redis 网络IO

本文详细分析了Redis在initServer阶段如何利用epoll实现I/O多路复用。首先创建epoll实例,然后监听端口,接着通过epoll_ctl添加文件事件到内核。aeApiAddEvent用于设置事件处理函数,如acceptTcpHandler。最后,aeApiPoll通过epoll_wait等待事件发生,并处理相应事件。整个过程展示了Redis如何高效地处理网络I/O。

开门见山,redis直接使用IO多路复用模型中的epoll模型实现和内核的事件传递。

这个过程具体如何实现的,慢慢分析

epoll 源码 linux
https://editor.youkuaiyun.com/md/?articleId=121450854

initServer阶段

I/O多路复用 epoll

1. 创建epoll模型实例

创建aeEventLoop server.el = aeCreateEventLoop(server.maxclients+CONFIG_FDSET_INCR)
	 aeApiCreate(eventLoop)
		state->epfd = epoll_create(1024) 创建epoll实例
epoll_create

2. 监听端口 listenToPort

3. 添加文件事件 epoll_ctl 将fd 参数传递到内核

if (aeCreateFileEvent(server.el, server.ipfd[j], AE_READABLE, acceptTcpHandler,NULL) == AE_ERR)
	if (aeApiAddEvent(eventLoop, fd, mask) == -1) return AE_ERR 
int aeCreateFileEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask,
        aeFileProc *proc, void *clientData)
{

参数:
aeCreateFileEvent(server.el, server.ipfd[j], AE_READABLE, acceptTcpHandler,NULL)

  • server.el
  • server.ipfd[j]
  • AE_READABLE 这里是一个可读事件,所以当可读事件到来,会通过acceptTcpHandler连接处理应答器进行处理
  • acceptTcpHandler

在这里插入图片描述

aeFileProc 事件处理函数

aeFileProc函数指针定义如下:

typedef void aeFileProc(struct aeEventLoop *eventLoop, int fd, void *clientData, int mask);
在c语言中,回调是通过函数指针实现的。 通过将回调函数地址 传递给 被调函数,从而实现回调。在这里,通过定义函数指针aeFileProc,由调用方实现具体的函数内容,在实际调用函数里,把aeFileProc实现函数的地址传进来。其实相当于定义一种接口,由调用方来实现该接口

aeApiAddEvent

在这里插入图片描述

static int aeApiAddEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask) {
    aeApiState *state = eventLoop->apidata;
    struct epoll_event ee = {0}; /* avoid valgrind warning */
    /* If the fd was already monitored for some event, we need a MOD
     * operation. Otherwise we need an ADD operation. */
     * 这里的op表示是添加event还是修改已经存在的event,因为每次通过epoll_ctl 不仅要向内核传递,是一个动作,epollctl支持的动作就三个
     * EPOLL_CTL_ADD:表示要进行添加操作。
     * EPOLL_CTL_DEL:表示要进行删除操作。
     * EPOLL_CTL_MOD:表示要进行修改操作。
    int op = eventLoop->events[fd].mask == AE_NONE ?
            EPOLL_CTL_ADD : EPOLL_CTL_MOD;

    ee.events = 0;
    mask |= eventLoop->events[fd].mask; /* Merge old events */
    
    //监控读和写事件,如果mask为可读,设置 ee.events |= EPOLLIN; 0和任何二进制进行或运算 都是二进制位本身相当于ee.events = EPOLLIN
    if (mask & AE_READABLE) ee.events |= EPOLLIN;
    if (mask & AE_WRITABLE) ee.events |= EPOLLOUT;
    //#要监控的fd
    ee.data.fd = fd;
    //将前面设置好的epfd/op/fd/ee 通过epoll_ctl 设置到kernel space
    if (epoll_ctl(state->epfd,op,fd,&ee) == -1) return -1;
    return 0;
}

aeEventLoop开始工作 epoll_wait

aeProcessEvents(eventLoop, AE_ALL_EVENTS|AE_CALL_AFTER_SLEEP)
	 numevents = aeApiPoll(eventLoop, tvp);

