事件
最后更新于：2022-04-01 03:15:00
# 事件
[TOC=2,3]
事件是 Redis 服务器的核心，它处理两项重要的任务：
1. 处理文件事件：在多个客户端中实现多路复用，接受它们发来的命令请求，并将命令的执行结果返回给客户端。
1. 时间事件：实现服务器常规操作（server cron job）。
本文以下内容就来介绍这两种事件，以及它们背后的运作模式。
### 文件事件
Redis 服务器通过在多个客户端之间进行多路复用，从而实现高效的命令请求处理：多个客户端通过套接字连接到 Redis 服务器中，但只有在套接字可以无阻塞地进行读或者写时，服务器才会和这些客户端进行交互。
Redis 将这类因为对套接字进行多路复用而产生的事件称为文件事件（file event），文件事件可以分为读事件和写事件两类。
### 读事件
读事件标志着客户端命令请求的发送状态。
当一个新的客户端连接到服务器时，服务器会给为该客户端绑定读事件，直到客户端断开连接之后，这个读事件才会被移除。
读事件在整个网络连接的生命期内，都会在等待和就绪两种状态之间切换：
- 当客户端只是连接到服务器，但并没有向服务器发送命令时，该客户端的读事件就处于等待状态。
- 当客户端给服务器发送命令请求，并且请求已到达时（相应的套接字可以无阻塞地执行读操作），该客户端的读事件处于就绪状态。
作为例子，下图展示了三个已连接到服务器、但并没有发送命令的客户端：
![digraph e { node [style = filled]; edge [style = "dotted, bold"]; rankdir = BT; server [label = "服务器", shape=circle, fillcolor = "#95BBE3"]; cx [label = "客户端 X", fillcolor = "#A8E270"]; cy [label = "客户端 Y", fillcolor = "#A8E270"]; cz [label = "客户端 Z", fillcolor = "#A8E270"]; cx -> server [dir=none, style=dotted, label="等待命令请求"]; cy -> server [dir=none, style=dotted, label="等待命令请求"]; cz -> server [dir=none, style=dotted, label="等待命令请求"];}](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/2015-09-13_55f4effebf9d0.svg)
这三个客户端的状态如下表：
| 客户端 | 读事件状态 | 命令发送状态 |
|-----|-----|-----|
| 客户端 X | 等待 | 未发送 |
| 客户端 Y | 等待 | 未发送 |
| 客户端 Z | 等待 | 未发送 |
之后，当客户端 X 向服务器发送命令请求，并且命令请求已到达时，客户端 X 的读事件状态变为就绪：
![digraph e { node [style = filled]; edge [style = "dotted, bold"]; rankdir = BT; server [label = "服务器", shape=circle, fillcolor = "#95BBE3"]; cx [label = "客户端 X", fillcolor = "#A8E270"]; cy [label = "客户端 Y", fillcolor = "#A8E270"]; cz [label = "客户端 Z", fillcolor = "#A8E270"]; cx -> server [style= "dashed, bold" , label="发送命令请求", color = "#B22222"]; cy -> server [dir=none, style=dotted, label="等待命令请求"]; cz -> server [dir=none, style=dotted, label="等待命令请求"];}](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/2015-09-13_55f4effec77aa.svg)
这时，三个客户端的状态如下表（只有客户端 X 的状态被更新了）：
| 客户端 | 读事件状态 | 命令发送状态 |
|-----|-----|-----|
| 客户端 X | **就绪** | **已发送，并且已到达** |
| 客户端 Y | 等待 | 未发送 |
| 客户端 Z | 等待 | 未发送 |
当事件处理器被执行时，就绪的文件事件会被识别到，相应的命令请求会被发送到命令执行器，并对命令进行求值。
### 写事件
写事件标志着客户端对命令结果的接收状态。
和客户端自始至终都关联着读事件不同，服务器只会在有命令结果要传回给客户端时，才会为客户端关联写事件，并且在命令结果传送完毕之后，客户端和写事件的关联就会被移除。
一个写事件会在两种状态之间切换：
- 当服务器有命令结果需要返回给客户端，但客户端还未能执行无阻塞写，那么写事件处于等待状态。
