前言

之前写了一系列文章,已经很深入的探讨了 Redis 的数据结构,数据库的实现,key的过期策略以及 Redis 是怎么处理事件的。所以距离 Redis 的单机实现只差最后一步了,就是 Redis 是怎么处理 client 发来的命令并返回结果的,所以我们就仔细讨论一下 Redis 是怎么执行命令的。

阅读这篇文章你将会了解到:

  • Redis 是怎么执行远程客户端发来的命令的

Redis client(客户端)

Redis 是单线程应用,它是如何与多个客户端简历网络链接并处理命令的?
由于 Redis 是基于 I/O 多路复用技术,为了能够处理多个客户端的请求,Redis 在本地为每一个链接到 Redis 服务器的客户端创建了一个 redisClient 的数据结构,这个数据结构包含了每个客户端各自的状态和执行的命令。 Redis 服务器使用一个链表来维护多个 redisClient 数据结构。

在服务器端用一个链表来管理所有的 redisClient。

struct redisServer {
 //...
 list *clients;  /* List of active clients */
 //...
}

所以我就看看 redisClient 包含的数据结构和重要参数:

typedef struct redisClient {

 // 客户端状态标志
 int flags;  /* REDIS_SLAVE | REDIS_MONITOR | REDIS_MULTI ... */
 
 // 套接字描述符
 int fd;

 // 当前正在使用的数据库
 redisDb *db;

 // 当前正在使用的数据库的 id (号码)
 int dictid;

 // 客户端的名字
 robj *name;  /* As set by CLIENT SETNAME */

 // 查询缓冲区
 sds querybuf;

 // 查询缓冲区长度峰值
 size_t querybuf_peak; /* Recent (100ms or more) peak of querybuf size */

 // 参数数量
 int argc;

 // 参数对象数组
 robj **argv;

 // 记录被客户端执行的命令
 struct redisCommand *cmd, *lastcmd;

 // 请求的类型:内联命令还是多条命令
 int reqtype;

 // 剩余未读取的命令内容数量
 int multibulklen; /* number of multi bulk arguments left to read */

 // 命令内容的长度
 long bulklen;  /* length of bulk argument in multi bulk request */

 // 回复链表
 list *reply;

 // 回复链表中对象的总大小
 unsigned long reply_bytes; /* Tot bytes of objects in reply list */

 // 已发送字节,处理 short write 用
 int sentlen;  /* Amount of bytes already sent in the current
    buffer or object being sent. */

 // 回复偏移量
 int bufpos;
 // 回复缓冲区
 char buf[REDIS_REPLY_CHUNK_BYTES];
 // ...
}

这里需要特别的注意,redisClient 并非指远程的客户端,而是一个 Redis 服务本地的数据结构,我们可以理解这个 redisClient 是远程客户端的一个映射或者代理。

flags

flags 表示了目前客户端的角色,以及目前所处的状态。他比较特殊可以单独表示一个状态或者多个状态。

querybuf

querybuf 是一个 sds 动态字符串类型,所谓 buf 说明是它只是一个缓冲区,用于存储没有被解析的命令。

argc & argv

上文的 querybuf 是一个没有处理过的命令,当 Redis 将 querybuf 命令解析以后,会将得出的参数个数和以及参数分别保存在 argc 和 argv 中。argv 是一个 redisObject 的数组。

cmd

Redis 使用一个字典保存了所有的 redisCommand。key 是 redisCommand 的名字,值就是一个 redisCommand 结构,这个结构保存了命令的实现函数,命令的标志,命令应该给定的参数个数,命令的执行次数和总消耗时长等统计信息,cmd 是一个 redisCommand。

当 Redis 解析出 argv 和 argc 后,会根据数组 argv[0],到字典中查询出对应的 redisCommand。上文的例子中 Redis 就会去字典去查找 SET 这个命令对应的 redisCommand。redis 会执行 redisCommand 中命令的实现函数。

buf & bufpos & reply

buf 是一个长度为 REDIS_REPLY_CHUNK_BYTES 的数组。Redis 执行相应的操作以后,就会将需要返回的返回的数据存储到 buf 中,bufpos 用于记录 buf 中已用的字节数数量,当需要恢复的数据大于 REDIS_REPLY_CHUNK_BYTES 时,redis 就会是用 reply 这个链表来保存数据。

其他参数

其他参数大家看注释就能明白,就是字面的意思。省略的参数基本上涉及 Redis 集群管理的参数,在之后的文章中会继续讲解。

客户端的链接和断开

上文说过 redisServer 是用一个链表来维护所有的 redisClient 状态,每当有一个客户端发起链接以后,就会在 Redis 中生成一个对应的 redisClient 数据结构,增加到clients这个链表之后。

一个客户端很可能被多种原因断开。

总体分为几种类型:

  • 客户端主动退出或者被 kill。
  • timeout 超时。
  • Redis 为了自我保护,会断开发的数据超过限制大小的客户端。
  • Redis 为了自我保护,会断需要返回的数据超过限制大小的客户端。

调用总结

当客户端和服务器端的嵌套字变得可读的时候,服务器将会调用命令请求处理器来执行以下操作:

  1. 读取嵌套字中的数据,写入 querybuf。
  2. 解析 querybuf 中的命令,记录到 argc 和 argv 中。
  3. 根据 argv[0] 查找对应的 recommand。
  4. 执行 recommand 对应的实现函数。
  5. 执行以后将结果存入 buf & bufpos & reply 中,返回给调用方。

Redis Server (服务端)

