本篇文章给大家带来了关于Redis的相关知识，其中主要介绍了关于原子操作中命令原子性的相关问题，包括了处理并发的方案、编程模型、多IO线程以及单命令的相关内容，下面一起看一下，希望对大家有帮助。
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Redis 如何应对并发访问
Redis 中处理并发的方案
业务中有时候我们会用 Redis 处理一些高并发的业务场景，例如，秒杀业务，对于库存的操作。。。
先来分析下，并发场景下会发生什么问题
并发问题主要发生在数据的修改上，对于客户端修改数据，一般分成下面两个步骤：
1、客户端先把数据读取到本地，在本地进行修改；
2、客户端修改完数据后，再写回Redis。
我们把这个流程叫做读取-修改-写回操作（Read-Modify-Write，简称为 RMW 操作）。如果客户端并发进行 RMW 操作的时候，就需要保证 读取-修改-写回是一个原子操作，进行命令操作的时候，其他客户端不能对当前的数据进行操作。
错误的栗子：
统计一个页面的访问次数，每次刷新页面访问次数+1，这里使用 Redis 来记录访问次数。
如果每次的读取-修改-写回操作不是一个原子操作，那么就可能存在下图的问题，客户端2在客户端1操作的中途，也获取 Redis 的值，也对值进行+1，操作，这样就导致最终数据的错误。
对于上面的这种情况，一般会有两种方式解决：
1、使用 Redis 实现一把分布式锁，通过锁来保护每次只有一个线程来操作临界资源；
2、实现操作命令的原子性。
- 栗如，对于上面的错误栗子，如果
读取-修改-写回是一个原子性的命令，那么这个命令在操作过程中就不有别的线程同时读取操作数据，这样就能避免上面栗子出现的问题。
下面从原子性和锁两个方面，具体分析下，对并发访问问题的处理
原子性
为了实现并发控制要求的临界区代码互斥执行，如果使用 Redis 中命令的原子性，可以有下面两种处理方式：
1、借助于 Redis 中的原子性的单命令；
2、把多个操作写到一个Lua脚本中，以原子性方式执行单个Lua脚本。
在探讨 Redis 原子性的时候，先来探讨下 Redis 中使用到的编程模型
Redis 的编程模型
Redis 中使用到了 Reactor 模型，Reactor 是非阻塞 I/O 模型，这里来看下 Unix 中的 I/O 模型。
Unix 中的 I/O 模型
操作系统上的 I/O 是用户空间和内核空间的数据交互，因此 I/O 操作通常包含以下两个步骤：
1、等待网络数据到达网卡(读就绪)/等待网卡可写(写就绪) –> 读取/写入到内核缓冲区；
2、从内核缓冲区复制数据 –> 用户空间(读)/从用户空间复制数据 -> 内核缓冲区(写)；
Unix 中有五种基本的 I/O 模型
- 阻塞式 I/O；
- 非阻塞式 I/O；
- I/O 多路复用；
- 信号驱动 I/O；
- 异步 I/O；
而判定一个 I/O 模型是同步还是异步，主要看第二步：数据在用户和内核空间之间复制的时候是不是会阻塞当前进程，如果会，则是同步 I/O，否则，就是异步 I/O。
这里主要分下下面三种 I/O 模型
- 阻塞型 I/O；
当用户程序执行 read ，线程会被阻塞，一直等到内核数据准备好，并把数据从内核缓冲区拷贝到应用程序的缓冲区中，当拷贝过程完成，read 才会返回。
阻塞等待的是「内核数据准备好」和「数据从内核态拷贝到用户态」这两个过程。
- 非阻塞同步 I/O；
非阻塞的 read 请求在数据未准备好的情况下立即返回，可以继续往下执行，此时应用程序不断轮询内核，直到数据准备好，内核将数据拷贝到应用程序缓冲区，read 调用才可以获取到结果。
这里最后一次 read 调用，获取数据的过程，是一个同步的过程，是需要等待的过程。这里的同步指的是内核态的数据拷贝到用户程序的缓存区这个过程。
- 非阻塞异步 I/O；
发起异步 I/O，就立即返回，内核自动将数据从内核空间拷贝到用户空间，这个拷贝过程同样是异步的，内核自动完成的，和前面的同步操作不一样，应用程序并不需要主动发起拷贝动作。