- 当服务器有命令结果需要返回给客户端，并且客户端可以进行无阻塞写，那么写事件处于就绪状态。
当客户端向服务器发送命令请求，并且请求被接受并执行之后，服务器就需要将保存在缓存内的命令执行结果返回给客户端，这时服务器就会为客户端关联写事件。
作为例子，下图展示了三个连接到服务器的客户端，其中服务器正等待客户端 X 变得可写，从而将命令的执行结果返回给它：
![digraph e { node [style = filled]; edge [style = "dotted, bold"]; rankdir = BT; server [label = "服务器", shape=circle, fillcolor = "#95BBE3"]; cx [label = "客户端 X", fillcolor = "#A8E270"]; cy [label = "客户端 Y", fillcolor = "#A8E270"]; cz [label = "客户端 Z", fillcolor = "#A8E270"]; cx -> server [dir=none, style=dotted, label="等待将命令结果返回\n等待命令请求"]; cy -> server [dir=none, style=dotted, label="等待命令请求"]; cz -> server [dir=none, style=dotted, label="等待命令请求"];}](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/2015-09-13_55f4effed0f0e.svg)
此时三个客户端的事件状态分别如下表：
| 客户端 | 读事件状态 | 写事件状态 |
|-----|-----|-----|
| 客户端 X | 等待 | 等待 |
| 客户端 Y | 等待 | 无 |
| 客户端 Z | 等待 | 无 |
当客户端 X 的套接字可以进行无阻塞写操作时，写事件就绪，服务器将保存在缓存内的命令执行结果返回给客户端：
![digraph e { node [style = filled]; edge [style = "dotted, bold"]; rankdir = BT; server [label = "服务器", shape=circle, fillcolor = "#95BBE3"]; cx [label = "客户端 X", fillcolor = "#A8E270"]; cy [label = "客户端 Y", fillcolor = "#A8E270"]; cz [label = "客户端 Z", fillcolor = "#A8E270"]; cx -> server [dir=back, style="dashed, bold", label="返回命令执行结果\n等待命令请求", color = "#B22222"]; cy -> server [dir=none, style=dotted, label="等待命令请求"]; cz -> server [dir=none, style=dotted, label="等待命令请求"];}](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/2015-09-13_55f4effed9356.svg)
此时三个客户端的事件状态分别如下表（只有客户端 X 的状态被更新了）：
| 客户端 | 读事件状态 | 写事件状态 |
|-----|-----|-----|
| 客户端 X | 等待 | **已就绪** |
| 客户端 Y | 等待 | 无 |
| 客户端 Z | 等待 | 无 |
当命令执行结果被传送回客户端之后，客户端和写事件之间的关联会被解除（只剩下读事件），至此，返回命令执行结果的动作执行完毕：
![digraph e { node [style = filled]; edge [style = "dotted, bold"]; rankdir = BT; server [label = "服务器", shape=circle, fillcolor = "#95BBE3"]; cx [label = "客户端 X", fillcolor = "#A8E270"]; cy [label = "客户端 Y", fillcolor = "#A8E270"]; cz [label = "客户端 Z", fillcolor = "#A8E270"]; cx -> server [dir=none, style=dotted, label="等待命令请求"]; cy -> server [dir=none, style=dotted, label="等待命令请求"]; cz -> server [dir=none, style=dotted, label="等待命令请求"];}](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/2015-09-13_55f4effee45e9.svg)
Note
同时关联写事件和读事件
前面提到过，读事件只有在客户端断开和服务器的连接时，才会被移除。
