标签:i++ operation 功能 multiple 匹配 监控 链接 命令执行 失败
Redis是单进程单线程的。
应用系统和Redis通过Redis协议(RESP)进行交互。
Redis协议位于TCP层之上,即客户端和Redis实例保持双工的连接。
串行化是最简单模式,客户端与服务器端建立长连接
连接通过心跳机制检测(ping-pong) ack应答
客户端发送请求,服务端响应,客户端收到响应后,再发起第二个请求,服务器端再响应。
telnet和redis-cli 发出的命令 都属于该种模式
特点:
有问有答
耗时在网络传输命令
性能较低
批量请求,批量响应
请求响应交叉进行,不会混淆(TCP双工)
pipeline的作用是将一批命令进行打包,然后发送给服务器,服务器执行完按顺序打包返回。
通过pipeline,一次pipeline(n条命令)=一次网络时间 + n次命令时间
通过Jedis可以很方便的使用pipeline
Jedis redis = new Jedis("192.168.1.111", 6379);
redis.auth("12345678");//授权密码 对应redis.conf的requirepass密码
Pipeline pipe = jedis.pipelined();
for (int i = 0; i <50000; i++) {
pipe.set("key_"+String.valueOf(i),String.valueOf(i));
}
//将封装后的PIPE一次性发给redis
pipe.sync();
Redis可以利用事务机制批量执行命令。
发布订阅模式是:一个客户端触发,多个客户端被动接收,通过服务器中转。后面会详细讲解。
客户端向服务器端提交一个lua脚本,服务器端执行该脚本。
Redis客户端与服务器交互采用序列化协议(RESP)。
请求以字符串数组的形式来表示要执行命令的参数
Redis使用命令特有(command-specific)数据类型作为回复。
Redis通信协议的主要特点有:
客户端和服务器通过 TCP 连接来进行数据交互, 服务器默认的端口号为 6379 。
客户端和服务器发送的命令或数据一律以 \r\n (CRLF)结尾。
在这个协议中, 所有发送至 Redis 服务器的参数都是二进制安全(binary safe)的。
简单,高效,易读。
可以使用telnet给Redis发送命令,首字符为Redis命令名的字符,格式为 str1 str2 str3...
[root@localhost bin]# telnet 127.0.0.1 6379
Trying 127.0.0.1...
Connected to 127.0.0.1.
Escape character is ‘^]‘.
ping
+PONG
exists name
:1
1、间隔符号,在Linux下是\r\n,在Windows下是\n
2、简单字符串 Simple Strings, 以 "+"加号 开头
3、错误 Errors, 以"-"减号 开头
4、整数型 Integer, 以 ":" 冒号开头
5、大字符串类型 Bulk Strings, 以 "$"美元符号开头,长度限制512M
6、数组类型 Arrays,以 "*"星号开头
用SET命令来举例说明RESP协议的格式。
redis> SET mykey Hello
"OK"
实际发送的请求数据:
*3\r\n$3\r\nSET\r\n$5\r\nmykey\r\n$5\r\nHello\r\n
*3
$3
SET
$5
mykey
$5
Hello
实际收到的响应数据:
+OK\r\n
整个流程包括:服务器启动监听、接收命令请求并解析、执行命令请求、返回命令回复等。
启动调用 initServer方法:
创建eventLoop(事件机制)
注册时间事件处理器
注册文件事件(socket)处理器
监听 socket 建立连接
redis-cli建立socket
redis-server为每个连接(socket)创建一个 Client 对象
创建文件事件监听socket
指定事件处理函数
从client中读取客户端的查询缓冲区内容。
将输入缓冲区中的数据解析成对应的命令
判断是单条命令还是多条命令并调用相应的解析器解析
解析成功后调用processCommand 方法执行命令,如下图:
大致分三个部分:
调用 lookupCommand 方法获得对应的 redisCommand
检测当前 Redis 是否可以执行该命令
调用 call 方法真正执行命令
对于状态,回复的第一个字节是“+”
"+OK"
对于错误,回复的第一个字节是“ - ”
1. -ERR unknown command ‘foobar‘
2. -WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
