最近在看 UNIX 网络编程并研究了一下 Redis 的实现，感觉 Redis 的源代码十分适合阅读和分析，其中 I/O 多路复用(mutiplexing)部分的实现非常干净和优雅，在这里想对这部分的内容进行简单的整理。

几种 I/O 模型

为什么 Redis 中要使用 I/O 多路复用这种技术呢?

首先，Redis 是跑在单线程中的，所有的操作都是按照顺序线性执行的，但是由于读写操作等待用户输入或输出都是阻塞的，所以 I/O 操作在一般情况下往往不能直接返回，这会导致某一文件的 I/O 阻塞导致整个进程无法对其它客户提供服务，而I/O 多路复用就是为了解决这个问题而出现的。

Blocking I/O

先来看一下传统的阻塞 I/O 模型到底是如何工作的：当使用read或者write对某一个**文件描述符(File Descriptor 以下简称 FD)**进行读写时，如果当前 FD 不可读或不可写，整个 Redis 服务就不会对其它的操作作出响应，导致整个服务不可用。

这也就是传统意义上的，也就是我们在编程中使用最多的阻塞模型：

blocking-io

阻塞模型虽然开发中非常常见也非常易于理解，但是由于它会影响其他 FD 对应的服务，所以在需要处理多个客户端任务的时候，往往都不会使用阻塞模型。

I/O 多路复用

虽然还有很多其它的 I/O 模型，但是在这里都不会具体介绍。

阻塞式的 I/O 模型并不能满足这里的需求，我们需要一种效率更高的 I/O 模型来支撑 Redis 的多个客户(redis-cli)，这里涉及的就是 I/O 多路复用模型了：

I:O-Multiplexing-Mode

在 I/O 多路复用模型中，最重要的函数调用就是select，该方法的能够同时监控多个文件描述符的可读可写情况，当其中的某些文件描述符可读或者可写时，select方法就会返回可读以及可写的文件描述符个数。

关于select的具体使用方法，在网络上资料很多，这里就不过多展开介绍了;

与此同时也有其它的 I/O 多路复用函数epoll/kqueue/evport，它们相比select性能更优秀，同时也能支撑更多的服务。

Reactor 设计模式

Redis 服务采用 Reactor 的方式来实现文件事件处理器(每一个网络连接其实都对应一个文件描述符)

redis-reactor-pattern

文件事件处理器使用 I/O 多路复用模块同时监听多个 FD，当accept、read、write和close文件事件产生时，文件事件处理器就会回调 FD 绑定的事件处理器。

虽然整个文件事件处理器是在单线程上运行的，但是通过 I/O 多路复用模块的引入，实现了同时对多个 FD 读写的监控，提高了网络通信模型的性能，同时也可以保证整个 Redis 服务实现的简单。

I/O 多路复用模块

I/O 多路复用模块封装了底层的select、epoll、avport以及kqueue这些 I/O 多路复用函数，为上层提供了相同的接口。

ae-module

在这里我们简单介绍 Redis 是如何包装select和epoll的，简要了解该模块的功能，整个 I/O 多路复用模块抹平了不同平台上 I/O 多路复用函数的差异性，提供了相同的接口：

static int aeApiCreate(aeEventLoop *eventLoop)

static int aeApiResize(aeEventLoop *eventLoop, int setsize)

static void aeApiFree(aeEventLoop *eventLoop)

static int aeApiAddEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask)

static void aeApiDelEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask)

static int aeApiPoll(aeEventLoop *eventLoop, struct timeval *tvp)

同时，因为各个函数所需要的参数不同，我们在每一个子模块内部通过一个aeApiState来存储需要的上下文信息：

//select

typedefstructaeApiState{

fd_setrfds,wfds;

fd_set_rfds,_wfds;

}aeApiState;

//epoll

typedefstructaeApiState{

intepfd;

structepoll_event*events;

}aeApiState;

