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redis重度使用患者应该都遇到过使用 DEL 命令删除体积较大的键, 又或者在使用 FLUSHDB 和 FLUSHALL 删除包含大量键的数据库时,造成redis阻塞的情况;另外redis在清理过期数据和淘汰内存超限的数据时,如果碰巧撞到了大体积的键也会造成服务器阻塞。
为了解决以上问题, redis 4.0 引入了lazyfree的机制,它可以将删除键或数据库的操作放在后台线程里执行, 从而尽可能地避免服务器阻塞。
lazyfree的原理不难想象,就是在删除对象时只是进行逻辑删除,然后把对象丢给后台,让后台线程去执行真正的destruct,避免由于对象体积过大而造成阻塞。redis的lazyfree实现即是如此,下面我们由几个命令来介绍下lazyfree的实现。
首先我们来看下新增的unlink命令:
void unlinkCommand(client *c) { delGenericCommand(c, 1);}
入口很简单,就是调用delGenericCommand,第二个参数为1表示需要异步删除。
/* This command implements DEL and LAZYDEL. */void delGenericCommand(client *c, int lazy) { int numdel = 0, j; for (j = 1; j < c->argc; j++) { expireIfNeeded(c->db,c->argv[j]); int deleted = lazy ? dbAsyncDelete(c->db,c->argv[j]) : dbSyncDelete(c->db,c->argv[j]); if (deleted) { signalModifiedKey(c->db,c->argv[j]); notifyKeyspaceEvent(REDIS_NOTIFY_GENERIC, "del",c->argv[j],c->db->id); server.dirty++; numdel++; } } addReplyLongLong(c,numdel);}
delGenericCommand函数根据lazy参数来决定是同步删除还是异步删除,同步删除的逻辑没有什么变化就不细讲了,我们重点看下新增的异步删除的实现。
#define LAZYFREE_THRESHOLD 64// 首先定义了启用后台删除的阈值,对象中的元素大于该阈值时才真正丢给后台线程去删除,如果对象中包含的元素太少就没有必要丢给后台线程,因为线程同步也要一定的消耗。int dbAsyncDelete(redisDb *db, robj *key) { if (dictSize(db->expires) > 0) dictDelete(db->expires,key->ptr); //清除待删除key的过期时间 dictEntry *de = dictUnlink(db->dict,key->ptr); //dictUnlink返回数据库字典中包含key的条目指针,并从数据库字典中摘除该条目(并不会释放资源) if (de) { robj *val = dictGetVal(de); size_t free_effort = lazyfreeGetFreeEffort(val); //lazyfreeGetFreeEffort来获取val对象所包含的元素个数 if (free_effort > LAZYFREE_THRESHOLD) { atomicIncr(lazyfree_objects,1); //原子操作给lazyfree_objects加1,以备info命令查看有多少对象待后台线程删除 bioCreateBackgroundJob(BIO_LAZY_FREE ,val,NULL,NULL); //此时真正把对象val丢到后台线程的任务队列中 dictSetVal(db->dict,de,NULL); //把条目里的val指针设置为NULL,防止删除数据库字典条目时重复删除val对象 } } if (de) { dictFreeUnlinkedEntry(db->dict,de); //删除数据库字典条目,释放资源 return 1; } else { return 0; }}
以上便是异步删除的逻辑,首先会清除过期时间,然后调用dictUnlink把要删除的对象从数据库字典摘除,再判断下对象的大小(太小就没必要后台删除),如果足够大就丢给后台线程,最后清理下数据库字典的条目信息。
由以上的逻辑可以看出,当unlink一个体积较大的键时,实际的删除是交给后台线程完成的,所以并不会阻塞redis。
4.0给flush类命令新加了option——async,当flush类命令后面跟上async选项时,就会进入后台删除逻辑,代码如下:
/* FLUSHDB [ASYNC] * * Flushes the currently SELECTed Redis DB. */void flushdbCommand(client *c) { int flags; if (getFlushCommandFlags(c,&flags) == C_ERR) return; signalFlushedDb(c->db->id); server.dirty += emptyDb(c->db->id,flags,NULL); addReply(c,shared.ok); sds client = catClientInfoString(sdsempty(),c); serverLog(LL_NOTICE, "flushdb called by client %s", client); sdsfree(client);}/* FLUSHALL [ASYNC] * * Flushes the whole server data set. */void flushallCommand(client *c) { int flags; if (getFlushCommandFlags(c,&flags) == C_ERR) return; signalFlushedDb(-1); server.dirty += emptyDb(-1,flags,NULL); addReply(c,shared.ok); ...}
flushdb和flushall逻辑基本一致,都是先调用getFlushCommandFlags来获取flags(其用来标识是否采用异步删除),然后调用emptyDb来清空数据库,第一个参数为-1时说明要清空所有数据库。
long long emptyDb(int dbnum, int flags, void(callback)(void*)) { int j, async = (flags & EMPTYDB_ASYNC); long long removed = 0; if (dbnum < -1 || dbnum >= server.dbnum) { errno = EINVAL; return -1; } for (j = 0; j < server.dbnum; j++) { if (dbnum != -1 && dbnum != j) continue; removed += dictSize(server.db[j].dict); if (async) { emptyDbAsync(&server.db[j]); } else { dictEmpty(server.db[j].dict,callback); dictEmpty(server.db[j].expires,callback); } } return removed;}
进入emptyDb后首先是一些校验步骤,校验通过后开始执行清空数据库,同步删除就是调用dictEmpty循环遍历数据库的所有对象并删除(这时就容易阻塞redis),今天的核心在异步删除emptyDbAsync函数。
