前言

redis作为应用最广泛的nosql数据库之一，大大小小也经历过很多次升级。在4.0版本之前，单线程+IO多路复用使得redis的性能已经达到一个非常高的高度了。作者也说过，之所以设计成单线程是因为redis的瓶颈不在cpu上，而且单线程也不需要考虑多线程带来的锁开销问题。

然而随着时间的推移，单线程越来越不满足一些应用场景了，比如针对大key删除会造成主线程阻塞的问题，redis4.0出了一个异步线程。

针对单线程由于无法利用多核cpu的特性而导致无法满足更高的并发，redis6.0也推出了多线程模式。所以说redis是单线程越来越不准确了。

事件模型

redis本身是个事件驱动程序，通过监听文件事件和时间事件来完成相应的功能。其中文件事件其实就是对socket的抽象，把一个个socket事件抽象成文件事件，redis基于Reactor模式开发了自己的网络事件处理器。那么Reactor模式是什么？

通信

思考一个问题，我们的服务器是如何收到我们的数据的？首先双方先要建立TCP连接，连接建立以后，就可以收发数据了。发送方向socket的缓冲区发送数据，等待系统从缓冲区把数据取走，然后通过网卡把数据发出去，接收方的网卡在收到数据之后，会把数据copy到socket的缓冲区，然后等待应用程序来取，这是大概的发收数据流程。

copy数据的开销

因为涉及到系统调用，整个过程可以发现一份数据需要先从用户态拷贝到内核态的socket，然后又要从内核态的socket拷贝到用户态的进程中去，这就是数据拷贝的开销。

数据怎么知道发给哪个socket

内核维护的socket那么多，网卡过来的数据怎么知道投递给哪个socket？

答案是端口，socket是一个四元组：

ip（client）+ port（client）+ip（server）+port（server）

注意千万不要说一台机器的理论最大并发是65535个，除了端口，还有ip，应该是端口数*ip数

这也是为什么一台电脑可以同时打开多个软件的原因。

socket的数据怎么通知程序来取

当数据已经从网卡copy到了对应的socket缓冲区中，怎么通知程序来取？假如socket数据还没到达，这时程序在干嘛？这里其实涉及到cpu对进程的调度的问题。从cpu的角度来看，进程存在运行态、就绪态、阻塞态。

就绪态：进程等待被执行，资源都已经准备好了，剩下的就等待cpu的调度了。
运行态：正在运行的进程，cpu正在调度的进程。
阻塞态：因为某些情况导致阻塞，不占有cpu，正在等待某些事件的完成。

当存在多个运行态的进程时，由于cpu的时间片技术，运行态的进程都会被cpu执行一段时间，看着好似同时运行一样，这就是所谓的并发。当我们创建一个socket连接时，它大概会这样：

sockfd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0)
connect(sockfd, ....)
recv(sockfd, ...)
doSometing()

操作系统会为每个socket建立一个fd句柄，这个fd就指向我们创建的socket对象，这个对象包含缓冲区、进程的等待队列...。对于一个创建socket的进程来说，如果数据没到达，那么他会卡在recv处，这个进程会挂在socket对象的等待队列中，对cpu来说，这个进程就是阻塞的，它其实不占有cpu，它在等待数据的到来。

当数据到来时，网卡会告诉cpu，cpu执行中断程序，把网卡的数据copy到对应的socket的缓冲区中，然后唤醒等待队列中的进程，把这个进程重新放回运行队列中，当这个进程被cpu运行的时候，它就可以执行最后的读取操作了。这种模式有两个问题：

recv只能接收一个fd，如果要recv多个fd怎么办？

通过while循环效率稍低。

进程除了读取数据，还要处理接下里的逻辑，在数据没到达时，进程处于阻塞态，即使用了while循环来监听多个fd，其它的socket是不是因为其中一个recv阻塞，而导致整个进程的阻塞。

针对上述问题，于是Reactor模式和IO多路复用技术出现了。

Reactor

Reactor是一种高性能处理IO的模式，Reactor模式下主程序只负责监听文件描述符上是否有事件发生，这一点很重要，主程序并不处理文件描述符的读写。那么文件描述符的可读可写谁来做？答案是其他的工作程序，当某个socket发生可读可写的事件后，主程序会通知工作程序，真正从socket里面读取数据和写入数据的是工作程序。这种模式的好处就是就是主程序可以扛并发，不阻塞，主程序非常的轻便。事件可以通过队列的方式等待被工作程序执行。通过Reactor模式，我们只需要把事件和事件对应的handler（callback func），注册到Reactor中就行了，比如：

type Reactor interface{
   RegisterHandler(WriteCallback func(), "writeEvent");
   RegisterHandler(ReadCallback func(), "readEvent");
}

