Redis 作为一个 Client-Server 架构的数据库，其源码中少不了用来实现网络通信的部分。而你应该也清楚，通常系统实现网络通信的基本方法是使用Socket编程模型，，包括创建 Socket、监听端口、处理连接请求和读写请求。但是，由于基本的 Socket 编程模型一次只能处理一个客户端连接上的请求，所以当要处理高并发请求时，一种方案就是使用多线程，让每个线程负责处理一个客户端的请求。
而 Redis 负责客户端请求解析和处理的线程只有一个，那么如果直接采用基本 Socket 模型，就会影响 Redis 支持高并发的客户端访问。
因此，为了实现高并发的网络通信，我们常用的 Linux 操作系统，就提供了 select、poll 和 epoll 三种编程模型，而在 Linux 上运行的 Redis，通常就会采用其中的epoll模型来进行网络通讯。
为啥 Redis 通常会选择 epoll 模型呢？这三种编程模型之间有什么区别？
要想理解 select、poll 和 epoll 的优势，我们需要有个对比基础，也就是基本的 Socket 编程模型。所以接下来，我们就先来了解下基本的 Socket 编程模型，以及它的不足之处。
为什么 Redis 不使用基本的 Socket 编程模型？
使用 Socket 模型实现网络通信时，需要经过创建 Socket、监听端口、处理连接和读写请求等多个步骤，现在我们就来具体了解下这些步骤中的关键操作，以此帮助我们分析 Socket 模型中的不足。
首先，当我们需要让服务器端和客户端进行通信时，可以在服务器端通过以下三步，来创建监听客户端连接的监听套接字（Listening Socket）：
- 调用 socket 函数，创建一个套接字。我们通常把这个套接字称为主动套接字（Active Socket）；
- 调用 bind 函数，将主动套接字和当前服务器的 IP 和监听端口进行绑定；
- 调用 listen 函数，将主动套接字转换为监听套接字，开始监听客户端的连接。
在完成上述三步之后，服务器端就可以接收客户端的连接请求了。为了能及时地收到客户端的连接请求，我们可以运行一个循环流程，在该流程中调用 accept 函数，用于接收客户端连接请求。
这里你需要注意的是，accept 函数是阻塞函数，也就是说，如果此时一直没有客户端连接请求，那么，服务器端的执行流程会一直阻塞在 accept 函数。一旦有客户端连接请求到达，accept 将不再阻塞，而是处理连接请求，和客户端建立连接，并返回已连接套接字（Connected Socket）。
最后，服务器端可以通过调用 recv 或 send 函数，在刚才返回的已连接套接字上，接收并处理读写请求，或是将数据发送给客户端。
代码：
listenSocket = socket(); //调用socket系统调用创建一个主动套接字
bind(listenSocket); //绑定地址和端口
listen(listenSocket); //将默认的主动套接字转换为服务器使用的被动套接字，也就是监听套接字
while(1) { //循环监听是否有客户端连接请求到来
connSocket = accept(listenSocket);//接受客户端连接
recv(connSocket);//从客户端读取数据，只能同时处理一个客户端
send(connSocket);//给客户端返回数据，只能同时处理一个客户端
}
不过，从上述代码中，你可能会发现，虽然它能够实现服务器端和客户端之间的通信，但是程序每调用一次 accept 函数，只能处理一个客户端连接。因此，如果想要处理多个并发客户端的请求，我们就需要使用多线程，来处理通过 accept 函数建立的多个客户端连接上的请求。
使用这种方法后，我们需要在 accept 函数返回已连接套接字后，创建一个线程，并将已连接套接字传递给创建的线程，由该线程负责这个连接套接字上后续的数据读写。同时，服务器端的执行流程会再次调用 accept 函数，等待下一个客户端连接。
多线程：
listenSocket = socket(); //调用socket系统调用创建一个主动套接字
bind(listenSocket); //绑定地址和端口