这些上下文信息会存储在eventLoop的void *state中，不会暴露到上层，只在当前子模块中使用。

封装 select 函数

select可以监控 FD 的可读、可写以及出现错误的情况。

在介绍 I/O 多路复用模块如何对select函数封装之前，先来看一下select函数使用的大致流程：

intfd=/*filedescriptor*/

fd_setrfds;

FD_ZERO(&rfds);

FD_SET(fd,&rfds)

for(;;){

select(fd+1,&rfds,NULL,NULL,NULL);

if(FD_ISSET(fd,&rfds)){

/*filedescriptor`fd`becomesreadable*/

}

}

初始化一个可读的fd_set集合，保存需要监控可读性的 FD;

使用FD_SET将fd加入rfds;

调用select方法监控rfds中的 FD 是否可读;

当select返回时，检查 FD 的状态并完成对应的操作。

而在 Redis 的ae_select文件中代码的组织顺序也是差不多的，首先在aeApiCreate函数中初始化rfds和wfds：

staticintaeApiCreate(aeEventLoop*eventLoop){

aeApiState*state=zmalloc(sizeof(aeApiState));

if(!state)return-1;

FD_ZERO(&state->rfds);

FD_ZERO(&state->wfds);

eventLoop->apidata=state;

return0;

}

而aeApiAddEvent和aeApiDelEvent会通过FD_SET和FD_CLR修改fd_set中对应 FD 的标志位：

staticintaeApiAddEvent(aeEventLoop*eventLoop,intfd,intmask){

aeApiState*state=eventLoop->apidata;

if(mask&AE_READABLE)FD_SET(fd,&state->rfds);

if(mask&AE_WRITABLE)FD_SET(fd,&state->wfds);

return0;

}

整个ae_select子模块中最重要的函数就是aeApiPoll，它是实际调用select函数的部分，其作用就是在 I/O 多路复用函数返回时，将对应的 FD 加入aeEventLoop的fired数组中，并返回事件的个数：

staticintaeApiPoll(aeEventLoop*eventLoop,structtimeval*tvp){

aeApiState*state=eventLoop->apidata;

intretval,j,numevents=0;

memcpy(&state->_rfds,&state->rfds,sizeof(fd_set));

memcpy(&state->_wfds,&state->wfds,sizeof(fd_set));

retval=select(eventLoop->maxfd+1,

&state->_rfds,&state->_wfds,NULL,tvp);

if(retval>0){

for(j=0;jmaxfd;j++){

intmask=0;

aeFileEvent*fe=&eventLoop->events[j];

if(fe->mask==AE_NONE)continue;

if(fe->mask&AE_READABLE&&FD_ISSET(j,&state->_rfds))

mask|=AE_READABLE;

if(fe->mask&AE_WRITABLE&&FD_ISSET(j,&state->_wfds))

mask|=AE_WRITABLE;

eventLoop->fired[numevents].fd=j;

eventLoop->fired[numevents].mask=mask;

numevents++;

}

}

returnnumevents;

}

封装 epoll 函数

Redis 对epoll的封装其实也是类似的，使用epoll_create创建epoll中使用的epfd：

staticintaeApiCreate(aeEventLoop*eventLoop){

aeApiState*state=zmalloc(sizeof(aeApiState));

if(!state)return-1;

state->events=zmalloc(sizeof(structepoll_event)*eventLoop->setsize);

if(!state->events){

zfree(state);

return-1;

}

state->epfd=epoll_create(1024);/*1024isjustahintforthekernel*/

if(state->epfd==-1){

zfree(state->events);

zfree(state);

return-1;

}

eventLoop->apidata=state;

return0;

}

在aeApiAddEvent中使用epoll_ctl向epfd中添加需要监控的 FD 以及监听的事件：

staticintaeApiAddEvent(aeEventLoop*eventLoop,intfd,intmask){

aeApiState*state=eventLoop->apidata;

structepoll_eventee={0};/*avoidvalgrindwarning*/

/*Ifthefdwasalreadymonitoredforsomeevent,weneedaMOD

*operation.OtherwiseweneedanADDoperation.*/

intop=eventLoop->events[fd].mask==AE_NONE?

