好,首先,我们来看看什么是 Reactor 模型。实际上,Reactor 模型就是网络服务器端用来处理高并发网络 IO 请求的一种编程模型。我把这个模型的特征用两个“三”来总结,也就是:
那么,Reactor 模型是如何基于这三类事件和三个角色来处理高并发请求的呢?下面我们就来具体了解下。
我们先来看看这三类事件和 Reactor 模型的关系。
其实,Reactor 模型处理的是客户端和服务器端的交互过程,而这三类事件正好对应了客户端和服务器端交互过程中,不同类请求在服务器端引发的待处理事件:
如下所示的图例中,就展示了客户端和服务器端在交互过程中,不同类请求和 Reactor 模型事件的对应关系,你可以看下。
好,在了解了 Reactor 模型的三类事件后,你现在可能还有一个疑问:这三类事件是由谁来处理的呢?这其实就是模型中三个关键角色的作用了:
当有连接请求时,reactor 将产生的连接事件交由 acceptor 处理;当有读写请求时,reactor 将读写事件交由 handler 处理。
下图就展示了这三个角色之间的关系,以及它们和事件的关系,你可以看下。
事实上,这三个角色都是 Reactor 模型中要实现的功能的抽象。当我们遵循 Reactor 模型开发服务器端的网络框架时,就需要在编程的时候,在代码功能模块中实现 reactor、acceptor 和 handler 的逻辑。那么,现在我们已经知道,这三个角色是围绕事件的监听、转发和处理来进行交互的,那么在编程时,我们又该如何实现这三者的交互呢?这就离不开事件驱动框架了。
所谓的事件驱动框架,就是在实现 Reactor 模型时,需要实现的代码整体控制逻辑。简单来说,事件驱动框架包括了两部分:
事件初始化是在服务器程序启动时就执行的,它的作用主要是创建需要监听的事件类型,以及该类事件对应的 handler。而一旦服务器完成初始化后,事件初始化也就相应完成了,服务器程序就需要进入到事件捕获、分发和处理的主循环中。
在开发代码时,我们通常会用一个 while 循环来作为这个主循环。然后在这个主循环中,我们需要捕获发生的事件、判断事件类型,并根据事件类型,调用在初始化时创建好的事件 handler 来实际处理事件。
比如说,当有连接事件发生时,服务器程序需要调用 acceptor 处理函数,创建和客户端的连接。而当有读事件发生时,就表明有读或写请求发送到了服务器端,服务器程序就要调用具体的请求处理函数,从客户端连接中读取请求内容,进而就完成了读事件的处理。这里你可以参考下面给出的图例,其中显示了事件驱动框架的基本执行过程:
Reactor 模型的基本工作机制:客户端的不同类请求会在服务器端触发连接、读、写三类事件,这三类事件的监听、分发和处理又是由 reactor、acceptor、handler 三类角色来完成的,然后这三类角色会通过事件驱动框架来实现交互和事件处理。
所以可见,实现一个 Reactor 模型的关键,就是要实现事件驱动框架。那么,如何开发实现一个事件驱动框架呢?
Redis 提供了一个简洁但有效的参考实现,非常值得我们学习,而且也可以用于自己的网络系统开发。下面,我们就一起来学习下 Redis 中对 Reactor 模型的实现。Redis 对 Reactor 模型的实现。
首先我们要知道的是,Redis 的网络框架实现了 Reactor 模型,并且自行开发实现了一个事件驱动框架。这个框架对应的 Redis 代码实现文件是ae.c,对应的头文件是ae.h。
前面我们已经知道,事件驱动框架的实现离不开事件的定义,以及事件注册、捕获、分发和处理等一系列操作。当然,对于整个框架来说,还需要能一直运行,持续地响应发生的事件。
那么由此,我们从 ae.h 头文件中就可以看到,Redis 为了实现事件驱动框架,相应地定义了事件的数据结构、框架主循环函数、事件捕获分发函数、事件和 handler 注册函数。所以接下来,我们就依次来了解学习下。
首先,我们要明确一点,就是在 Redis 事件驱动框架的实现当中,事件的数据结构是关联事件类型和事件处理函数的关键要素。而 Redis 的事件驱动框架定义了两类事件:IO 事件和时间事件,分别对应了客户端发送的网络请求和 Redis 自身的周期性操作。这也就是说,不同类型事件的数据结构定义是不一样的。
不过,由于这节课我们主要关注的是事件框架的整体设计与实现,所以对于不同类型事件的差异和具体处理,我会在下节课给你详细介绍。那么在今天的课程中,为了让你能够理解事件数据结构对框架的作用,我就以 IO 事件 aeFileEvent 为例,给你介绍下它的数据结构定义。