当一个客户端向redis发起set key value的命令，这时候会向socket缓冲区写入这样的命令请求，当Reactor监听到对应的socket缓冲区有数据了，那么此时的socket是可读的，Reactor就会触发读事件，通过事先注入的ReadCallback回调函数来完成命令的解析、命令的执行。当socket的缓冲区有足够的空间可以被写，那么对应的Reactor就会产生可写事件，此时就会执行事先注入的WriteCallback回调函数。当发起的set key value执行完毕后，此时工作程序会向socket缓冲区中写入OK，最后客户端会从socket缓冲区中取走写入的OK。在redis中不管是ReadCallback，还是WriteCallback，它们都是一个线程完成的，如果它们同时到达那么也得排队，这就是redis6.0之前的默认模式，也是最广为流传的单线程redis。

整个流程下来可以发现Reactor主程序非常快，因为它不需要执行真正的读写，剩下的都是工作程序干的事：IO的读写、命令的解析、命令的执行、结果的返回..，这一点很重要。

IO多路复用器

通过上面我们知道Reactor它是一个抽象的理论，是一个模式，如何实现它？如何监听socket事件的到来？。最简单的办法就是轮询，我们既然不知道socket事件什么时候到达，那么我们就一直来问内核，假设现在有1w个socket连接，那么我们就得循环问内核1w次，这个开销明显很大。

用户态到内核态的切换，涉及到上下文的切换（context），cpu需要保护现场，在进入内核前需要保存寄存器的状态，在内核返回后还需要从寄存器里恢复状态，这是个不小的开销。

由于传统的轮询方法开销过大，于是IO多路复用复用器出现了，IO多路复用器有select、poll、evport、kqueue、epoll。Redis在I/O多路复用程序的实现源码中用#include宏定义了相应的规则，程序会在编译时自动选择系统中性能最高的I/O多路复用函数库来作为Redis的I/O多路复用程序的底层实现：

// Include the best multiplexing layer supported by this system. The following should be ordered by performances, descending.
# 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

我们这里主要介绍两种非常经典的复用器select和epoll，select是IO多路复用器的初代，select是如何解决不停地从用户态到内核态的轮询问题的？

select

既然每次轮询很麻烦，那么select就把一批socket的fds集合一次性交给内核，然后内核自己遍历fds，然后判断每个fd的可读可写状态，当某个fd的状态满足时，由用户自己判断去获取。

fds = []int{fd1,fd2,...}
for {
 select (fds)
 for i:= 0; i < len(fds); i++{
  if isReady(fds[i]) {
      read()
     }
  }
}

select的缺点：当一个进程监听多个socket的时候，通过select会把内核中所有的socket的等待队列都加上本进程（多对一），这样当其中一个socket有数据的时候，它就会把告诉cpu，同时把这个进程从阻塞态唤醒，等待被cpu的调度，同时会把进程从所有的socket的等待队列中移除，当cpu运行这个进程的时候，进程因为本身传进去了一批fds集合，我们并不知道哪个fd来数据了，所以只能都遍历一次，这样对于没有数据到来的fd来说，就白白浪费了。由于每次select要遍历socket集合，那么这个socket集合的数量过大就会影响整体效率，这原因也是select为什么支持最大1024个并发的。

epoll

如果有一种方法使得不用遍历所有的socket，当某个socket的消息到来时，只需要触发对应的socket fd，而不用盲目的轮询，那效率是不是会更高。epoll的出现就是为了解决这个问题：

epfd = epoll_create()
epoll_ctl(epfd, fd1, fd2...)
for {
  epoll_wait()
  for fd := range fds {
    doSomething()
  }
}

首先通过epoll_create创建一个epoll对象，它会返回一个fd句柄，和socket的句柄一样，也是管理在fds集合下。
通过epoll_ctl，把需要监听的socket fd和epoll对象绑定。
通过epoll_wait来获取有数据的socket fd，当没有一个socket有数据的时候，那么此处会阻塞，有数据的话，那么就会返回有数据的fds集合。

epoll是怎么做到的？

首先内核的socket不在和用户的进程绑定了，而是和epoll绑定，这样当socket的数据到来时，中断程序就会给epoll的一个就绪对列添加对应socket fd，这个队列里都是有数据的socket，然后和epoll关联的进程也会被唤醒，当cpu运行进程的时候，就可以直接从epoll的就绪队列中获取有事件的socket，执行接下来的读。整个流程下来，可以发现用户程序不用无脑遍历，内核也不用遍历，通过中断做到"谁有数据处理谁"的高效表现。

单线程到多线程的演进

单线程

结合Reactor的思想加上高性能epoll IO模式，redis开发出一套高性能的网络IO架构：单线程的IO多路复用，IO多路复用器负责接受网络IO事件，事件最终以队列的方式排队等待被处理，这是最原始的单线程模型，为什么使用单线程？因为单线程的redis已经可以达到10w qps的负载（如果做一些复杂的集合操作，会降低），满足绝大部分应用场景了，同时单线程不用考虑多线程带来的锁的问题，如果还没达到你的要求，那么你也可以配置分片模式，让不同的节点处理不同的sharding key，这样你的redis server的负载能力就能随着节点的增长而进一步线性增长。

