Redis线程模型的前世今生 _线程模型

少年恃险若平地，独倚长剑凌清秋。这篇文章主要讲述Redis线程模型的前世今生相关的知识，希望能为你提供帮助。
一、概述众所周知，Redis是一个高性能的数据存储框架，在高并发的系统设计中，Redis也是一个比较关键的组件，是我们提升系统性能的一大利器。深入去理解Redis高性能的原理显得越发重要，当然Redis的高性能设计是一个系统性的工程，涉及到很多内容，本文重点关注Redis的IO模型，以及基于IO模型的线程模型。
我们从IO的起源开始，讲述了阻塞IO、非阻塞IO、多路复用IO。基于多路复用IO，我们也梳理了几种不同的Reactor模型，并分析了几种Reactor模型的优缺点。基于Reactor模型我们开始了Redis的IO模型和线程模型的分析，并总结出Redis线程模型的优点、缺点，以及后续的Redis多线程模型方案。本文的重点是对Redis线程模型设计思想的梳理，捋顺了设计思想，就是一通百通的事了。
二、网络IO模型发展史我们常说的网络IO模型，主要包含阻塞IO、非阻塞IO、多路复用IO、信号驱动IO、异步IO，本文重点关注跟Redis相关的内容，所以我们重点分析阻塞IO、非阻塞IO、多路复用IO，帮助大家后续更好的理解Redis网络模型。
我们先看下面这张图；

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2.1 阻塞IO我们经常说的阻塞IO其实分为两种，一种是单线程阻塞，一种是多线程阻塞。这里面其实有两个概念，阻塞和线程。
像建立连接、读、写都涉及到系统调用，本身是一个阻塞的操作。
2.1.1 单线程阻塞
服务端单线程来处理，当客户端请求来临时，服务端用主线程来处理连接、读取、写入等操作。
以下用代码模拟了单线程的阻塞模式；

import java.net.Socket; public class BioTest {public static void main(String[] args) throws IOException { ServerSocket server=new ServerSocket(8081); while(true) { Socket socket=server.accept(); System.out.println("accept port:"+socket.getPort()); BufferedReaderin=new BufferedReader(new InputStreamReader(socket.getInputStream())); String inData=https://www.songbingjia.com/android/null; try { while ((inData = in.readLine()) != null) { System.out.println("client port:"+socket.getPort()); System.out.println("input data:"+inData); if("close".equals(inData)) { socket.close(); } } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { try { socket.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } } }

我们准备用两个客户端同时发起连接请求、来模拟单线程阻塞模式的现象。同时发起连接，通过服务端日志，我们发现此时服务端只接受了其中一个连接，主线程被阻塞在上一个连接的read方法上。

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我们尝试关闭第一个连接，看第二个连接的情况，我们希望看到的现象是，主线程返回，新的客户端连接被接受。

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从日志中发现，在第一个连接被关闭后，第二个连接的请求被处理了，也就是说第二个连接请求在排队，直到主线程被唤醒，才能接收下一个请求，符合我们的预期。
此时不仅要问，为什么呢？
主要原因在于accept、read、write三个函数都是阻塞的，主线程在系统调用的时候，线程是被阻塞的，其他客户端的连接无法被响应。
通过以上流程，我们很容易发现这个过程的缺陷，服务器每次只能处理一个连接请求，CPU没有得到充分利用，性能比较低。如何充分利用CPU的多核特性呢？自然而然的想到了——多线程逻辑。
2.1.2 多线程阻塞
对工程师而言，代码解释一切，直接上代码。
BIO多线程

package net.io.bio; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; public class BioTest {public static void main(String[] args) throws IOException { final ServerSocket server=new ServerSocket(8081); while(true) { new Thread(new Runnable() { public void run() { Socket socket=null; try { socket = server.accept(); System.out.println("accept port:"+socket.getPort()); BufferedReaderin=new BufferedReader(new InputStreamReader(socket.getInputStream())); String inData=https://www.songbingjia.com/android/null; while ((inData = in.readLine()) != null) { System.out.println("client port:"+socket.getPort()); System.out.println("input data:"+inData); if("close".equals(inData)) { socket.close(); } } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally {} } }).start(); } }}

同样，我们并行发起两个请求；

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两个请求，都被接受，服务端新增两个线程来处理客户端的连接和后续请求。

