Redis的异步机制是什么

一、Redis 的阻塞点

和 Redis 实例交互的对象，以及交互时会发生的操作：

• 客户端：网络 IO，键值对增删改查操作，数据库操作；

• 磁盘：生成 RDB 快照，记录 AOF 日志，AOF 日志重写；

• 主从节点：主库生成、传输 RDB 文件，从库接收 RDB 文件、清空数据库、加载 RDB 文件；

• 切片集群实例：向其他实例传输哈希槽信息，数据迁移。

4 类交互对象和具体的操作之间的关系：

和客户端交互时的阻塞点：

网络 IO 有时候会比较慢，但是 Redis 使用了 IO 多路复用机制，避免了主线程一直处在等待网络连接或请求到来的状态，所以网络 IO 不是导致 Redis 阻塞的因素。

键值对的增删改查操作是 Redis 和客户端交互的主要部分，也是 Redis 主线程执行的主要任务。复杂度高的增删改查操作肯定会阻塞 Redis。

判断操作复杂度高低的标准：看操作的复杂度是否为 O(N)。

Redis 的第一个阻塞点：集合全量查询和聚合操作：

Redis 中涉及集合的操作复杂度通常为 O(N)，使用时需重视起来。
例如集合元素全量查询操作 HGETALL、SMEMBERS，以及集合的聚合统计操作，例如求交、并和差集。

Redis 的第二个阻塞点 :bigkey 删除操作

集合自身的删除操作同样也有潜在的阻塞风险。删除操作的本质是要释放键值对占用的内存空间。 释放内存只是第一步，为了更加高效地管理内存空间，在应用程序释放内存时，操作系统需要把释放掉的内存块插入一个空闲内存块的链表，以便后续进行管理和再分配。

这个过程本身需要一定时间，而且会阻塞当前释放内存的应用程序，如果一下子释放了大量内存，空闲内存块链表操作时间就会增加，相应地就会造成 Redis 主线程的阻塞。

释放大量内存的时机：在删除大量键值对数据的时候，删除包含了大量元素的集合，也称为 bigkey 删除。

不同元素数量的集合在进行删除操作时所消耗的时间：

得出三个结论：

• 当元素数量从 10 万增加到 100 万时，4 大集合类型的删除时间的增长幅度从 5 倍上升到了近 20 倍；

• 集合元素越大，删除所花费的时间就越长；

• 当删除有 100 万个元素的集合时，最大的删除时间绝对值已经达到了 1.98s（Hash 类 型）。Redis 的响应时间一般在微秒级别，一个操作达到了近 2s，不可避免地会阻塞主线程。

Redis 的第三个阻塞点：清空数据库

既然频繁删除键值对都是潜在的阻塞点了，在 Redis 的数据库级别操作中，清空数据库（例如 FLUSHDB 和 FLUSHALL 操作）也是一个潜在的阻塞风险，因为它涉及到删除和释放所有的键值对。

Redis 的第四个阻塞点：AOF 日志同步写

磁盘 IO 一般都是比较费时费力的，需要重点关注。 Redis 开发者早已认识到磁盘 IO 会带来阻塞，所以把 Redis 设计为采用子进程的方式生成 RDB 快照文件、执行 AOF 日志重写操作。由子进程负责执行，慢速的磁盘 IO 就不会阻塞主线程了。

Redis 直接记录 AOF 日志时，会根据不同的写回策略对数据做落盘保存。一个同步写磁盘的操作的耗时大约是 1～2ms，如果有大量的写操作需要记录在 AOF 日志中，并同步写回的话，会阻塞主线程。

Redis 的第五个阻塞点：从库加载 RDB 文件

在主从集群中，主库需要生成 RDB 文件，并传输给从库。

主库在复制的过程中，创建和传输 RDB 文件都是由子进程来完成的，不会阻塞主线程。
但是从库在接收了 RDB 文件后，需要使用 FLUSHDB 命令清空当前数据库，正好撞上了第三个阻塞点。

从库在清空当前数据库后，需要把 RDB 文件加载到内存，这个过程的快慢和 RDB 文件的大小密切相关，RDB 文件越大，加载过程越慢。

切片集群实例交互时的阻塞点

部署 Redis 切片集群时，每个 Redis 实例上分配的哈希槽信息需要在不同实例间进行传递，当需要进行负载均衡或者有实例增删时，数据会在不同的实例间进行迁移。不过哈希槽的信息量不大，而数据迁移是渐进式执行的，这两类操作对 Redis 主线程的阻塞风险不大。

