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比Redis快5倍的中间件,为啥这么快?

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数据和云
发布2019-12-17 18:16:08
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发布2019-12-17 18:16:08
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文章被收录于专栏:数据和云

来自:云栖社区

作者:羽洵

原文:https://yq.aliyun.com/articles/705239

今天给大家介绍的是KeyDB,KeyDB项目是从Redis fork出来的分支。众所周知Redis是一个单线程的kv内存存储系统,而KeyDB在100%兼容Redis API的情况下将Redis改造成多线程。

上次也跟大家说了,Redis多线程正式版将在今年底发布,大家拭目以待

线程模型


KeyDB将Redis原来的主线程拆分成了主线程和worker线程。每个worker线程都是io线程,负责监听端口,accept请求,读取数据和解析协议。如图所示:

KeyDB使用了SO_REUSEPORT特性,多个线程可以绑定监听同个端口。

每个worker线程做了cpu绑核,读取数据也使用了SO_INCOMING_CPU特性,指定cpu接收数据。

解析协议之后每个线程都会去操作内存中的数据,由一把全局锁来控制多线程访问内存数据。

主线程其实也是一个worker线程,包括了worker线程的工作内容,同时也包括只有主线程才可以完成的工作内容。在worker线程数组中下标为0的就是主线程。

主线程的主要工作在实现serverCron,包括:

  • 处理统计
  • 客户端链接管理
  • db数据的resize和reshard
  • 处理aof
  • replication主备同步
  • cluster模式下的任务

链接管理


在Redis中所有链接管理都是在一个线程中完成的。在KeyDB的设计中,每个worker线程负责一组链接,所有的链接插入到本线程的链接列表中维护。链接的产生、工作、销毁必须在同个线程中。每个链接新增一个字段

int iel; /* the event loop index we're registered with */

用来表示链接属于哪个线程接管。

KeyDB维护了三个关键的数据结构做链接管理:

  • clients_pending_write:线程专属的链表,维护同步给客户链接发送数据的队列
  • clients_pending_asyncwrite:线程专属的链表,维护异步给客户链接发送数据的队列
  • clients_to_close:全局链表,维护需要异步关闭的客户链接

分成同步和异步两个队列,是因为redis有些联动api,比如pub/sub,pub之后需要给sub的客户端发送消息,pub执行的线程和sub的客户端所在线程不是同一个线程,为了处理这种情况,KeyDB将需要给非本线程的客户端发送数据维护在异步队列中。

同步发送的逻辑比较简单,都是在本线程中完成,以下图来说明如何同步给客户端发送数据:

如上文所提到的,一个链接的创建、接收数据、发送数据、释放链接都必须在同个线程执行。异步发送涉及到两个线程之间的交互。KeyDB通过管道在两个线程中传递消息:

代码语言:javascript
复制
int fdCmdWrite; //写管道
int fdCmdRead; //读管道

本地线程需要异步发送数据时,先检查client是否属于本地线程,非本地线程获取到client专属的线程ID,之后给专属的线程管到发送AE_ASYNC_OP::CreateFileEvent的操作,要求添加写socket事件。专属线程在处理管道消息时将对应的请求添加到写事件中,如图所示:

Redis有些关闭客户端的请求并非完全是在链接所在的线程执行关闭,所以在这里维护了一个全局的异步关闭链表。

锁机制


KeyDB实现了一套类似spinlock的锁机制,称之为fastlock。

fastlock的主要数据结构有:

代码语言:javascript
复制
struct ticket
{
 uint16_t m_active; //解锁+1
 uint16_t m_avail; //加锁+1
};
struct fastlock
{
 volatile struct ticket m_ticket;
 volatile int m_pidOwner; //当前解锁的线程id
 volatile int m_depth; //当前线程重复加锁的次数
};

使用原子操作__atomic_load_2,__atomic_fetch_add,__atomic_compare_exchange来通过比较m_active=m_avail判断是否可以获取锁。

fastlock提供了两种获取锁的方式:

  • try_lock:一次获取失败,直接返回
  • lock:忙等,每1024 * 1024次忙等后使用sched_yield 主动交出cpu,挪到cpu的任务末尾等待执行。

在KeyDB中将try_lock和事件结合起来,来避免忙等的情况发生。每个客户端有一个专属的lock,在读取客户端数据之前会先尝试加锁,如果失败,则退出,因为数据还未读取,所以在下个epoll_wait处理事件循环中可以再次处理。

Active-Replica

KeyDB实现了多活的机制,每个replica可设置成可写非只读,replica之间互相同步数据。主要特性有:

  • 每个replica有个uuid标志,用来去除环形复制
  • 新增加rreplay API,将增量命令打包成rreplay命令,带上本地的uuid
  • key,value加上时间戳版本号,作为冲突校验,如果本地有相同的key且时间戳版本号大于同步过来的数据,新写入失败。采用当前时间戳向左移20位,再加上后44位自增的方式来获取key的时间戳版本号。
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-12-11,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 线程模型
  • 链接管理
  • 锁机制
  • KeyDB实现了一套类似spinlock的锁机制,称之为fastlock。
  • Active-Replica
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