本文使用的Redis 5.0源碼

感覺這部分的代碼還是挺有意思的，我盡量用比較通俗的方式進(jìn)行講解

概述#

我記得我在?一文說透 Go 語言 HTTP 標(biāo)準(zhǔn)庫?這篇文章里面解析了對于 Go 來說是如何創(chuàng)建一個(gè) Server 端程序的：

• 首先是注冊處理器；
• 開啟循環(huán)監(jiān)聽端口，每監(jiān)聽到一個(gè)連接就會創(chuàng)建一個(gè) Goroutine；
• 然后就是 Goroutine 里面會循環(huán)的等待接收請求數(shù)據(jù)，然后根據(jù)請求的地址去處理器路由表中匹配對應(yīng)的處理器，然后將請求交給處理器處理；

用代碼表示就是這樣：

func (srv *Server) Serve(l net.Listener) error { 
    ...
    baseCtx := context.Background()  
    ctx := context.WithValue(baseCtx, ServerContextKey, srv)
    for {
        // 接收 listener 過來的網(wǎng)絡(luò)連接
        rw, err := l.Accept()
        ... 
        tempDelay = 0
        c := srv.newConn(rw)
        c.setState(c.rwc, StateNew) 
        // 創(chuàng)建協(xié)程處理連接
        go c.serve(connCtx)
    }
}

對于 Redis 來說就有些不太一樣，因?yàn)樗菃尉€程的，無法使用多線程處理連接，所以 Redis 選擇使用基于 Reactor 模式的事件驅(qū)動程序來實(shí)現(xiàn)事件的并發(fā)處理。

在 Redis 中所謂 Reactor 模式就是通過 epoll 來監(jiān)聽多個(gè) fd，每當(dāng)這些 fd 有響應(yīng)的時(shí)候會以事件的形式通知 epoll 進(jìn)行回調(diào)，每一個(gè)事件都有一個(gè)對應(yīng)的事件處理器。

如： accept 對應(yīng) acceptTCPHandler 事件處理器、read & write 對應(yīng)readQueryFromClient 事件處理器等，然后通過事件的循環(huán)派發(fā)的形式將事件分配給事件處理器進(jìn)行處理。

所以說上面的這個(gè) Reactor 模式都是通過 epoll 來實(shí)現(xiàn)的，對于 epoll 來說主要有這三個(gè)方法：

//創(chuàng)建一個(gè)epoll的句柄，size用來告訴內(nèi)核這個(gè)監(jiān)聽的數(shù)目一共有多大
int epoll_create(int size)；

/*
 * 可以理解為，增刪改 fd 需要監(jiān)聽的事件
 * epfd 是 epoll_create() 創(chuàng)建的句柄。
 * op 表示 增刪改
 * epoll_event 表示需要監(jiān)聽的事件，Redis 只用到了可讀，可寫，錯(cuò)誤，掛斷 四個(gè)狀態(tài)
 */
int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event)；

/*
 * 可以理解為查詢符合條件的事件
 * epfd 是 epoll_create() 創(chuàng)建的句柄。
 * epoll_event 用來存放從內(nèi)核得到事件的集合
 * maxevents 獲取的最大事件數(shù)
 * timeout 等待超時(shí)時(shí)間
 */
int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);

所以我們可以根據(jù)這三個(gè)方法實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的 server：

// 創(chuàng)建監(jiān)聽
int listenfd = ::socket();

// 綁定ip和端口
int r = ::bind();  
// 創(chuàng)建 epoll 實(shí)例
int epollfd = epoll_create(xxx); 
// 添加epoll要監(jiān)聽的事件類型
int r = epoll_ctl(..., listenfd, ...);
 
struct epoll_event* alive_events =  static_cast<epoll_event*>(calloc(kMaxEvents, sizeof(epoll_event)));

while (true) {
    // 等待事件
    int num = epoll_wait(epollfd, alive_events, kMaxEvents, kEpollWaitTime);
	// 遍歷事件，并進(jìn)行事件處理
    for (int i = 0; i < num; ++i) {
        int fd = alive_events[i].data.fd;
        // 獲取事件
        int events = alive_events[i].events;
		// 進(jìn)行事件的分發(fā)
        if ( (events & EPOLLERR) || (events & EPOLLHUP) ) {
            ...
        } else  if (events & EPOLLRDHUP) {
            ...
        } 
        ...
    }   
}

調(diào)用流程#

所以根據(jù)上面的介紹，可以知道對于 Redis 來說一個(gè)事件循環(huán)無非也就這么幾步：

• 注冊事件監(jiān)聽及回調(diào)函數(shù)；
• 循環(huán)等待獲取事件并處理；
• 調(diào)用回調(diào)函數(shù)，處理數(shù)據(jù)邏輯；
• 回寫數(shù)據(jù)給 Client；

