Redis10-原理-网络模型

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Redis10-原理-网络模型

1、用户空间和内核空间

（1）系统架构

服务器大多都采用Linux系统，这里我们以Linux为例来讲解:

任何Linux发行版，其系统内核都是Linux。我们的应用都需要通过Linux内核与硬件交互。

（2）用户和内核

为了避免用户应用导致冲突甚至内核崩溃，用户应用与内核是分离的：
- 进程的寻址空间会划分为两部分：内核空间、用户空间
- 用户空间只能执行受限的命令（Ring3），而且不能直接调用系统资源，必须通过内核提供的接口来访问
- 内核空间可以执行特权命令（Ring0），调用一切系统资源

（3）用户空间和内核空间

Linux系统为了提高IO效率，会在用户空间和内核空间都加入缓冲区：
- 写数据时，要把用户缓冲数据拷贝到内核缓冲区，然后写入设备
- 读数据时，要从设备读取数据到内核缓冲区，然后拷贝到用户缓冲区

2、阻塞IO

（1）5种IO模型

在《UNIX网络编程》一书中，总结归纳了5种IO模型：
- 阻塞IO（Blocking IO）
- 非阻塞IO（Nonblocking IO）
- IO多路复用（IO Multiplexing）
- 信号驱动IO（Signal Driven IO）
- 异步IO（Asynchronous IO）

（2）概念

顾名思义，阻塞IO就是两个阶段都必须阻塞等待：

（3）执行流程

阶段一：
- 用户进程尝试读取数据（比如网卡数据）
- 此时数据尚未到达，内核需要等待数据
- 此时用户进程也处于阻塞状态
阶段二：
- 数据到达并拷贝到内核缓冲区，代表已就绪
- 将内核数据拷贝到用户缓冲区
- 拷贝过程中，用户进程依然阻塞等待
- 拷贝完成，用户进程解除阻塞，处理数据
可以看到，阻塞IO模型中，用户进程在两个阶段都是阻塞状态。

3、非阻塞IO

（1）概念

顾名思义，非阻塞IO的recvfrom操作会立即返回结果而不是阻塞用户进程。

（2）执行流程

阶段一：
- 用户进程尝试读取数据（比如网卡数据）
- 此时数据尚未到达，内核需要等待数据
- 返回异常给用户进程
- 用户进程拿到error后，再次尝试读取
- 循环往复，直到数据就绪
阶段二：
- 将内核数据拷贝到用户缓冲区
- 拷贝过程中，用户进程依然阻塞等待
- 拷贝完成，用户进程解除阻塞，处理数据
可以看到，非阻塞IO模型中，用户进程在第一个阶段是非阻塞，第二个阶段是阻塞状态。虽然是非阻塞，但性能并没有得到提高。而且忙等机制会导致CPU空转，CPU使用率暴增。

4、IO多路复用

（1）存在的问题

无论是阻塞IO还是非阻塞IO，用户应用在一阶段都需要调用recvfrom来获取数据，差别在于无数据时的处理方案：
- 如果调用recvfrom时，恰好没有数据，阻塞IO会使CPU阻塞，非阻塞IO使CPU空转，都不能充分发挥CPU的作用。
- 如果调用recvfrom时，恰好有数据，则用户进程可以直接进入第二阶段，读取并处理数据
而在单线程情况下，只能依次处理IO事件，如果正在处理的IO事件恰好未就绪（数据不可读或不可写），线程就会被阻塞，所有IO事件都必须等待，性能自然会很差。
就比如服务员给顾客点餐，分两步：
- 顾客思考要吃什么（等待数据就绪）
- 顾客想好了，开始点餐（读取数据）
要提高效率有几种办法？
- 方案一：增加更多服务员（多线程）
- 方案二：不排队，谁想好了吃什么（数据就绪了），服务员就给谁点餐（用户应用就去读取数据）
那么问题来了：用户进程如何知道内核中数据是否就绪呢？答案是IO多路复用

（2）概念

文件描述符（File Descriptor）：简称FD，是一个从0 开始的无符号整数，用来关联Linux中的一个文件。在Linux中，一切皆文件，例如常规文件、视频、硬件设备等，当然也包括网络套接字（Socket）。
IO多路复用：是利用单个线程来同时监听多个FD，并在某个FD可读、可写时得到通知，从而避免无效的等待，充分利用CPU资源。
- 阶段一：
  - 用户进程调用select，指定要监听的FD集合
  - 内核监听FD对应的多个socket
  - 任意一个或多个socket数据就绪则返回readable
  - 此过程中用户进程阻塞
- 阶段二：
  - 用户进程找到就绪的socket
  - 依次调用recvfrom读取数据
  - 内核将数据拷贝到用户空间
  - 用户进程处理数据

（3）监听FD的方式

监听FD的方式、通知的方式又有多种实现，常见的有：
- select
- poll
- epoll
差异：
- select和poll只会通知用户进程有FD就绪，但不确定具体是哪个FD，需要用户进程逐个遍历FD来确认
- epoll则会在通知用户进程FD就绪的同时，把已就绪的FD写入用户空间

（4）select

select是Linux最早是由的I/O多路复用技术：

select模式存在的问题：
- 需要将整个fd_set从用户空间拷贝到内核空间，select结束还要再次拷贝回用户空间
- select无法得知具体是哪个fd就绪，需要遍历整个fd_set
- fd_set监听的fd数量不能超过1024

