redis

用户381745660300
53 阅读13分钟

阻塞IO

服务端为了处理客户端的连接和请求的数据，写了如下代码。

listenfd = socket();   // 打开一个网络通信端口
bind(listenfd);        // 绑定
listen(listenfd);      // 监听
while(1) {
  connfd = accept(listenfd);  // 阻塞建立连接
  int n = read(connfd, buf);  // 阻塞读数据
  doSomeThing(buf);  // 利用读到的数据做些什么
  close(connfd);     // 关闭连接，循环等待下一个连接
}

cf4ef70d55034709ab7f4070daa71e40~tplv-obj.image.gif

可以看到，服务端的线程阻塞在了两个地方，一个是 accept 函数，一个是 read 函数。 如果再把 read 函数的细节展开，我们会发现其阻塞在了两个阶段。

9ad4eaae0af14e5fa338575dab03ec68~tplv-obj.image.gif

这就是传统的阻塞 IO。 整体流程如下图。

99c43f1cd745489a97d3087cb17c0ff4~tplv-obj.image.jpeg

所以，如果这个连接的客户端一直不发数据，那么服务端线程将会一直阻塞在 read 函数上不返回，也无法接受其他客户端连接。

这肯定是不行的。

非阻塞IO

为了解决上面的问题，其关键在于改造这个 read 函数。

有一种聪明的办法是，每次都创建一个新的进程或线程，去调用 read 函数，并做业务处理。

while(1) {
  connfd = accept(listenfd);  // 阻塞建立连接
  pthread_create（doWork);  // 创建一个新的线程
}
void doWork() {
  int n = read(connfd, buf);  // 阻塞读数据
  doSomeThing(buf);  // 利用读到的数据做些什么
  close(connfd);     // 关闭连接，循环等待下一个连接
}

这样，当给一个客户端建立好连接后，就可以立刻等待新的客户端连接，而不用阻塞在原客户端的 read 请求上。

6e0b80ab2bd04601a612d9ee115a1581~tplv-obj.image.gif

不过，这不叫非阻塞 IO，只不过用了多线程的手段使得主线程没有卡在 read 函数上不往下走罢了。操作系统为我们提供的 read 函数仍然是阻塞的。

所以真正的非阻塞 IO，不能是通过我们用户层的小把戏，而是要恳请操作系统为我们提供一个非阻塞的 read 函数。

这个 read 函数的效果是，如果没有数据到达时（到达网卡并拷贝到了内核缓冲区），立刻返回一个错误值（-1），而不是阻塞地等待。

操作系统提供了这样的功能，只需要在调用 read 前，将文件描述符设置为非阻塞即可。

fcntl(connfd, F_SETFL, O_NONBLOCK);
int n = read(connfd, buffer) != SUCCESS);

这样，就需要用户线程循环调用 read，直到返回值不为 -1，再开始处理业务。

723a6d7f94a440b786bebe00a36d4d6d~tplv-obj.image.gif

这里我们注意到一个细节。

非阻塞的 read，指的是在数据到达前，即数据还未到达网卡，或者到达网卡但还没有拷贝到内核缓冲区之前，这个阶段是非阻塞的。

当数据已到达内核缓冲区，此时调用 read 函数仍然是阻塞的，需要等待数据从内核缓冲区拷贝到用户缓冲区，才能返回。

整体流程如下图

a63401468ccd47c3a16dd349bfcb93d0~tplv-obj.image.png

IO多路复用

为每个客户端创建一个线程，服务器端的线程资源很容易被耗光。

00236b75e22447e78768f3365cd58237~tplv-obj.image.jpeg

当然还有个聪明的办法，我们可以每 accept 一个客户端连接后，将这个文件描述符（connfd）放到一个数组里。

fdlist.add(connfd);

然后弄一个新的线程去不断遍历这个数组，调用每一个元素的非阻塞 read 方法。

while(1) {
  for(fd <-- fdlist) {
    if(read(fd) != -1) {
      doSomeThing();
    }
  }
}

