Redis 中的事件循環

ecog1t3o2q 7年前發布 | 22K 次閱讀 Redis NoSQL數據庫

在目前的很多服務中，由于需要持續接受客戶端或者用戶的輸入，所以需要一個事件循環來等待并處理外部事件，這篇文章主要會介紹 Redis 中的事件循環是如何處理事件的。

在文章中，我們會先從 Redis 的實現中分析事件是如何被處理的，然后用更具象化的方式了解服務中的不同模塊是如何交流的。

aeEventLoop

在分析具體代碼之前，先了解一下在事件處理中處于核心部分的 aeEventLoop 到底是什么：

reids-eventloop

aeEventLoop 在 Redis 就是負責保存待處理文件事件和時間事件的結構體，其中保存大量事件執行的上下文信息，同時持有三個事件數組：

aeFileEvent
aeTimeEvent
aeFiredEvent

aeFileEvent 和 aeTimeEvent 中會存儲監聽的文件事件和時間事件，而最后的 aeFiredEvent 用于存儲待處理的文件事件，我們會在后面的章節中介紹它們是如何工作的。

Redis 服務中的 EventLoop

在 redis-server 啟動時，首先會初始化一些 redis 服務的配置，最后會調用 aeMain 函數陷入 aeEventLoop 循環中，等待外部事件的發生：

int main(int argc, char **argv) {
    ...

    aeMain(server.el);
}

aeMain 函數其實就是一個封裝的 while 循環，循環中的代碼會一直運行直到 eventLoop 的 stop 被設置為 true ：

void aeMain(aeEventLoop *eventLoop) {
    eventLoop->stop = 0;
    while (!eventLoop->stop) {
        if (eventLoop->beforesleep != NULL)
            eventLoop->beforesleep(eventLoop);
        aeProcessEvents(eventLoop, AE_ALL_EVENTS);
    }
}

它會不停嘗試調用 aeProcessEvents 對可能存在的多種事件進行處理，而 aeProcessEvents 就是實際用于處理事件的函數：

int aeProcessEvents(aeEventLoop *eventLoop, int flags) {
    int processed = 0, numevents;

    if (!(flags & AE_TIME_EVENTS) && !(flags & AE_FILE_EVENTS)) return 0;

    if (eventLoop->maxfd != -1 ||
        ((flags & AE_TIME_EVENTS) && !(flags & AE_DONT_WAIT))) {
        struct timeval *tvp;

        #1：計算 I/O 多路復用的等待時間 tvp

        numevents = aeApiPoll(eventLoop, tvp);
        for (int j = 0; j < numevents; j++) {
            aeFileEvent *fe = &eventLoop->events[eventLoop->fired[j].fd];
            int mask = eventLoop->fired[j].mask;
            int fd = eventLoop->fired[j].fd;
            int rfired = 0;

            if (fe->mask & mask & AE_READABLE) {
                rfired = 1;
                fe->rfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask);
            }
            if (fe->mask & mask & AE_WRITABLE) {
                if (!rfired || fe->wfileProc != fe->rfileProc)
                    fe->wfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask);
            }
            processed++;
        }
    }
    if (flags & AE_TIME_EVENTS) processed += processTimeEvents(eventLoop);
    return processed;
}

上面的代碼省略了 I/O 多路復用函數的等待時間，不過不會影響我們對代碼的理解，整個方法大體由兩部分代碼組成，一部分處理文件事件，另一部分處理時間事件。

Redis 中會處理兩種事件：時間事件和文件事件。

文件事件

在一般情況下， aeProcessEvents 都會先 計算最近的時間事件發生所需要等待的時間 ，然后調用 aeApiPoll 方法在這段時間中等待事件的發生，在這段時間中如果發生了文件事件，就會優先處理文件事件，否則就會一直等待，直到最近的時間事件需要觸發：

numevents = aeApiPoll(eventLoop, tvp);
for (j = 0; j < numevents; j++) {
    aeFileEvent *fe = &eventLoop->events[eventLoop->fired[j].fd];
    int mask = eventLoop->fired[j].mask;
    int fd = eventLoop->fired[j].fd;
    int rfired = 0;

    if (fe->mask & mask & AE_READABLE) {
        rfired = 1;
        fe->rfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask);
    }
    if (fe->mask & mask & AE_WRITABLE) {
        if (!rfired || fe->wfileProc != fe->rfileProc)
            fe->wfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask);
    }
    processed++;
}