aeFileEvent 是一个结构体,它定义了 4 个成员变量 mask、rfileProce、wfileProce 和 clientData,如下所示:
/* File event structure */ typedef struct aeFileEvent { int mask; /* one of AE_(READABLE|WRITABLE|BARRIER) */ aeFileProc *rfileProc; aeFileProc *wfileProc; void *clientData; } aeFileEvent;
除了事件的数据结构以外,前面我还提到 Redis 在 ae.h 文件中,定义了支撑框架运行的主要函数,包括框架主循环的 aeMain 函数、负责事件捕获与分发的 aeProcessEvents 函数,以及负责事件和 handler 注册的 aeCreateFileEvent 函数,它们的原型定义如下:
void aeMain(aeEventLoop *eventLoop); int aeCreateFileEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask, aeFileProc *proc, void *clientData); int aeProcessEvents(aeEventLoop *eventLoop, int flags);
而这三个函数的实现,都是在对应的 ae.c 文件中,那么接下来,我就给你具体介绍下这三个函数的主体逻辑和关键流程。
我们先来看下 aeMain 函数。
aeMain 函数的逻辑很简单,就是用一个循环不停地判断事件循环的停止标记。如果事件循环的停止标记被设置为 true,那么针对事件捕获、分发和处理的整个主循环就停止了;否则,主循环会一直执行。aeMain 函数的主体代码如下所示:
ae.c文件中可以查看
void aeMain(aeEventLoop *eventLoop) { eventLoop->stop = 0; while (!eventLoop->stop) { aeProcessEvents(eventLoop, AE_ALL_EVENTS|AE_CALL_BEFORE_SLEEP|AE_CALL_AFTER_SLEEP); } }
那么这里你可能要问了,aeMain 函数是在哪里被调用的呢?
按照事件驱动框架的编程规范来说,框架主循环是在服务器程序初始化完成后,就会开始执行。因此,如果我们把目光转向 Redis 服务器初始化的函数,就会发现服务器程序的 main 函数在完成 Redis server 的初始化后,会调用 aeMain 函数开始执行事件驱动框架。如果你想具体查看 main 函数,main 函数在server.c文件中,我们在第 8 讲中介绍过该文件,server.c 主要用于初始化服务器和执行服务器整体控制流程,你可以回顾下。
不过,既然 aeMain 函数包含了事件框架的主循环,那么在主循环中,事件又是如何被捕获、分发和处理呢?这就是由 aeProcessEvents 函数来完成的了。
aeProcessEvents 函数实现的主要功能,包括捕获事件、判断事件类型和调用具体的事件处理函数,从而实现事件的处理。从 aeProcessEvents 函数的主体结构中,我们可以看到主要有三个 if 条件分支,如下所示:
这三个分支分别对应了以下三种情况:
那么对于第一种情况来说,因为没有任何事件需要处理,aeProcessEvents 函数就会直接返回到 aeMain 的主循环,开始下一轮的循环;而对于第三种情况来说,该情况发生时只有普通时间事件发生,所以 aeMain 函数会调用专门处理时间事件的函数 processTimeEvents,对时间事件进行处理。
现在,我们再来看看第二种情况。
首先,当该情况发生时,Redis 需要捕获发生的网络事件,并进行相应的处理。那么从 Redis 源码中我们可以分析得到,在这种情况下,aeApiPoll 函数会被调用,用来捕获事件,如下所示:
int aeProcessEvents(aeEventLoop *eventLoop, int flags){ ... if (eventLoop->maxfd != -1 || ((flags & AE_TIME_EVENTS) && !(flags & AE_DONT_WAIT))) { ... //调用aeApiPoll函数捕获事件 numevents = aeApiPoll(eventLoop, tvp); ... } ... }
那么,aeApiPoll 是如何捕获事件呢?