上文是从 redisClient 的角度来观察命令的执行,文章接下来的部分将会从 Redis 的代码层面,微观的观察 Redis 是怎么实现命令的执行的。

redisServer 的启动

在了解redisServer 的工作机制的工作机制之前,需要了解 redisServer 的启动做了什么:

可以继续观察 Redis 的 main() 函数。

int main(int argc, char **argv) {
 //...
 // 创建并初始化服务器数据结构
 initServer();
 //...
}

我们只关注 initServer() 这个函数,他负责初始化服务器的数据结构。继续跟踪代码:

void initServer() {
 //...
 //创建eventLoop
 server.el = aeCreateEventLoop(server.maxclients+REDIS_EVENTLOOP_FDSET_INCR);
 /* Create an event handler for accepting new connections in TCP and Unix
 * domain sockets. */
 // 为 TCP 连接关联连接应答(accept)处理器
 // 用于接受并应答客户端的 connect() 调用
 for (j = 0; j < server.ipfd_count; j++) {
 if (aeCreateFileEvent(server.el, server.ipfd[j], AE_READABLE,
  acceptTcpHandler,NULL) == AE_ERR)
  {
  redisPanic(
   "Unrecoverable error creating server.ipfd file event.");
  }
 }

 // 为本地套接字关联应答处理器
 if (server.sofd > 0 && aeCreateFileEvent(server.el,server.sofd,AE_READABLE,
 acceptUnixHandler,NULL) == AE_ERR) redisPanic("Unrecoverable error creating server.sofd file event.");
 //...
}

篇幅限制,我们省略了很多与本编文章无关的代码,保留了核心逻辑代码。

在上一篇文章中 《Redis 中的事件驱动模型》 我们讲解过,redis 使用不同的事件处理器,处理不同的事件。

在这段代码里面:

  • 初始化了事件处理器的 eventLoop
  • 向 eventLoop 中注册了两个事件处理器 acceptTcpHandler 和 acceptUnixHandler,分别处理远程的链接和本地链接。

redisClient 的创建

当有一个远程客户端连接到 Redis 的服务器,会触发 acceptTcpHandler 事件处理器.

acceptTcpHandler 事件处理器,会创建一个链接。然后继续调用 acceptCommonHandler。

acceptCommonHandler 事件处理器的作用是:

  • 调用 createClient() 方法创建 redisClient
  • 检查已经创建的 redisClient 是否超过 server 允许的数量的上限
  • 如果超过上限就拒绝远程连接
  • 否则创建 redisClient 创建成功
  • 并更新连接的统计次数,更新 redisClinet 的 flags 字段

这个时候 Redis 在服务端创建了 redisClient 数据结构,这个时候远程的客户端就在 redisServer 中创建了一个代理。远程的客户端就与 Redis 服务器建立了联系,就可以向服务器发送命令了。

处理命令

在 createClient() 行数中:

// 绑定读事件到事件 loop (开始接收命令请求)
if (aeCreateFileEvent(server.el,fd,AE_READABLE,readQueryFromClient, c) == AE_ERR)

向 eventLoop 中注册了 readQueryFromClient。 readQueryFromClient 的作用就是从client中读取客户端的查询缓冲区内容。

然后调用函数 processInputBuffer 来处理客户端的请求。在 processInputBuffer 中有几个核心函数:

  • processInlineBuffer 和 processMultibulkBuffer 解析 querybuf 中的命令,记录到 argc 和 argv 中。
  • processCommand 根据 argv[0] 查找对应的 recommen,执行 recommend 对应的执行函数。在执行之前还会验证命令的正确性。将结果存入 buf & bufpos & reply 中

返回数据

万事具备了,执行完了命令就需要把数据返回给远程的调用方。调用链如下

processCommand -> addReply -> prepareClientToWrite

在 prepareClientToWrite 中我们有见到了熟悉的代码:

aeCreateFileEvent(server.el, c->fd, AE_WRITABLE,sendReplyToClient, c) == AE_ERR) return REDIS_ERR;

向 eventloop 绑定了 sendReplyToClient 事件处理器。

在 sendReplyToClient 中观察代码发现,如果 bufpos 大于 0,将会把 buf 发送给远程的客户端,如果链表 reply 的长度大于0,就会将遍历链表 reply,发送给远程的客户端,这里需要注意的是,为了避免 reply 数据量过大,就会过度的占用资源引起 Redis 相应慢。为了解决这个问题,当写入的总数量大于 REDIS_MAX_WRITE_PER_EVENT 时,Redis 将会临时中断写入,记录操作的进度,将处理时间让给其他操作,剩余的内容等下次继续。这样的套路我们一路走来看过太多了。

总结

  1. 远程客户端连接到 redis 后,redis服务端会为远程客户端创建一个 redisClient 作为代理。
  2. redis 会读取嵌套字中的数据,写入 querybuf 中。
  3. 解析 querybuf 中的命令,记录到 argc 和 argv 中。
  4. 根据 argv[0] 查找对应的 recommand。
  5. 执行 recommend 对应的执行函数。
  6. 执行以后将结果存入 buf & bufpos & reply 中。
  7. 返回给调用方。返回数据的时候,会控制写入数据量的大小,如果过大会分成若干次。保证 redis 的相应时间。

Redis 作为单线程应用,一直贯彻的思想就是,每个步骤的执行都有一个上限(包括执行时间的上限或者文件尺寸的上限)一旦达到上限,就会记录下当前的执行进度,下次再执行。保证了 Redis 能够及时响应不发生阻塞。

好了,以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持。

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