如果使用了 Redis Cluster 方案，而且同时正好迁移的是 bigkey 的话，就会造成主线程的阻塞，因为 Redis Cluster 使用了同步迁移。

五个阻塞点：

• 集合全量查询和聚合操作；

• bigkey 删除；

• 清空数据库；

• AOF 日志同步写；

• 从库加载 RDB 文件。

二、可以异步执行的阻塞点

为了避免阻塞式操作，Redis 提供了异步线程机制：

Redis 会启动一些子线程，然后把一些任务交给这些子线程，让它们在后台完成，而不再由主线程来执行这些任务。可以避免阻塞主线程。

异步执行对操作的要求：

一个能被异步执行的操作并不是 Redis 主线程的关键路径上的操作（客户端把请求发送给 Redis 后，等着 Redis 返回数据结果的操作）。

主线程接收到操作 1 后，操作 1 并不用给客户端返回具体的数据，主线程可以把它交给后台子线程来完成，同时只要给客户端返回一个“OK”结果就行。
在子线程执行操作 1 的时候，客户端又向 Redis 实例发送了操作 2，客户端是需要使用操作 2 返回的数据结果的，如果操作 2 不返回结果，那么客户端将一直处于等待状态。

操作 1 就不算关键路径上的操作，因为它不用给客户端返回具体数据，所以可以由后台子线程异步执行。
操作 2 需要把结果返回给客户端，它就是关键路径上的操作，所以主线程必须立即把这个操作执行完。

• Redis 读操作是典型的关键路径操作，因为客户端发送了读操作之后，就会等待读取的数据返回，以便进行后续的数据处理。而 Redis 的第一个阻塞点“集合全量查询 和聚合操作”都涉及到了读操作，不能进行异步操作。

• 删除操作并不需要给客户端返回具体的数据结果，不算是关键路径操作。“bigkey 删除”和“清空数据库”都是对数据做删除，并不在关键路径上。可以使用后台子线程来异步执行删除操作。

• “AOF 日志同步写”，为了保证数据可靠性，Redis 实例需要保证 AOF 日志中的操作记录已经落盘，这个操作虽然需要实例等待，但它并不会返回具体的数据结果给实例。所以可以启动一个子线程来执行 AOF 日志的同步写。

• “从库加载 RDB 文件”要想对客户端提供数据存取服务，就必须把 RDB 文件加载完成。这个操作也属于关键路径上的操作，必须让从库的主线程来执行。

除了“集合全量查询和聚合操作”和“从库加载 RDB 文 件”，其他三个阻塞点涉及的操作都不在关键路径上，可以使用 Redis 的异步子线程机制来实现 bigkey 删除，清空数据库，以及 AOF 日志同步写。

三、异步的子线程机制

Redis 主线程启动后，会使用操作系统提供的 pthread_create 函数创建 3 个子线程，负责AOF 日志写操作、键值对删除、文件关闭的异步执行。

主线程通过一个链表形式的任务队列和子线程进行交互。

当收到键值对删除和清空数据库的操作时，主线程会把这个操作封装成一个任务，放入到任务队列中，然后给客户端返回一个完成信息，表明删除已经完成。

但实际上，这个时候删除还没有执行，等到后台子线程从任务队列中读取任务后，才开始实际删除键值对，并释放相应的内存空间。这种异步删除也称为惰性删除 （lazy free）。

当 AOF 日志配置成 everysec 选项后，主线程会把 AOF 写日志操作封装成一个任务，也放到任务队列中。后台子线程读取任务后，开始自行写入 AOF 日志，主线程就不用一直等待 AOF 日志写完了。

Redis 中的异步子线程执行机制：

异步的键值对删除和数据库清空操作是 Redis 4.0 后提供的功能，Redis 也提供了新的命令来执行这两个操作：

• 键值对删除：集合类型中有大量元素（例如有百万级别或千万级别元素）需要删除时，建议使用 UNLINK 命令；

• 清空数据库：可以在 FLUSHDB 和 FLUSHALL 命令后加上 ASYNC 选项，让后台子线程异步地清空数据库。

FLUSHDB ASYNC 
FLUSHALL AYSNC