redis-通讯协议及事件处理机制

通信协议

Redis是单进程单线程的。
应用系统和Redis通过Redis协议（RESP）进行交互。

请求响应模式

Redis协议位于TCP层之上，即客户端和Redis实例保持双工的连接。

串行的请求响应模式（ping-pong）

串行化是最简单模式，客户端与服务器端建立长连接
连接通过心跳机制检测（ping-pong） ack应答
客户端发送请求，服务端响应，客户端收到响应后，再发起第二个请求，服务器端再响应。

telnet和redis-cli 发出的命令都属于该种模式
特点：
有问有答
耗时在网络传输命令
性能较低

双工的请求响应模式(pipeline)

批量请求，批量响应
请求响应交叉进行，不会混淆(TCP双工)

pipeline的作用是将一批命令进行打包，然后发送给服务器，服务器执行完按顺序打包返回。
通过pipeline，一次pipeline（n条命令）=一次网络时间 + n次命令时间
通过Jedis可以很方便的使用pipeline

Jedis redis = new Jedis("192.168.1.111", 6379);
redis.auth("12345678");//授权密码 对应redis.conf的requirepass密码
Pipeline pipe = jedis.pipelined();
for (int i = 0; i <50000; i++) {
pipe.set("key_"+String.valueOf(i),String.valueOf(i));
} 
//将封装后的PIPE一次性发给redis
pipe.sync();

原子化的批量请求响应模式（事务）

Redis可以利用事务机制批量执行命令。

发布订阅模式(pub/sub)

发布订阅模式是：一个客户端触发，多个客户端被动接收，通过服务器中转。后面会详细讲解。

脚本化的批量执行（lua）

客户端向服务器端提交一个lua脚本，服务器端执行该脚本。

请求数据格式

Redis客户端与服务器交互采用序列化协议（RESP）。
请求以字符串数组的形式来表示要执行命令的参数
Redis使用命令特有（command-specific）数据类型作为回复。
Redis通信协议的主要特点有：
客户端和服务器通过 TCP 连接来进行数据交互，服务器默认的端口号为 6379 。
客户端和服务器发送的命令或数据一律以 \r\n （CRLF）结尾。
在这个协议中，所有发送至 Redis 服务器的参数都是二进制安全（binary safe）的。
简单，高效，易读。

内联格式

可以使用telnet给Redis发送命令，首字符为Redis命令名的字符，格式为 str1 str2 str3…

[root@localhost bin]# telnet 127.0.0.1 6379
Trying 127.0.0.1...
Connected to 127.0.0.1.
Escape character is '^]'.
ping
+PONG
exists name
:1

规范格式(redis-cli)

1、间隔符号，在Linux下是\r\n，在Windows下是\n
2、简单字符串 Simple Strings, 以 “+”加号开头
3、错误 Errors, 以”-“减号开头
4、整数型 Integer，以 “:” 冒号开头
5、大字符串类型 Bulk Strings, 以 “$”美元符号开头，长度限制512M
6、数组类型 Arrays，以 “*”星号开头
用SET命令来举例说明RESP协议的格式。

redis> SET mykey Hello
"OK"

实际发送的请求数据：

*3\r\n$3\r\nSET\r\n$5\r\nmykey\r\n$5\r\nHello\r\n
*3
$3
SET
$5
mykey
$5
Hello

实际收到的响应数据：

+OK\r\n

命令处理流程

整个流程包括：服务器启动监听、接收命令请求并解析、执行命令请求、返回命令回复等。

Server启动时监听socket

启动调用 initServer方法：
创建eventLoop（事件机制）
注册时间事件处理器
注册文件事件（socket）处理器
监听 socket 建立连接

建立Client

redis-cli建立socket
redis-server为每个连接（socket）创建一个 Client 对象
创建文件事件监听socket
指定事件处理函数

读取socket数据到输入缓冲区

从client中读取客户端的查询缓冲区内容。

解析获取命令

将输入缓冲区中的数据解析成对应的命令
判断是单条命令还是多条命令并调用相应的解析器解析

执行命令

解析成功后调用processCommand 方法执行命令，如下图：

大致分三个部分：

调用 lookupCommand 方法获得对应的 redisCommand
检测当前 Redis 是否可以执行该命令
调用 call 方法真正执行命令

协议响应格式

状态回复

对于状态，回复的第一个字节是“+”

"+OK"

错误回复

对于错误，回复的第一个字节是“ - ”

1. -ERR unknown command 'foobar'
2. -WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value

整数回复

对于整数，回复的第一个字节是“：”

":6"

批量回复

对于批量字符串，回复的第一个字节是“$”

"$6 foobar"

多条批量回复

对于多条批量回复（数组），回复的第一个字节是“*”

"*3"

协议解析及处理

包括协议解析、调用命令、返回结果。

协议解析

用户在Redis客户端键入命令后，Redis-cli会把命令转化为RESP协议格式，然后发送给服务器。服务器
再对协议进行解析，分为三个步骤
\1. 解析命令请求参数数量
命令请求参数数量的协议格式为”*N\r\n” ,其中N就是数量，比如