对于整数,回复的第一个字节是“:”
":6"
对于批量字符串,回复的第一个字节是“$”
"$6 foobar"
对于多条批量回复(数组),回复的第一个字节是“*”
"*3"
包括协议解析、调用命令、返回结果。
用户在Redis客户端键入命令后,Redis-cli会把命令转化为RESP协议格式,然后发送给服务器。服务器
再对协议进行解析,分为三个步骤
\1. 解析命令请求参数数量
命令请求参数数量的协议格式为"*N\r\n" ,其中N就是数量,比如
127.0.0.1:6379> set name:1 zhaoyun
我们打开aof文件可以看到协议内容
*3(/r/n)
$3(/r/n)
set(/r/n)
$7(/r/n)
name:10(/r/n)
$7(/r/n)
zhaoyun(/r/n)
首字符必须是“*”,使用"\r"定位到行尾,之间的数就是参数数量了。
\2. 循环解析请求参数
首字符必须是"\(",使用"/r"定位到行尾,之间的数是参数的长度,从/n后到下一个"\)"之间就是参
数的值了
循环解析直到没有"$"。
协议的执行包括命令的调用和返回结果
判断参数个数和取出的参数是否一致
RedisServer解析完命令后,会调用函数processCommand处理该命令请求
quit校验,如果是“quit”命令,直接返回并关闭客户端
命令语法校验,执行lookupCommand,查找命令(set),如果不存在则返回:“unknown
command”错误。
参数数目校验,参数数目和解析出来的参数个数要匹配,如果不匹配则返回:“wrong number of
arguments”错误。
此外还有权限校验,最大内存校验,集群校验,持久化校验等等。
校验成功后,会调用call函数执行命令,并记录命令执行时间和调用次数
如果执行命令时间过长还要记录慢查询日志
执行命令后返回结果的类型不同则协议格式也不同,分为5类:状态回复、错误回复、整数回复、批量
回复、多条批量回复。
套接字(socket)是一个抽象层,应用程序可以通过它发送或接收数据。
Redis事件处理机制采用单线程的Reactor模式,属于I/O多路复用的一种常见模式。
IO多路复用( I/O multiplexing )指的通过单个线程管理多个Socket。
Reactor pattern(反应器设计模式)是一种为处理并发服务请求,并将请求提交到 一个或者多个服务处理
程序的事件设计模式。
Reactor模式是事件驱动的
有一个或多个并发输入源(文件事件)
有一个Service Handler
有多个Request Handlers
这个Service Handler会同步的将输入的请求(Event)多路复用的分发给相应的Request Handler
Handle:I/O操作的基本文件句柄,在linux下就是fd(文件描述符)
Synchronous Event Demultiplexer :同步事件分离器,阻塞等待Handles中的事件发生。(系统)
Reactor: 事件分派器,负责事件的注册,删除以及对所有注册到事件分派器的事件进行监控, 当事件
发生时会调用Event Handler接口来处理事件。
Event Handler: 事件处理器接口,这里需要Concrete Event Handler来实现该接口
Concrete Event Handler:真实的事件处理器,通常都是绑定了一个handle,实现对可读事件 进行读
取或对可写事件进行写入的操作。
主程序向事件分派器(Reactor)注册要监听的事件
Reactor调用OS提供的事件处理分离器,监听事件(wait)
当有事件产生时,Reactor将事件派给相应的处理器来处理 handle_event()
select,poll,epoll、kqueue都是IO多路复用的机制。
I/O多路复用就是通过一种机制,一个进程可以监视多个描述符(socket),一旦某个描述符就绪(一
般是读就绪或者写就绪),能够通知程序进行相应的读写操作。
select
int select (int n, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds, struct
timeval *timeout);
select 函数监视的文件描述符分3类,分别是:
writefds
readfds
exceptfds
调用后select函数会阻塞,直到有描述符就绪(有数据 可读、可写、或者有except),或者超时
(timeout指定等待时间,如果立即返回设为null即可),函数返回。当select函数返回后,可以 通过
遍历fd列表,来找到就绪的描述符。
优点
select目前几乎在所有的平台上支持,其良好跨平台支持也是它的一个优点。
windows linux ...