实际上,Redis 是依赖于操作系统底层提供的 IO 多路复用机制,来实现事件捕获,检查是否有新的连接、读写事件发生。为了适配不同的操作系统,Redis 对不同操作系统实现的网络 IO 多路复用函数,都进行了统一的封装,封装后的代码分别通过以下四个文件中实现:
这样,在有了这些封装代码后,Redis 在不同的操作系统上调用 IO 多路复用 API 时,就可以通过统一的接口来进行调用了。不过看到这里,你可能还是不太明白 Redis 封装的具体操作,所以这里,我就以在服务器端最常用的 Linux 操作系统为例,给你介绍下 Redis 是如何封装 Linux 上提供的 IO 复用 API 的。
首先,Linux 上提供了 epoll_wait API,用于检测内核中发生的网络 IO 事件。在ae_epoll.c文件中,aeApiPoll 函数就是封装了对 epoll_wait 的调用。
这个封装程序如下所示,其中你可以看到,在 aeApiPoll 函数中直接调用了 epoll_wait 函数,并将 epoll 返回的事件信息保存起来的逻辑:
ae_epoll.c文件中查看
static int aeApiPoll(aeEventLoop *eventLoop, struct timeval *tvp) { aeApiState *state = eventLoop->apidata; int retval, numevents = 0; // 调用epoll_wait获取监听到的事件 retval = epoll_wait(state->epfd,state->events,eventLoop->setsize, tvp ? (tvp->tv_sec*1000 + (tvp->tv_usec + 999)/1000) : -1); if (retval > 0) { int j; // 获得监听到的事件数量 numevents = retval; // 针对每一个事件,进行处理 for (j = 0; j < numevents; j++) { int mask = 0; struct epoll_event *e = state->events+j; // 读请求 if (e->events & EPOLLIN) mask |= AE_READABLE; // 写请求 if (e->events & EPOLLOUT) mask |= AE_WRITABLE; // 错误请求 if (e->events & EPOLLERR) mask |= AE_WRITABLE|AE_READABLE; // 挂起请求 if (e->events & EPOLLHUP) mask |= AE_WRITABLE|AE_READABLE; eventLoop->fired[j].fd = e->data.fd; eventLoop->fired[j].mask = mask; } } return numevents; }
为了让你更加清晰地理解,事件驱动框架是如何实现最终对 epoll_wait 的调用,这里我也放了一张示意图,你可以看看整个调用链是如何工作和实现的。
OK,现在我们就已经在 aeMain 函数中,看到了 aeProcessEvents 函数被调用,并用于捕获和分发事件的基本处理逻辑。
那么,事件具体是由哪个函数来处理的呢?这就和框架中的 aeCreateFileEvents 函数有关了。
我们知道,当 Redis 启动后,服务器程序的 main 函数会调用 initSever 函数来进行初始化,而在初始化的过程中,aeCreateFileEvent 就会被 initServer 函数调用,用于注册要监听的事件,以及相应的事件处理函数。
具体来说,在 initServer 函数的执行过程中,initServer 函数会根据启用的 IP 端口个数,为每个 IP 端口上的网络事件,调用 aeCreateFileEvent,创建对 AE_READABLE 事件的监听,并且注册 AE_READABLE 事件的处理 handler,也就是 acceptTcpHandler 函数。这一过程如下图所示:
所以这里我们可以看到,AE_READABLE 事件就是客户端的网络连接事件,而对应的处理函数就是接收 TCP 连接请求。下面的示例代码中,显示了 initServer 中调用 aeCreateFileEvent 的部分片段,你可以看下:
void initServer(void) { … if (server.sofd > 0 && aeCreateFileEvent(server.el,server.sofd,AE_READABLE, acceptUnixHandler,NULL) == AE_ERR) serverPanic("Unrecoverable error creating server.sofd file event."); /* Register a readable event for the pipe used to awake the event loop * when a blocked client in a module needs attention. */ if (aeCreateFileEvent(server.el, server.module_blocked_pipe[0], AE_READABLE, moduleBlockedClientPipeReadable,NULL) == AE_ERR) { serverPanic( "Error registering the readable event for the module " "blocked clients subsystem."); } … }
