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理解一下 Redis 命令处理过程 及 Redis 分布式锁
(1) Redis 实现分布式锁
通过 Redis SET key value NX 能够简略地实现分布式锁。
127.0.0.1:6379> SET key_lock value1 NX
OK
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> SET key_lock value1 NX
(nil)
127.0.0.1:6379>在解锁时能够先判断 key 是否存在，而后对比值是否相等，相等后再删除 key，开释锁。
有没有想过一个问题，Redis SET key value NX 是怎么保障分布式锁的原子性的？
(2) Redis 命令的处理过程
Redis Server 和客户端建设连贯后，就会在事件驱动框架中注册可读事件，这就对应了客户端的命令申请。
而对于整个命令解决的过程来说，我认为次要能够分成五个阶段，它们别离对应了 Redis 源码中的不同函数。
- 接管申请，对应 acceptTcpHandler 函数
- 命令读取，对应 readQueryFromClient 函数；
- 命令解析，对应 processInputBuffer 函数；
- 命令执行，对应 processCommand 函数；
- 后果返回，对应 addReply 函数；
(2.1) 接管申请阶段 -acceptTcpHandler()
// file: src/networking.c
/*
* 接管 tcp 处理器
*
* @param *el
* @param fd
* @param *privdata
* @param mask
*/
void acceptTcpHandler(aeEventLoop *el, int fd, void *privdata, int mask) {
// ...
// 接管 tcp 申请
cfd = anetTcpAccept(server.neterr, fd, cip, sizeof(cip), &cport);
// ...
// 接管通用解决
acceptCommonHandler(connCreateAcceptedSocket(cfd),0,cip);
} acceptTcpHandler -> anetTcpAccept -> acceptCommonHandler -> createClient -> readQueryFromClient(2.2) 命令读取阶段 -readQueryFromClient()
readQueryFromClient 函数会从客户端连贯的 socket 中，读取最大为 readlen 长度的数据，readlen 值大小是宏定义 PROTO_IOBUF_LEN。该宏定义是在 server.h 文件中定义的，默认值为 16KB。
// file: src/networking.c
/**
* @param *conn
*/
void readQueryFromClient(connection *conn) {
// 从连贯的公有数据获取 client
// 在创立连贯时把 client 放到了 connection 的 private_data 字段
client *c = connGetPrivateData(conn);
// 1024*16 = 16KB
readlen = PROTO_IOBUF_LEN;
//
qblen = sdslen(c->querybuf);
// 为查问缓冲区调配空间
c->querybuf = sdsMakeRoomFor(c->querybuf, readlen);
// 调用 read 从描述符为 fd 的客户端 socket 中读取数据
nread = connRead(c->conn, c->querybuf+qblen, readlen);
// 客户端输出缓冲区中有更多的数据，请持续解析它，以防查看是否有要执行的残缺命令。processInputBuffer(c);
}(2.3) 命令解析 -processInputBuffer()
// file: src/networking.c
/*
* 这个函数每次都被调用，在客户端构造 'c' 中，有更多的查问缓冲区须要解决，* 因为咱们从 socket 中读取了更多的数据，或者因为客户端被阻塞并稍后从新激活，* 所以可能有待解决的查问缓冲区，曾经 示意要解决的残缺命令。*
* @param *c 客户端
*/
void processInputBuffer(client *c) {
// 输出缓冲区中有内容时持续解决
while(c->qb_pos < sdslen(c->querybuf)) {
// 省略局部代码
// 判断申请类型
if (!c->reqtype) {
// 依据客户端输出缓冲区的命令结尾字符判断命令类型
if (c->querybuf[c->qb_pos] == '*') {
// 合乎 RESP 协定的命令
c->reqtype = PROTO_REQ_MULTIBULK;
} else {
// 管道类型命令
c->reqtype = PROTO_REQ_INLINE;
}
}
if (c->reqtype == PROTO_REQ_INLINE) { // 管道类型命令
// 调用 processInlineBuffer 函数解析
if (processInlineBuffer(c) != C_OK) break;
// 如果 Gopher 模式并且咱们失去零个或一个参数，则以 Gopher 模式解决申请。// 为防止数据竞争，如果启用 io 线程读取查问，Redis 将不反对 Gopher。if (server.gopher_enabled && !server.io_threads_do_reads &&
((c->argc == 1 && ((char*)(c->argv[0]->ptr))[0] == '/') ||
c->argc == 0))
{processGopherRequest(c);
resetClient(c);
c->flags |= CLIENT_CLOSE_AFTER_REPLY;
break;
}
} else if (c->reqtype == PROTO_REQ_MULTIBULK) { // RESP 协定命令
// 调用 processMultibulkBuffer 函数解析
if (processMultibulkBuffer(c) != C_OK) break;
} else {serverPanic("Unknown request type");
}
// 批量解决能够看 <= 0 长度。if (c->argc == 0) {resetClient(c); // 重置客户端
} else {
// 如果咱们处于 I/O 线程的上下文中，咱们无奈真正执行此处的命令。// 咱们所能做的就是将客户端标记为须要解决命令的客户端。if (c->flags & CLIENT_PENDING_READ) {
c->flags |= CLIENT_PENDING_COMMAND;
break;
}
// 执行命令并重置客户端
if (processCommandAndResetClient(c) == C_ERR) {
// 如果客户端不再无效，咱们将防止退出此循环并稍后修剪客户端缓冲区。// 所以在这种状况下咱们会尽快返回。return;
}
}
}
} // file: src/networking.c
/*