文件事件如果綁定了對應的讀/寫事件，就會執行對應的對應的代碼，并傳入事件循環、文件描述符、數據以及掩碼：

fe->rfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask);
fe->wfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask);

其中 rfileProc 和 wfileProc 就是在文件事件被創建時傳入的函數指針：

int aeCreateFileEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask, aeFileProc *proc, void *clientData) {
    aeFileEvent *fe = &eventLoop->events[fd];

    if (aeApiAddEvent(eventLoop, fd, mask) == -1)
        return AE_ERR;
    fe->mask |= mask;
    if (mask & AE_READABLE) fe->rfileProc = proc;
    if (mask & AE_WRITABLE) fe->wfileProc = proc;
    fe->clientData = clientData;
    if (fd > eventLoop->maxfd)
        eventLoop->maxfd = fd;
    return AE_OK;
}

需要注意的是，傳入的 proc 函數會在對應的 mask 位事件發生時執行。

時間事件

在 Redis 中會發生兩種時間事件：

一種是定時事件，每隔一段時間會執行一次；
另一種是非定時事件，只會在某個時間點執行一次；

時間事件的處理在 processTimeEvents 中進行，我們會分三部分分析這個方法的實現：

static int processTimeEvents(aeEventLoop *eventLoop) {
    int processed = 0;
    aeTimeEvent *te, *prev;
    long long maxId;
    time_t now = time(NULL);

    if (now < eventLoop->lastTime) {
        te = eventLoop->timeEventHead;
        while(te) {
            te->when_sec = 0;
            te = te->next;
        }
    }
    eventLoop->lastTime = now;

由于對系統時間的調整會影響當前時間的獲取，進而影響時間事件的執行；如果系統時間先被設置到了未來的時間，又設置成正確的值，這就會導致 時間事件會隨機延遲一段時間執行 ，也就是說，時間事件不會按照預期的安排盡早執行，而 eventLoop 中的 lastTime 就是用于檢測上述情況的變量：

typedef struct aeEventLoop {
    ...
    time_t lastTime;     /* Used to detect system clock skew */
    ...
} aeEventLoop;

如果發現了系統時間被改變（小于上次 processTimeEvents 函數執行的開始時間），就會強制所有時間事件盡早執行。

prev = NULL;
    te = eventLoop->timeEventHead;
    maxId = eventLoop->timeEventNextId-1;
    while(te) {
        long now_sec, now_ms;
        long long id;

        if (te->id == AE_DELETED_EVENT_ID) {
            aeTimeEvent *next = te->next;
            if (prev == NULL)
                eventLoop->timeEventHead = te->next;
            else
                prev->next = te->next;
            if (te->finalizerProc)
                te->finalizerProc(eventLoop, te->clientData);
            zfree(te);
            te = next;
            continue;
        }

Redis 處理時間事件時，不會在當前循環中直接移除不再需要執行的事件，而是會在當前循環中將時間事件的 id 設置為 AE_DELETED_EVENT_ID ，然后再下一個循環中刪除，并執行綁定的 finalizerProc 。

aeGetTime(&now_sec, &now_ms);
        if (now_sec > te->when_sec ||
            (now_sec == te->when_sec && now_ms >= te->when_ms))
        {
            int retval;

            id = te->id;
            retval = te->timeProc(eventLoop, id, te->clientData);
            processed++;
            if (retval != AE_NOMORE) {
                aeAddMillisecondsToNow(retval,&te->when_sec,&te->when_ms);
            } else {
                te->id = AE_DELETED_EVENT_ID;
            }
        }
        prev = te;
        te = te->next;
    }
    return processed;
}

在移除不需要執行的時間事件之后，我們就開始通過比較時間來判斷是否需要調用 timeProc 函數， timeProc 函數的返回值 retval 為時間事件執行的時間間隔：

retval == AE_NOMORE ：將時間事件的 id 設置為 AE_DELETED_EVENT_ID ，等待下次 aeProcessEvents 執行時將事件清除；
retval != AE_NOMORE ：修改當前時間事件的執行時間并重復利用當前的時間事件；

以使用 aeCreateTimeEvent 一個創建的簡單時間事件為例：

aeCreateTimeEvent(config.el,1,showThroughput,NULL,NULL)

