Redis線程模型的原理分析
一、概述
眾所周知，Redis是一個高性能的數據存儲框架，在高並發的系統設計中，Redis也是一個比較關鍵的組件，是我們提升系統性能的一大利器。深入去理解Redis高性能的原理顯得越發重要，當然Redis的高性能設計是一個系統性的工程，涉及到很多內容，本文重點關註Redis的IO模型，以及基於IO模型的線程模型。
我們從IO的起源開始，講述瞭阻塞IO、非阻塞IO、多路復用IO。基於多路復用IO，我們也梳理瞭幾種不同的Reactor模型，並分析瞭幾種Reactor模型的優缺點。基於Reactor模型我們開始瞭Redis的IO模型和線程模型的分析，並總結出Redis線程模型的優點、缺點，以及後續的Redis多線程模型方案。本文的重點是對Redis線程模型設計思想的梳理，捋順瞭設計思想，就是一通百通的事瞭。
註：本文的代碼都是偽代碼，主要是為瞭示意，不可用於生產環境。
二、網絡IO模型發展史
我們常說的網絡IO模型，主要包含阻塞IO、非阻塞IO、多路復用IO、信號驅動IO、異步IO，本文重點關註跟Redis相關的內容，所以我們重點分析阻塞IO、非阻塞IO、多路復用IO，幫助大傢後續更好的理解Redis網絡模型。
我們先看下面這張圖；
2.1 阻塞IO
我們經常說的阻塞IO其實分為兩種，一種是單線程阻塞，一種是多線程阻塞。這裡面其實有兩個概念，阻塞和線程。
- 阻塞：指調用結果返回之前，當前線程會被掛起，調用線程隻有在得到結果之後才會返回；
- 線程：系統調用的線程個數。
像建立連接、讀、寫都涉及到系統調用，本身是一個阻塞的操作。
2.1.1 單線程阻塞
服務端單線程來處理，當客戶端請求來臨時，服務端用主線程來處理連接、讀取、寫入等操作。
以下用代碼模擬瞭單線程的阻塞模式；
import java.net.Socket;
public class BioTest {
public static void main(String[] args) throws IOException {
ServerSocket server=new ServerSocket(8081);
while(true) {
Socket socket=server.accept();
System.out.println("accept port:"+socket.getPort());
BufferedReader in=new BufferedReader(new InputStreamReader(socket.getInputStream()));
String inData=null;
try {
while ((inData = in.readLine()) != null) {
System.out.println("client port:"+socket.getPort());
System.out.println("input data:"+inData);
if("close".equals(inData)) {
socket.close();
}
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
socket.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}
我們準備用兩個客戶端同時發起連接請求、來模擬單線程阻塞模式的現象。同時發起連接，通過服務端日志，我們發現此時服務端隻接受瞭其中一個連接，主線程被阻塞在上一個連接的read方法上。
我們嘗試關閉第一個連接，看第二個連接的情況，我們希望看到的現象是，主線程返回，新的客戶端連接被接受。
從日志中發現，在第一個連接被關閉後，第二個連接的請求被處理瞭，也就是說第二個連接請求在排隊，直到主線程被喚醒，才能接收下一個請求，符合我們的預期。
此時不僅要問，為什麼呢？
主要原因在於accept、read、write三個函數都是阻塞的，主線程在系統調用的時候，線程是被阻塞的，其他客戶端的連接無法被響應。
通過以上流程，我們很容易發現這個過程的缺陷，服務器每次隻能處理一個連接請求，CPU沒有得到充分利用，性能比較低。如何充分利用CPU的多核特性呢？自然而然的想到瞭——多線程邏輯。
2.1.2 多線程阻塞
對工程師而言，代碼解釋一切，直接上代碼。
BIO多線程
package net.io.bio;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
public class BioTest {
public static void main(String[] args) throws IOException {
final ServerSocket server=new ServerSocket(8081);
while(true) {
new Thread(new Runnable() {
public void run() {
Socket socket=null;
try {
socket = server.accept();
System.out.println("accept port:"+socket.getPort());
BufferedReader in=new BufferedReader(new InputStreamReader(socket.getInputStream()));
String inData=null;
while ((inData = in.readLine()) != null) {
System.out.println("client port:"+socket.getPort());
System.out.println("input data:"+inData);
if("close".equals(inData)) {
socket.close();