* 此函数调用 processCommand()，但也为客户端执行一些在该上下文中有用的子工作：* 1. 它将以后客户端设置为客户端“c”。* 2. 如果解决了命令，则调用 commandProcessed()。*
* 如果客户端因解决命令的副作用而被开释，则该函数返回 C_ERR，否则返回 C_OK。*
* @param *c 客户端
*/
int processCommandAndResetClient(client *c) {
int deadclient = 0;
server.current_client = c;
// 解决命令
if (processCommand(c) == C_OK) {commandProcessed(c);
}
return deadclient ? C_ERR : C_OK;
}(2.4) 命令执行 -processCommand()
// file: src/server.c
/**
* 解决各种命令 get set del exits quit lpush sadd 等
*
* @param *c
*/
int processCommand(client *c) {
// 查找命令，并进行命令合法性检查，以及命令参数个数查看
c->cmd = c->lastcmd = lookupCommand(c->argv[0]->ptr);
// ... 省略其余命令解决逻辑
// 解决命令
if (c->flags & CLIENT_MULTI &&
c->cmd->proc != execCommand && c->cmd->proc != discardCommand &&
c->cmd->proc != multiCommand && c->cmd->proc != watchCommand)
{ // 如果是 MULTI 事务，则入队
queueMultiCommand(c);
addReply(c,shared.queued);
} else {
// 调用 call 间接解决
call(c,CMD_CALL_FULL);
c->woff = server.master_repl_offset;
if (listLength(server.ready_keys))
handleClientsBlockedOnKeys();}
return C_OK;
}(2.4.1) 查找对应命令 -lookupCommand
/*
* 查找命令
*/
struct redisCommand *lookupCommand(sds name) {
//
return dictFetchValue(server.commands, name);
}server.commands对应的 redisCommandTable 如下
struct redisCommand redisCommandTable[] = {
{"get",getCommand,2,
"read-only fast @string",
0,NULL,1,1,1,0,0,0},
/* Note that we can't flag set as fast, since it may perform an
* implicit DEL of a large key. */
{"set",setCommand,-3,
"write use-memory @string",
0,NULL,1,1,1,0,0,0},
// 省略局部内容
}server.commands是在 populateCommandTable 函数里赋值的
/* Populates the Redis Command Table starting from the hard coded list
* we have on top of server.c file. */
void populateCommandTable(void) {
int j;
int numcommands = sizeof(redisCommandTable)/sizeof(struct redisCommand);
for (j = 0; j < numcommands; j++) {
struct redisCommand *c = redisCommandTable+j;
int retval1, retval2;
/* Translate the command string flags description into an actual
* set of flags. */
if (populateCommandTableParseFlags(c,c->sflags) == C_ERR)
serverPanic("Unsupported command flag");
c->id = ACLGetCommandID(c->name); /* Assign the ID used for ACL. */
retval1 = dictAdd(server.commands, sdsnew(c->name), c);
/* Populate an additional dictionary that will be unaffected
* by rename-command statements in redis.conf. */
retval2 = dictAdd(server.orig_commands, sdsnew(c->name), c);
serverAssert(retval1 == DICT_OK && retval2 == DICT_OK);
}
}(2.4.2) 执行命令 -call
/*
* call() 是 Redis 执行命令的外围。*
* @param *c
* @param flags
*/
void call(client *c, int flags) {
// 要执行的 redis 命令
struct redisCommand *real_cmd = c->cmd;
// 调用命令处理函数
c->cmd->proc(c);
}// file: src/t_string.c
/**
*
* @param *c
* @param flags
* @param *key
* @param *val
* @param *expire
* @param unit
* @param *ok_reply
* @param *abort_reply
*/
void setGenericCommand(client *c, int flags, robj *key, robj *val, robj *expire, int unit, robj *ok_reply, robj *abort_reply) {
// 64 位精度整数
long long milliseconds = 0; /* initialized to avoid any harmness warning */
if (expire) {if (getLongLongFromObjectOrReply(c, expire, &milliseconds, NULL) != C_OK)
return;
if (milliseconds <= 0) {addReplyErrorFormat(c,"invalid expire time in %s",c->cmd->name);
return;
}
if (unit == UNIT_SECONDS) milliseconds *= 1000;
}
// 如果有 NX 选项，那么查找 key 是否曾经存在
if ((flags & OBJ_SET_NX && lookupKeyWrite(c->db,key) != NULL) ||
