都知道redis是通过单线程+io多路复用来避免并发问题的,然后在redis6的时候redis引入了多线程,这里就来详细说说IO多路复用模型以及redis的多线程。
Redis 的 I/O 多路复用模型有效的解决单线程的服务端,使用不阻塞方式处理多个 client 端请求问题。在看 I/O 多路复用知识之前,我们先来看看 Redis 的客服端怎么跟客服端建立连接的、单线程 socket 服务端为什么会存在 I/O 阻塞。
1. Redis客户端连接
Redis 通过监听一个 TCP 端口或者 Unix socket 的方式来接收来自 client 端的连接,当一个连接建立后,Redis 内部会进行以下一些操作:
- 首先,客户端 socket 会被设置为非阻塞模式,因为 Redis 在网络事件处理上采用的是非阻塞多路复用模型。
- 然后为这个 socket 设置 TCP_NODELAY 属性,禁用 Nagle 算法。
- 然后创建一个可读的文件事件用于监听这个客户端 socket 的数据发送。
2. 阻塞I/O
在 socket 连接中,一个服务器进程和一个客户端进行通信时,当一个 client 端向服务端写数据时,如果 client 端没有发送数据,那么服务端的 read 将一直阻塞,直到客户端 write 发来数据。在一个客户和服务器通信时没什么问题,当多个客户 与 一个服务器通信时,就存在问题了。如下图,两个客服端同时连接一个服务端进行写数据的时序图。
从上图可以看出一个服务器进程和多个客户端进程通信的问题:
- client1 和服务端建立连接后,服务端会一直阻塞于 client1,直到 client1 客户端 write 发来数据才开始后面的操作。服务端阻塞期间,即使其他客服端 client2 的数据提前到来,也不能处理 client2 客服端的请求。
- 有一个严重的问题就是,如果客户端 client1 一直没有 write 数据到来,那么服务端 service 会一直阻塞,不能处理其他客户的服务。
上面就是 Redis 通过 Unix socket 的方式来接收来自 client 端的连接存在的 I/O 阻塞问题,而 「I/O 多路复用」就是为了解决服务端一直阻塞等待某一个 client 的数据到来,即使其他client的数据提前到来,也不会被处理的问题。
3. I/O多路复用
3.1 I/O多路复用
为什么 Redis 中要使用 I/O 多路复用这种技术呢?因为 Redis 是跑在「单线程」中的,所有的操作都是按照顺序线性执行的,但是「由于读写操作等待用户输入 或 输出都是阻塞的」,所以 I/O 操作在一般情况下往往不能直接返回,这会导致某一文件的 I/O 阻塞导致整个进程无法对其它客户提供服务。而 I/O 多路复用就是为了解决这个问题而出现的。「为了让单线程(进程)的服务端应用同时处理多个客户端的事件,Redis 采用了 IO 多路复用机制。」
这里多路【指的是多个网络连接客户端】;复用【指的是复用同一个线程(单进程)】;
I/O 多路复用:其实是使用一个线程来检查多个 Socket 的就绪状态,在单个线程中通过记录跟踪每一个 socket(I/O流)的状态来管理处理多个 I/O 流。
如下图是 Redis 的 I/O 多路复用模型:
其中:FD即:文件描述符(file descriptor):
Linux 系统中,把一切都看做是文件,当进程打开现有文件或创建新文件时,内核向进程返回一个文件描述符。可以理解文件描述符是一个索引,这样,要操作文件的时候,我们直接找到索引就可以对其进行操作了。我们将这个索引叫做文件描述符(file descriptor),简称fd。
如上图对 Redis 的 I/O 多路复用模型进行一下描述说明:
- 一个 socket 客户端与服务端连接时,会生成对应一个套接字描述符(套接字描述符是文件描述符的一种),每一个 socket 网络连接其实都对应一个文件描述符。
- 多个客户端与服务端连接时,Redis 使用 「I/O 多路复用程序」 将客户端 socket 对应的 FD 注册到监听列表(一个队列)中。当客服端执行 read、write 等操作命令时,I/O 多路复用程序会将命令封装成一个事件,并绑定到对应的 FD 上。
- 「文件事件处理器」使用 I/O 多路复用模块同时监控多个文件描述符(fd)的读写情况,当 accept、read、write 和 close 文件事件产生时,文件事件处理器就会回调 FD 绑定的事件处理器进行处理相关命令操作。
- 文件事件分派器接收到I/O多路复用程序传来的套接字fd后,并根据套接字产生的事件类型,将套接字派发给相应的事件处理器来进行处理相关命令操作。
