Redis中的线程和IO模型

什么是Reactor模式？

“反应”器名字中”反应“的由来：

“反应”即“倒置”，“控制逆转”,具体事件处理程序不调用反应器，而向反应器注册一个事件处理器，表示自己对某些事件感兴趣，有时间来了，具体事件处理程序通过事件处理器对某个指定的事件发生做出反应；这种控制逆转又称为“好莱坞法则”（不要调用我，让我来调用你）

例如，路人甲去做男士SPA，前台的接待小姐接待了路人甲，路人甲现在只对10000技师感兴趣，但是路人甲去的比较早，就告诉接待小姐，等10000技师上班了或者是空闲了，通知我。等路人甲接到接待小姐通知，做出了反应，把10000技师占住了。

然后，路人甲想起上一次的那个10000号房间不错，设备舒适，灯光暧昧，又告诉前台的接待小姐，我对10000号房间很感兴趣，房间空出来了就告诉我，我现在先和10000这个小姐聊下人生，10000号房间空出来了，路人甲再次接到接待小姐通知，路人甲再次做出了反应。

路人甲就是具体事件处理程序，前台的接待小姐就是所谓的反应器，“10000技师上班了”和“10000号房间空闲了”就是事件，路人甲只对这两个事件感兴趣，其他，比如10001号技师或者10002号房间空闲了也是事件，但是路人甲不感兴趣。

前台的接待小姐不仅仅服务路人甲1人，他还可以同时服务路人乙、丙……..，每个人所感兴趣的事件是不一样的，前台的接待小姐会根据每个人感兴趣的事件通知对应的每个人。

单线程Reactor模式流程

服务器端的Reactor是一个线程对象，该线程会启动事件循环，并使用Acceptor事件处理器关注ACCEPT事件，这样Reactor会监听客户端向服务器端发起的连接请求事件(ACCEPT事件)。

客户端向服务器端发起一个连接请求，Reactor监听到了该ACCEPT事件的发生并将该ACCEPT事件派发给相应的Acceptor处理器来进行处理。建立连接后关注的READ事件，这样一来Reactor就会监听该连接的READ事件了。

当Reactor监听到有读READ事件发生时，将相关的事件派发给对应的处理器进行处理。比如，读处理器会通过读取数据，此时read()操作可以直接读取到数据，而不会堵塞与等待可读的数据到来。

在目前的单线程Reactor模式中，不仅I/O操作在该Reactor线程上，连非I/O的业务操作也在该线程上进行处理了，这可能会大大延迟I/O请求的响应。所以我们应该将非I/O的业务逻辑操作从Reactor线程上卸载，以此来加速Reactor线程对I/O请求的响应。

单线程Reactor，工作者线程池

与单线程Reactor模式不同的是，添加了一个工作者线程池，并将非I/O操作从Reactor线程中移出转交给工作者线程池来执行。这样能够提高Reactor线程的I/O响应，不至于因为一些耗时的业务逻辑而延迟对后面I/O请求的处理。

但是对于一些小容量应用场景，可以使用单线程模型，对于高负载、大并发或大数据量的应用场景却不合适，主要原因如下：

① 一个NIO线程同时处理成百上千的链路，性能上无法支撑，即便NIO线程的CPU负荷达到100%，也无法满足海量消息的读取和发送；

② 当NIO线程负载过重之后，处理速度将变慢，这会导致大量客户端连接超时，超时之后往往会进行重发，这更加重了NIO线程的负载，最终会导致大量消息积压和处理超时，成为系统的性能瓶颈；

多Reactor线程模式

Reactor线程池中的每一Reactor线程都会有自己的Selector、线程和分发的事件循环逻辑。

mainReactor可以只有一个，但subReactor一般会有多个。mainReactor线程主要负责接收客户端的连接请求，然后将接收到的SocketChannel传递给subReactor，由subReactor来完成和客户端的通信。