这样，我们就成功用一个线程处理了多个客户端连接。

8c9573d80f5044a98f34718d07400fc5~tplv-obj.image.gif

你是不是觉得这有些多路复用的意思？

但这和我们用多线程去将阻塞 IO 改造成看起来是非阻塞 IO 一样，这种遍历方式也只是我们用户自己想出的小把戏，每次遍历遇到 read 返回 -1 时仍然是一次浪费资源的系统调用。

在 while 循环里做系统调用，就好比你做分布式项目时在 while 里做 rpc 请求一样，是不划算的。

所以，还是得恳请操作系统老大，提供给我们一个有这样效果的函数，我们将一批文件描述符通过一次系统调用传给内核，由内核层去遍历，才能真正解决这个问题。

I/O 多路复用的本质

  • 复用的对象

    • 所谓IO多路复用，多路可理解为多个客户端命令，复用用户空间的单一线程。其本质是通过 事件驱动机制，让一个用户线程能够高效管理多个 I/O 操作（如监听 listen_fd 和读写多个 client_fd）。

  • 内核与用户空间的协作

    • 内核的角色：负责监控所有注册的文件描述符（如 listen_fd 和 client_fd），并在 I/O 事件就绪时（如新连接到达、数据可读）通知用户空间。
    • 用户空间的角色：调用 epoll_wait() 阻塞等待内核通知，收到事件后处理就绪的 I/O 操作（如 accept() 或 recv()）。

select

select 是操作系统提供的系统调用函数，通过它，我们可以把一个文件描述符的数组发给操作系统， 让操作系统去遍历，确定哪个文件描述符可以读写， 然后告诉我们去处理：

456c88dc693047b2b375355b30061b0f~tplv-obj.image.gif select系统调用的函数定义如下。

int select(
    int nfds,
    fd_set *readfds,
    fd_set *writefds,
    fd_set *exceptfds,
    struct timeval *timeout);
// nfds:监控的文件描述符集里最大文件描述符加1
// readfds：监控有读数据到达文件描述符集合，传入传出参数
// writefds：监控写数据到达文件描述符集合，传入传出参数
// exceptfds：监控异常发生达文件描述符集合, 传入传出参数
// timeout：定时阻塞监控时间，3种情况
//  1.NULL，永远等下去
//  2.设置timeval，等待固定时间
//  3.设置timeval里时间均为0，检查描述字后立即返回，轮询

服务端代码，这样来写。

首先一个线程不断接受客户端连接，并把 socket 文件描述符放到一个 list 里。

while(1) {
  connfd = accept(listenfd);
  fcntl(connfd, F_SETFL, O_NONBLOCK);
  fdlist.add(connfd);
}

然后，另一个线程不再自己遍历，而是调用 select，将这批文件描述符 list 交给操作系统去遍历。

while(1) {
  // 把一堆文件描述符 list 传给 select 函数
  // 有已就绪的文件描述符就返回，nready 表示有多少个就绪的
  nready = select(list);
  ...
}

不过，当 select 函数返回后，用户依然需要遍历刚刚提交给操作系统的 list。

只不过，操作系统会将准备就绪的文件描述符做上标识，用户层将不会再有无意义的系统调用开销。

while(1) {
  nready = select(list);
  // 用户层依然要遍历，只不过少了很多无效的系统调用
  for(fd <-- fdlist) {
    if(fd != -1) {
      // 只读已就绪的文件描述符
      read(fd, buf);
      // 总共只有 nready 个已就绪描述符，不用过多遍历
      if(--nready == 0) break;
    }
  }
}

567fa1ffacc84953ba48cb8074acce03~tplv-obj.image.gif

可以看出几个细节：

  1. select 调用需要传入 fd 数组，需要拷贝一份到内核，高并发场景下这样的拷贝消耗的资源是惊人的。（可优化为不复制）

  2. select 在内核层仍然是通过遍历的方式检查文件描述符的就绪状态，是个同步过程，只不过无系统调用切换上下文的开销。（内核层可优化为异步事件通知）

  3. select 仅仅返回可读文件描述符的个数，具体哪个可读还是要用户自己遍历。（可优化为只返回给用户就绪的文件描述符，无需用户做无效的遍历）

整个 select 的流程图如下。

96631c0979fc4510b3b6606b7aa98a95~tplv-obj.image.jpeg 可以看到，这种方式，既做到了一个线程处理多个客户端连接（文件描述符），又减少了系统调用的开销（多个文件描述符只有一次 select 的系统调用 + n 次就绪状态的文件描述符的 read 系统调用）。