缺点
单个进程打开的文件描述是有一定限制的,它由FD_SETSIZE设置,默认值是1024,采用数组存储
另外在检查数组中是否有文件描述需要读写时,采用的是线性扫描的方法,即不管这些socket是不是活
跃的,都轮询一遍,所以效率比较低
poll
int poll (struct pollfd *fds, unsigned int nfds, int timeout);
struct pollfd {
int fd; //文件描述符
short events; //要监视的事件
short revents; //实际发生的事件
};
poll使用一个 pollfd的指针实现,pollfd结构包含了要监视的event和发生的event,不再使用select“参
数-值”传递的方式。
优点:
采样链表的形式存储,它监听的描述符数量没有限制,可以超过select默认限制的1024大小
缺点:
另外在检查链表中是否有文件描述需要读写时,采用的是线性扫描的方法,即不管这些socket是不是活
跃的,都轮询一遍,所以效率比较低。
epoll
epoll是在linux2.6内核中提出的,是之前的select和poll的增强版本。相对于select和poll来说,epoll更
加灵活,没有描述符限制。epoll使用一个文件描述符管理多个描述符,将用户关系的文件描述符的事件
存放到内核的一个事件表中,这样在用户空间和内核空间的copy只需一次。
int epoll_create(int size)
创建一个epoll的句柄。自从linux2.6.8之后,size参数是被忽略的。需要注意的是,当创建好epoll
句柄后,它就是会占用一个fd值,在linux下如果查看/proc/进程id/fd/,是能够看到这个fd的,所
以在使用完epoll后,必须调用close()关闭,否则可能导致fd被耗尽。
int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event)
poll的事件注册函数,它不同于select()是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件,而是在这里先
注册要监听的事件类型。
第一个参数是epoll_create()的返回值。
第二个参数表示动作,用三个宏来表示:
EPOLL_CTL_ADD:注册新的fd到epfd中;
EPOLL_CTL_MOD:修改已经注册的fd的监听事件;
EPOLL_CTL_DEL:从epfd中删除一个fd;
第三个参数是需要监听的fd。
第四个参数是告诉内核需要监听什么事
int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int
timeout);
等待内核返回的可读写事件,最多返回maxevents个事件。
优点:
epoll 没有最大并发连接的限制,上限是最大可以打开文件的数目,举个例子,在1GB内存的机器上大约
是10万左 右
效率提升, epoll 最大的优点就在于它只管你“活跃”的连接 ,而跟连接总数无关,因此在实际的网络环
境 中, epoll 的效率就会远远高于 select 和 poll 。
epoll使用了共享内存,不用做内存拷贝
kqueue
kqueue 是 unix 下的一个IO多路复用库。最初是2000年Jonathan Lemon在FreeBSD系统上开发的一个
高性能的事件通知接口。注册一批socket描述符到 kqueue 以后,当其中的描述符状态发生变化时,
kqueue 将一次性通知应用程序哪些描述符可读、可写或出错了。
struct kevent {
uintptr_t ident; //是事件唯一的 key,在 socket() 使用中,它是 socket 的 fd
句柄
int16_t filter; //是事件的类型(EVFILT_READ socket 可读事件
EVFILT_WRITE socket 可 写事件)
uint16_t flags; //操作方式
uint32_t fflags; //
intptr_t data; //数据长度
void *udata; //数据
};
优点:
能处理大量数据,性能较高
在redis中,对于文件事件的处理采用了Reactor模型。采用的是epoll的实现方式。
Redis在主循环中统一处理文件事件和时间事件,信号事件则由专门的handler来处理。
主循环
void aeMain(aeEventLoop *eventLoop) {
eventLoop->stop = 0;
while (!eventLoop->stop) { //循环监听事件
// 阻塞之前的处理
if (eventLoop->beforesleep != NULL)
eventLoop->beforesleep(eventLoop);
// 事件处理,第二个参数决定处理哪类事件
aeProcessEvents(eventLoop, AE_ALL_EVENTS|AE_CALL_AFTER_SLEEP);
}
}
当客户端向 Redis 建立 socket时,aeEventLoop 会调用 acceptTcpHandler 处理函数,服务器会为每
个链接创建一个 Client 对象,并创建相应文件事件来监听socket的可读事件,并指定事件处理函数。
// 当客户端建立链接时进行的eventloop处理函数 networking.c
void acceptTcpHandler(aeEventLoop *el, int fd, void *privdata, int mask) {
....