**那么,aeCreateFileEvent 如何实现事件和处理函数的注册呢?**这就和刚才我介绍的 Redis 对底层 IO 多路复用函数封装有关了,下面我仍然以 Linux 系统为例,来给你说明一下。
首先,Linux 提供了 epoll_ctl API,用于增加新的观察事件。而 Redis 在此基础上,封装了 aeApiAddEvent 函数,对 epoll_ctl 进行调用。
所以这样一来,aeCreateFileEvent 就会调用 aeApiAddEvent,然后 aeApiAddEvent 再通过调用 epoll_ctl,来注册希望监听的事件和相应的处理函数。等到 aeProcessEvents 函数捕获到实际事件时,它就会调用注册的函数对事件进行处理了。
好了,到这里,我们就已经全部了解了 Redis 中实现事件驱动框架的三个关键函数:aeMain、aeProcessEvents,以及 aeCreateFileEvent。当你要去实现一个事件驱动框架时,Redis 的设计思想就具有很好的参考意义。
最后我再带你来简单地回顾下,在实现事件驱动框架的时候,
Redis 一直被称为单线程架构,按照我们通常的理解,单个线程只能处理单个客户端的请求,但是在实际使用时,我们会看到 Redis 能同时和成百上千个客户端进行交互,这就是因为 Redis 基于 Reactor 模型,实现了高性能的网络框架,通过事件驱动框架,Redis 可以使用一个循环来不断捕获、分发和处理客户端产生的网络连接、数据读写事件。
为了方便你从代码层面掌握 Redis 事件驱动框架的实现,我总结了一个表格,其中列出了 Redis 事件驱动框架的主要函数和功能、它们所属的 C 文件,以及这些函数本身是在 Redis 代码结构中的哪里被调用。你可以使用这张表格,来巩固今天这节课学习的事件驱动框架。
1、为了高效处理网络 IO 的「连接事件」、「读事件」、「写事件」,演化出了 Reactor 模型
2、Reactor 模型主要有 reactor、acceptor、handler 三类角色:
- reactor:分配事件
- acceptor:接收连接请求
- handler:处理业务逻辑
3、Reactor 模型又分为 3 类:
- 单 Reactor 单线程:accept -> read -> 处理业务逻辑 -> write 都在一个线程
- 单 Reactor 多线程:accept/read/write 在一个线程,处理业务逻辑在另一个线程
- 多 Reactor 多线程 / 进程:accept 在一个线程/进程,read/处理业务逻辑/write 在另一个线程/进程
4、Redis 6.0 以下版本,属于单 Reactor 单线程模型,监听请求、读取数据、处理请求、写回数据都在一个线程中执行,这样会有 3 个问题:
- 单线程无法利用多核
- 处理请求发生耗时,会阻塞整个线程,影响整体性能
- 并发请求过高,读取/写回数据存在瓶颈
5、针对问题 3,Redis 6.0 进行了优化,引入了 IO 多线程,把读写请求数据的逻辑,用多线程处理,提升并发性能,但处理请求的逻辑依旧是单线程处理
6、 Reactor模型可以分为3种:
单线程Reactor模式
一个线程:
单线程:建立连接(Acceptor)、监听accept、read、write事件(Reactor)、处理事件(Handler)都只用一个单线程。
多线程Reactor模式
一个线程 + 一个线程池:
单线程:建立连接(Acceptor)和 监听accept、read、write事件(Reactor),复用一个线程。
工作线程池:处理事件(Handler),由一个工作线程池来执行业务逻辑,包括数据就绪后,用户态的数据读写。
主从Reactor模式
三个线程池:
主线程池:建立连接(Acceptor),并且将accept事件注册到从线程池。
从线程池:监听accept、read、write事件(Reactor),包括等待数据就绪时,内核态的数据I读写。
工作线程池:处理事件(Handler),由一个工作线程池来执行业务逻辑,包括数据就绪后,用户态的数据读写
具体的可以参考并发大神 doug lea 关于Reactor的文章。 http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
再提一点,使用了多路复用,不一定是使用了Reacto模型,Mysql使用了select(为什么不使用epoll,因为Mysql的瓶颈不是网络,是磁盘IO),但是并不是Reactor模型
Netty、Memcached 采用多 Reactor 多线程模型。
Nginx 采用多 Reactor 多进程模型,不过与标准的多 Reactor 多进程模型有些许差异。Nginx 的主进程只用来初始化 socket,不会 accept 连接,而是由子进程 accept 连接,之后这个连接的所有处理都在子进程中完成。
nginx:nginx是多进程模型,master进程不处理网络IO,每个Wroker进程是一个独立的单Reacotr单线程模型。
netty:通信绝对的王者,默认是多Reactor,主Reacotr只负责建立连接,然后把建立好的连接给到从Reactor,从Reactor负责IO读写。当然可以专门调整为单Reactor。
kafka:kafka也是多Reactor,但是因为Kafka主要与磁盘IO交互,因此真正的读写数据不是从Reactor处理的,而是有一个worker线程池,专门处理磁盘IO,从Reactor负责网络IO,然后把任务交给worker线程池处理。