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件Redis讓事件循環(huán)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)更高效(redis的事件循環(huán)組)

Redis:讓事件循環(huán)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)更高效

事件循環(huán)是一種高效的非阻塞 IO 模型,被廣泛應(yīng)用于異步編程。Redis 也是基于事件循環(huán)模型實(shí)現(xiàn)的。本文將介紹 Redis 如何利用事件循環(huán),讓服務(wù)器實(shí)現(xiàn)更高效的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。

Redis 的事件循環(huán)

在 Redis 中,事件循環(huán)是由一個(gè)主線程負(fù)責(zé)的。主線程維護(hù)了一個(gè)事件循環(huán)的監(jiān)聽隊(duì)列,當(dāng)有事件到來(lái)時(shí),主線程就會(huì)從隊(duì)列中取出相應(yīng)的事件請(qǐng)求。

Redis 的事件循環(huán)處理機(jī)制如下:

1. 服務(wù)器在啟動(dòng)時(shí),創(chuàng)建一個(gè)事件監(jiān)聽器,然后在事件監(jiān)聽器上注冊(cè)對(duì)各種事件的監(jiān)聽(例如:文件描述符可讀等);

2. 當(dāng)有事件發(fā)生時(shí),服務(wù)器將事件放入到一個(gè)隊(duì)列中;

3. 服務(wù)器主線程開始循環(huán)處理隊(duì)列中的事件。如果沒有事件,則進(jìn)入休眠狀態(tài);

4. 主線程從隊(duì)列中取出下一個(gè)事件,執(zhí)行對(duì)應(yīng)的處理程序;

5. 再次檢查隊(duì)列是否為空,如果不為空,則回到第 4 步。否則重新進(jìn)入休眠。

事件循環(huán)讓 Redis 能夠處理大量的連接請(qǐng)求,同時(shí)不會(huì)導(dǎo)致線程資源的耗盡。如果采用傳統(tǒng)的阻塞 I/O 模型,那么一個(gè)請(qǐng)求必須在內(nèi)核中等待 I/O 操作完成,這樣的模型無(wú)法適應(yīng)高并發(fā)場(chǎng)景的需求。

舉個(gè)例子,在一個(gè)非常繁忙的 Redis 實(shí)例中,大約有 10 萬(wàn)個(gè)客戶端同時(shí)與服務(wù)器建立連接。假設(shè) Redis 采用的是線程池模型,那么這個(gè)需要至少創(chuàng)建 10 萬(wàn)個(gè)線程,并維持這么多線程的調(diào)度和同步,所需的開銷和消耗是非常大的。而采用事件循環(huán)模型,主線程僅需要維護(hù)一個(gè)監(jiān)聽隊(duì)列,負(fù)責(zé)處理所有的請(qǐng)求,無(wú)需再創(chuàng)建大量的線程,避免了大量的資源浪費(fèi)。

Redis 事件模型的實(shí)現(xiàn)

事件模型是非常豐富和靈活的,Redis 同樣支持多種事件類型。目前 Redis 實(shí)現(xiàn)的事件類型包括:

1. 文件描述符事件:這是最常見的一種事件,用于監(jiān)聽文件描述符是否可讀、可寫等;

2. 時(shí)間事件:用于系統(tǒng)定時(shí)器的實(shí)現(xiàn)。

下面是 Redis 事件處理流程的示意圖:

![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/254423/1623633006745-19d5d5eb-670c-4ad4-a4e4-402ac9e50bb6.png#align=left&display=inline&height=253&margin=%5Bobject%20Object%5D&name=image.png&originHeight=253&originWidth=623&size=13982&status=done&style=none&width=623)

如圖所示,Redis 事件循環(huán)需要完成的工作很簡(jiǎn)單,僅有兩個(gè)主要組件:

1. 事件監(jiān)聽器(event loop)、

2. 事件處理器(event handler)。

事件監(jiān)聽器負(fù)責(zé)使用 epoll 模型監(jiān)聽所有的事件類型,包括文件描述符事件和時(shí)間事件。事件處理器負(fù)責(zé)具體的事件處理邏輯,例如:接收請(qǐng)求、處理命令、響應(yīng)結(jié)果等。

Redis 采用了 epoll 模型來(lái)實(shí)現(xiàn)事件監(jiān)聽器。epoll 模型采用了事件驅(qū)動(dòng)的方式,只需要在 Linux 內(nèi)核中注冊(cè)即可,具有高效、可靠、易維護(hù)等優(yōu)點(diǎn)。