- 例如:以Redis的I/O多路复用程序 epoll函数为例
- 多个客户端连接服务端时,Redis会将客户端socket对应的fd注册进epoll,然后epoll同时监听多个文件描述符(FD)是否有数据到来,如果有数据来了就通知事件处理器赶紧处理,这样就不会存在服务端一直等待某个客户端给数据的情形。
- I/O多路复用程序函数有select、poll、epoll、kqueue
- 整个文件事件处理器是在单线程上运行的,但是通过 I/O 多路复用模块的引入,实现了同时对多个 FD 读写的监控,当其中一个 client 端达到写或读的状态,文件事件处理器就马上执行,从而就不会出现 I/O 堵塞的问题,提高了网络通信的性能。
- 如上图,Redis 的 I/O 多路复用模式使用的是 「Reactor 设计模式」的方式来实现。
3.2 IO多路复用总结
- Redis 的 I/O 多路复用程序函数有 select、poll、epoll、kqueue。select 作为备选方案,由于其在使用时会扫描全部监听的文件描述符,并且只能同时服务 1024 个文件描述符,所以是备选方案。
- I/O 多路复用模型是利用 select、poll、epoll 函数可以同时监察多个流的 I/O 事件的能力,在空闲的时候,会把当前线程阻塞掉。当有一个或多个流有 I/O 事件时,就从阻塞态中唤醒,于是程序就会轮询一遍所有的流(epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流),依次顺序的处理就绪的流,这种做法就避免了大量无用的等待操作
4. Redis6新引入的多线程
4.1 先说说之前的单线程优缺点
对于一个请求操作, Redis 主要做 3 件事情: 从客户端读取数据、执行 Redis 命令、回写数据给客户端(如果再准确点, 其实还包括对协议的解析)。所以主线程其实就是把所有操作的这 3 件事情, 串行一起执行, 因为是基于内存, 所以执行速度非常快:
优点 VS 缺点:
- 优势: a. 不存在锁的问题 b. 避免线程间 CPU 切换
- 缺点: a. 单线程无法利用多 CPUb. 串行操作, 某个操作"出问题"会"阻塞"后续操作
4.2 redis的多线程
Redis 多线程的优化思路
因为网络 I/O 在 Redis 执行期间占用了大部分 CPU 时间, 所以把网络 I/O 部分单独抽离出来, 做成多线程的方式。这里所说的多线程, 其实就是将 Redis 单线程中做的这两件事情"从客户端读取数据、回写数据给客户端"(也可以称为网络 I/O), 处理成多线程的方式, 但是"执行 Redis 命令"还是在主线程中串行执行, 这个逻辑保持不变。
可能有同学会问, 主线程和多个 I/O 线程, 都同时处理图中的"队列", 是不是会存在锁竞争的关系呢? 这里有个巧妙的设计, 就是当 epoll 获取 socket 链接时, 会将该事件先全部扔进队列中, 比如扔了 N 个事件, 这时主线程就会处于忙等 (spinlock 自旋锁的效果)状态。然后多个 I/O 线程开始去并行进行网络 I/O, 并对数据进行协议解析, 当队列全部处理完毕后, 主线程会对队列中请求串行"执行 Redis 命令", 然后清空该队列。所以整个执行流程总结下来: 主线程执行请求入队列 -> I/O 线程并行进行网络读 -> 主线程串行执行 Redis 命令 -> I/O 线程并行进行网络写 -> 主线程清空队列, 并接收下一批请求。
优点 VS 缺点
- 优点: 提高响应速度, 充分使用 CPU
- 缺点: 增加了代码复杂性
4.3 总结
- 5.0 版本及以前, 处理客户端请求的线程只有一个, 串行处理;
- 6.0 版本引入了 worker Thread, 只处理网络 IO 读取和写入, 核心 IO 负责串行处理客户端指令。
4.4 关于redis的多线程详解可以看
5. Redis 4.0 之后加入Lazy Free机制
Redis 4.0 之前在处理客户端命令和IO操作时都是以单线程形式运行,期间不会响应其他客户端请求,但若客户端向Redis发送一条耗时较长的命令,比如删除一个含有上百万对象的Set键,或者执行flushdb,flushall操作,Redis服务器需要回收大量的内存空间,这事就会导致Redis服务阻塞,对于负载较高的缓存系统来说将会是个灾难。为了解决这个问题,在Redis 4.0版本引入了Lazy Free,目的是将慢操作异步化,这也是在事件处理上向多线程迈进了一步
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