这也就是说，当客户端关联写事件的时候，实际上它在同时关联读/写两种事件。
因为在同一次文件事件处理器的调用中，单个客户端只能执行其中一种事件（要么读，要么写，但不能又读又写），当出现读事件和写事件同时就绪的情况时，事件处理器优先处理读事件。
这也就是说，当服务器有命令结果要返回客户端，而客户端又有新命令请求进入时，服务器先处理新命令请求。
### 时间事件
时间事件记录着那些要在指定时间点运行的事件，多个时间事件以无序链表的形式保存在服务器状态中。
每个时间事件主要由三个属性组成：
- `when` ：以毫秒格式的 UNIX 时间戳为单位，记录了应该在什么时间点执行事件处理函数。
- `timeProc` ：事件处理函数。
- `next` 指向下一个时间事件，形成链表。
根据 `timeProc` 函数的返回值，可以将时间事件划分为两类：
- 如果事件处理函数返回 `ae.h/AE_NOMORE` ，那么这个事件为单次执行事件：该事件会在指定的时间被处理一次，之后该事件就会被删除，不再执行。
- 如果事件处理函数返回一个非 `AE_NOMORE` 的整数值，那么这个事件为循环执行事件：该事件会在指定的时间被处理，之后它会按照事件处理函数的返回值，更新事件的 `when` 属性，让这个事件在之后的某个时间点再次运行，并以这种方式一直更新并运行下去。
可以用伪代码来表示这两种事件的处理方式：
~~~
def handle_time_event(server, time_event):
# 执行事件处理器，并获取返回值
# 返回值可以是 AE_NOMORE ，或者一个表示毫秒数的非符整数值
retval = time_event.timeProc()
if retval == AE_NOMORE:
# 如果返回 AE_NOMORE ，那么将事件从链表中删除，不再执行
server.time_event_linked_list.delete(time_event)
else:
# 否则，更新事件的 when 属性
# 让它在当前时间之后的 retval 毫秒之后再次运行
time_event.when = unix_ts_in_ms() + retval
~~~
当时间事件处理器被执行时，它遍历所有链表中的时间事件，检查它们的到达事件（`when` 属性），并执行其中的已到达事件：
~~~
def process_time_event(server):
# 遍历时间事件链表
for time_event in server.time_event_linked_list:
# 检查事件是否已经到达
if time_event.when <= unix_ts_in_ms():
# 处理已到达事件
handle_time_event(server, time_event)
~~~
Note
无序链表并不影响时间事件处理器的性能
在目前的版本中，正常模式下的 Redis 只带有 `serverCron` 一个时间事件，而在 benchmark 模式下，Redis 也只使用两个时间事件。
在这种情况下，程序几乎是将无序链表退化成一个指针来使用，所以使用无序链表来保存时间事件，并不影响事件处理器的性能。
### 时间事件应用实例：服务器常规操作
对于持续运行的服务器来说，服务器需要定期对自身的资源和状态进行必要的检查和整理，从而让服务器维持在一个健康稳定的状态，这类操作被统称为常规操作（cron job）。
在 Redis 中，常规操作由 `redis.c/serverCron` 实现，它主要执行以下操作：
- 更新服务器的各类统计信息，比如时间、内存占用、数据库占用情况等。
- 清理数据库中的过期键值对。
- 对不合理的数据库进行大小调整。
- 关闭和清理连接失效的客户端。
- 尝试进行 AOF 或 RDB 持久化操作。
- 如果服务器是主节点的话，对附属节点进行定期同步。
- 如果处于集群模式的话，对集群进行定期同步和连接测试。
Redis 将 `serverCron` 作为时间事件来运行，从而确保它每隔一段时间就会自动运行一次，又因为 `serverCron` 需要在 Redis 服务器运行期间一直定期运行，所以它是一个循环时间事件：`serverCron` 会一直定期执行，直到服务器关闭为止。
在 Redis 2.6 版本中，程序规定 `serverCron` 每秒运行 `10` 次，平均每 `100` 毫秒运行一次。从 Redis 2.8 开始，用户可以通过修改 `hz` 选项来调整 `serverCron` 的每秒执行次数，具体信息请参考 `redis.conf` 文件中关于 `hz` 选项的说明。
### 事件的执行与调度
既然 Redis 里面既有文件事件，又有时间事件，那么如何调度这两种事件就成了一个关键问题。
简单地说，Redis 里面的两种事件呈合作关系，它们之间包含以下三种属性：
1. 一种事件会等待另一种事件执行完毕之后，才开始执行，事件之间不会出现抢占。
1. 事件处理器先处理文件事件（处理命令请求），再执行时间事件（调用 `serverCron`）
1. 文件事件的等待时间（类 `poll` 函数的最大阻塞时间），由距离到达时间最短的时间事件决定。
