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  • IO多路复用底层原理分析

    千次阅读 2019-04-10 21:43:44
    其实网上关于Netty的文章很多,但是能够从底层原理去解释的却不多,我们都知道Netty底层是通过IO多路复用来实现的,那么你们有没有考虑过在底层上IO多路复用又是是如何实现的? 这篇就从底层的select函数以及文件...

    前言

    最近一直忙着找实习以及小论文的实验,导致最近半个月都没有汲取到新的知识,也就这两天空闲的时候才能继续看看Netty。其实网上关于Netty的文章很多,但是能够从底层原理去解释的却不多,我们都知道Netty底层是通过IO多路复用来实现的,那么你们有没有考虑过在底层上IO多路复用又是是如何实现的?

    这篇就从底层的select函数以及文件驱动poll函数来分享一下我的认识,若如有误的地方,大家可以给个issue。

    IO多路复用

    首先来了解一下什么是IO多路复用呢。可以拆开来理解,IO多路可以简单的理解为多个I/O流,复用即多个I/O流共用了一个线程,换一种说法单个线程来管理跟踪多个I/O流。

    多路复用有了简单的了解后,现在问一下自己如果让你自己来实现一个IO多路复用你会怎么实现?那简单,写一个死循环一直去遍历流,如果流有读、写、异常的事件就返回该流:

    while true {
            for(i in stream[]) {
                if(i has data)
                    read until unavailable
            }
    }
    

    这种做法的缺陷也非常的明显,如果没有准备就绪的流,那么会浪费CPU时间。那么有没有一种方法当所有的流没有准备就绪时,让线程阻塞起来,直到有就绪的流出现,让线程再执行返回呢?下面就来看看select函数是如何做的。

    select函数

    正如前面说的一样,为了不浪费CPU的时间,可以采用select来实现IO多路复用。

    当所有的流都没有准备就绪时,会把当前线程阻塞掉;当有一个或多个流的I/O事件就绪时,就从阻塞状态中醒来,然后轮询一遍所有的流,处理已经准备好的I/O事件。轮询的过程可以参照如下:

    while true {
            select(streams[])//会被阻塞
            for(i in stream[]) {
                if(i has data)
                    read until unavailable
            }
    }
    

    那么有没有人有疑惑,select居然这么强大,它的底层原理是如何实现的呢?这也是我写这篇博客的主要原因,下面就来分析一下select函数究竟做了什么。

    为了能解释清楚,先来讲一下什么是文件描述符(FD):

    文件描述符是内核为了高效管理已经被打开的文件所创建的索引,他是一个从0开始的整数,程序所有执行的I/O操作都是通过文件描述符进行的。其中,在程序刚刚启动时,0,1,2三个文件描述符已经被占用了,0代表标准输入设备stdin(比如键盘),1代表标准输出设备stdout(显示器),2代表标准错误stderr。因此再打开一个文件,它的文件描述符会是3。

    注意这里的文件并不是平时看到的txt,在unix中所有东西都是文件。文件就是一串二进制流,不管socket,还是FIFO、管道、终端,对我们来说,一切都是文件,一切都是流。

    清楚了什么是FD之后,再来看看select函数:

    int select(int maxfd,fd_set *readset,fd_set *writeset,fd_set *exceptset,const struct timeval *timeout)
    

    中间的三个参数readset、writeset和exceptset指定我们要让内核监测读、写和异常条件的文件描述字集合。如果对某一个的条件不感兴趣,就可以把它设为空指针。struct fd_set可以理解为一个集合,这个集合中存放的是文件描述符。

    timeout告知内核等待所指定文件描述字中的任何一个就绪可花多少时间。

    select的实现依赖于文件的驱动函数poll,在unix中无论是调用 select、poll 还是epoll,最终都会调用该函数

    我们想在用户空间对一个文件使用多路I/O复用,那么我们需要实现该文件驱动的poll函数。对于一般的磁盘文件而言,这些函数都已在文件系统驱动中实现,而对于自己定义的设备,我们需要自己实现poll函数。

