2026.3.13 Redis的网络模型
用户空间和内核空间
任何Linux发行版，其系统内核都是Linux。我们的应用都需要通过Linux内核和硬件交互。
为了避免用户应用导致冲突甚至内核崩溃，用户应用与内核应是分离的：
- 进程的寻址空间会划分为两部分：内核空间、用户空间。
- 用户空间只能执行受限的命令（Ring3），而且不能直接调用系统资源，必须通过内核提供的接口访问。
- 内核空间可以执行特权指令（Ring0），调用一切系统资源。
Linux为了提高IO效率，会在用户空间和内核空间都加入缓冲区：
- 写数据时，要把用户缓冲数据拷贝到内核缓冲区，然后写入设备
- 读数据时，要从设备读取数据到内核缓冲区，然后拷贝到用户缓冲区
以读数据为例：
在《UNIX网络编程中》，总结归纳了五种IO模型：
- 阻塞IO（Blocking IO）
- 非阻塞IO（Nonblocking IO）
- IO多路复用（IO Multiplexing）
- 信号驱动IO（Signal Driven IO）
- 异步IO（Asynchronous IO）
阻塞IO
顾名思义，阻塞IO就是两个阶段（等待数据就绪，读取数据）都必须阻塞等待。用户应用必须等待内核缓冲区的数据就绪，就绪之后还必须等待内核缓冲区的数据完全拷贝到用户缓冲区中。因此，该网络模型的性能较差
非阻塞IO
非阻塞IO的recfrom操作会立即返回结果而不是阻塞用户进程。
再细一点，非阻塞IO在1阶段等待数据时是非阻塞的，而在2阶段拷贝数据时仍然是阻塞的
在非阻塞IO模型中，用户进程在第一个阶段是非阻塞的，第二个阶段是阻塞状态。虽然是非阻塞，但性能并没有得到提高。而且忙等机制会导致CPU空转，CPU使用率暴增。
IO多路复用
无论是阻塞IO还是非阻塞IO，它们在第一阶段都需要调用recvfrom获取数据，差别在于无数据时的处理方案：
- 如果调用recvfrom时，恰好没有数据，阻塞IO会使进程阻塞，而非阻塞IO会使CPU空转，都不能充分发挥CPU的作用
- 如果调用recvfrom时，恰好有数据，则用户进程可以直接进入第二阶段，读取并处理数据。
比如服务端处理客户端Socket请求时，在单线程情况下，只能依次处理每一个Socket，如果正在处理的Socket恰好未就绪（数据不可读或不可写），线程就被会阻塞，所有其他客户端的Socket就会被阻塞，性能自然会很差。
提高效率的办法：
文件描述符（File Descriptor）：简称FD，是一个从0开始递增的无符号整数，用来关联Linux中的文件。在Linux中，一切皆文件，例如常规文件、视频、硬件设备等，当然也包括网络套接字（Socket）。
IO多路复用：利用单个线程同时监听多个FD，并在某个FD可读、可写时得到通知，从而避免无效等待，充分利用CPU资源。
在监听FD的方式、通知方式又有多种实现，常见的有：
- select
- poll
- epoll
差异：
- select和poll会通知用户进程有FD就绪，但不确定是哪个FD，需要用户进程逐个遍历FD来确认。
- epoll则会在通知用户进程有FD就绪时，把已就绪的FD写入用户空间。
IO多路复用-select
// 定义类型别名，__fd_mask，本质是long int
typedef long int __fd_mask;
//fd_set 记录要监听的fd集合，以及其对应的状态
typedef struct{
//fds_bits是long类型的数组，长度为1024/32 = 32
//共1024个bit位，每个bit位代表一个fd，0代表未就绪，1代表就绪
__fd_mask fds_bits[__FD_SETSIZE / __NFDBITS];
//…
} fd_set;
//select 函数，用于监听多个fd集合
int select(
int nfds, // 要监听的fd_set最大的fd+1
fd_set *readfds, // 要监听读事件的fd集合
fd_set *writefds, // 要监听写事件的fd集合
fd_set *exceptfds // 要监听异常事件的fd集合
