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今天給大家介紹的是KeyDB,KeyDB項目是從redis fork出來的分支。眾所周知redis是一個單線程的kv內存存儲系統,而KeyDB在100%兼容redis API的情況下將redis改造成多線程。
上次也跟大家說了,redis多線程正式版將在今年底發布,大家拭目以待。
KeyDB將redis原來的主線程拆分成了主線程和worker線程。每個worker線程都是io線程,負責監聽端口,accept請求,讀取數據和解析協議。如圖所示:
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KeyDB使用了SO_REUSEPORT特性,多個線程可以綁定監聽同個端口。每個worker線程做了cpu綁核,讀取數據也使用了SO_INCOMING_CPU特性,指定cpu接收數據。解析協議之后每個線程都會去操作內存中的數據,由一把全局鎖來控制多線程訪問內存數據。主線程其實也是一個worker線程,包括了worker線程的工作內容,同時也包括只有主線程才可以完成的工作內容。在worker線程數組中下標為0的就是主線程。主線程的主要工作在實現serverCron,包括:
處理統計
客戶端鏈接管理
db數據的resize和reshard
處理aof
replication主備同步
cluster模式下的任務
在redis中所有鏈接管理都是在一個線程中完成的。在KeyDB的設計中,每個worker線程負責一組鏈接,所有的鏈接插入到本線程的鏈接列表中維護。鏈接的產生、工作、銷毀必須在同個線程中。每個鏈接新增一個字段
int iel; /* the event loop index we're registered with */用來表示鏈接屬于哪個線程接管。KeyDB維護了三個關鍵的數據結構做鏈接管理:
clients_pending_write:線程專屬的鏈表,維護同步給客戶鏈接發送數據的隊列
clients_pending_asyncwrite:線程專屬的鏈表,維護異步給客戶鏈接發送數據的隊列
clients_to_close:全局鏈表,維護需要異步關閉的客戶鏈接
分成同步和異步兩個隊列,是因為redis有些聯動api,比如pub/sub,pub之后需要給sub的客戶端發送消息,pub執行的線程和sub的客戶端所在線程不是同一個線程,為了處理這種情況,KeyDB將需要給非本線程的客戶端發送數據維護在異步隊列中。同步發送的邏輯比較簡單,都是在本線程中完成,以下圖來說明如何同步給客戶端發送數據:
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如上文所提到的,一個鏈接的創建、接收數據、發送數據、釋放鏈接都必須在同個線程執行。異步發送涉及到兩個線程之間的交互。KeyDB通過管道在兩個線程中傳遞消息:
int?fdCmdWrite;?//寫管道int?fdCmdRead;?//讀管道
本地線程需要異步發送數據時,先檢查client是否屬于本地線程,非本地線程獲取到client專屬的線程ID,之后給專屬的線程管到發送AE_ASYNC_OP::CreateFileEvent的操作,要求添加寫socket事件。專屬線程在處理管道消息時將對應的請求添加到寫事件中,如圖所示:
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redis有些關閉客戶端的請求并非完全是在鏈接所在的線程執行關閉,所以在這里維護了一個全局的異步關閉鏈表。
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KeyDB實現了一套類似spinlock的鎖機制,稱之為fastlock。fastlock的主要數據結構有:
struct?ticket{?uint16_t?m_active;?//解鎖+1?uint16_t?m_avail;?//加鎖+1};struct?fastlock{?volatile?struct?ticket?m_ticket;?volatile?int?m_pidOwner;?//當前解鎖的線程id?volatile?int?m_depth;?//當前線程重復加鎖的次數};
使用原子操作__atomic_load_2,__atomic_fetch_add,__atomic_compare_exchange來通過比較m_active=m_avail判斷是否可以獲取鎖。fastlock提供了兩種獲取鎖的方式:
try_lock:一次獲取失敗,直接返回
lock:忙等,每1024 * 1024次忙等后使用sched_yield 主動交出cpu,挪到cpu的任務末尾等待執行。
在KeyDB中將try_lock和事件結合起來,來避免忙等的情況發生。每個客戶端有一個專屬的lock,在讀取客戶端數據之前會先嘗試加鎖,如果失敗,則退出,因為數據還未讀取,所以在下個epoll_wait處理事件循環中可以再次處理。
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KeyDB實現了多活的機制,每個replica可設置成可寫非只讀,replica之間互相同步數據。主要特性有:
每個replica有個uuid標志,用來去除環形復制
新增加rreplay API,將增量命令打包成rreplay命令,帶上本地的uuid
key,value加上時間戳版本號,作為沖突校驗,如果本地有相同的key且時間戳版本號大于同步過來的數據,新寫入失敗。采用當前時間戳向左移20位,再加上后44位自增的方式來獲取key的時間戳版本號。
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