(flags & OBJ_SET_XX && lookupKeyWrite(c->db,key) == NULL))
{
// 如果已存在，返回空值
addReply(c, abort_reply ? abort_reply : shared.null[c->resp]);
return;
}
//
genericSetKey(c,c->db,key,val,flags & OBJ_SET_KEEPTTL,1);
server.dirty++;
// 设置过期
if (expire) setExpire(c,c->db,key,mstime()+milliseconds);
// 公布 key 事件
notifyKeyspaceEvent(NOTIFY_STRING,"set",key,c->db->id);
if (expire) notifyKeyspaceEvent(NOTIFY_GENERIC,
"expire",key,c->db->id);
addReply(c, ok_reply ? ok_reply : shared.ok);
}(2.5) 后果返回 -addReply()
// file: src/networking.c
/* -----------------------------------------------------------------------------
* 更高级别的函数用于在客户端输入缓冲区上对数据进行排队。* 以下函数是命令实现将调用的函数。* -------------------------------------------------------------------------- */
/*
* 将对象“obj”字符串示意增加到客户端输入缓冲区。*
* @param *c redis client
* @param *obj 命令执行的后果 类型是 redisObject
*/
void addReply(client *c, robj *obj) {// 判断 client 是否能够接管新数据 (假客户端不能接管)
if (prepareClientToWrite(c) != C_OK) return;
// 依据 redisobject 格局把数据写入缓存
if (sdsEncodedObject(obj)) { // obj 如果是 row 或者 embstr 格局
// 尝试将应答增加到客户端构造中的动态缓冲区。if (_addReplyToBuffer(c,obj->ptr,sdslen(obj->ptr)) != C_OK)
// 将回复增加到回复列表中。_addReplyProtoToList(c,obj->ptr,sdslen(obj->ptr));
} else if (obj->encoding == OBJ_ENCODING_INT) { // obj 是数字格局
// 对于整数编码字符串，咱们只需应用优化函数将其转换为字符串，并将后果字符串附加到输入缓冲区。char buf[32];
// 数字转为字符串
size_t len = ll2string(buf,sizeof(buf),(long)obj->ptr);
if (_addReplyToBuffer(c,buf,len) != C_OK)
_addReplyProtoToList(c,buf,len);
} else {serverPanic("Wrong obj->encoding in addReply()");
}
}(3) IO 多路复用对命令原子性的影响
IO 多路复用机制是在 readQueryFromClient 函数执行前发挥作用的。它理论是在事件驱动框架中调用 aeApiPoll 函数，获取一批曾经就绪的 socket 描述符。而后执行一个循环，针对每个就绪描述符上的读事件，触发执行 readQueryFromClient 函数。
在理论解决时，Redis 的主线程依然是针对每个事件逐个调用回调函数进行解决的。而且对于写事件来说，IO 多路复用机制也是针对每个事件逐个解决的。
/*
* 处理事件 返回解决完的事件个数
*
* 0 不做任何解决
* 1 AE_FILE_EVENTS 解决文件事件
* 2 AE_TIME_EVENTS 解决工夫事件
* 3 AE_ALL_EVENTS 所有事件
* 4 AE_DONT_WAIT
* 8 AE_CALL_BEFORE_SLEEP
* 16 AE_CALL_AFTER_SLEEP
*/
int aeProcessEvents(aeEventLoop *eventLoop, int flags)
{
int processed = 0, numevents;
struct timeval tv, *tvp;
// 如果 eventLoop 解决前的函数不为空，就执行
if (eventLoop->beforesleep != NULL && flags & AE_CALL_BEFORE_SLEEP)
eventLoop->beforesleep(eventLoop);
// 调用多路复用 API，仅在超时或某些事件触发时返回
// 解决文件事件，阻塞工夫由 tvp 决定
numevents = aeApiPoll(eventLoop, tvp);
// 解决后的函数不为空
/* After sleep callback. */
if (eventLoop->aftersleep != NULL && flags & AE_CALL_AFTER_SLEEP)
eventLoop->aftersleep(eventLoop);
for (j = 0; j < numevents; j++) {// 先从 eventLoop->fired[j]获取已就绪事件构造体(aeFiredEvent) 获取 fd 后 再从 eventLoop->events 注册事件里获取对应的事件构造体(aeFileEvent)
aeFileEvent *fe = &eventLoop->events[eventLoop->fired[j].fd];
// ...
// 如果可读
if (!invert && fe->mask & mask & AE_READABLE) {
// 调用读事件回调函数 对应 acceptTcpHandler
fe->rfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask);
fired++;
fe = &eventLoop->events[fd]; /* Refresh in case of resize. */
}
// 如果可写 触发写事件
if (fe->mask & mask & AE_WRITABLE) {if (!fired || fe->wfileProc != fe->rfileProc) {
// 调用写事件回调函数 对应 acceptTcpHandler
fe->wfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask);
fired++;
}
}
processed++;
}
return processed; /* return the number of processed file/time events */
}即便应用了 IO 多路复用机制，命令的整个处理过程依然能够由 IO 主线程来实现，也依然能够保障命令执行的原子性。
参考资料
RedisIO 模型 https://weikeqin.com/2022/01/…
Redis 源码分析与实战 学习笔记 Day14 14 | 从代码实现看分布式锁的原子性保障
https://time.geekbang.org/col…
正文完