// 层层调用,最后在anet.c 中 anetGenericAccept 方法中调用 socket 的 accept 方法
cfd = anetTcpAccept(server.neterr, fd, cip, sizeof(cip), &cport);
if (cfd == ANET_ERR) {
if (errno != EWOULDBLOCK)
serverLog(LL_WARNING,
"Accepting client connection: %s", server.neterr);
return;
}
serverLog(LL_VERBOSE,"Accepted %s:%d", cip, cport);
/**
* 进行socket 建立连接后的处理
*/
acceptCommonHandler(cfd,0,cip);
}
当客户端通过 socket 发送来数据后,Redis 会调用 readQueryFromClient 方法,readQueryFromClient
方法会调用 read 方法从 socket 中读取数据到输入缓冲区中,然后判断其大小是否大于系统设置的
client_max_querybuf_len,如果大于,则向 Redis返回错误信息,并关闭 client。
// 处理从client中读取客户端的输入缓冲区内容。
void readQueryFromClient(aeEventLoop *el, int fd, void *privdata, int mask) {
client *c = (client*) privdata;
....
if (c->querybuf_peak < qblen) c->querybuf_peak = qblen;
c->querybuf = sdsMakeRoomFor(c->querybuf, readlen);
// 从 fd 对应的socket中读取到 client 中的 querybuf 输入缓冲区
nread = read(fd, c->querybuf+qblen, readlen);....
// 如果大于系统配置的最大客户端缓存区大小,也就是配置文件中的client-query-buffer-limit
if (sdslen(c->querybuf) > server.client_max_querybuf_len) {
sds ci = catClientInfoString(sdsempty(),c), bytes = sdsempty();
// 返回错误信息,并且关闭client
bytes = sdscatrepr(bytes,c->querybuf,64);
serverLog(LL_WARNING,"Closing client that reached max query buffer
length: %s (qbuf initial bytes: %s)", ci, bytes);
sdsfree(ci);
sdsfree(bytes);
freeClient(c);
return;
}
if (!(c->flags & CLIENT_MASTER)) {
// processInputBuffer 处理输入缓冲区
processInputBuffer(c);
} else {
// 如果client是master的连接
size_t prev_offset = c->reploff;
processInputBuffer(c);
// 判断是否同步偏移量发生变化,则通知到后续的slave
size_t applied = c->reploff - prev_offset;
if (applied) {
replicationFeedSlavesFromMasterStream(server.slaves,
c->pending_querybuf, applied);
sdsrange(c->pending_querybuf,applied,-1);
}
}
}
命令回复处理器 sendReplyToClient
sendReplyToClient函数是Redis的命令回复处理器,这个处理器负责将服务器执行命令后得到的命令
回复通过套接字返回给客户端。
1、将outbuf内容写入到套接字描述符并传输到客户端
2、aeDeleteFileEvent 用于删除 文件写事件
时间事件分为定时事件与周期事件:
一个时间事件主要由以下三个属性组成:
id(全局唯一id)
when (毫秒时间戳,记录了时间事件的到达时间)
timeProc(时间事件处理器,当时间到达时,Redis就会调用相应的处理器来处理事件)
/* Time event structure
* *
时间事件结构
*/
typedef struct aeTimeEvent {
// 时间事件的唯一标识符
long long id; /* time event identifier. */
// 事件的到达时间,存贮的是UNIX的时间戳
long when_sec; /* seconds */
long when_ms; /* milliseconds */
