Java架构-Redis 单线程还高并发？不冲突吗？

几种 I/O 模型
Blocking I/O
I/O 多路复用
Reactor 设计模式
I/O 多路复用模块
封装 select 函数
封装 epoll 函数
子模块的选择
总结
Reference
最近在看 UNIX 网络编程并研究了一下 Redis 的实现，感觉 Redis 的源代码十分适合阅读和分析，其中 I/O 多路复用(mutiplexing)部分的实现非常干净和优雅，在这里想对这部分的内容进行简单的整理。
几种 I/O 模型
为什么 Redis 中要使用 I/O 多路复用这种技术呢?
首先，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。
Blocking I/O
先来看一下传统的阻塞 I/O 模型到底是如何工作的：当使用 read 或者 write 对某一个文件描述符(File Descriptor 以下简称 FD)进行读写时，如果当前 FD 不可读或不可写，整个 Redis 服务就不会对其它的操作作出响应，导致整个服务不可用。
这也就是传统意义上的，也就是我们在编程中使用最多的阻塞模型：

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阻塞模型虽然开发中非常常见也非常易于理解，但是由于它会影响其他 FD 对应的服务，所以在需要处理多个客户端任务的时候，往往都不会使用阻塞模型。
I/O 多路复用
虽然还有很多其它的 I/O 模型，但是在这里都不会具体介绍。
阻塞式的 I/O 模型并不能满足这里的需求，我们需要一种效率更高的 I/O 模型来支撑 Redis 的多个客户(redis-cli)，这里涉及的就是 I/O 多路复用模型了：

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在 I/O 多路复用模型中，最重要的函数调用就是 select，该方法的能够同时监控多个文件描述符的可读可写情况，当其中的某些文件描述符可读或者可写时，select 方法就会返回可读以及可写的文件描述符个数。
关于 select 的具体使用方法，在网络上资料很多，这里就不过多展开介绍了;
与此同时也有其它的 I/O 多路复用函数 epoll/kqueue/evport，它们相比 select 性能更优秀，同时也能支撑更多的服务。
Reactor 设计模式
Redis 服务采用 Reactor 的方式来实现文件事件处理器(每一个网络连接其实都对应一个文件描述符)

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文件事件处理器使用 I/O 多路复用模块同时监听多个 FD，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。
虽然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，提高了网络通信模型的性能，同时也可以保证整个 Redis 服务实现的简单。
I/O 多路复用模块
I/O 多路复用模块封装了底层的 select、epoll、avport 以及 kqueue 这些 I/O 多路复用函数，为上层提供了相同的接口。

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ae-module
在这里我们简单介绍 Redis 是如何包装 select 和 epoll 的，简要了解该模块的功能，整个 I/O 多路复用模块抹平了不同平台上 I/O 多路复用函数的差异性，提供了相同的接口：
static int aeApiCreate(aeEventLoop *eventLoop)
static int aeApiResize(aeEventLoop *eventLoop, int setsize)
static void aeApiFree(aeEventLoop *eventLoop)
static int aeApiAddEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask)
static void aeApiDelEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask)
static int aeApiPoll(aeEventLoop *eventLoop, struct timeval *tvp)
同时，因为各个函数所需要的参数不同，我们在每一个子模块内部通过一个 aeApiState 来存储需要的上下文信息：

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这些上下文信息会存储在 eventLoop 的 void *state 中，不会暴露到上层，只在当前子模块中使用。
封装 select 函数
select 可以监控 FD 的可读、可写以及出现错误的情况。
在介绍 I/O 多路复用模块如何对 select 函数封装之前，先来看一下 select 函数使用的大致流程：

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初始化一个可读的 fd_set 集合，保存需要监控可读性的 FD;
使用 FD_SET 将 fd 加入 rfds;
调用 select 方法监控 rfds 中的 FD 是否可读;
当 select 返回时，检查 FD 的状态并完成对应的操作。
而在 Redis 的 ae_select 文件中代码的组织顺序也是差不多的，首先在 aeApiCreate 函数中初始化 rfds 和 wfds：

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而 aeApiAddEvent 和 aeApiDelEvent 会通过 FD_SET 和 FD_CLR 修改 fd_set 中对应 FD 的标志位：
整个 ae_select 子模块中最重要的函数就是 aeApiPoll，它是实际调用 select 函数的部分，其作用就是在 I/O 多路复用函数返回时，将对应的 FD 加入 aeEventLoop 的 fired 数组中，并返回事件的个数：

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封装 epoll 函数
Redis 对 epoll 的封装其实也是类似的，使用 epoll_create 创建 epoll 中使用的 epfd：

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在 aeApiAddEvent 中使用 epoll_ctl 向 epfd 中添加需要监控的 FD 以及监听的事件：

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由于 epoll 相比 select 机制略有不同，在 epoll_wait 函数返回时并不需要遍历所有的 FD 查看读写情况;在 epoll_wait 函数返回时会提供一个 epoll_event 数组：

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其中保存了发生的 epoll 事件(EPOLLIN、EPOLLOUT、EPOLLERR 和 EPOLLHUP)以及发生该事件的 FD。
aeApiPoll 函数只需要将 epoll_event 数组中存储的信息加入 eventLoop 的 fired 数组中，将信息传递给上层模块：

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子模块的选择
因为 Redis 需要在多个平台上运行，同时为了最大化执行的效率与性能，所以会根据编译平台的不同选择不同的 I/O 多路复用函数作为子模块，提供给上层统一的接口;在 Redis 中，我们通过宏定义的使用，合理的选择不同的子模块：

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因为 select 函数是作为 POSIX 标准中的系统调用，在不同版本的操作系统上都会实现，所以将其作为保底方案：

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Redis 会优先选择时间复杂度为

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的 I/O 多路复用函数作为底层实现，包括 Solaries 10 中的 evport、Linux 中的 epoll 和 macOS/FreeBSD 中的 kqueue，上述的这些函数都使用了内核内部的结构，并且能够服务几十万的文件描述符。

但是如果当前编译环境没有上述函数，就会选择 select 作为备选方案，由于其在使用时会扫描全部监听的描述符，所以其时间复杂度较差，并且只能同时服务 1024 个文件描述符，所以一般并不会以 select 作为第一方案使用。

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总结

Redis 对于 I/O 多路复用模块的设计非常简洁，通过宏保证了 I/O 多路复用模块在不同平台上都有着优异的性能，将不同的 I/O 多路复用函数封装成相同的 API 提供给上层使用。

整个模块使 Redis 能以单进程运行的同时服务成千上万个文件描述符，避免了由于多进程应用的引入导致代码实现复杂度的提升，减少了出错的可能性。

Reference

• Select-Man-Pages
• Reactor-Pattern
• epoll vs kqueue