時間事件對應的函數 showThroughput 在每次執行時會返回一個數字，也就是該事件發生的時間間隔：

int showThroughput(struct aeEventLoop *eventLoop, long long id, void *clientData) {
    ...
    float dt = (float)(mstime()-config.start)/1000.0;
    float rps = (float)config.requests_finished/dt;
    printf("%s: %.2f\r", config.title, rps);
    fflush(stdout);
    return 250; /* every 250ms */
}

這樣就不需要重新 malloc 一塊相同大小的內存，提高了時間事件處理的性能，并減少了內存的使用量。

我們對 Redis 中對時間事件的處理以流程圖的形式簡單總結一下：

process-time-event

創建時間事件的方法實現其實非常簡單，在這里不想過多分析這個方法，唯一需要注意的就是時間事件的 id 跟數據庫中的大多數主鍵都是遞增的：

long long aeCreateTimeEvent(aeEventLoop *eventLoop, long long milliseconds,
        aeTimeProc *proc, void *clientData,
        aeEventFinalizerProc *finalizerProc) {
    long long id = eventLoop->timeEventNextId++;
    aeTimeEvent *te;

    te = zmalloc(sizeof(*te));
    if (te == NULL) return AE_ERR;
    te->id = id;
    aeAddMillisecondsToNow(milliseconds,&te->when_sec,&te->when_ms);
    te->timeProc = proc;
    te->finalizerProc = finalizerProc;
    te->clientData = clientData;
    te->next = eventLoop->timeEventHead;
    eventLoop->timeEventHead = te;
    return id;
}

事件的處理

上一章節我們已經從代碼的角度對 Redis 中事件的處理有一定的了解，在這里，我想從更高的角度來觀察 Redis 對于事件的處理是怎么進行的。

整個 Redis 服務在啟動之后會陷入一個巨大的 while 循環，不停地執行 processEvents 方法處理文件事件 fe 和時間事件 te 。

有關 Redis 中的 I/O 多路復用模塊可以看這篇文章 Redis 和 I/O 多路復用。

當文件事件觸發時會被標記為 “紅色” 交由 processEvents 方法處理，而時間事件的處理都會交給 processTimeEvents 這一子方法：

redis-eventloop-proces-event

在每個事件循環中 Redis 都會先處理文件事件，然后再處理時間事件直到整個循環停止， processEvents 和 processTimeEvents 作為 Redis 中發生事件的消費者，每次都會從“事件池”中拉去待處理的事件進行消費。

文件事件的處理

由于文件事件觸發條件較多，并且 OS 底層實現差異性較大，底層的 I/O 多路復用模塊使用了 eventLoop->aeFiredEvent 保存對應的文件描述符以及事件，將信息傳遞給上層進行處理，并抹平了底層實現的差異。

整個 I/O 多路復用模塊在事件循環看來就是一個輸入事件、輸出 aeFiredEvent 數組的一個黑箱：

eventloop-file-event-in-redis

在這個黑箱中，我們使用 aeCreateFileEvent 、 aeDeleteFileEvent 來添加刪除需要監聽的文件描述符以及事件。

在對應事件發生時，當前單元格會“變色”表示發生了可讀（黃色）或可寫（綠色）事件，調用 aeApiPoll 時會把對應的文件描述符和事件放入 aeFiredEvent 數組，并在 processEvents 方法中執行事件對應的回調。

時間事件的處理

時間事件的處理相比文件事件就容易多了，每次 processTimeEvents 方法調用時都會對整個 timeEventHead 數組進行遍歷：

process-time-events-in-redis

遍歷的過程中會將時間的觸發時間與當前時間比較，然后執行時間對應的 timeProc ，并根據 timeProc 的返回值修改當前事件的參數，并在下一個循環的遍歷中移除不再執行的時間事件。

總結

筆者對于文章中兩個模塊的展示順序考慮了比較久的時間，最后還是覺得，目前這樣的順序更易于理解。

Redis 對于事件的處理方式十分精巧，通過傳入函數指針以及返回值的方式，將時間事件移除的控制權交給了需要執行的處理器 timeProc ，在 processTimeEvents 設置 aeApiPoll 超時時間也十分巧妙，充分地利用了每一次事件循環，防止過多的無用的空轉，并且保證了該方法不會阻塞太長時間。

事件循環的機制并不能時間事件準確地在某一個時間點一定執行，往往會比實際約定處理的時間稍微晚一些。

Reference

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