// 事件处理函数,当到达指定时间后调用该函数处理对应的问题
aeTimeProc *timeProc;
// 事件释放函数
aeEventFinalizerProc *finalizerProc;
// 多路复用库的私有数据
void *clientData;
// 指向下个时间事件结构,形成链表
struct aeTimeEvent *next;
} aeTimeEvent;
时间事件的最主要的应用是在redis服务器需要对自身的资源与配置进行定期的调整,从而确保服务器的
长久运行,这些操作由redis.c中的serverCron函数实现。该时间事件主要进行以下操作:
1)更新redis服务器各类统计信息,包括时间、内存占用、数据库占用等情况。
2)清理数据库中的过期键值对。
3)关闭和清理连接失败的客户端。
4)尝试进行aof和rdb持久化操作。
5)如果服务器是主服务器,会定期将数据向从服务器做同步操作。
6)如果处于集群模式,对集群定期进行同步与连接测试操作。
redis服务器开启后,就会周期性执行此函数,直到redis服务器关闭为止。默认每秒执行10次,平
均100毫秒执行一次,可以在redis配置文件的hz选项,调整该函数每秒执行的次数。
serverCron在一秒内执行的次数 , 在redis/conf中可以配置
hz 100
比如:server.hz是100,也就是servreCron的执行间隔是10ms
#define run_with_period(_ms_) if ((_ms_ <= 1000/server.hz) || !(server.cronloops%((_ms_)/(1000/server.hz))))
定时任务执行都是在10毫秒的基础上定时处理自己的任务(run_with_period(ms)),即调用
run_with_period(ms)[ms是指多长时间执行一次,单位是毫秒]来确定自己是否需要执行。
返回1表示执行。
假如有一些任务需要每500ms执行一次,就可以在serverCron中用run_with_period(500)把每500ms需
要执行一次的工作控制起来。
定时事件:让一段程序在指定的时间之后执行一次
aeTimeProc(时间处理器)的返回值是AE_NOMORE
该事件在达到后删除,之后不会再重复。
周期性事件:让一段程序每隔指定时间就执行一次
aeTimeProc(时间处理器)的返回值不是AE_NOMORE
当一个时间事件到达后,服务器会根据时间处理器的返回值,对时间事件的 when 属性进行更新,让这
个事件在一段时间后再次达到。
serverCron就是一个典型的周期性事件。
aeEventLoop 是整个事件驱动的核心,Redis自己的事件处理机制
它管理着文件事件表和时间事件列表,
不断地循环处理着就绪的文件事件和到期的时间事件。
typedef struct aeEventLoop {
//最大文件描述符的值
int maxfd; /* highest file descriptor currently registered */
//文件描述符的最大监听数
int setsize; /* max number of file descriptors tracked */
//用于生成时间事件的唯一标识id
long long timeEventNextId;
//用于检测系统时间是否变更(判断标准 now<lastTime)
time_t lastTime; /* Used to detect system clock skew */
//注册的文件事件
aeFileEvent *events; /* Registered events */
//已就绪的事件
aeFiredEvent *fired; /* Fired events */
//注册要使用的时间事件
aeTimeEvent *timeEventHead;
//停止标志,1表示停止
int stop;
//这个是处理底层特定API的数据,对于epoll来说,该结构体包含了epoll fd和epoll_event
void *apidata; /* This is used for polling API specific data */
//在调用processEvent前(即如果没有事件则睡眠),调用该处理函数
aeBeforeSleepProc *beforesleep;
//在调用aeApiPoll后,调用该函数
aeBeforeSleepProc *aftersleep;
} aeEventLoop;
Redis 服务端在其初始化函数 initServer
中,会创建事件管理器 aeEventLoop
对象。
函数 aeCreateEventLoop
将创建一个事件管理器,主要是初始化 aeEventLoop
的各个属性值,比如
events
、 fired
、 timeEventHead
和 apidata
:
首先创建 aeEventLoop 对象。
初始化注册的文件事件表、就绪文件事件表。 events 指针指向注册的文件事件表、 fired 指针指