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我们用多线程解决了，服务器同时只能处理一个请求的问题，但同时又带来了一个问题，如果客户端连接比较多时，服务端会创建大量的线程来处理请求，但线程本身是比较耗资源的，创建、上下文切换都比较耗资源，又如何去解决呢？
2.2 非阻塞如果我们把所有的Socket（文件句柄，后续用Socket来代替fd的概念，尽量减少概念，减轻阅读负担）都放到队列里，只用一个线程来轮训所有的Socket的状态，如果准备好了就把它拿出来，是不是就减少了服务端的线程数呢？
一起看下代码，单纯非阻塞模式，我们基本上不用，为了演示逻辑，我们模拟了相关代码如下；

package net.io.bio; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.net.SocketTimeoutException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils; public class NioTest {public static void main(String[] args) throws IOException { final ServerSocket server=new ServerSocket(8082); server.setSoTimeout(1000); List< Socket> sockets=new ArrayList< Socket> (); while (true) { Socket socket = null; try { socket = server.accept(); socket.setSoTimeout(500); sockets.add(socket); System.out.println("accept client port:"+socket.getPort()); } catch (SocketTimeoutException e) { System.out.println("accept timeout"); } //模拟非阻塞：轮询已连接的socket，每个socket等待10MS，有数据就处理，无数据就返回，继续轮询 if(CollectionUtils.isNotEmpty(sockets)) { for(Socket socketTemp:sockets ) { try { BufferedReaderin=new BufferedReader(new InputStreamReader(socketTemp.getInputStream())); String inData=https://www.songbingjia.com/android/null; while ((inData = in.readLine()) != null) { System.out.println("input data client port:"+socketTemp.getPort()); System.out.println("input data client port:"+socketTemp.getPort() +"data:"+inData); if("close".equals(inData)) { socketTemp.close(); } } } catch (SocketTimeoutException e) { System.out.println("input client loop"+socketTemp.getPort()); } } } }} }

系统初始化，等待连接；

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发起两个客户端连接，线程开始轮询两个连接中是否有数据。

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两个连接分别输入数据后，轮询线程发现有数据准备好了，开始相关的逻辑处理（单线程、多线程都可）。

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再用一张流程图辅助解释下（系统实际采用文件句柄，此时用Socket来代替，方便大家理解）。

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服务端专门有一个线程来负责轮询所有的Socket，来确认操作系统是否完成了相关事件，如果有则返回处理，如果无继续轮询，大家一起来思考下？此时又带来了什么问题呢。
CPU的空转、系统调用（每次轮询到涉及到一次系统调用，通过内核命令来确认数据是否准备好），造成资源的浪费，那有没有一种机制，来解决这个问题呢？
2.3 IO多路复用server端有没专门的线程来做轮询操作（应用程序端非内核），而是由事件来触发，当有相关读、写、连接事件到来时，主动唤起服务端线程来进行相关逻辑处理。模拟了相关代码如下；
IO多路复用

import java.net.InetSocketAddress; import java.nio.ByteBuffer; import java.nio.channels.SelectionKey; import java.nio.channels.Selector; import java.nio.channels.ServerSocketChannel; import java.nio.channels.SocketChannel; import java.nio.charset.Charset; import java.util.Iterator; import java.util.Set; public class Nioserver {private staticCharset charset = Charset.forName("UTF-8"); public static void main(String[] args) { try { Selector selector = Selector.open(); ServerSocketChannel chanel = ServerSocketChannel.open(); chanel.bind(new InetSocketAddress(8083)); chanel.configureBlocking(false); chanel.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT); while (true){ int select = selector.select(); if(select == 0){ System.out.println("select loop"); continue; } System.out.println("os data ok"); Set< SelectionKey> selectionKeys = selector.selectedKeys(); Iterator< SelectionKey> iterator = selectionKeys.iterator(); while (iterator.hasNext()){ SelectionKey selectionKey = iterator.next(); if(selectionKey.isAcceptable()){ ServerSocketChannel server = (ServerSocketChannel)selectionKey.channel(); SocketChannel client = server.accept(); client.configureBlocking(false); client.register(selector, SelectionKey.OP_READ); //继续可以接收连接事件 selectionKey.interestOps(SelectionKey.OP_ACCEPT); }else if(selectionKey.isReadable()){ //得到SocketChannel SocketChannel client = (SocketChannel)selectionKey.channel(); //定义缓冲区 ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024); StringBuilder content = new StringBuilder(); while (client.read(buffer) > 0){ buffer.flip(); content.append(charset.decode(buffer)); } System.out.println("client port:"+client.getRemoteAddress().toString()+",input data: "+content.toString()); //清空缓冲区 buffer.clear(); } iterator.remove(); } }} catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }

同时创建两个连接；

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两个连接无阻塞的被创建；

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无阻塞的接收读写；

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再用一张流程图辅助解释下（系统实际采用文件句柄，此时用Socket来代替，方便大家理解）。