/* Empty a Redis DB asynchronously. What the function does actually is to * create a new empty set of hash tables and scheduling the old ones for * lazy freeing. */void emptyDbAsync(redisDb *db) { dict *oldht1 = db->dict, *oldht2 = db->expires; db->dict = dictCreate(&dbDictType,NULL); db->expires = dictCreate(&keyptrDictType,NULL); atomicIncr(lazyfree_objects,dictSize(oldht1)); bioCreateBackgroundJob(BIO_LAZY_FREE,NULL,oldht1,oldht2);}
这里直接把db->dict和db->expires指向了新创建的两个空字典,然后把原来两个字典丢到后台线程的任务队列就好了,简单高效,再也不怕阻塞redis了。
接下来介绍下真正干活的lazyfree线程。
首先要澄清一个误区,很多人提到redis时都会讲这是一个单线程的内存数据库,其实不然。虽然redis把处理网络收发和执行命令这些操作都放在了主工作线程,但是除此之外还有许多bio后台线程也在兢兢业业的工作着,比如用来处理关闭文件和刷盘这些比较重的IO操作,这次bio家族又加入了新的小伙伴——lazyfree线程。
void *bioProcessBackgroundJobs(void *arg) { ... if (type == BIO_LAZY_FREE) { /* What we free changes depending on what arguments are set: * arg1 -> free the object at pointer. * arg2 & arg3 -> free two dictionaries (a Redis DB). * only arg3 -> free the skiplist. */ if (job->arg1) lazyfreeFreeObjectFromBioThread(job->arg1); else if (job->arg2 && job->arg3) lazyfreeFreeDatabaseFromBioThread(job->arg2, job->arg3); else if (job->arg3) lazyfreeFreeSlotsMapFromBioThread(job->arg3); } ...}
redis给新加入的lazyfree线程起了个名字叫BIO_LAZY_FREE,后台线程根据type判断出自己是lazyfree线程,然后再根据bio_job里的参数情况去执行相对应的函数。
后台删除对象,调用decrRefCount来减少对象的引用计数,引用计数为0时会真正的释放资源。
void lazyfreeFreeObjectFromBioThread(robj *o) { decrRefCount(o); atomicDecr(lazyfree_objects,1); }
这里也要额外补充一下,自redis 4.0开始,redis存储的key-value对象的引用计数只有1或者shared两种状态,换句话说交给lazyfree线程处理的对象必然是1,这样也就避免了多线程竞争问题。
后台清空数据库字典,调用dictRelease循环遍历数据库字典删除所有对象。
void lazyfreeFreeDatabaseFromBioThread(dict *ht1, dict *ht2) { size_t numkeys = dictSize(ht1); dictRelease(ht1); dictRelease(ht2); atomicDecr(lazyfree_objects,numkeys); }
后台删除key-slots映射表,原生redis如果运行在集群模式下会用,云redis使用的自研集群模式这一函数目前并不会调用。
void lazyfreeFreeSlotsMapFromBioThread(rax *rt) { size_t len = rt->numele; raxFree(rt); atomicDecr(lazyfree_objects,len); }
redis支持设置过期时间以及逐出,而由此引发的删除动作也可能会阻塞redis。
所以redis 4.0这次除了显示增加unlink、flushdb async、flushall async命令之外,还增加了4个后台删除配置项,分别为:
以上4个选项默认为同步删除,可以通过config set [parameter] yes打开后台删除功能。
后台删除的功能无甚修改,只是在原先同步删除的地方根据以上4个配置项来选择是否调用dbAsyncDelete或者emptyDbAsync进行异步删除,具体代码可见:
slave-lazy-flush
void readSyncBulkPayload(aeEventLoop *el, int fd, void *privdata, int mask) { ... if (eof_reached) { ... emptyDb( -1, server.repl_slave_lazy_flush ? EMPTYDB_ASYNC : EMPTYDB_NO_FLAGS, replicationEmptyDbCallback); ... } ... }
lazyfree-lazy-eviction
int freeMemoryIfNeeded(long long timelimit) { ... /* Finally remove the selected key. */ if (bestkey) { ... propagateExpire(db,keyobj,server.lazyfree_lazy_eviction); if (server.lazyfree_lazy_eviction) dbAsyncDelete(db,keyobj); else dbSyncDelete(db,keyobj); ... } ... }
lazyfree-lazy-expire
int activeExpireCycleTryExpire(redisDb *db, struct dictEntry *de, long long now) { ... if (now > t) { ... propagateExpire(db,keyobj,server.lazyfree_lazy_expire); if (server.lazyfree_lazy_expire) dbAsyncDelete(db,keyobj); else dbSyncDelete(db,keyobj); ... } ... }
lazyfree-lazy-server-del
int dbDelete(redisDb *db, robj *key) { return server.lazyfree_lazy_server_del ? dbAsyncDelete(db,key) : dbSyncDelete(db,key); }
此外云redis对过期和逐出做了一点微小的改进。
redis在空闲时会进入activeExpireCycle循环删除过期key,每次循环都会率先计算一个执行时间,在循环中并不会遍历整个数据库,而是随机挑选一部分key查看是否到期,所以有时时间不会被耗尽(采取异步删除时更会加快清理过期key),剩余的时间就可以交给freeMemoryIfNeeded来执行。
void activeExpireCycle(int type) { ...afterexpire: if (!g_redis_c_timelimit_exit && server.maxmemory > 0 && zmalloc_used_memory() > server.maxmemory) { long long time_canbe_used = timelimit - (ustime() - start); if (time_canbe_used > 0) freeMemoryIfNeeded(time_canbe_used); }}
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