listen(listenSocket); //将默认的主动套接字转换为服务器使用的被动套接字，也就是监听套接字
while(1) { //循环监听是否有客户端连接请求到来
connSocket = accept(listenSocket);//接受客户端连接
pthread_create(processData, connSocket);//创建新线程对已连接套接字进行处理
}
processData(connSocket){
recv(connSocket);//从客户端读取数据，只能同时处理一个客户端
send(connSocket);//给客户端返回数据，只能同时处理一个客户端
}
虽然这种方法能提升服务器端的并发处理能力，但是，Redis 的主执行流程是由一个线程在执行，无法使用多线程的方式来提升并发处理能力。所以，该方法对redis并不起作用。
还有没有什么其他方法，能帮助 Redis 提升并发客户端的处理能力呢？这就要用到操作系统提供的IO多路复用功能。在基本的 Socket 编程模型中，accept 函数只能在一个监听套接字上监听客户端的连接，recv 函数也只能在一个已连接套接字上，等待客户端发送的请求。
因为 Linux 操作系统在实际应用中比较广泛，所以这节课，我们主要来学习 Linux 上的 IO 多路复用机制。Linux 提供的 IO 多路复用机制主要有三种，分别是 select、poll 和 epoll。下面，我们就分别来学习下这三种机制的实现思路和使用方法。然后，我们再来看看，为什么 Redis 通常是选择使用 epoll 这种机制来实现网络通信。
select 和 poll 机制实现 IO 多路复用
首先，我们来了解下 select 机制的编程模型。
不过在具体学习之前，我们需要知道，对于一种 IO 多路复用机制来说，我们需要掌握哪些要点，这样可以帮助我们快速抓住不同机制的联系与区别。其实，当我们学习 IO 多路复用机制时，我们需要能回答以下问题：第一，多路复用机制会监听套接字上的哪些事件？第二，多路复用机制可以监听多少个套接字？第三，当有套接字就绪时，多路复用机制要如何找到就绪的套接字？
select机制
select 机制中的一个重要函数就是 select 函数。对于 select 函数来说，它的参数包括监听的文件描述符数量__nfds、、被监听描述符的三个集合readfds、writefds、exceptfds，以及监听时阻塞等待的超时时长timeout。select函数原型：
int select(int __nfds, fd_set *__readfds, fd_set *__writefds, fd_set *__exceptfds, struct timeval *__timeout)
这里你需要注意的是，Linux 针对每一个套接字都会有一个文件描述符，也就是一个非负整数，用来唯一标识该套接字。所以，在多路复用机制的函数中，Linux 通常会用文件描述符作为参数。有了文件描述符，函数也就能找到对应的套接字，进而进行监听、读写等操作。
select函数三个参数表示的是，被监听描述符的集合，其实就是被监听套接字的集合。那么，为什么会有三个集合呢？
刚才提出的第一个问题相关，也就是多路复用机制会监听套接字上的哪些事件。select 函数使用三个集合，表示监听的三类事件，分别是读数据事件，写数据事件，异常事件。
我们进一步可以看到，参数 readfds、writefds 和 exceptfds 的类型是 fd_set 结构体，它主要定义部分如下所示。其中，fd_mask类型是 long int 类型的别名，__FD_SETSIZE 和 __NFDBITS 这两个宏定义的大小默认为 1024 和 32。
所以，fd_set 结构体的定义，其实就是一个 long int 类型的数组，该数组中一共有 32 个元素（1024/32=32），每个元素是 32 位（long int 类型的大小），而每一位可以用来表示一个文件描述符的状态。了解了 fd_set 结构体的定义，我们就可以回答刚才提出的第二个问题了。select 函数对每一个描述符集合，都可以监听 1024 个描述符。
如何使用 select 机制来实现网络通信