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当然操作系统的多路复用有好几种实现方式，我们经常使用的select()，epoll模式这里不做过多的解释，有兴趣的可以查看相关文档，IO的发展后面还有异步、事件等模式，我们在这里不过多的赘述，我们更多的是为了解释Redis线程模式的发展。
三、NIO线程模型解释我们一起来聊了阻塞、非阻塞、IO多路复用模式，那Redis采用的是哪种呢？
Redis采用的是IO多路复用模式，所以我们重点来了解下多路复用这种模式，如何在更好的落地到我们系统中，不可避免的我们要聊下Reactor模式。
首先我们做下相关的名词解释；
3.1 单Reactor单线程模型

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处理流程

Reactor监听连接事件、Socket事件，当有连接事件过来时交给Acceptor处理，当有Socket事件过来时交个对应的Handler处理。

优点

模型比较简单，所有的处理过程都在一个连接里；
实现上比较容易，模块功能也比较解耦，Reactor负责多路复用和事件分发处理，Acceptor负责连接事件处理，Handler负责Scoket读写事件处理。

缺点

只有一个线程，连接处理和业务处理共用一个线程，无法充分利用CPU多核的优势。
在流量不是特别大、业务处理比较快的时候系统可以有很好的表现，当流量比较大、读写事件比较耗时情况下，容易导致系统出现性能瓶颈。

怎么去解决上述问题呢？既然业务处理逻辑可能会影响系统瓶颈，那我们是不是可以把业务处理逻辑单拎出来，交给线程池来处理，一方面减小对主线程的影响，另一方面利用CPU多核的优势。这一点希望大家要理解透彻，方便我们后续理解Redis由单线程模型到多线程模型的设计的思路。
3.2 单Reactor多线程模型

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这种模型相对单Reactor单线程模型，只是将业务逻辑的处理逻辑交给了一个线程池来处理。
处理流程

Reactor监听连接事件、Socket事件，当有连接事件过来时交给Acceptor处理，当有Socket事件过来时交个对应的Handler处理。
Handler完成读事件后，包装成一个任务对象，交给线程池来处理，把业务处理逻辑交给其他线程来处理。

优点

让主线程专注于通用事件的处理（连接、读、写），从设计上进一步解耦；
利用CPU多核的优势。

缺点

貌似这种模型已经很完美了，我们再思考下，如果客户端很多、流量特别大的时候，通用事件的处理（读、写）也可能会成为主线程的瓶颈，因为每次读、写操作都涉及系统调用。

有没有什么好的办法来解决上述问题呢？通过以上的分析，大家有没有发现一个现象，当某一个点成为系统瓶颈点时，想办法把他拿出来，交个其他线程来处理，那这种场景是否适用呢？
3.3 多Reactor多线程模型

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这种模型相对单Reactor多线程模型，只是将Scoket的读写处理从mainReactor中拎出来，交给subReactor线程来处理。
处理流程

mainReactor主线程负责连接事件的监听和处理，当Acceptor处理完连接过程后，主线程将连接分配给subReactor；
subReactor负责mainReactor分配过来的Socket的监听和处理，当有Socket事件过来时交个对应的Handler处理；

Handler完成读事件后，包装成一个任务对象，交给线程池来处理，把业务处理逻辑交给其他线程来处理。
优点

让主线程专注于连接事件的处理，子线程专注于读写事件吹，从设计上进一步解耦；
利用CPU多核的优势。

缺点

实现上会比较复杂，在极度追求单机性能的场景中可以考虑使用。

四、Redis的线程模型 4.1 概述以上我们聊了，IO网路模型的发展历史，也聊了IO多路复用的reactor模式。那Redis采用的是哪种reactor模式呢？在回答这个问题前，我们先梳理几个概念性的问题。
Redis服务器中有两类事件，文件事件和时间事件。
本文重点聊下Socket相关的事件。
4.2 模型图首先我们来看下Redis服务的线程模型图；

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IO多路复用负责各事件的监听（连接、读、写等），当有事件发生时，将对应事件放入队列中，由事件分发器根据事件类型来进行分发；
如果是连接事件，则分发至连接应答处理器；GET、SET等redis命令分发至命令请求处理器。
命令处理完后产生命令回复事件，再由事件队列，到事件分发器，到命令回复处理器，回复客户端响应。
4.3 一次客户端和服务端的交互流程 4.3.1 连接流程

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连接过程

Redis服务端主线程监听固定端口，并将连接事件绑定连接应答处理器。
客户端发起连接后，连接事件被触发，IO多路复用程序将连接事件包装好后丢人事件队列，然后由事件分发处理器分发给连接应答处理器。
连接应答处理器创建client对象以及Socket对象，我们这里关注Socket对象，并产生ae_readable事件，和命令处理器关联，标识后续该Socket对可读事件感兴趣，也就是开始接收客户端的命令操作。
当前过程都是由一个主线程负责处理。

4.3.2 命令执行流程