redis源码学习:基于epoll_wait的定时器及示例

redis的定时任务是死循环+epoll_wait延时来实现的。其函数调用顺序是:

redis.c main 调用ae.c aeMain (死循环)
    ae.c aeMain 调用 ae.c aeProcessEvents:
        ae.c aeProcessEvents 调用 ae.c aeSearchNearestTimer(获取定时任务里下一个需要执行的任务)
        ae.c aeProcessEvents 调用 ae_poll.c aeApiPoll(设置epoll_wait)
            epoll_wait超时触发后,执行redis.c serverCron (由serverCron来调用各种具体的定时任务)

用epoll_wait实现定时器的示例:

#define MAX_EVENTS 1
#include <stdio.h>     // for fprintf()
#include <unistd.h>    // for close(), read()
#include <sys/epoll.h> // for epoll_create1(), epoll_ctl(), struct epoll_event
#include <string.h>    // for strncmp

void serverCron(){
  printf("serverCron is called\n");
}

int main()
{
  int running = 1, event_count;
  struct epoll_event event, events[1];
  int epoll_fd = epoll_create(1024);

  if(epoll_fd == -1)
  {
    fprintf(stderr, "Failed to create epoll file descriptor\n");
    return 1;
  }

  if(epoll_ctl(epoll_fd, EPOLL_CTL_ADD, 0, &event))
  {
    fprintf(stderr, "Failed to add file descriptor to epoll\n");
    close(epoll_fd);
    return 1;
  }
 
  while(running)
  {
    event_count = epoll_wait(epoll_fd, events, MAX_EVENTS, 1000);
    serverCron();
  }


  if(close(epoll_fd))
  {
    fprintf(stderr, "Failed to close epoll file descriptor\n");
    return 1;
  }
  return 0;
}