• 注冊 fd 到 epoll 中，并設(shè)置回調(diào)函數(shù) acceptTcpHandler，如果有新連接那么會調(diào)用回調(diào)函數(shù)；
• 啟動一個(gè)死循環(huán)調(diào)用 epoll_wait 等待并持續(xù)處理事件，待會我們回到 aeMain 函數(shù)中循環(huán)調(diào) aeProcessEvents 函數(shù)；
• 當(dāng)有網(wǎng)絡(luò)事件過來的時(shí)候，會順著回調(diào)函數(shù) acceptTcpHandler 一路調(diào)用到 readQueryFromClient 進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理，readQueryFromClient 會解析 client 的數(shù)據(jù)，找到對應(yīng)的 cmd 函數(shù)執(zhí)行；
• Redis 實(shí)例在收到客戶端請求后，會在處理客戶端命令后，將要返回的數(shù)據(jù)寫入客戶端輸出緩沖區(qū)中而不是立馬返回；
• 然后在 aeMain 函數(shù)每次循環(huán)時(shí)都會調(diào)用 beforeSleep 函數(shù)將緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)寫回客戶端；

上面的整個(gè)事件循環(huán)的過程實(shí)際上代碼步驟已經(jīng)寫的非常清晰，網(wǎng)上也有很多文章介紹，我就不多講了。

命令執(zhí)行過程 & 回寫客戶端#

命令執(zhí)行#

下面我們講點(diǎn)網(wǎng)上很多文章都沒提及的，看看 Redis 是如何執(zhí)行命令，然后存入緩存，以及將數(shù)據(jù)從緩存寫回 Client 這個(gè)過程。

在前一節(jié)我們也提到了，如果有網(wǎng)絡(luò)事件過來的時(shí)候會調(diào)用到 readQueryFromClient 函數(shù)，它是真正執(zhí)行命令的地方。我們也就順著這個(gè)方法一直往下看：

• readQueryFromClient 里面會調(diào)用 processInputBufferAndReplicate 函數(shù)處理請求的命令；
• 在 processInputBufferAndReplicate 函數(shù)里面會調(diào)用 processInputBuffer 以及判斷一下如果是集群模式的話，是否需要將命令復(fù)制給其他節(jié)點(diǎn)；
• processInputBuffer 函數(shù)里面會循環(huán)處理請求的命令，并根據(jù)請求的協(xié)議調(diào)用 processInlineBuffer 函數(shù)，將 redisObject 對象后調(diào)用 processCommand 執(zhí)行命令；
• processCommand 在執(zhí)行命令的時(shí)候會通過 lookupCommand 去?server.commands?表中根據(jù)命令查找對應(yīng)的執(zhí)行函數(shù)，然后經(jīng)過一系列的校驗(yàn)之后，調(diào)用相應(yīng)的函數(shù)執(zhí)行命令，調(diào)用 addReply 將要返回的數(shù)據(jù)寫入客戶端輸出緩沖區(qū)；

server.commands會在 populateCommandTable 函數(shù)中將所有的 Redis 命令注冊進(jìn)去，作為一個(gè)根據(jù)命令名獲取命令函數(shù)的表。

比如說，要執(zhí)行 get 命令，那么會調(diào)用到 getCommand 函數(shù)：

void getCommand(client *c) {
    getGenericCommand(c);
}

int getGenericCommand(client *c) {
    robj *o;
	// 查找數(shù)據(jù)
    if ((o = lookupKeyReadOrReply(c,c->argv[1],shared.nullbulk)) == NULL)
        return C_OK;
    ...
}

robj *lookupKeyReadOrReply(client *c, robj *key, robj *reply) {
    //到db中查找數(shù)據(jù)
    robj *o = lookupKeyRead(c->db, key);
    // 寫入到緩存中
    if (!o) addReply(c,reply);
    return o;
}

在 getCommand 函數(shù)中查找到數(shù)據(jù)，然后調(diào)用 addReply 將要返回的數(shù)據(jù)寫入客戶端輸出緩沖區(qū)。

數(shù)據(jù)回寫客戶端#

在上面執(zhí)行完命令寫入到緩沖區(qū)后，還需要從緩沖區(qū)取出數(shù)據(jù)返回給 Client。對于數(shù)據(jù)回寫客戶端這個(gè)流程來說，其實(shí)也是在服務(wù)端的事件循環(huán)中完成的。

• 首先 Redis 會在 main 函數(shù)中調(diào)用 aeSetBeforeSleepProc 函數(shù)將回寫包的函數(shù) beforeSleep 注冊到 eventLoop 中去；
• 然后 Redis 在調(diào)用 aeMain 函數(shù)進(jìn)行事件循環(huán)的時(shí)候都會判斷一下 beforesleep 有沒有被設(shè)值，如果有，那么就會進(jìn)行調(diào)用；
• beforesleep 函數(shù)里面會調(diào)用到 handleClientsWithPendingWrites 函數(shù)，它會調(diào)用 writeToClient 將數(shù)據(jù)從緩沖區(qū)中回寫給客戶端；

總結(jié)#

這篇文章介紹了整個(gè) Redis 的請求處理模型到底是怎樣的。從注冊監(jiān)聽 fd 事件到執(zhí)行命令，到最后將數(shù)據(jù)回寫給客戶端都做了個(gè)大概的分析。當(dāng)然這篇文章也和我以往的文章有點(diǎn)不同，沒有長篇大論的貼代碼，主要我覺得也沒啥必要，感興趣可以順著流程圖去看看代碼。

Reference

http://www.dre.vanderbilt.edu/~schmidt/PDF/reactor-siemens.pdf

https://time.geekbang.org/column/article/408491

http://remcarpediem.net/article/1aa2da89/

https://github.com/Junnplus/blog/issues/37

https://www.cnblogs.com/neooelric/p/9629948.html