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作者：羽洵
今天给大家介绍的是KeyDB，KeyDB项目是从redis fork出来的分支。众所周知redis是一个单线程的kv内存存储系统，而KeyDB在100%兼容redis API的情况下将redis改造成多线程。
线程模型KeyDB将redis原来的主线程拆分成了主线程和worker线程。每个worker线程都是io线程，负责监听端口，accept请求，读取数据和解析协议。如图所示：
KeyDB使用了SO_REUSEPORT特性，多个线程可以绑定监听同个端口。
每个worker线程做了cpu绑核，读取数据也使用了SO_INCOMING_CPU特性，指定cpu接收数据。解析协议之后每个线程都会去操作内存中的数据，由一把全局锁来控制多线程访问内存数据。主线程其实也是一个worker线程，包括了worker线程的工作内容，同时也包括只有主线程才可以完成的工作内容。在worker线程数组中下标为0的就是主线程。
主线程的主要工作在实现serverCron，包括：
-
处理统计
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客户端链接管理
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db数据的resize和reshard
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处理aof
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replication主备同步
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cluster模式下的任务
在redis中所有链接管理都是在一个线程中完成的。在KeyDB的设计中，每个worker线程负责一组链接，所有的链接插入到本线程的链接列表中维护。链接的产生、工作、销毁必须在同个线程中。每个链接新增一个字段
int iel; /* the event loop index we're registered with */
用来表示链接属于哪个线程接管。
KeyDB维护了三个关键的数据结构做链接管理：
-
clients_pending_write：线程专属的链表，维护同步给客户链接发送数据的队列
-
clients_pending_asyncwrite：线程专属的链表，维护异步给客户链接发送数据的队列
-
clients_to_close：全局链表，维护需要异步关闭的客户链接
分成同步和异步两个队列，是因为redis有些联动api，比如pub/sub，pub之后需要给sub的客户端发送消息，pub执行的线程和sub的客户端所在线程不是同一个线程，为了处理这种情况，KeyDB将需要给非本线程的客户端发送数据维护在异步队列中。
同步发送的逻辑比较简单，都是在本线程中完成，以下图来说明如何同步给客户端发送数据：
如上文所提到的，一个链接的创建、接收数据、发送数据、释放链接都必须在同个线程执行。异步发送涉及到两个线程之间的交互。KeyDB通过管道在两个线程中传递消息：
int fdCmdWrite; //写管道
int fdCmdRead; //读管道本地线程需要异步发送数据时，先检查client是否属于本地线程，非本地线程获取到client专属的线程ID，之后给专属的线程管到发送AE_ASYNC_OP::CreateFileEvent的操作，要求添加写socket事件。专属线程在处理管道消息时将对应的请求添加到写事件中，如图所示：
redis有些关闭客户端的请求并非完全是在链接所在的线程执行关闭，所以在这里维护了一个全局的异步关闭链表。
KeyDB实现了一套类似spinlock的锁机制，称之为fastlock。
fastlock的主要数据结构有：
struct ticket
{
uint16_t m_active; //解锁+1
uint16_t m_avail; //加锁+1
};
struct fastlock
{
volatile struct ticket m_ticket;
volatile int m_pidOwner; //当前解锁的线程id
volatile int m_depth; //当前线程重复加锁的次数
};使用原子操作__atomic_load_2，__atomic_fetch_add，__atomic_compare_exchange来通过比较m_active=m_avail判断是否可以获取锁。
fastlock提供了两种获取锁的方式：
-
try_lock：一次获取失败，直接返回
-
lock：忙等，每1024 * 1024次忙等后使用sched_yield 主动交出cpu，挪到cpu的任务末尾等待执行。
在KeyDB中将try_lock和事件结合起来，来避免忙等的情况发生。每个客户端有一个专属的lock，在读取客户端数据之前会先尝试加锁，如果失败，则退出，因为数据还未读取，所以在下个epoll_wait处理事件循环中可以再次处理。
KeyDB实现了多活的机制，每个replica可设置成可写非只读，replica之间互相同步数据。主要特性有：
-
每个replica有个uuid标志，用来去除环形复制
-
新增加rreplay API，将增量命令打包成rreplay命令，带上本地的uuid
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key，value加上时间戳版本号，作为冲突校验，如果本地有相同的key且时间戳版本号大于同步过来的数据，新写入失败。采用当前时间戳向左移20位，再加上后44位自增的方式来获取key的时间戳版本号。
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