    文件驱动poll函数

    select会循环遍历它所监测的fd_set内的所有文件描述符对应的驱动程序的poll函数。

    驱动程序提供的poll函数首先会将调用select的用户进程插入到该设备驱动对应资源的等待队列(如读/写等待队列),然后返回一个bitmask告诉select当前资源哪些可用。当select循环遍历完所有fd_set内指定的文件描述符对应的poll函数后,如果没有一个资源可用(即没有一个文件可供操作),则select让该进程睡眠,一直等到有资源可用为止,进程被唤醒(或者timeout)继续往下执行。

    看到这里相信大家已经明白select是如何做到当没有IO流时被阻塞,简单来说就是:

    每一个文件描述符有对应的文件驱动poll函数,select在实际调用过程中会调用(readset、writeset和exceptset)每一个文件描述符的文件驱动函数poll

    文件驱动函数poll会将调用select的进程放在设备对应资源的等待队列中。当有描述符可进行非阻塞I/O操作时,内核唤醒该描述符poll等待队列中的阻塞进程;进程唤醒后继续执行I/O复用函数,I/O复用函数将进程从描述符表中所有描述符的poll等待队列中移除;然后重新遍历每一个文件驱动函数poll

    参考文章

    http://blog.chinaunix.net/uid-20643761-id-1594860.html

    https://blog.csdn.net/genzld/article/details/84995021

    https://www.cnblogs.com/ck1020/p/7263552.html

    https://blog.csdn.net/u014590757/article/details/80106135

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  • redis的多路复用原理

    千次阅读 2018-12-03 14:31:46
    这里“多路”指的是多个网络连接,“复用”指的是复用同一个线程 采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求(尽量减少网络 IO 的时间消耗), 且 Redis 在内存中操作数据的速度非常快,也就是说...

    与node很像  多路复用的原理叙述
    这里“多路”指的是多个网络连接,“复用”指的是复用同一个线程
    采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求(尽量减少网络 IO 的时间消耗),
    且 Redis 在内存中操作数据的速度非常快,也就是说内存内的操作不会成为影响Redis性能的瓶颈,
    主要由以上几点造就了 Redis 具有很高的吞吐量。
    多路I/O复用模型是利用 select、poll、epoll


    可以同时监察多个流的 I/O 事件的能力,在空闲的时候,会把当前线程阻塞掉,
    当有一个或多个流有 I/O 事件时,就从阻塞态中唤醒,
    于是程序就会轮询一遍所有的流(epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流),并且只依次顺序的处理就绪的流,这种做法就避免了大量的无用操作。

    1.单线程 避免了锁 线程之间的互相竞争
    2.多路复用
    3.内存的读取

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  • redis 多路复用原理

    千次阅读 2018-09-27 11:40:00
    仔细说一说 I/O 多路复用机制,打一个比方:小曲在 S 城开了一家快递店,负责同城快送服务。小曲因为资金限制,雇佣了一批快递员,然后小曲发现资金不够了,只够买一辆车送快递。   经营方式一 客户每送来...

    仔细说一说 I/O 多路复用机制,打一个比方:小曲在 S 城开了一家快递店,负责同城快送服务。小曲因为资金限制,雇佣了一批快递员,然后小曲发现资金不够了,只够买一辆车送快递。

     

    经营方式一

    客户每送来一份快递,小曲就让一个快递员盯着,然后快递员开车去送快递。慢慢的小曲就发现了这种经营方式存在下述问题:

    • 时间都花在了抢车上了,大部分快递员都处在闲置状态,抢到车才能去送快递。

    • 随着快递的增多,快递员也越来越多,小曲发现快递店里越来越挤,没办法雇佣新的快递员了。

    • 快递员之间的协调很花时间。

     

    综合上述缺点,小曲痛定思痛,提出了经营方式二。

     