《redis源码学习笔记概要》

<think>嗯,用户问“事件驱动到底是什么,就是epoll吗”。首先,我需要确认用户对事件驱动模型和epoll的关系的理解可能存在混淆。用户可能知道epoll是Linux下的一个I/O多路复用机制,但可能不清楚事件驱动架构的总体概念。 接下来,我需要解释事件驱动模型的基本原理,强调它如何处理并发连接而不需要多线程或多进程的开销。然后,区分事件驱动和epoll的关系,说明epoll是实现事件驱动的一种具体技术,尤其是在Linux环境下。 用户可能混淆了概念,认为事件驱动就是epoll,但实际上事件驱动是一种编程范式,而epoll是实现这种范式的工具之一。需要举例说明其他系统上的类似机制,比如kqueue在FreeBSD,或者select/poll这些较老的实现。 还需要指出事件驱动的优势,比如高并发处理能力、低资源消耗,以及适用场景,如Web服务器、实时通信等。同时,提到可能的缺点,比如回调地狱或者对CPU密集型任务的不友好,但用户的问题可能更关注于基本概念,所以这部分可以简要带过。 另外,用户可能想知道为什么Nginx这样的服务器使用事件驱动模型,以及epoll在其中扮演的角色。需要将之前的回答与Nginx的实际应用结合起来,说明epoll如何帮助Nginx高效处理大量连接。 最后,总结事件驱动与epoll的关系,强调epoll是事件驱动在Linux中的一种高效实现方式,但事件驱动本身是一个更广泛的概念。确保语言通俗易懂,避免过多技术术语,让用户能够清晰理解两者的区别和联系。</think>### 事件驱动模型详解:不只是 epoll --- #### 一、事件驱动的本质 **事件驱动(Event-Driven)** 是一种编程范式,其核心逻辑为: - **不主动轮询**:不通过循环检查资源状态(如 `while(1)` 轮询文件描述符) - **被动响应**:当特定事件(如网络数据到达、文件可读、定时器触发)发生时,由系统通知程序处理 - **非阻塞**:主线程始终处于空闲状态等待事件,避免无意义的 CPU 占用 类比生活中的例子: 传统轮询 ➜ 你每隔5分钟检查一次快递柜 事件驱动 ➜ 快递员到达时直接打电话通知你 --- #### 二、事件驱动 ≠ epoll | 概念层级 | 说明 | |-------------------|----------------------------------------------------------------------| | **事件驱动模型** | 编程架构思想(如浏览器事件、GUI点击事件) | | **I/O 多路复用** | 实现事件驱动的具体技术(如 `epoll`、`kqueue`、`select`、`poll`) | | **epoll** | Linux 平台的高性能 I/O 多路复用实现 | **关键区别**: - **epoll 是工具**:解决“如何高效监听多个文件描述符状态变化”的问题 - **事件驱动是设计模式**:定义“如何基于事件流组织程序逻辑” --- #### 三、事件驱动的核心组件 1. **事件收集器(Event Demultiplexer)** - 功能:监听并收集所有待处理事件(如 `epoll_wait`) - 实现:依赖操作系统接口(Linux 用 `epoll`,BSD 用 `kqueue`,Windows 用 `IOCP`) 2. **事件分发器(Event Dispatcher)** - 流程: ```plaintext 等待事件 → 识别事件类型 → 调用对应的回调函数 ``` - 示例:Nginx 的 `ngx_process_events` 函数 3. **事件处理器(Event Handler)** - 形式:预定义的回调函数(如 `on_read`、`on_write`) - 特性:非阻塞、短耗时(避免阻塞事件循环) --- #### 四、epoll 的工作机制(以 Linux 为例) 1. **三阶段操作** ```c epoll_create() // 创建 epoll 实例 epoll_ctl() // 注册/修改/删除监控的文件描述符 epoll_wait() // 等待事件触发 ``` 2. **高效原理** - **红黑树存储**:快速管理百万级文件描述符(`O(log n)` 时间复杂度) - **事件就绪列表**:仅返回已触发事件,无需遍历全部描述符 - **边缘触发(ET)**:减少重复通知(对比 `select`/`poll` 的水平触发) 3. **性能对比** | 方法 | 时间复杂度 | 最大连接数 | 内存拷贝 | |------------|------------|------------|--------------------| | `select` | O(n) | 1024 | 每次传递全量描述符 | | `poll` | O(n) | 无限制 | 同 select | | `epoll` | O(1) | 数十万 | 仅返回就绪事件 | --- #### 五、事件驱动的应用场景 1. **高并发服务器** - Nginx:单线程处理数万并发连接(依赖 `epoll` + 非阻塞 I/O) - Redis:单线程实现高吞吐量(事件循环处理命令请求) 2. **实时通信** - WebSocket 服务:同时维持大量长连接 - 游戏服务器:快速响应玩家动作事件 3. **GUI 框架** - 浏览器:点击/滚动事件处理 - 桌面应用:异步响应用户操作 --- #### 六、与其他模型的对比 | 模型 | 事件驱动 | 多线程/多进程 | |------------------|------------------------------|-----------------------------| | **资源消耗** | 内存占用低(单线程) | 线程栈内存叠加消耗大 | | **上下文切换** | 无线程切换开销 | 频繁切换导致 CPU 缓存失效 | | **编程复杂度** | 回调嵌套可能引发“回调地狱” | 需处理线程同步、锁竞争问题 | | **适用场景** | I/O 密集型任务 | CPU 密集型任务 | --- #### 七、事件驱动的局限性 1. **回调地狱** - 深层嵌套回调导致代码可读性差(可通过 `Promise`/`async-await` 缓解) 2. **CPU 密集型短板** - 单线程中长时间运算会阻塞事件循环(需配合 Worker 线程) 3. **调试难度** - 异步执行流程难以跟踪(需依赖日志或调试工具) --- ### 总结 - **事件驱动是“怎么做”**:一种通过事件响应机制组织程序逻辑的设计思想 - **epoll 是“用什么做”**:Linux 下实现高效 I/O 事件监听的具体工具 - **完整技术栈示例**: ```plaintext 事件驱动架构 → I/O 多路复用 → epoll(Linux)/kqueue(BSD) → Nginx/Redis 应用 ``` 实际开发中,事件驱动常与非阻塞 I/O、线程池等技术结合,在保持高并发的同时兼顾灵活性。
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