（5）poll

poll模式对select模式做了简单改进，但性能提升不明显，poll利用链表解决了select中监听FD上限的问题，但依然要遍历所有FD，如果监听较多，性能会下降，部分关键代码如下：

IO流程：
- 创建pollfd数组，向其中添加关注的fd信息，数组大小自定义
- 调用poll函数，将pollfd数组拷贝到内核空间，转链表存储，无上限
- 内核遍历fd，判断是否就绪
- 数据就绪或超时后，拷贝pollfd数组到用户空间，返回就绪fd数量n
- 用户进程判断n是否大于0
- 大于0则遍历pollfd数组，找到就绪的fd
与select对比：
- select模式中的fd_set大小固定为1024，而pollfd在内核中采用链表，理论上无上限
- 监听FD越多，每次遍历消耗时间也越久，性能反而会下降

（6）epoll

epoll模式是对select和poll的改进，它提供了三个函数：
- 基于epoll实例中的红黑树保存要监听的FD，理论上无上限，而且增删改查效率都非常高
- 每个FD只需要执行一次epoll_ctl添加到红黑树，以后每次epol_wait无需传递任何参数，无需重复拷贝FD到内核空间
- 利用ep_poll_callback机制来监听FD状态，无需遍历所有FD，因此性能不会随监听的FD数量增多而下降

（7）事件通知机制

当FD有数据可读时，我们调用epoll_wait（或者select、poll）可以得到通知。但是事件通知的模式有两种：
- LevelTriggered：简称LT，也叫做水平触发。只要某个FD中有数据可读，每次调用epoll_wait都会得到通知。
- EdgeTriggered：简称ET，也叫做边沿触发。只有在某个FD有状态变化时，调用epoll_wait才会被通知。
举个栗子：
- 假设一个客户端socket对应的FD已经注册到了epoll实例中
- 客户端socket发送了2kb的数据
- 服务端调用epoll_wait，得到通知说FD就绪
- 服务端从FD读取了1kb数据
- 回到步骤3（再次调用epoll_wait，形成循环）
结果：
- 如果我们采用LT模式，因为FD中仍有1kb数据，则第⑤步依然会返回结果，并且得到通知
- 如果我们采用ET模式，因为第③步已经消费了FD可读事件，第⑤步FD状态没有变化，因此epoll_wait不会返回，数据无法读取，客户端响应超时。

5、信号驱动IO

（1）概念

信号驱动IO是与内核建立SIGIO的信号关联并设置回调，当内核有FD就绪时，会发出SIGIO信号通知用户，期间用户应用可以执行其它业务，无需阻塞等待。

（2）执行流程

阶段一：
- 用户进程调用sigaction，注册信号处理函数
- 内核返回成功，开始监听FD
- 用户进程不阻塞等待，可以执行其它业务
- 当内核数据就绪后，回调用户进程的SIGIO处理函数
阶段二：
- 收到SIGIO回调信号
- 调用recvfrom，读取
- 内核将数据拷贝到用户空间
- 用户进程处理数据
当有大量IO操作时，信号较多，SIGIO处理函数不能及时处理可能导致信号队列溢出，而且内核空间与用户空间的频繁信号交互性能也较低。

6、异步IO

（1）概念

异步IO的整个过程都是非阻塞的，用户进程调用完异步API后就可以去做其它事情，内核等待数据就绪并拷贝到用户空间后才会递交信号，通知用户进程。

（2）执行流程

阶段一：
- 用户进程调用aio_read，创建信号回调函数
- 内核等待数据就绪
- 用户进程无需阻塞，可以做任何事情
阶段二：
- 内核数据就绪
- 内核数据拷贝到用户缓冲区
- 拷贝完成，内核递交信号触发aio_read中的回调函数
- 用户进程处理数据
可以看到，异步IO模型中，用户进程在两个阶段都是非阻塞状态。

（3）同步和异步

IO操作是同步还是异步，关键看数据在内核空间与用户空间的拷贝过程（数据读写的IO操作），也就是阶段二是同步还是异步：

7、Redis网络模型

（1）单线程还是多线程

Redis到底是单线程还是多线程？
- 如果仅仅聊Redis的核心业务部分（命令处理），答案是单线程
- 如果是聊整个Redis，那么答案就是多线程
在Redis版本迭代过程中，在两个重要的时间节点上引入了多线程的支持：
- Redis v4.0：引入多线程异步处理一些耗时较旧的任务，例如异步删除命令unlink
- Redis v6.0：在核心网络模型中引入多线程，进一步提高对于多核CPU的利用率
因此，对于Redis的核心网络模型，在Redis 6.0之前确实都是单线程。是利用epoll（Linux系统）这样的IO多路复用技术在事件循环中不断处理客户端情况。
为什么Redis要选择单线程？
- 抛开持久化不谈，Redis是纯内存操作，执行速度非常快，它的性能瓶颈是网络延迟而不是执行速度，因此多线程并不会带来巨大的性能提升。
- 多线程会导致过多的上下文切换，带来不必要的开销
- 引入多线程会面临线程安全问题，必然要引入线程锁这样的安全手段，实现复杂度增高，而且性能也会大打折扣

（2）Redis网络模型

Redis通过IO多路复用来提高网络性能，并且支持各种不同的多路复用实现，并且将这些实现进行封装，提供了统一的高性能事件库API库 AE：

来看下Redis单线程网络模型的整个流程：

Redis 6.0版本中引入了多线程，目的是为了提高IO读写效率。因此在解析客户端命令、写响应结果时采用了多线程。核心的命令执行、IO多路复用模块依然是由主线程执行。