这些属性表明，实际处理时间事件的时间，通常会比时间事件所预定的时间要晚，至于延迟的时间有多长，取决于时间事件执行之前，执行文件事件所消耗的时间。
比如说，以下图表就展示了，虽然时间事件 `TE 1` 预定在 `t1` 时间执行，但因为文件事件 `FE 1` 正在运行，所以 `TE 1` 的执行被延迟了：
~~~
t1
|
V
time -----------------+------------------->|
| FE 1 | TE 1 |
|<------>|
TE 1
delay
time
~~~
另外，对于像 `serverCron` 这类循环执行的时间事件来说，如果事件处理器的返回值是 `t` ，那么 Redis 只保证：
- 如果两次执行时间事件处理器之间的时间间隔大于等于 `t` ， 那么这个时间事件至少会被处理一次。
- 而并不是说， 每隔 `t` 时间， 就一定要执行一次事件 —— 这对于不使用抢占调度的 Redis 事件处理器来说，也是不可能做到的
举个例子，虽然 `serverCron` （`sC`）设定的间隔为 `10` 毫秒，但它并不是像如下那样每隔 `10` 毫秒就运行一次：
~~~
time ----------------------------------------------------->|
|<---- 10 ms ---->|<---- 10 ms ---->|<---- 10 ms ---->|
| FE 1 | FE 2 | sC 1 | FE 3 | sC 2 | FE 4 |
^ ^ ^ ^ ^
| | | | |
file event time event | time event |
handler handler | handler |
run run | run |
file event file event
handler handler
run run
~~~
在实际中，`serverCron` 的运行方式更可能是这样子的：
~~~
time ----------------------------------------------------------------------->|
|<---- 10 ms ---->|<---- 10 ms ---->|<---- 10 ms ---->|<---- 10 ms ---->|
| FE 1 | FE 2 | sC 1 | FE 3 | FE 4 | FE 5 | sC 2 |
|<-------- 15 ms -------->| |<------- 12 ms ------->|
>= 10 ms >= 10 ms
^ ^ ^ ^
| | | |
file event time event | time event
handler handler | handler
run run | run
file event
handler
run
~~~
根据情况，如果处理文件事件耗费了非常多的时间，`serverCron` 被推迟到一两秒之后才能执行，也是有可能的。
整个事件处理器程序可以用以下伪代码描述：
~~~
def process_event():
# 获取执行时间最接近现在的一个时间事件
te = get_nearest_time_event(server.time_event_linked_list)
# 检查该事件的执行时间和现在时间之差
# 如果值 <= 0 ，那么说明至少有一个时间事件已到达
# 如果值 > 0 ，那么说明目前没有任何时间事件到达
nearest_te_remaind_ms = te.when - now_in_ms()
if nearest_te_remaind_ms <= 0:
# 如果有时间事件已经到达
# 那么调用不阻塞的文件事件等待函数
poll(timeout=None)
else:
# 如果时间事件还没到达
# 那么阻塞的最大时间不超过 te 的到达时间
poll(timeout=nearest_te_remaind_ms)
# 处理已就绪文件事件
process_file_events()
# 处理已到达时间事件
process_time_event()
~~~
通过这段代码，可以清晰地看出：
- 到达时间最近的时间事件，决定了 `poll` 的最大阻塞时长。
- 文件事件先于时间事件处理。
将这个事件处理函数置于一个循环中，加上初始化和清理函数，这就构成了 Redis 服务器的主函数调用：
~~~
def redis_main():
# 初始化服务器
init_server()
# 一直处理事件，直到服务器关闭为止
while server_is_not_shutdown():
process_event()
# 清理服务器
clean_server()
~~~
### 小结
- Redis 的事件分为时间事件和文件事件两类。
- 文件事件分为读事件和写事件两类：读事件实现了命令请求的接收，写事件实现了命令结果的返回。
- 时间事件分为单次执行事件和循环执行事件，服务器常规操作 `serverCron` 就是循环事件。
- 文件事件和时间事件之间是合作关系：一种事件会等待另一种事件完成之后再执行，不会出现抢占情况。
- 时间事件的实际执行时间通常会比预定时间晚一些。