异步线程

在单线程模式下有这样一个问题，当执行删除某个很大的集合或者hash的时候会很耗时（不是连续内存），那么单线程的表现就是其他还在排队的命令就得等待。当等待的命令越来越多，那么不好的事情就会发生。于是redis4.0针对大key删除的情况，出了个异步线程。用unlink代替del去执行删除，这样当我们unlink的时候，redis会检测当删除的key是否需要放到异步线程去执行（比如集合的数量超过64个...），如果value足够大，那么就会放到异步线程里去处理，不会影响主线程。同样的还有flushall、flushdb都支持异步模式。此外redis还支持某些场景下是否需要异步线程来处理的模式（默认是关闭的）：

lazyfree-lazy-eviction no
lazyfree-lazy-expire no
lazyfree-lazy-server-del no
replica-lazy-flush no

lazyfree-lazy-eviction：针对redis有设置内存达到maxmemory的淘汰策略时，这时候会启动异步删除，此场景异步删除的缺点就是如果删除不及时，内存不能得到及时释放。

lazyfree-lazy-expire：对于有ttl的key，在被redis清理的时候，不执行同步删除，加入异步线程来删除。

replica-lazy-flush：在slave节点加入进来的时候，会执行flush清空自己的数据，如果flush耗时较久，那么复制缓冲区堆积的数据就越多，后面slave同步数据较相对慢，开启replica-lazy-flush后，slave的flush可以交由异步现成来处理，从而提高同步的速度。

lazyfree-lazy-server-del：这个选项是针对一些指令，比如rename一个字段的时候执行RENAME key newkey, 如果这时newkey是b存在的，对于rename来说它就要删除这个newkey原来的老值，如果这个老值很大，那么就会造成阻塞，当开启了这个选项时也会交给异步线程来操作，这样就不会阻塞主线程了。

多线程

redis单线程+异步线程+分片已经能满足了绝大部分应用，然后没有最好只有更好，redis在6.0还是推出了多线程模式。默认情况下，多线程模式是关闭的。

# io-threads 4 # work线程数
# io-threads-do-reads no # 是否开启

多线程的作用点？

通过上文我们知道当我们从一个socket中读取数据的时候，需要从内核copy到用户空间，当我们往socket中写数据的时候，需要从用户空间copy到内核。redis本身的计算还是很快的，慢的地方那么主要就是socket IO相关操作了。当我们的qps非常大的时候，单线程的redis无法发挥多核cpu的好处，那么通过开启多个线程利用多核cpu来分担IO操作是个不错的选择。

So for instance if you have a four cores boxes, try to use 2 or 3 I/O threads, if you have a 8 cores, try to use 6 threads.

开启的话，官方建议对于一个4核的机器来说，开2-3个IO线程，如果有8核，那么开6个IO线程即可。

多线程的原理

需要注意的是redis的多线程仅仅只是处理socket IO读写是多个线程，真正去运行指令还是一个线程去执行的。

redis server通过EventLoop来监听客户端的请求，当一个请求到来时，主线程并不会立马解析执行，而是把它放到全局读队列clients_pending_read中，并给每个client打上CLIENT_PENDING_READ标识。
然后主线程通过RR（Round-robin）策略把所有任务分配给I/O线程和主线程自己。
每个线程（包括主线程和子线程）根据分配到的任务，通过client的CLIENT_PENDING_READ标识只做请求参数的读取和解析（这里并不执行命令）。
主线程会忙轮询等待所有的IO线程执行完，每个IO线程都会维护一个本地的队列io_threads_list和本地的原子计数器io_threads_pending，线程之间的任务是隔离的，不会重叠，当IO线程完成任务之后，io_threads_pending[index] = 0，当所有的io_threads_pending都是0的时候，就是任务执行完毕之时。
当所有read执行完毕之后，主线程通过遍历clients_pending_read队列，来执行真正的exec动作。
在完成命令的读取、解析、执行之后，就要把结果响应给客户端了。主线程会把需要响应的client加入到全局的clients_pending_write队列中。
主线程遍历clients_pending_write队列，再通过RR（Round-robin）策略把所有任务分给I/O线程和主线程，让它们将数据回写给客户端。

多线程模式下，每个IO线程负责处理自己的队列，不会互相干扰，IO线程要么同时在读，要么同时在写，不会同时读或写。主线程也只会在所有的子线程的任务处理完毕之后，才会尝试再次分配任务。同时最终的命令执行还是由主线程自己来完成，整个过程不涉及到锁。

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