首先，我们在调用 select 函数前，可以先创建好传递给 select 函数的描述符集合，然后再创建监听套接字。而为了让创建的监听套接字能被 select 函数监控，我们需要把这个套接字的描述符加入到创建好的描述符集合中。
然后，我们就可以调用 select 函数，并把创建好的描述符集合作为参数传递给 select 函数。程序在调用 select 函数后，会发生阻塞。而当 select 函数检测到有描述符就绪后，就会结束阻塞，并返回就绪的文件描述符个数。
那么此时，我们就可以在描述符集合中查找哪些描述符就绪了。然后，我们对已就绪描述符对应的套接字进行处理。比如，如果是 readfds 集合中有描述符就绪，这就表明这些就绪描述符对应的套接字上，有读事件发生，此时，我们就在该套接字上读取数据。
而因为 select 函数一次可以监听 1024 个文件描述符的状态，所以 select 函数在返回时，也可能会一次返回多个就绪的文件描述符。这样一来，我们就可以使用一个循环流程，依次对就绪描述符对应的套接字进行读写或异常处理操作。
select函数有两个不足
首先，select 函数对单个进程能监听的文件描述符数量是有限制的，它能监听的文件描述符个数由 __FD_SETSIZE 决定，默认值是 1024。
其次，当 select 函数返回后，我们需要遍历描述符集合，才能找到具体是哪些描述符就绪了。这个遍历过程会产生一定开销，从而降低程序的性能。
poll机制
poll 机制的主要函数是 poll 函数，我们先来看下它的原型定义，如下所示：
int poll(struct pollfd *__fds, nfds_t __nfds, int __timeout)
其中，参数 *__fds 是 pollfd 结构体数组，参数 __nfds 表示的是 *__fds 数组的元素个数，而 __timeout 表示 poll 函数阻塞的超时时间。
pollfd 结构体里包含了要监听的描述符，以及该描述符上要监听的事件类型。这个我们可以从 pollfd 结构体的定义中看出来，如下所示。pollfd 结构体中包含了三个成员变量 fd、events 和 revents，分别表示要监听的文件描述符、要监听的事件类型和实际发生的事件类型。
pollfd 结构体中要监听和实际发生的事件类型，是通过以下三个宏定义来表示的，分别是 POLLRDNORM、POLLWRNORM 和 POLLERR，它们分别表示可读、可写和错误事件。
了解了 poll 函数的参数后，我们来看下如何使用 poll 函数完成网络通信。这个流程主要可以分成三步：
- 第一步，创建 pollfd 数组和监听套接字，并进行绑定；
- 第二步，将监听套接字加入 pollfd 数组，并设置其监听读事件，也就是客户端的连接请求；
- 第三步，循环调用 poll 函数，检测 pollfd 数组中是否有就绪的文件描述符。
而在第三步的循环过程中，其处理逻辑又分成了两种情况：
如果是连接套接字就绪，这表明是有客户端连接，我们可以调用 accept 接受连接，并创建已连接套接字，并将其加入 pollfd 数组，并监听读事件；
如果是已连接套接字就绪，这表明客户端有读写请求，我们可以调用 recv/send 函数处理读写请求。
其实，和 select 函数相比，poll 函数的改进之处主要就在于，它允许一次监听超过 1024 个文件描述符。但是当调用了 poll 函数后，我们仍然需要遍历每个文件描述符，检测该描述符是否就绪，然后再进行处理。
epoll机制
首先，epoll 机制是使用 epoll_event 结构体，来记录待监听的文件描述符及其监听的事件类型的，这和 poll 机制中使用 pollfd 结构体比较类似。
那么，对于 epoll_event 结构体来说，其中包含了 epoll_data_t 联合体变量，以及整数类型的 events 变量。epoll_data_t 联合体中有记录文件描述符的成员变量 fd，而 events 变量会取值使用不同的宏定义值，来表示 epoll_data_t 变量中的文件描述符所关注的事件类型，比如一些常见的事件类型包括以下这几种。
- EPOLLIN：读事件，表示文件描述符对应套接字有数据可读。
- EPOLLOUT：写事件，表示文件描述符对应套接字有数据要写。
- EPOLLERR：错误事件，表示文件描述符对于套接字出错。