//超时时间，null-永不超时；0-不阻塞等待；大于0-固定等待时间
struct timeval *timeout
);
select模式存在的问题：
IO多路复用-poll
poll模式对select模式做了简单的改进，但性能提升不明显。
// pollfd中的事件类型
#define POLLIN //可读事件
#define POLLOUT //可写事件
#define POLLERR //错误事件
#define POLLNVAL //fd未打开
//pollfd结构
struct pollfd{
int fd; //要监听的fd
short int events; //要监听的事件类型：读、写、异常
short int revents; //实际发生的事件类型
}
// poll函数
int poll(
struct pollfd *fds, //pollfd数组，可以自定义大小
nfds_t nfds, //数组元素个数
int timeout //超时时间
);
IO流程：
与select对比：
IO多路复用-epoll
epoll模式是对select和poll的改进，它提供了3个函数
struct eventpoll{
//…
struct rb_root rbr; // 一棵红黑树，记录要监听的fd
struct list_head rdlist; // 一个链表，记录就绪的fd
//…
}
// 1.会在内核创建eventpoll结构体，返回对应的句柄epfd
int epoll_creat(int size);
// 2.将一个fd添加到epoll的红黑树中，并设置ep_poll_callback
//callback触发时，就把对应的FD加入到rdlist这个就序列表中
int epoll_ctl{
int epfd, // epoll实例的句柄
int op, // 要执行的操作，包括：ADD、MOD、DEL
int fd, //要监听的FD
struct epoll_event *event
};
// 3.检查rdlist列表是否为空，不为空则返回就绪的fd数量
int epoll_wait(
int epfd, //eventepoll实例句柄
struct epoll_event *events, //空event数组，用于接收就绪的fd
int maxevents, //events数组的最大长度
int timeout //超时时间，-1永不超时；0不阻塞；大于0为阻塞时间
);
epoll模式与前两者的比较：
IO多路复用-事件通知机制
当FD有数据可读时，我们调用epoll_wait就可以得到通知，事件通知的方式有两种：
举个例子：
总结：
IO多路复用-web服务流程
基于epoll模式的web服务基本流程
信号驱动IO
信号驱动IO是与内核建立SIGIO信号并设置回调，当内核有FD就绪时，会发出SIGIO信号并通知用户，期间用户应用可以执行其他业务，无需阻塞等待。
该模式的进程不阻塞与非阻塞IO的不阻塞不一样，非阻塞IO仍然会进行忙等，而信号驱动IO的用户进程可以执行其他的业务。
缺点：
异步IO
异步IO的整个过程都是非阻塞的，用户进程调用完异步IO的API后就可以做其他事情，内核等待数据就绪并拷贝到用户空间后才会递交信号，通知用户进程。
异步IO在高并发的情况下，内核积累的IO读写任务会过多，而IO读写效率较低，所以每次新增任务都会导致大量内存的消耗，容易出现内存占用过多崩溃的现象。所以如果要使用异步IO，就必须做好并发访问的限流，这样做的话代码复杂度会很高，综合比起来还是不如IO多路复用。
只有异步IO没有任何阻塞，两个阶段都不阻塞
Redis网络模型
Redis到底是单线程还是多线程？
- 如果仅仅聊Redis的核心业务部分（命令处理），答案是单线程
- 如果是聊整个Redis，答案是多线程。
在Redis版本迭代过程中，在两个重要的时间节点上引入了多线程支持：
- Redis v4.0：引入多线程异步处理一些耗时较长的任务，例如异步删除命令unlink
- Redis v6.0：在核心网络模型中引入多线程，进一步提高对多核CPU的利用率
为什么Redis要选择单线程？