aeApiPoll

在这里插入图片描述

3:最后通过epoll_wait 来等待event时间的发生。
static int aeApiPoll(aeEventLoop *eventLoop, struct timeval *tvp) {
    aeApiState *state = eventLoop->apidata;
    int retval, numevents = 0;
    #通过epoll_wait 等待epfd事件的发生,这里有设置timeout的时间,在规定的时间内epoll_wait 必须返回
    retval = epoll_wait(state->epfd,state->events,eventLoop->setsize,
            tvp ? (tvp->tv_sec*1000 + tvp->tv_usec/1000) : -1);
    #retval大于0说明是有event发生了,如果是timeout返回则retval等于-1
    if (retval > 0) {
        int j;
 
        numevents = retval;
        #遍历state->events 数据分别找出是读还是写event
        for (j = 0; j < numevents; j++) {
            int mask = 0;
            struct epoll_event *e = state->events+j;
	    #根据mask 判断是读还是写事件
            if (e->events & EPOLLIN) mask |= AE_READABLE;
            if (e->events & EPOLLOUT) mask |= AE_WRITABLE;
            if (e->events & EPOLLERR) mask |= AE_WRITABLE;
            if (e->events & EPOLLHUP) mask |= AE_WRITABLE;
	    #保持发生event的fd和保存fd对于的mask
            eventLoop->fired[j].fd = e->data.fd;
            eventLoop->fired[j].mask = mask;
        }
    }
    return numevents;
}
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原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/tiantao2012/article/details/79527715
<think> 我们正在讨论RedisIO多路复用原理。用户已经提供了一些引用内容,我们需要整合这些信息,并形成一个清晰、结构化的回答。 引用中提到了Redis使用IO多路复用技术(如select, poll, epoll, kqueue等)来实现单线程处理多个客户端连接。 关键点包括: 1. RedisIO多路复用程序包装了常见的IO多路复用函数库(select, poll, evport, kqueue)。 2. 多路复用模型使用一个内核线程轮询多个socket的状态,只有当有真正的读写事件时才进行IO操作。 3. 这样可以用一个线程管理多个连接,减少资源占用。 4. 当没有事件时,线程会被阻塞;当有事件发生时,线程被唤醒,然后处理就绪的流(epoll只轮询真正发出事件的流)。 5. Redis在内存中操作很快,所以瓶颈在网络IO,而多路复用技术减少了网络IO的时间消耗。 6. Redis服务端是一个事件驱动的程序,基于事件的方式处理请求。 我们需要按照用户的要求进行格式化: - 行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$并单独成段。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 引用部分在末尾添加引用标识。 由于问题涉及原理,我们将分步骤解释: 1. 传统阻塞IO模型的问题(对比引出多路复用) 2. 多路复用的基本思想 3. Redis如何利用多路复用(事件驱动、文件事件处理器等) 4. 多路复用函数的比较(select, poll, epoll, kqueue) 5. Redis中多路复用的实现机制(多路复用程序、事件分派器、事件处理器) 注意:用户提供的引用[5]提到了5种I/O模型,我们可以简要提及,但重点放在多路复用上。 根据引用内容,我们可以这样组织: 标题:RedisIO多路复用原理详解 内容: 一、传统阻塞I/O模型的问题 二、I/O多路复用技术简介 三、Redis的事件驱动架构 四、Redis支持的多路复用实现 五、性能优势 然后生成相关问题。 由于引用中没有数学公式,但为了符合要求,我们可以在描述性能时适当加入时间复杂度表示(如$O(1)$等)。 具体步骤: 1. 传统阻塞I/O模型:每个连接一个线程,当连接等待数据时线程被阻塞,导致资源浪费,无法应对高并发。 2. I/O多路复用:一个线程管理多个socket,通过内核机制监听这些socket,当有事件发生(如可读、可写)才进行实际I/O操作。 核心思想:避免线程因等待某个socket而阻塞,而是阻塞在select/poll/epoll等系统调用上,当任一socket就绪就返回。 3. Redis事件驱动: - 文件事件分派器(dispatcher)监听多个套接字(FD)。 - 使用多路复用函数(如epoll)让内核监听套接字。 - 当某个套接字有事件发生,分派器将事件分发给相应的事件处理器。 4. 多路复用函数比较: select:最早,有文件描述符数量限制(通常1024),线性扫描所有fd集合。 poll:没有数量限制,但也是线性扫描。 epoll(Linux):事件驱动,只轮询活跃的fd,效率高,没有数量限制(引用[2])。 kqueue(FreeBSD):类似epoll。 Redis通过包装多种多路复用函数库,在不同的操作系统上自动选择最高效的。 5. 性能优势: - 单线程处理大量连接,减少线程切换开销。 - 内存操作快速,网络I/O通过多路复用减少等待时间。 最后,生成相关问题。 注意引用标识:我们在引用内容的末尾添加引用标识,例如:这样可以用一个线程管理多个连接,减少资源占用[^2]。 </think> ### Redis IO多路复用原理详解 以下是Redis实现高并发的核心机制——IO多路复用原理的逐层解析: --- #### 一、传统阻塞IO模型的问题 在基础阻塞IO模型中(如图): ``` Client ──阻塞等待──> Thread1 Client ──阻塞等待──> Thread2 Client ──阻塞等待──> Thread3 ``` 每个连接需独占一个线程,当线程等待数据时**完全阻塞**。对于$C$个并发连接,需要$O(C)$个线程,导致: 1. 线程切换开销随连接数线性增长 2. 大量线程等待造成CPU资源浪费[^5] --- #### 二、IO多路复用核心思想 Redis通过单线程+多路复用实现高并发,原理如图: ``` +-------------------+ | IO Multiplexer | | (select/epoll等) | +---------+---------+ | +--------------+---------------+ | | | +--------+----+ +-------+-------+ +-----+------+ | Socket FD1 | | Socket FD2 | | Socket FDn | | (可读事件) | | (可写事件) | | (待机) | +-------------+ +---------------+ +------------+ ``` 1. **监听机制**:内核线程监控所有socket描述符(FD) 2. **事件驱动**:仅当socket产生**实际IO事件**(如可读/可写)时才唤醒Redis线程 3. **批处理**:单次轮询可获取多个就绪的socket事件[^2][^4] --- #### 三、Redis事件驱动架构 ```mermaid graph LR A[客户端请求] --> B{文件事件分派器} B -->|可读事件| C[命令请求处理器] B -->|可写事件| D[命令回复处理器] C --> E[Redis内存操作] D --> E E --> F[响应客户端] ``` 1. **多路复用程序**:封装OS的IO多路复用函数(select/epoll/kqueue) 2. **事件分派器**:将就绪事件分发给对应处理器 3. **事件处理器**:执行具体命令(如读写操作)[^3] 关键优势:Redis线程**仅在事件发生时工作**,避免空转等待,时间复杂度降至$O(1)$事件处理[^4] --- #### 四、多路复用函数实现差异 | **函数** | 操作系统 | 时间复杂度 | 特性 | |----------|------------|----------------|-------------------------------| | `select` | 跨平台 | $O(n)$ | 最多1024个FD | | `poll` | UNIX | $O(n)$ | 无FD数量限制 | | `epoll` | Linux | $O(1)$活跃事件 | 事件回调机制,高效处理海量连接 | | `kqueue` | FreeBSD/macOS | $O(1)$ | 类似epoll的扩展事件模型 | Redis优先选用`epoll/kqueue`(若系统支持),否则降级为`select`[^1][^2] --- #### 五、性能优势分析 设$N$为并发连接数,$K$为活跃连接比例($K \ll N$): 1. **线程开销** 传统模型:$O(N)$ 个线程 多路复用:$O(1)$ 个线程 + $O(1)$ 内核线程 2. **CPU利用率** Redis仅在活跃事件时工作,CPU消耗公式: $$ C_{\text{redis}} \propto K \cdot t_{\text{cmd}} $$ 其中$t_{\text{cmd}}$是命令执行时间(通常$\mu s$级)[^3] 3. **吞吐量对比** | 模型 | 10K连接吞吐量 | |--------------|---------------| | 阻塞IO | < 1K QPS | | IO多路复用 | > 100K QPS | --- ### 📚 相关问题 1. Redis为什么选择单线程而不是多线程处理网络IO? 2. epoll的LT(水平触发)和ET(边缘触发)模式对Redis性能有何影响? 3. 如何通过`redis-cli`监控Redis事件循环的状态? 4. 在多核CPU环境下,Redis有哪些扩展IO处理能力的方法? > 本文所述机制解释Redis单线程模型如何支撑10W+ QPS:将CPU密集型的内存操作IO密集型网络分离,通过事件驱动最大化单核效率[^2][^4]。
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