EPOLL_CTL_ADD:EPOLL_CTL_MOD;

ee.events=0;

mask|=eventLoop->events[fd].mask;/*Mergeoldevents*/

if(mask&AE_READABLE)ee.events|=EPOLLIN;

if(mask&AE_WRITABLE)ee.events|=EPOLLOUT;

ee.data.fd=fd;

if(epoll_ctl(state->epfd,op,fd,&ee)==-1)return-1;

return0;

}

由于epoll相比select机制略有不同，在epoll_wait函数返回时并不需要遍历所有的 FD 查看读写情况;在epoll_wait函数返回时会提供一个epoll_event数组：

typedefunionepoll_data{

void*ptr;

intfd;/*文件描述符*/

uint32_tu32;

uint64_tu64;

}epoll_data_t;

structepoll_event{

uint32_tevents;/*Epoll事件*/

epoll_data_tdata;

};

其中保存了发生的epoll事件(EPOLLIN、EPOLLOUT、EPOLLERR和EPOLLHUP)以及发生该事件的 FD。

aeApiPoll函数只需要将epoll_event数组中存储的信息加入eventLoop的fired数组中，将信息传递给上层模块：

staticintaeApiPoll(aeEventLoop*eventLoop,structtimeval*tvp){

aeApiState*state=eventLoop->apidata;

intretval,numevents=0;

retval=epoll_wait(state->epfd,state->events,eventLoop->setsize,

tvp?(tvp->tv_sec*1000+tvp->tv_usec/1000):-1);

if(retval>0){

intj;

numevents=retval;

for(j=0;j ;j++){

intmask=0;

structepoll_event*e=state->events+j;

if(e->events&EPOLLIN)mask|=AE_READABLE;

if(e->events&EPOLLOUT)mask|=AE_WRITABLE;

if(e->events&EPOLLERR)mask|=AE_WRITABLE;

if(e->events&EPOLLHUP)mask|=AE_WRITABLE;

eventLoop->fired[j].fd=e->data.fd;

eventLoop->fired[j].mask=mask;

}

}

returnnumevents;

}

子模块的选择

因为 Redis 需要在多个平台上运行，同时为了最大化执行的效率与性能，所以会根据编译平台的不同选择不同的 I/O 多路复用函数作为子模块，提供给上层统一的接口;在 Redis 中，我们通过宏定义的使用，合理的选择不同的子模块：

#ifdefHAVE_EVPORT

#include"ae_evport.c"

#else

#ifdefHAVE_EPOLL

#include"ae_epoll.c"

#else

#ifdefHAVE_KQUEUE

#include"ae_kqueue.c"

#else

#include"ae_select.c"

#endif

#endif

#endif

因为select函数是作为 POSIX 标准中的系统调用，在不同版本的操作系统上都会实现，所以将其作为保底方案：

redis-choose-io-function

Redis 会优先选择时间复杂度为 的 I/O 多路复用函数作为底层实现，包括 Solaries 10 中的evport、Linux 中的epoll和 macOS/FreeBSD 中的kqueue，上述的这些函数都使用了内核内部的结构，并且能够服务几十万的文件描述符。

但是如果当前编译环境没有上述函数，就会选择select作为备选方案，由于其在使用时会扫描全部监听的描述符，所以其时间复杂度较差 ，并且只能同时服务 1024 个文件描述符，所以一般并不会以select作为第一方案使用。

总结

Redis 对于 I/O 多路复用模块的设计非常简洁，通过宏保证了 I/O 多路复用模块在不同平台上都有着优异的性能，将不同的 I/O 多路复用函数封装成相同的 API 提供给上层使用。

整个模块使 Redis 能以单进程运行的同时服务成千上万个文件描述符，避免了由于多进程应用的引入导致代码实现复杂度的提升，减少了出错的可能性。