多Reactor线程模式将“接受客户端的连接请求”和“与该客户端的通信”分在了两个Reactor线程来完成。mainReactor完成接收客户端连接请求的操作，它不负责与客户端的通信，而是将建立好的连接转交给subReactor线程来完成与客户端的通信，这样一来就不会因为read()数据量太大而导致后面的客户端连接请求得不到即时处理的情况。并且多Reactor线程模式在海量的客户端并发请求的情况下，还可以通过实现subReactor线程池来将海量的连接分发给多个subReactor线程，在多核的操作系统中这能大大提升应用的负载和吞吐量。

Redis中的线程和IO概述

Redis 基于 Reactor 模式开发了自己的网络事件处理器 - 文件事件处理器（file event handler，后文简称为 FEH），而该处理器又是单线程的，所以redis设计为单线程模型。

采用I/O多路复用同时监听多个socket，根据socket当前执行的事件来为 socket 选择对应的事件处理器。

当被监听的socket准备好执行accept、read、write、close等操作时，和操作对应的文件事件就会产生，这时FEH就会调用socket之前关联好的事件处理器来处理对应事件。

所以虽然FEH是单线程运行，但通过I/O多路复用监听多个socket，不仅实现高性能的网络通信模型，又能和 Redis 服务器中其它同样单线程运行的模块交互，保证了Redis内部单线程模型的简洁设计。

下面来看文件事件处理器的几个组成部分。

socket

文件事件就是对socket操作的抽象，每当一个 socket 准备好执行连接accept、read、write、close等操作时，就会产生一个文件事件。一个服务器通常会连接多个socket，多个socket可能并发产生不同操作，每个操作对应不同文件事件。

I/O多路复用程序

I/O 多路复用程序会负责监听多个socket。

尽管文件事件可能并发出现，但 I/O 多路复用程序会将所有产生事件的socket放入队列，通过该队列以有序、同步且每次一个socket的方式向文件事件分派器传送socket。

当上一个socket产生的事件被对应事件处理器执行完后， I/O 多路复用程序才会向文件事件分派器传送下个socket，如下：

I/O多路复用程序的实现

Redis 的 I/O 多路复用程序的所有功能都是通过包装常见的 select、epoll、 evport 和 kqueue 这些 I/O 多路复用函数库实现的。

每个 I/O 多路复用函数库在 Redis 源码中都对应一个单独的文件：

因为 Redis 为每个 I/O 多路复用函数库都实现了相同的 API ，所以 I/O 多路复用程序的底层实现是可以互换的。Redis 在 I/O 多路复用程序的实现源码`ae.c`文件中宏定义了相应规则，使得程序在编译时自动选择系统中性能最高的 I/O 多路复用函数库作为 Redis 的 I/O 多路复用程序的底层实现：性能降序排列。

注：

evport = Solaris 10

epoll = Linux

kqueue = OS X，FreeBSD

select =通常作为fallback安装在所有平台上

Evport，Epoll和KQueue具有 O(1)描述符选择算法复杂度，并且它们都使用内部内核空间内存结构.他们还可以提供很多(数十万个)文件描述符.

除其他外，select最多只能提供 1024个描述符，并且对描述符进行完全扫描(因此每次迭代所有描述符以选择一个可使用的描述符)，因此复杂性是 O(n).

文件事件分派器

文件事件分派器接收 I/O 多路复用程序传来的socket，并根据socket产生的事件类型，调用相应的事件处理器。

文件事件处理器

服务器会为执行不同任务的套接字关联不同的事件处理器，这些处理器是一个个函数，它们定义了某个事件发生时，服务器应该执行的动作。

Redis 为各种文件事件需求编写了多个处理器，若客户端连接Redis，对连接服务器的各个客户端进行应答，就需要将socket映射到连接应答处理器写数据到Redis，接收客户端传来的命令请求，就需要映射到命令请求处理器从Redis读数据，向客户端返回命令的执行结果，就需要映射到命令回复处理器当主服务器和从服务器进行复制操作时，主从服务器都需要映射到特别为复制功能编写的复制处理器。