}
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
}
}
}).start();
}
}
}
同樣，我們並行發起兩個請求；
兩個請求，都被接受，服務端新增兩個線程來處理客戶端的連接和後續請求。
我們用多線程解決瞭，服務器同時隻能處理一個請求的問題，但同時又帶來瞭一個問題，如果客戶端連接比較多時，服務端會創建大量的線程來處理請求，但線程本身是比較耗資源的，創建、上下文切換都比較耗資源，又如何去解決呢？
2.2 非阻塞
如果我們把所有的Socket（文件句柄，後續用Socket來代替fd的概念，盡量減少概念，減輕閱讀負擔）都放到隊列裡，隻用一個線程來輪訓所有的Socket的狀態，如果準備好瞭就把它拿出來，是不是就減少瞭服務端的線程數呢？
一起看下代碼，單純非阻塞模式，我們基本上不用，為瞭演示邏輯，我們模擬瞭相關代碼如下；
package net.io.bio;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.net.SocketTimeoutException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils;
public class NioTest {
public static void main(String[] args) throws IOException {
final ServerSocket server=new ServerSocket(8082);
server.setSoTimeout(1000);
List<Socket> sockets=new ArrayList<Socket>();
while (true) {
Socket socket = null;
try {
socket = server.accept();
socket.setSoTimeout(500);
sockets.add(socket);
System.out.println("accept client port:"+socket.getPort());
} catch (SocketTimeoutException e) {
System.out.println("accept timeout");
}
//模擬非阻塞：輪詢已連接的socket，每個socket等待10MS，有數據就處理，無數據就返回，繼續輪詢
if(CollectionUtils.isNotEmpty(sockets)) {
for(Socket socketTemp:sockets ) {
try {
BufferedReader in=new BufferedReader(new InputStreamReader(socketTemp.getInputStream()));
String inData=null;
while ((inData = in.readLine()) != null) {
System.out.println("input data client port:"+socketTemp.getPort());
System.out.println("input data client port:"+socketTemp.getPort() +"data:"+inData);
if("close".equals(inData)) {
socketTemp.close();
}
}
} catch (SocketTimeoutException e) {
System.out.println("input client loop"+socketTemp.getPort());
}
}
}
}
}
}
系統初始化，等待連接；
發起兩個客戶端連接，線程開始輪詢兩個連接中是否有數據。
兩個連接分別輸入數據後，輪詢線程發現有數據準備好瞭，開始相關的邏輯處理（單線程、多線程都可）。
再用一張流程圖輔助解釋下（系統實際采用文件句柄，此時用Socket來代替，方便大傢理解）。
服務端專門有一個線程來負責輪詢所有的Socket，來確認操作系統是否完成瞭相關事件，如果有則返回處理，如果無繼續輪詢，大傢一起來思考下？此時又帶來瞭什麼問題呢。
CPU的空轉、系統調用（每次輪詢到涉及到一次系統調用，通過內核命令來確認數據是否準備好），造成資源的浪費，那有沒有一種機制，來解決這個問題呢？
2.3 IO多路復用
server端有沒專門的線程來做輪詢操作（應用程序端非內核），而是由事件來觸發，當有相關讀、寫、連接事件到來時，主動喚起服務端線程來進行相關邏輯處理。模擬瞭相關代碼如下；
IO多路復用
import java.net.InetSocketAddress;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.SelectionKey;
import java.nio.channels.Selector;
import java.nio.channels.ServerSocketChannel;
import java.nio.channels.SocketChannel;
import java.nio.charset.Charset;
import java.util.Iterator;
import java.util.Set;
public class NioServer {
private static Charset charset = Charset.forName("UTF-8");
public static void main(String[] args) {
try {
Selector selector = Selector.open();
