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2024-10-15 21:15:28 +08:00

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25 Redis是如何处理容易超时的系统调用的
本课时我们主要学习通过 BIO 线程解决处理容易超时的系统调用问题,以及 BIO 线程处理的任务与处理流程等内容。
BIO 线程简介
Redis 在运行过程中,不可避免的会产生一些运行慢的、容易引发阻塞的任务,如将内核中的文件缓冲同步到磁盘中、关闭文件,都会引发短时阻塞,还有一些大 key如一些元素数高达万级或更多的聚合类元素在删除时由于所有元素需要逐一释放回收整个过程耗时也会比较长。而 Redis 的核心处理线程是单进程单线程模型所有命令的接受与处理、数据淘汰等都在主线程中进行这些任务处理速度非常快。如果核心单线程还要处理那些慢任务在处理期间势必会阻塞用户的正常请求导致服务卡顿。为此Redis 引入了 BIO 后台线程,专门处理那些慢任务,从而保证和提升主线程的处理能力。
Redis 的 BIO 线程采用生产者-消费者模型。主线程是生产者生产各种慢任务然后存放到任务队列中。BIO 线程是消费者,从队列获取任务并进行处理。如果生产者生产任务过快,队列可用于缓冲这些任务,避免负荷过载或数据丢失。如果消费者处理速度很快,处理完毕后就可以安静的等待,不增加额外的性能开销。再次,有新任务时,主线程通过条件变量来通知 BIO 线程,这样 BIO 线程就可以再次执行任务。
BIO 处理任务
Redis 启动时,会创建三个任务队列,并对应构建 3 个 BIO 线程,三个 BIO 线程与 3 个任务队列之间一一对应。BIO 线程分别处理如下 3 种任务。
close 关闭文件任务。rewriteaof 完成后,主线程需要关闭旧的 AOF 文件,就向 close 队列插入一个旧 AOF 文件的关闭任务。由 close 线程来处理。
fysnc 任务。Redis 将 AOF 数据缓冲写入文件内核缓冲后,需要定期将系统内核缓冲数据写入磁盘,此时可以向 fsync 队列写入一个同步文件缓冲的任务,由 fsync 线程来处理。
lazyfree 任务。Redis 在需要淘汰元素数大于 64 的聚合类数据类型时,如列表、集合、哈希等,就往延迟清理队列中写入待回收的对象,由 lazyfree 线程后续进行异步回收。
BIO 处理流程
BIO 线程的整个处理流程如图所示。当主线程有慢任务需要异步处理时。就会向对应的任务队列提交任务。提交任务时,首先申请内存空间,构建 BIO 任务。然后对队列锁进行加锁,在队列尾部追加新的 BIO 任务,最后尝试唤醒正在等待任务的 BIO 线程。
BIO 线程启动时或持续处理完所有任务,发现任务队列为空后,就会阻塞,并等待新任务的到来。当主线程有新任务后,主线程会提交任务,并唤醒 BIO 线程。BIO 线程随后开始轮询获取新任务,并进行处理。当处理完所有 BIO 任务后,则再次进入阻塞,等待下一轮唤醒。