举个你去饭堂吃饭的例子，你好比应用程序，饭堂好比操作系统。
阻塞 I/O 好比，你去饭堂吃饭，但是饭堂的菜还没做好，然后你就一直在那里等啊等，等了好长一段时间终于等到饭堂阿姨把菜端了出来（数据准备的过程），但是你还得继续等阿姨把菜（内核空间）打到你的饭盒里（用户空间），经历完这两个过程，你才可以离开。
非阻塞 I/O 好比，你去了饭堂，问阿姨菜做好了没有，阿姨告诉你没，你就离开了，过几十分钟，你又来饭堂问阿姨，阿姨说做好了，于是阿姨帮你把菜打到你的饭盒里，这个过程你是得等待的。
异步 I/O 好比，你让饭堂阿姨将菜做好并把菜打到饭盒里后，把饭盒送到你面前，整个过程你都不需要任何等待。
在 web 服务中，处理 web 请求通常有两种体系结构，分别为：thread-based architecture（基于线程的架构）、event-driven architecture（事件驱动模型）
thread-based architecture（基于线程的架构）
thread-based architecture（基于线程的架构）：这种比较容易理解，就是多线程并发模式，服务端在处理请求的时候，一个请求分配一个独立的线程来处理。
因为每个请求分配一个独立的线程，所以单个线程的阻塞不会影响到其他的线程，能够提高程序的响应速度。
不足的是，连接和线程之间始终保持一对一的关系，如果是一直处于 Keep-Alive 状态的长连接将会导致大量工作线程在空闲状态下等待，例如，文件系统访问，网络等。此外，成百上千的连接还可能会导致并发线程浪费大量内存的堆栈空间。
event-driven architecture（事件驱动模型）
事件驱动的体系结构由事件生产者和事件消费者组，是一种松耦合、分布式的驱动架构，生产者收集到某应用产生的事件后实时对事件采取必要的处理后路由至下游系统，无需等待系统响应，下游的事件消费者组收到是事件消息，异步的处理。
事件驱动架构具有以下优势：
- 降低耦合；
降低事件生产者和订阅者的耦合性。事件生产者只需关注事件的发生，无需关注事件如何处理以及被分发给哪些订阅者。任何一个环节出现故障，不会影响其他业务正常运行。
- 异步执行；
事件驱动架构适用于异步场景，即便是需求高峰期，收集各种来源的事件后保留在事件总线中，然后逐步分发传递事件，不会造成系统拥塞或资源过剩的情况。
- 可扩展性；
事件驱动架构中路由和过滤能力支持划分服务，便于扩展和路由分发。
Reactor 模式和 Proactor 模式都是 event-driven architecture（事件驱动模型）的实现方式，这里具体分析下
Reactor 模式
Reactor 模式，是指通过一个或多个输入同时传递给服务处理器的服务请求的事件驱动处理模式。
在处理⽹络 IO 的连接事件、读事件、写事件。Reactor 中引入了三类角色
- reactor：监听和分配事件，连接事件交给 acceptor 处理，读写事件交给 handler 处理；
- acceptor：接收连接请求，接收连接后，会创建 handler ，处理网络连接上对后续读写事件的处理；
- handler：处理读写事件。
Reactor 模型又分为 3 类：
- 单线程 Reactor 模式；
建立连接（Acceptor）、监听accept、read、write事件（Reactor）、处理事件（Handler）都只用一个单线程；
- 多线程 Reactor 模式；
与单线程模式不同的是，添加了一个工作者线程池，并将非 I/O 操作从 Reactor 线程中移出转交给工作者线程池（Thread Pool）来执行。
建立连接（Acceptor）和 监听accept、read、write事件（Reactor），复用一个线程。
工作线程池：处理事件（Handler），由一个工作线程池来执行业务逻辑，包括数据就绪后，用户态的数据读写。
- 主从 Reactor 模式；
对于多个CPU的机器，为充分利用系统资源，将 Reactor 拆分为两部分：mainReactor 和 subReactor。