poll

poll 也是操作系统提供的系统调用函数。

int poll(struct pollfd *fds, nfds_tnfds, int timeout);

struct pollfd {
  intfd; /*文件描述符*/
  shortevents; /*监控的事件*/
  shortrevents; /*监控事件中满足条件返回的事件*/
};

它和 select 的主要区别就是，去掉了 select 只能监听 1024 个文件描述符的限制。

epoll

epoll 是最终的大 boss，它解决了 select 和 poll 的一些问题。

还记得上面说的 select 的三个细节么？

  1. select 调用需要传入 fd 数组，需要拷贝一份到内核，高并发场景下这样的拷贝消耗的资源是惊人的。（可优化为不复制）

  2. select 在内核层仍然是通过遍历的方式检查文件描述符的就绪状态，是个同步过程，只不过无系统调用切换上下文的开销。（内核层可优化为异步事件通知）

  3. select 仅仅返回可读文件描述符的个数，具体哪个可读还是要用户自己遍历。（可优化为只返回给用户就绪的文件描述符，无需用户做无效的遍历）

所以 epoll 主要就是针对这三点进行了改进。

  1. 内核中保存一份文件描述符集合，无需用户每次都重新传入，只需告诉内核修改的部分即可。

  2. 内核不再通过轮询的方式找到就绪的文件描述符，而是通过异步 IO 事件唤醒。

  3. 内核仅会将有 IO 事件的文件描述符返回给用户，用户也无需遍历整个文件描述符集合。

具体，操作系统提供了这三个函数。

第一步，创建一个 epoll 句柄
int epoll_create(int size);
第二步，向内核添加、修改或删除要监控的文件描述符。
int epoll_ctl(
  int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
第三步，类似发起了 select() 调用
int epoll_wait(
  int epfd, struct epoll_event *events, int max events, int timeout);

使用起来，其内部原理就像如下一般丝滑。

24b34419c9c4404c93ceba46a6e013f7~tplv-obj.image.gif

以下以 epoll 为例，结合线程模型详细说明：

单线程模型（经典 Reactor 模式）

  • 步骤

    1. 主线程调用 epoll_wait()，等待内核通知就绪事件。
    2. 当 listen_fd 有新连接时，内核通知主线程。
    3. 主线程调用 accept() 生成 client_fd，并将其加入 epoll 监控。
    4. 当 client_fd 有数据到达时，主线程直接处理数据（如 recv() 和业务逻辑）。

  • 特点

    • 全程单线程：所有操作（连接接受、数据处理）均由同一线程完成。
    • 优点：无锁、无上下文切换，适合轻量级任务。
    • 缺点：若数据处理耗时，会阻塞后续事件处理。

多线程模型（主从 Reactor

  • 步骤

    1. 主线程（Reactor 线程）调用 epoll_wait()，仅负责监听 listen_fd 的连接事件。
    2. 当有新连接时，主线程调用 accept() 生成 client_fd，并将其分配给某个 工作线程。
    3. 工作线程将 client_fd 加入自己的 epoll 实例，独立处理该连接的 I/O 事件。

  • 特点

    • 职责分离：主线程专注接受连接，工作线程处理数据。
    • 优点：避免单线程瓶颈，适合高并发或计算密集型任务。
    • 典型应用：Nginx、Redis 6.0 多线程模型。

混合模型（单 Reactor + 线程池）

  • 步骤

    1. 主线程调用 epoll_wait()，处理所有 I/O 事件（包括 listen_fd 和 client_fd）。
    2. 当 client_fd 数据到达时，主线程将数据读取后，将 业务逻辑 提交到线程池处理。
    3. 线程池处理完成后，通过事件队列或回调通知主线程发送响应。