    经营方式二

    小曲只雇佣一个快递员。当客户送来快递,小曲按送达地点标注好,依次放在一个地方。最后,让快递员依次去取快递,一次拿一个,再开着车去送快递,送好了就回来拿下一个快递。上述两种经营方式对比,很明显第二种效率更高。

     

    在上述比喻中:

    • 每个快递员→每个线程

    • 每个快递→每个 Socket(I/O 流)

    • 快递的送达地点→Socket 的不同状态

    • 客户送快递请求→来自客户端的请求

    • 小曲的经营方式→服务端运行的代码

    • 一辆车→CPU 的核数

    于是有了如下结论:

    • 经营方式一就是传统的并发模型,每个 I/O 流(快递)都有一个新的线程(快递员)管理。

    • 经营方式二就是 I/O 多路复用。只有单个线程(一个快递员),通过跟踪每个 I/O 流的状态(每个快递的送达地点),来管理多个 I/O 流。

     

    下面类比到真实的 Redis 线程模型,如图所示:

     

    Redis-client 在操作的时候,会产生具有不同事件类型的 Socket。在服务端,有一段 I/O 多路复用程序,将其置入队列之中。然后,文件事件分派器,依次去队列中取,转发到不同的事件处理器中。

     

    转载于:https://my.oschina.net/u/2330181/blog/2209348

    展开全文
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  • Redis IO多路复用技术及epoll实现原理

    千次阅读 2019-09-17 22:09:27
    10、Redis IO多路复用技术以及epoll实现原理 Redis是一个单线程的但性能是非常好的内存数据库,主要用来作为缓存系统。Redis采用网络IO多路复用技术来保证在多连接的时候,系统吞吐量高。 10.1 为什么Redis要使用...

    10、Redis IO多路复用技术以及epoll实现原理

           Redis是一个单线程的但性能是非常好的内存数据库,主要用来作为缓存系统。Redis采用网络IO多路复用技术来保证在多连接的时候,系统吞吐量高。

    10.1 为什么Redis要使用IO多路复用

           首先,Redis是跑在单线程中的,所有的操作都是顺序线性执行的,但是由于读写操作等待用户输入或者输出都是阻塞的,所以I/O操作往往不能直接返回,这会导致某一文件的I/O阻塞导致整个进程无法为客户服务,而I/O多路复用模型就是为了解决这个问题而出现的。

     

           select、poll、epoll都是IO多路复用的模型。I/O多路复用就是通过一种机制,可以监视多个文件描述符,一旦某个描述符就绪,能够通知应用程序进行相应操作。

           Redis的I/O模型使用的就是epoll,不过它也提供了select和kqueue的实现,默认采用epoll。

           那么epoll到底什么东西?我们一起来看看。

     

    10.2 epoll实现机制

    10.2.1 场景举例

           设想一个如下场景:

           有100W个客户端同时与一个服务器保持着TCP连接。而每一时刻只有几百上千个TCP连接是活跃着的(事实上大部分场景都是这样的情况)。如何实现这样的高并发?

           在select/poll时代,服务器进程每次都要把100W个连接告诉操作系统(从用户态复制句柄数据结构到内核态),让操作系统内核去查询这些套接字上是否有事件发生,轮询完后,再将句柄数据复制到用户态,让服务器应用程序轮询处理已经发生的网络事件,这一过程资源消耗较大,因此select/poll一般只能处理几千的并发连接。

           如果没有I/O事件发生,我们的程序就会阻塞在select处。但是依然存在一个问题,我们从select那里仅仅知道了有I/O事件发生,但却并不知道是哪几个流(可能一个,多个,甚至全部),我们只能无差别轮询所有流,找出能读出或者写入数据的流,对它们进行操作。

           但是,使用select,我们有O(n)无差别轮询复杂度,同时处理的流越多,每一次无差别的轮询时间就越长。

     

    10.2.2 select/poll缺点

           总结:select/poll缺点如下:

    1. 每次调用select/poll都需要把fd集合从用户态拷贝到内核态,这个开销在fd很多时会很大;
    2. 同时每次调用select/poll都需要在内核遍历传进来的所有fd,这个开销在fd很多时会很大;
    3. select支持的文件描述符数量太小,默认1024;
    4. select返回的是含有整个句柄的数组,应用程序需要遍历整个数组才能发现哪些句柄发生了事件;
    5. select的触发方式是水平触发,应用程序如果没有完成对一个已经就绪的文件描述符进行IO操作,那么之后每次select调用还是会将这些文件描述符通知给进程;

     

            相比于select模型,poll模型使用链表保存文件描述符,因此没有了监视文件数量的限制,但是其他缺点依然存在。

     

    10.2.3 epoll实现机制

           epoll的设计和实现与select完全不同。epoll是poll的一种优化,返回后不需要对所有的fd进行遍历,它在内核中维护了fd列表。select和poll是将这个内核列表维持在用户态,然后复制到内核态。与select/poll不同,epoll不在是一个单独的调度系统,而是由epoll_create / epolll_ctl / epoll_wait三个系统组成,后面将会看到这样做的好处。epoll在2.6以后的内核才支持。

           epoll通过在Linux内核中申请一个简易的文件系统(文件系统一般用什么数据结构?B+树)。把原先的select/poll调用分成三个部分。

    1. 调用epoll_create()建立一个epoll对象(在epoll文件系统中为这个句柄对象分配资源);
    2. 调用epoll_ctl向epoll对象中添加这100W个连接的套接字;
    3. 调用epoll_wait收集在这上面发生的事件连接。

            如此一来,要实现上面所说的的场景,只要在进程启动的时候创建一个epoll对象,然后在需要的时候向这个epoll对象中添加或者删除socket连接。同时,epoll_wait的效率也是非常高的,因为调用epoll_wait时,并没有一股脑的向操作系统复制这100W个连接的句柄数据,内核也不需要去遍历全部的连接。

     

    10.2.4 epoll优点

    1)epoll没有最大并发连接限制,上限是最大可以打开的文件的数目,这个数字远大于“2048”,**一般来说,这个数目跟系统内存关系很大**,具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max查看。

     

    2)效率提升,epoll最大的优点就在于它只管你活跃的连接,而跟连接总数无关,因此在实际的网络环境中,epoll的效率会远远高于select/poll。

     

    3)无内存拷贝,epoll在这点上使用了“共享内存”,这个内存拷贝也就省略了。

     

    10.3 Redis epoll底层实现

            当某一进程调用epoll_create方法时,Linux内核会创建一个eventpoll结构体,这个结构体中有两个成员与epoll的使用方式密切相关。

    eventpoll结构体如下所示:
    	struct eventpoll{
    
    	……
    	/* 红黑树根节点,这棵树中存储着所有添加到epoll中需要监控的事件 */
    	struct rb_root rbr;
    
    	/* 双链表中则存放着将要通过epoll_wait返回给用户的满足条件的事件 */
    	struct list_head rdlist;
    	……
    
    };
    

            每一个epoll对象都有一个独立的eventpoll结构体,用于存放通过epoll_ctl方法向epoll对象中添加进来的事件。这些事件都会挂在红黑树中,如此,重复添加的事件就可以通过红黑树高效标识出来(红黑树插入事件效率是lgn,其中n为树的高度)。

     

            而所有添加到epoll中的事件都会与设备(网卡)驱动程序建立回调关系,也就是说,当相应的事件发生时,会调用这个回调方法。这个回调方法在内核中叫ep_poll_callback,它会将发生的事件添加到rdlist双向链表中。

    在epoll中,每个事件都会建立一个epitem结构体,如下所示:
    struct epitem{
    	// 红黑树节点
    	struct rb_node rbn;
    
    	// 双向链表节点
    	struct list_head rdlist;
    
    	// 事件句柄信息
    	struct epoll_filefd ffd;
    
    	// 指向其所属的eventpoll对象
    	struct eventpoll *ep;
    