ServerSocketChannel chanel = ServerSocketChannel.open();
chanel.bind(new InetSocketAddress(8083));
chanel.configureBlocking(false);
chanel.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);
while (true){
int select = selector.select();
if(select == 0){
System.out.println("select loop");
continue;
}
System.out.println("os data ok");
Set<SelectionKey> selectionKeys = selector.selectedKeys();
Iterator<SelectionKey> iterator = selectionKeys.iterator();
while (iterator.hasNext()){
SelectionKey selectionKey = iterator.next();
if(selectionKey.isAcceptable()){
ServerSocketChannel server = (ServerSocketChannel)selectionKey.channel();
SocketChannel client = server.accept();
client.configureBlocking(false);
client.register(selector, SelectionKey.OP_READ);
//繼續可以接收連接事件
selectionKey.interestOps(SelectionKey.OP_ACCEPT);
}else if(selectionKey.isReadable()){
//得到SocketChannel
SocketChannel client = (SocketChannel)selectionKey.channel();
//定義緩沖區
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
StringBuilder content = new StringBuilder();
while (client.read(buffer) > 0){
buffer.flip();
content.append(charset.decode(buffer));
}
System.out.println("client port:"+client.getRemoteAddress().toString()+",input data: "+content.toString());
//清空緩沖區
buffer.clear();
}
iterator.remove();
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
同時創建兩個連接；
兩個連接無阻塞的被創建；
無阻塞的接收讀寫；
再用一張流程圖輔助解釋下（系統實際采用文件句柄，此時用Socket來代替，方便大傢理解）。
當然操作系統的多路復用有好幾種實現方式，我們經常使用的select()，epoll模式這裡不做過多的解釋，有興趣的可以查看相關文檔，IO的發展後面還有異步、事件等模式，我們在這裡不過多的贅述，我們更多的是為瞭解釋Redis線程模式的發展。
三、NIO線程模型解釋
我們一起來聊瞭阻塞、非阻塞、IO多路復用模式，那Redis采用的是哪種呢？
Redis采用的是IO多路復用模式，所以我們重點來瞭解下多路復用這種模式，如何在更好的落地到我們系統中，不可避免的我們要聊下Reactor模式。
首先我們做下相關的名詞解釋；
Reactor：類似NIO編程中的Selector，負責I/O事件的派發；
Acceptor：NIO中接收到事件後，處理連接的那個分支邏輯；
Handler：消息讀寫處理等操作類。
3.1 單Reactor單線程模型
處理流程
- Reactor監聽連接事件、Socket事件，當有連接事件過來時交給Acceptor處理，當有Socket事件過來時交個對應的Handler處理。
優點
- 模型比較簡單，所有的處理過程都在一個連接裡；
- 實現上比較容易，模塊功能也比較解耦，Reactor負責多路復用和事件分發處理，Acceptor負責連接事件處理，Handler負責Scoket讀寫事件處理。
缺點
- 隻有一個線程，連接處理和業務處理共用一個線程，無法充分利用CPU多核的優勢。
- 在流量不是特別大、業務處理比較快的時候系統可以有很好的表現，當流量比較大、讀寫事件比較耗時情況下，容易導致系統出現性能瓶頸。
怎麼去解決上述問題呢？既然業務處理邏輯可能會影響系統瓶頸，那我們是不是可以把業務處理邏輯單拎出來，交給線程池來處理，一方面減小對主線程的影響，另一方面利用CPU多核的優勢。這一點希望大傢要理解透徹，方便我們後續理解Redis由單線程模型到多線程模型的設計的思路。
3.2 單Reactor多線程模型
這種模型相對單Reactor單線程模型，隻是將業務邏輯的處理邏輯交給瞭一個線程池來處理。
處理流程
- Reactor監聽連接事件、Socket事件，當有連接事件過來時交給Acceptor處理，當有Socket事件過來時交個對應的Handler處理。
- Handler完成讀事件後，包裝成一個任務對象，交給線程池來處理，把業務處理邏輯交給其他線程來處理。
優點
- 讓主線程專註於通用事件的處理（連接、讀、寫），從設計上進一步解耦；
- 利用CPU多核的優勢。
缺點
- 貌似這種模型已經很完美瞭，我們再思考下，如果客戶端很多、流量特別大的時候，通用事件的處理（讀、寫）也可能會成為主線程的瓶頸，因為每次讀、寫操作都涉及系統調用。