在使用 select 或 poll 函数的时候，创建好文件描述符集合或 pollfd 数组后，就可以往数组中添加我们需要监听的文件描述符。
但是对于 epoll 机制来说，我们则需要先调用 epoll_create 函数，创建一个 epoll 实例。这个 epoll 实例内部维护了两个结构，分别是记录要监听的文件描述符和已经就绪的文件描述符，，而对于已经就绪的文件描述符来说，它们会被返回给用户程序进行处理。
所以，我们在使用 epoll 机制时，就不用像使用 select 和 poll 一样，遍历查询哪些文件描述符已经就绪了。这样一来， epoll 的效率就比 select 和 poll 有了更高的提升。
在创建了 epoll 实例后，我们需要再使用 epoll_ctl 函数，给被监听的文件描述符添加监听事件类型，以及使用 epoll_wait 函数获取就绪的文件描述符。
了解了 epoll 函数的使用方法了。实际上，也正是因为 epoll 能自定义监听的描述符数量，以及可以直接返回就绪的描述符，Redis 在设计和实现网络通信框架时，就基于 epoll 机制中的 epoll_create、epoll_ctl 和 epoll_wait 等函数和读写事件，进行了封装开发，实现了用于网络通信的事件驱动框架，从而使得 Redis 虽然是单线程运行，但是仍然能高效应对高并发的客户端访问。
Reactor 模型的工作机制
Reactor 模型就是网络服务器端用来处理高并发网络 IO 请求的一种编程模型，模型特征：
- 三类处理事件，即连接事件、写事件、读事件；
- 三个关键角色，即 reactor、acceptor、handler。
Reactor 模型处理的是客户端和服务器端的交互过程，而这三类事件正好对应了客户端和服务器端交互过程中，不同类请求在服务器端引发的待处理事件：
当一个客户端要和服务器端进行交互时，客户端会向服务器端发送连接请求，以建立连接，这就对应了服务器端的一个链接事件
一旦连接建立后，客户端会给服务器端发送读请求，以便读取数据。服务器端在处理读请求时，需要向客户端写回数据，这对应了服务器端的写事件
无论客户端给服务器端发送读或写请求，服务器端都需要从客户端读取请求内容，所以在这里，读或写请求的读取就对应了服务器端的读事件
三个关键角色：
首先，连接事件由 acceptor 来处理，负责接收连接；acceptor 在接收连接后，会创建 handler，用于网络连接上对后续读写事件的处理；
其次，读写事件由 handler 处理；
最后，在高并发场景中，连接事件、读写事件会同时发生，所以，我们需要有一个角色专门监听和分配事件，这就是 reactor 角色。当有连接请求时，reactor 将产生的连接事件交由 acceptor 处理；当有读写请求时，reactor 将读写事件交由 handler 处理。
那么，现在我们已经知道，这三个角色是围绕事件的监听、转发和处理来进行交互的，那么在编程时，我们又该如何实现这三者的交互呢？这就离不开事件驱动。
所谓的事件驱动框架，就是在实现 Reactor 模型时，需要实现的代码整体控制逻辑。简单来说，事件驱动框架包括了两部分：一是事件初始化，二事件捕获，分化和处理主循环。
事件初始化是在服务器程序启动时就执行的，它的作用主要是创建需要监听的事件类型，以及该类事件对应的 handler。而一旦服务器完成初始化后，事件初始化也就相应完成了，服务器程序就需要进入到事件捕获、分发和处理的主循环中。
用while循环来作为这个主循环。然后在这个主循环中，我们需要捕获发生的事件、判断事件类型，并根据事件类型，调用在初始化时创建好的事件 handler 来实际处理事件。
比如说，当有连接事件发生时，服务器程序需要调用 acceptor 处理函数，创建和客户端的连接。而当有读事件发生时，就表明有读或写请求发送到了服务器端，服务器程序就要调用具体的请求处理函数，从客户端连接中读取请求内容，进而就完成了读事件的处理。
Reactor 模型的基本工作机制：客户端的不同类请求会在服务器端触发连接、读、写三类事件，这三类事件的监听、分发和处理又是由 reactor、acceptor、handler 三类角色来完成的，然后这三类角色会通过事件驱动框架来实现交互和事件处理。