    	// 期待发生的事件类型
    	struct epoll_event event;
    
    }
    

            当调用epoll_wait方法检查是否有事件发生时,只需要检查eventpoll对象中的rdlist双向链表中是否有epitem元素即可。如果rdlist不为空,则把发生的事件复制到用户态,同时将事件的数量返回给用户。

    优势:

    1. 不用重复传递。我们调用epoll_wait时候就相当于以前调用select/poll,但这时却不用传递socket文件句柄给内核,因为内核已经在epoll_ctl中拿到了要监控的文件句柄列表。
    2. 在内核里,一切皆文件。所以,epoll向内核注册了一个文件系统,用于存储上述被监控socket。当你调用epoll_create时,就会在这个虚拟的epoll文件系统中创建一个file结点。当然这个file不是普通的文件,它只服务于epoll。
    3. 极其高效的原因。这是由于我们在调用epoll_create时候,内核除了帮我们在epoll文件系统中创建了file结点,在内核cache里创建了个红黑树用于储存以后epoll_ctl传来的socket外,还会再建立一个list链表,用于存储准备就绪的事件,当epoll_wait调用时候,仅仅观察这个list链表有没有数据即可。如果有数据就立即返回,没有数据就sleep,等到timeout时候,即使list没有数据也返回。所以epoll_wait非常高效。 

            epoll在被内核初始化时(操作系统启动),同时会开辟出epoll自己的内核高速cache区,用于安置我们每一个想要监控的socket,这些socket会以红黑树的形式保存在内核cache里,以支持快速的查找、插入、删除。这个内核高速cache区,就是建立连续的物理内存页,然后在此之上建立slab层,简单的说,就是物理上分配好你想要的size内存对象,每次使用都是使用空闲的已经分配好的对象。

     

    这个准备就绪的list链表是怎么维护的呢?

            当我们执行epoll_ctl时,除了把socket放到epoll文件系统里file对象对应的红黑树上之外,还会给内核中断处理程序注册一个回调函数,告诉内核,如果这个句柄的中断到了,就把它放到准备就绪的list链表里。所以,当一个socket上有数据到了,内核再把网卡中的数据copy到内核中后,就把socket插入到准备就绪的链表里了。(备注:好好理解这句话)

            从上面可以看出,epoll基础就是回调。

            如此,一颗红黑树,一张准备就绪的句柄链表,少量的内核cache,就帮我们解决了高并发下的socket处理问题。

            执行epoll_create时,创建了红黑树和就绪链表,执行epoll_ctl时,如果增加socket句柄,则检查红黑树中是否存在,存在就立即返回,不存在则添加进红黑树,然后向内核注册回调函数,用于当中断事件来临时向准备就绪链表中插入数据。执行epoll_wait时,立刻返回准备就绪链表里的数据即可。

           最后看看epoll独有的两种模式LT和ET。无论是LE还是ET都适用于以上所说的流程。区别是,LT模式下,只要一个句柄上的事件一次没有处理完,会在以后调用epoll_wait时此次返回这个句柄,而ET模式仅在第一次返回。

           关于LT和ET,有一段描述,LT和ET都是电子里面的术语,ET是边缘触发,LT是水平触发,一个表示只有在变化的边际触发,一个表示在某个阶段都会触发。

           LT,ET这件事怎么做到的呢?当一个socket句柄上有事件时,内核会把该句柄插入上面所说的准备就绪的list链表,最后,epoll_wait干了这件事情,就是检查这些socket,如果不是ET模式(就是LT模式的句柄了),并且这些socket上确实有未处理的事件时,又把该句柄放回刚刚清空的准备就绪链表了。所以,非ET的句柄,只要它上面还有事件,epoll_wait每次都会返回这个句柄。(从上面这段,可以看出,LT还有一个回放过程,低效了。)

     

    觉着老铁我写的还不错滴请继续关注下一章:终章篇咯!

     

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多路复用流的原理