有沒有什麼好的辦法來解決上述問題呢？通過以上的分析，大傢有沒有發現一個現象，當某一個點成為系統瓶頸點時，想辦法把他拿出來，交個其他線程來處理，那這種場景是否適用呢？
3.3 多Reactor多線程模型
這種模型相對單Reactor多線程模型，隻是將Scoket的讀寫處理從mainReactor中拎出來，交給subReactor線程來處理。
處理流程
- mainReactor主線程負責連接事件的監聽和處理，當Acceptor處理完連接過程後，主線程將連接分配給subReactor；
- subReactor負責mainReactor分配過來的Socket的監聽和處理，當有Socket事件過來時交個對應的Handler處理；
Handler完成讀事件後，包裝成一個任務對象，交給線程池來處理，把業務處理邏輯交給其他線程來處理。
優點
- 讓主線程專註於連接事件的處理，子線程專註於讀寫事件吹，從設計上進一步解耦；
- 利用CPU多核的優勢。
缺點
- 實現上會比較復雜，在極度追求單機性能的場景中可以考慮使用。
四、Redis的線程模型
4.1 概述
以上我們聊瞭，IO網路模型的發展歷史，也聊瞭IO多路復用的reactor模式。那Redis采用的是哪種reactor模式呢？在回答這個問題前，我們先梳理幾個概念性的問題。
Redis服務器中有兩類事件，文件事件和時間事件。
- 文件事件：在這裡可以把文件理解為Socket相關的事件，比如連接、讀、寫等；
- 時間時間：可以理解為定時任務事件，比如一些定期的RDB持久化操作。
本文重點聊下Socket相關的事件。
4.2 模型圖
首先我們來看下Redis服務的線程模型圖；
IO多路復用負責各事件的監聽（連接、讀、寫等），當有事件發生時，將對應事件放入隊列中，由事件分發器根據事件類型來進行分發；
如果是連接事件，則分發至連接應答處理器；GET、SET等redis命令分發至命令請求處理器。
命令處理完後產生命令回復事件，再由事件隊列，到事件分發器，到命令回復處理器，回復客戶端響應。
4.3 一次客戶端和服務端的交互流程
4.3.1 連接流程
連接過程
- Redis服務端主線程監聽固定端口，並將連接事件綁定連接應答處理器。
- 客戶端發起連接後，連接事件被觸發，IO多路復用程序將連接事件包裝好後丟人事件隊列，然後由事件分發處理器分發給連接應答處理器。
- 連接應答處理器創建client對象以及Socket對象，我們這裡關註Socket對象，並產生ae_readable事件，和命令處理器關聯，標識後續該Socket對可讀事件感興趣，也就是開始接收客戶端的命令操作。
- 當前過程都是由一個主線程負責處理。
4.3.2 命令執行流程
SET命令執行過程
- 客戶端發起SET命令，IO多路復用程序監聽到該事件後（讀事件），將數據包裝成事件丟到事件隊列中（事件在上個流程中綁定瞭命令請求處理器）；
- 事件分發處理器根據事件類型，將事件分發給對應的命令請求處理器；
- 命令請求處理器，讀取Socket中的數據，執行命令，然後產生ae_writable事件，並綁定命令回復處理器；
- IO多路復用程序監聽到寫事件後，將數據包裝成事件丟到事件隊列中，事件分發處理器根據事件類型分發至命令回復處理器；
- 命令回復處理器，將數據寫入Socket中返回給客戶端。
4.4 模型優缺點
以上流程分析我們可以看出Redis采用的是單線程Reactor模型，我們也分析瞭這種模式的優缺點，那Redis為什麼還要采用這種模式呢？
Redis本身的特性
命令執行基於內存操作，業務處理邏輯比較快，所以命令處理這一塊單線程來做也能維持一個很高的性能。
優點
- Reactor單線程模型的優點，參考上文。
缺點
- Reactor單線程模型的缺點也同樣在Redis中來體現，唯一不同的地方就在於業務邏輯處理（命令執行）這塊不是系統瓶頸點。
- 隨著流量的上漲，IO操作的的耗時會越來越明顯（read操作，內核中讀數據到應用程序。write操作，應用程序中的數據到內核），當達到一定閥值時系統的瓶頸就體現出來瞭。
Redis又是如何去解的呢？
哈哈~將耗時的點從主線程拎出來唄？那Redis的新版本是這麼做的嗎？我們一起來看下。
4.5 Redis多線程模式
Redis的多線程模型跟”多Reactor多線程模型“、“單Reactor多線程模型有點區別”，但同時用瞭兩種Reactor模型的思想，具體如下；
- Redis的多線程模型是將IO操作多線程化，本身邏輯處理過程（命令執行過程）依舊是單線程，借助瞭單Reactor思想，實現上又有所區分。
- 將IO操作多線程化，又跟單Reactor衍生出多Reactor的思想一致，都是將IO操作從主線程中拎出來。
命令執行大致流程
- 客戶端發送請求命令，觸發讀就緒事件，服務端主線程將Socket（為瞭簡化理解成本，統一用Socket來代表連接）放入一個隊列，主線程不負責讀；
- IO 線程通過Socket讀取客戶端的請求命令，主線程忙輪詢，等待所有 I/O 線程完成讀取任務，IO線程隻負責讀不負責執行命令；
- 主線程一次性執行所有命令，執行過程和單線程一樣，然後需要返回的連接放入另外一個隊列中，有IO線程來負責寫出（主線程也會寫）；
- 主線程忙輪詢，等待所有 I/O 線程完成寫出任務。
五、總結
瞭解一個組件，更多的是要去瞭解他的設計思路，要去思考為什麼要這麼設計，做這種技術選型的背景是啥，對後續做系統架構設計有什麼參考意義等等。一通百通，希望對大傢有參考意義。
到此這篇關於Redis線程模型的原理分析的文章就介紹到這瞭,更多相關Redis線程模型內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！
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