  • 特点

    • I/O 与计算分离：主线程处理 I/O，线程池处理业务逻辑。
    • 优点：充分利用多核，避免 I/O 阻塞计算。

redis中IO多路复用执行流程详解

执行流程详解（结合 epoll 机制）

以下以 客户端请求处理 为例，说明 Redis 6.0 多线程模型与 epoll 的协作流程：

初始化阶段

  • 主线程：
    1. 调用 socket() + bind() + listen() 创建监听套接字 listen_fd。
    2. 创建 epoll 实例，将 listen_fd 加入 epoll 监听（EPOLLIN 事件）。
    3. 初始化 I/O 线程池（数量由 io-threads 配置项决定），每个 I/O 线程创建独立的 epoll 实例。
  • I/O 线程：
    每个线程启动后进入事件循环，调用 epoll_wait() 监听分配给自己的 client_fd。

连接接受阶段

  1. 主线程调用 epoll_wait() 监听 listen_fd 和所有 client_fd。
  2. 当 listen_fd 触发 EPOLLIN 事件（新连接到达）：
    • 主线程调用 accept() 生成新的 client_fd。
    • 将 client_fd 分配给某个 I/O 线程（轮询或哈希分配）。
  3. 主线程将 client_fd 加入对应 I/O 线程的 epoll 实例，监听 EPOLLIN 事件（可读）。

数据读取阶段（多线程并行

  1. I/O 线程：
    • 调用 epoll_wait() 监听自己管理的 client_fd。
    • 当某个 client_fd 触发 EPOLLIN 事件（数据到达）：
      • 该 I/O 线程调用 read() 读取数据到缓冲区。（这里读取的只是客户端发送过来的命令，例如 hget xx:xx:xx value指令）
      • 将读取完成的请求封装为任务，提交到 主线程的任务队列。
  2. 主线程：
    • 从任务队列中取出请求，单线程执行命令逻辑（如 GET、SET）。
    • 将响应数据写入客户端对应的 写缓冲区（写入到内核sock的发送缓冲区）。

数据写入阶段（多线程并行

  1. 主线程：

    • 执行完命令后，将响应数据标记为待发送。
    • 将对应的 client_fd 重新加入 I/O 线程的 epoll 实例，监听 EPOLLOUT 事件（可写）。

  2. I/O 线程：

    • 当 client_fd 触发 EPOLLOUT 事件（可写）：
      • 调用 write() 将写缓冲区的数据发送给客户端。
    • 发送完成后，重新监听 EPOLLIN 事件等待下一个请求。

总结

大白话总结一下。

一切的开始，都起源于这个 read 函数是操作系统提供的，而且是阻塞的，我们叫它 阻塞 IO。

为了破这个局，程序员在用户态通过多线程来防止主线程卡死。

后来操作系统发现这个需求比较大，于是在操作系统层面提供了非阻塞的 read 函数，这样程序员就可以在一个线程内完成多个文件描述符的读取，这就是 非阻塞 IO。

但多个文件描述符的读取就需要遍历，当高并发场景越来越多时，用户态遍历的文件描述符也越来越多，相当于在 while 循环里进行了越来越多的系统调用。

后来操作系统又发现这个场景需求量较大，于是又在操作系统层面提供了这样的遍历文件描述符的机制，这就是 IO 多路复用。

多路复用有三个函数，最开始是 select，然后又发明了 poll 解决了 select 文件描述符的限制，然后又发明了 epoll 解决 select 的三个不足。

好多文章说，多路复用之所以效率高，是因为用一个线程就可以监控多个文件描述符。

这显然是知其然而不知其所以然，多路复用产生的效果，完全可以由用户态去遍历文件描述符并调用其非阻塞的 read 函数实现。而多路复用快的原因在于，操作系统提供了这样的系统调用，使得原来的 while 循环里多次系统调用，变成了一次系统调用 + 内核层遍历这些文件描述符。

就好比我们平时写业务代码，把原来 while 循环里调 http 接口进行批量，改成了让对方提供一个批量添加的 http 接口，然后我们一次 rpc 请求就完成了批量添加。

avatar
文章
阅读
粉丝