向就绪文件事件表。表的内容在后面添加具体事件时进行初变更。
初始化时间事件列表,设置 timeEventHead 和 timeEventNextId 属性。
调用 aeApiCreate 函数创建 epoll 实例,并初始化 apidata 。
停止标志,1表示停止,初始化为0。
aeFileEvent 结构体为已经注册并需要监听的事件的结构体。
typedef struct aeFileEvent {
// 监听事件类型掩码,
// 值可以是 AE_READABLE 或 AE_WRITABLE ,
// 或者 AE_READABLE | AE_WRITABLE
int mask; /* one of AE_(READABLE|WRITABLE) */
// 读事件处理器
aeFileProc *rfileProc;
// 写事件处理器
aeFileProc *wfileProc;
// 多路复用库的私有数据
void *clientData;
} aeFileEvent;
aeFiredEvent:已就绪的文件事件
typedef struct aeFiredEvent {
// 已就绪文件描述符
int fd;
// 事件类型掩码,
// 值可以是 AE_READABLE 或 AE_WRITABLE
// 或者是两者的或
int mask;
} aeFiredEvent;
void *apidata:
在ae创建的时候,会被赋值为aeApiState结构体,结构体的定义如下:
typedef struct aeApiState {
// epoll_event 实例描述符
int epfd;
// 事件槽
struct epoll_event *events;
} aeApiState;
这个结构体是为了epoll所准备的数据结构。redis可以选择不同的io多路复用方法。因此 apidata 是个
void类型,根据不同的io多路复用库来选择不同的实现
ae.c里面使用如下的方式来决定系统使用的机制:
#ifdef HAVE_EVPORT
#include "ae_evport.c"
#else
#ifdef HAVE_EPOLL
#include "ae_epoll.c"
#else
#ifdef HAVE_KQUEUE
#include "ae_kqueue.c"
#else
#include "ae_select.c"
#endif
#endif
#endif
aeTimeEvent结构体为时间事件,Redis 将所有时间事件都放在一个无序链表中,每次 Redis 会遍历整
个链表,查找所有已经到达的时间事件,并且调用相应的事件处理器。
typedef struct aeTimeEvent {
/* 全局唯一ID */
long long id; /* time event identifier. */
/* 秒精确的UNIX时间戳,记录时间事件到达的时间*/
long when_sec; /* seconds */
/* 毫秒精确的UNIX时间戳,记录时间事件到达的时间*/
long when_ms; /* milliseconds */
/* 时间处理器 */
aeTimeProc *timeProc;
/* 事件结束回调函数,析构一些资源*/
aeEventFinalizerProc *finalizerProc;
/* 私有数据 */
void *clientData;
/* 前驱节点 */
struct aeTimeEvent *prev;
/* 后继节点 */
struct aeTimeEvent *next;
} aeTimeEvent;
beforesleep 对象是一个回调函数,在 redis-server 初始化时已经设置好了。
功能:
检测集群状态
随机释放已过期的键
在数据同步复制阶段取消客户端的阻塞
处理输入数据,并且同步副本信息
处理非阻塞的客户端请求
AOF持久化存储策略,类似于mysql的bin log
使用挂起的输出缓冲区处理写入
aftersleep对象是一个回调函数,在IO多路复用与IO事件处理之间被调用。
aeMain 函数其实就是一个封装的 while 循环,循环中的代码会一直运行直到 eventLoop 的 stop 被设
置为1(true)。它会不停尝试调用 aeProcessEvents 对可能存在的多种事件进行处理,而
aeProcessEvents 就是实际用于处理事件的函数。
void aeMain(aeEventLoop *eventLoop) {
eventLoop->stop = 0;
while (!eventLoop->stop) {
if (eventLoop->beforesleep != NULL)
eventLoop->beforesleep(eventLoop);
aeProcessEvents(eventLoop, AE_ALL_EVENTS);
}
}
aemain函数中,首先调用Beforesleep。这个方法在Redis每次进入sleep/wait去等待监听的端口发生
I/O事件之前被调用。当有事件发生时,调用aeProcessEvent进行处理。