mainReactor：负责监听server socket，用来处理网络新连接的建立，将建立的socketChannel指定注册给subReactor，通常一个线程就可以处理；
subReactor：监听accept、read、write事件（Reactor），包括等待数据就绪时，内核态的数据读写，通常使用多线程。
工作线程：处理事件（Handler）可以和 subReactor 共同使用同一个线程，也可以做成线程池，类似上面多线程 Reactor 模式下的工作线程池的处理方式。
Proactor 模式
reactor 流程与 Reactor 模式类似
不同点就是
- Reactor 是非阻塞同步网络模式，感知的是就绪可读写事件。
在每次感知到有事件发生（比如可读就绪事件）后，就需要应用进程主动调用 read 方法来完成数据的读取，也就是要应用进程主动将 socket 接收缓存中的数据读到应用进程内存中，这个过程是同步的，读取完数据后应用进程才能处理数据。
- Proactor 是异步网络模式，感知的是已完成的读写事件。
在发起异步读写请求时，需要传入数据缓冲区的地址（用来存放结果数据）等信息，这样系统内核才可以自动帮我们把数据的读写工作完成，这里的读写工作全程由操作系统来做，并不需要像 Reactor 那样还需要应用进程主动发起 read/write 来读写数据，操作系统完成读写工作后，就会通知应用进程直接处理数据。
因此，Reactor 可以理解为「来了事件操作系统通知应用进程，让应用进程来处理」，而 Proactor 可以理解为「来了事件操作系统来处理，处理完再通知应用进程」。
举个实际生活中的例子，Reactor 模式就是快递员在楼下，给你打电话告诉你快递到你家小区了，你需要自己下楼来拿快递。而在 Proactor 模式下，快递员直接将快递送到你家门口，然后通知你。
为什么 Redis 选择单线程
Redis 中使用是单线程，可能处于以下几方面的考虑
1、Redis 是纯内存的操作，执行速度是非常快的，因此这部分操作通常不会是性能瓶颈，性能瓶颈在于网络 I/O;
2、避免过多的上下文切换开销，单线程则可以规避进程内频繁的线程切换开销；
3、避免同步机制的开销，多线程必然会面临对于共享资源的访问，这时候通常的做法就是加锁，虽然是多线程，这时候就会变成串行的访问。也就是多线程编程模式会面临的共享资源的并发访问控制问题；
4、简单可维护，多线程也会引入同步原语来保护共享资源的并发访问，代码的可维护性和易读性将会下降。
Redis 在 v6.0 版本之前，Redis 的核心网络模型一直是一个典型的单 Reactor 模型：利用 epoll/select/kqueue 等多路复用技术，在单线程的事件循环中不断去处理事件（客户端请求），最后回写响应数据到客户端：
这里来看下 Redis 如何使用单线程处理任务
事件驱动框架对事件的捕获分发
Redis 的网络框架实现了 Reactor 模型，并且自行开发实现了一个事件驱动框架。
事件驱动框架的逻辑简单点讲就是
- 事件初始化；
- 事件捕获；
- 分发和处理主循环。
来看下 Redis 中事件驱动框架实现的几个主要函数
// 执行事件捕获，分发和处理循环 void aeMain(aeEventLoop *eventLoop); // 用来注册监听的事件和事件对应的处理函数。只有对事件和处理函数进行了注册，才能在事件发生时调用相应的函数进行处理。 int aeCreateFileEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask, aeFileProc *proc, void *clientData); // aeProcessEvents 函数实现的主要功能，包括捕获事件、判断事件类型和调用具体的事件处理函数，从而实现事件的处理 int aeProcessEvents(aeEventLoop *eventLoop, int flags);