Redis 事件處理器是由 Redis 的執(zhí)行引擎實(shí)現(xiàn)的,可以處理不同的命令和數(shù)據(jù)類型。當(dāng)有新的客戶端請(qǐng)求到達(dá)時(shí),Redis 的事件監(jiān)聽器就會(huì)接受到請(qǐng)求事件,然后將請(qǐng)求事件放入事件隊(duì)列中。事件處理器會(huì)從隊(duì)列中取出請(qǐng)求事件,并對(duì)請(qǐng)求進(jìn)行相應(yīng)的處理,最終將處理結(jié)果返回給客戶端。

Redis 地理編碼搜索服務(wù)案例

下面,我們以 Redis 地理編碼搜索服務(wù)為例,介紹 Redis 如何實(shí)現(xiàn)事件循環(huán),提升處理效率。

Redis 支持 spatial 數(shù)據(jù)類型 GEO,提供了距離計(jì)算和區(qū)域查詢等功能。例如,可以根據(jù)經(jīng)緯度查詢附近的商鋪、餐廳等。

下面是一個(gè)使用 Redis GEO 搜索店鋪的示例:

“`bash

# 加入5個(gè)商戶,分別位于 Champs-Elysées、Eiffel Tower、Opéra、Louvre、La Défense

127.0.0.1:6379> geoadd paris_shop 2.2945 48.8722 “Champs-Elysées”

127.0.0.1:6379> geoadd paris_shop 2.2945 48.8722 “Galeries Lafayette”

127.0.0.1:6379> geoadd paris_shop 2.2945 48.8722 “Printemps Haussmann”

127.0.0.1:6379> geoadd paris_shop 2.3267 48.8606 “Eiffel Tower”

127.0.0.1:6379> geoadd paris_shop 2.3300 48.8700 “Opéra”

127.0.0.1:6379> geoadd paris_shop 2.3372 48.8600 “Louvre”

127.0.0.1:6379> geoadd paris_shop 2.2384 48.8994 “La Défense”

# 開啟搜索服務(wù)

127.0.0.1:6379> georadiusbymember paris_shop “Eiffel Tower” 10 km


上述示例使用 GEO 數(shù)據(jù)類型儲(chǔ)存了 Paris 商鋪的位置信息,然后在搜索服務(wù)中,以 "Eiffel Tower" 為中心,搜索半徑 10 公里內(nèi)的商鋪信息。

Redis 的 GEO 數(shù)據(jù)類型基于 zset 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn),儲(chǔ)存商戶的經(jīng)緯度、商戶名稱。下面是相應(yīng)的代碼實(shí)現(xiàn):

```python
class GeoSearch(object):
def __init__(self, redis, key):
self.redis = redis
self.key = key

def add_location(self, name, longitude, latitude):
pipeline = self.redis.pipeline()
pipeline.geoadd(self.key, longitude, latitude, name)
pipeline.execute()
def get_location_by_name(self, name):
return self.redis.geopos(self.key, name)
def search_nearby(self, name, radius, unit):
# 按照距離排序,返回商戶名稱和距離信息
return self.redis.georadiusbymember(self.key, name, radius, unit=unit, withdist=True, sort='asc')

if __name__ == "__mn__":
redis = Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
key = 'paris_shop'
geo_search = GeoSearch(redis, key)
geo_search.add_location('Champs-Elysées', 2.2945, 48.8722)
geo_search.add_location('Galeries Lafayette', 2.2945, 48.8722)
geo_search.add_location('Printemps Haussmann', 2.2945, 48.8722)
geo_search.add_location('Eiffel Tower', 2.3267, 48.8606)
geo_search.add_location('Opéra', 2.3300, 48.8700)
geo_search.add_location('Louvre', 2.3372, 48.8600)
geo_search.add_location('La Défense', 2.2384, 48.8994)
print(geo_search.search_nearby('Eiffel Tower', 10, 'km'))

上述實(shí)現(xiàn)在搜索服務(wù)中采用了事件循環(huán)模型,避免了線程池模型的資源消耗,提高了服務(wù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理效率。同時(shí),基于事件驅(qū)動(dòng)的事件模型也使得 Redis 能夠更加靈活和高效地支持多樣化的數(shù)據(jù)類型和查詢模式。

總結(jié)

事件循環(huán)模

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