首先计算距离当前时间最近的时间事件,以此计算一个超时时间;
然后调用 aeApiPoll 函数去等待底层的I/O多路复用事件就绪;
aeApiPoll 函数返回之后,会处理所有已经产生文件事件和已经达到的时间事件。
int aeProcessEvents( aeEventLoop *eventLoop, int flags )
{
/* processed记录这次调度执行了多少事件 */
int processed = 0, numevents;
if ( !(flags & AE_TIME_EVENTS) && !(flags & AE_FILE_EVENTS) )
return(0);
if ( eventLoop->maxfd != -1 ||
( (flags & AE_TIME_EVENTS) && !(flags & AE_DONT_WAIT) ) )
{
int j;
aeTimeEvent *shortest = NULL;
struct timeval tv, *tvp;
if ( flags & AE_TIME_EVENTS && !(flags & AE_DONT_WAIT) )
/* 获取最近将要发生的时间事件 */
shortest = aeSearchNearestTimer( eventLoop );
/* 计算aeApiPoll的超时时间 */
if ( shortest )
{
long now_sec, now_ms;
/* 获取当前时间 */
aeGetTime( &now_sec, &now_ms );
tvp = &tv;
/* 计算距离下一次发生时间时间的时间间隔 */
long long ms = (shortest->when_sec - now_sec) * 1000 + shortest->when_ms - now_ms;
if ( ms > 0 )
{
tvp->tv_sec = ms / 1000;
tvp->tv_usec = (ms % 1000) * 1000;
} else {
tvp->tv_sec = 0;
tvp->tv_usec = 0;
}
} else { /* 没有时间事件 */
if ( flags & AE_DONT_WAIT ) /* 马上返回,不阻塞 */
{
tv.tv_sec = tv.tv_usec = 0;
tvp = &tv;
} else {
tvp = NULL; /* 阻塞到文件事件发生 */
}
}
/* 等待文件事件发生,tvp为超时时间,超时马上返回(tvp为0表示马上,为null表示阻塞到事 */
件发 生)
numevents = aeApiPoll( eventLoop, tvp );
for ( j = 0; j < numevents; j++ ) /* 处理触发的文件事件 */
{
aeFileEvent *fe = &eventLoop->events[eventLoop->fired[j].fd];
int mask = eventLoop->fired[j].mask;
int fd = eventLoop->fired[j].fd;
int rfired = 0;
if ( fe->mask & mask & AE_READABLE )
{
rfired = 1; /* 处理读事件 */
fe->rfileProc( eventLoop, fd, fe->clientData, mask );
}
if ( fe->mask & mask & AE_WRITABLE )
{
if ( !rfired || fe->wfileProc != fe->rfileProc )
/* 处理写事件 */
fe->wfileProc( eventLoop, fd, fe->clientData, mask );
}
processed++;
}
}
if ( flags & AE_TIME_EVENTS ) /* 时间事件调度和执行 */
processed += processTimeEvents( eventLoop );
return(processed);
}
aeSearchNearestTimer
aeProcessEvents 都会先 计算最近的时间事件发生所需要等待的时间 ,然后调用 aeApiPoll 方法在这
段时间中等待事件的发生,在这段时间中如果发生了文件事件,就会优先处理文件事件,否则就会一直
等待,直到最近的时间事件需要触发
aeApiPoll 用到了epoll,select,kqueue和evport四种实现方式。
rfileProc 和 wfileProc 就是在文件事件被创建时传入的函数指针
处理读事件:rfileProc
处理写事件:wfileProc
processTimeEvents
取得当前时间,循环时间事件链表,如果当前时间>=预订执行时间,则执行时间处理函数。
标签:i++ operation 功能 multiple 匹配 监控 链接 命令执行 失败
原文地址:https://www.cnblogs.com/lvxueyang/p/15000902.html