127.0.0.1:6379> set name:1 zhaoyun

我们打开aof文件可以看到协议内容

*3(/r/n)
$3(/r/n)
set(/r/n)
$7(/r/n)
name:10(/r/n)
$7(/r/n)
zhaoyun(/r/n)

首字符必须是“*”，使用”\r”定位到行尾，之间的数就是参数数量了。
\2. 循环解析请求参数
首字符必须是”$”，使用”/r”定位到行尾，之间的数是参数的长度，从/n后到下一个”$”之间就是参
数的值了
循环解析直到没有”$”。

协议执行

协议的执行包括命令的调用和返回结果
判断参数个数和取出的参数是否一致
RedisServer解析完命令后,会调用函数processCommand处理该命令请求

quit校验，如果是“quit”命令，直接返回并关闭客户端
命令语法校验，执行lookupCommand，查找命令(set)，如果不存在则返回：“unknown
command”错误。
参数数目校验，参数数目和解析出来的参数个数要匹配，如果不匹配则返回：“wrong number of
arguments”错误。
此外还有权限校验，最大内存校验，集群校验，持久化校验等等。

校验成功后，会调用call函数执行命令，并记录命令执行时间和调用次数
如果执行命令时间过长还要记录慢查询日志
执行命令后返回结果的类型不同则协议格式也不同，分为5类：状态回复、错误回复、整数回复、批量
回复、多条批量回复。

事件处理机制

文件事件

socket

套接字（socket）是一个抽象层，应用程序可以通过它发送或接收数据。

Reactor

Redis事件处理机制采用单线程的Reactor模式，属于I/O多路复用的一种常见模式。
IO多路复用( I/O multiplexing ）指的通过单个线程管理多个Socket。
Reactor pattern(反应器设计模式)是一种为处理并发服务请求，并将请求提交到一个或者多个服务处理
程序的事件设计模式。
Reactor模式是事件驱动的
有一个或多个并发输入源（文件事件）
有一个Service Handler
有多个Request Handlers
这个Service Handler会同步的将输入的请求（Event）多路复用的分发给相应的Request Handler

Handle：I/O操作的基本文件句柄，在linux下就是fd（文件描述符）
Synchronous Event Demultiplexer ：同步事件分离器，阻塞等待Handles中的事件发生。（系统）
Reactor: 事件分派器，负责事件的注册，删除以及对所有注册到事件分派器的事件进行监控，当事件
发生时会调用Event Handler接口来处理事件。
Event Handler: 事件处理器接口，这里需要Concrete Event Handler来实现该接口
Concrete Event Handler：真实的事件处理器，通常都是绑定了一个handle，实现对可读事件进行读
取或对可写事件进行写入的操作。

主程序向事件分派器（Reactor）注册要监听的事件
Reactor调用OS提供的事件处理分离器，监听事件（wait）
当有事件产生时，Reactor将事件派给相应的处理器来处理 handle_event()

4种IO多路复用模型与选择

select，poll，epoll、kqueue都是IO多路复用的机制。
I/O多路复用就是通过一种机制，一个进程可以监视多个描述符（socket），一旦某个描述符就绪（一
般是读就绪或者写就绪），能够通知程序进行相应的读写操作。
select

int select (int n, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds, struct
timeval *timeout);

select 函数监视的文件描述符分3类，分别是:
writefds
readfds
exceptfds
调用后select函数会阻塞，直到有描述符就绪（有数据可读、可写、或者有except），或者超时
（timeout指定等待时间，如果立即返回设为null即可），函数返回。当select函数返回后，可以通过
遍历fd列表，来找到就绪的描述符。
优点
select目前几乎在所有的平台上支持，其良好跨平台支持也是它的一个优点。
windows linux …
缺点
单个进程打开的文件描述是有一定限制的，它由FD_SETSIZE设置，默认值是1024，采用数组存储
另外在检查数组中是否有文件描述需要读写时，采用的是线性扫描的方法，即不管这些socket是不是活
跃的，都轮询一遍，所以效率比较低
poll

int poll (struct pollfd *fds, unsigned int nfds, int timeout);
struct pollfd {
    int fd; //文件描述符
    short events; //要监视的事件
    short revents; //实际发生的事件
};

poll使用一个 pollfd的指针实现，pollfd结构包含了要监视的event和发生的event，不再使用select“参
数-值”传递的方式。
优点：
采样链表的形式存储，它监听的描述符数量没有限制，可以超过select默认限制的1024大小
缺点：
另外在检查链表中是否有文件描述需要读写时，采用的是线性扫描的方法，即不管这些socket是不是活
跃的，都轮询一遍，所以效率比较低。
epoll

epoll是在linux2.6内核中提出的，是之前的select和poll的增强版本。相对于select和poll来说，epoll更

加灵活，没有描述符限制。epoll使用一个文件描述符管理多个描述符，将用户关系的文件描述符的事件
存放到内核的一个事件表中，这样在用户空间和内核空间的copy只需一次。

int epoll_create(int size)

创建一个epoll的句柄。自从linux2.6.8之后，size参数是被忽略的。需要注意的是，当创建好epoll
句柄后，它就是会占用一个fd值，在linux下如果查看/proc/进程id/fd/，是能够看到这个fd的，所
以在使用完epoll后，必须调用close()关闭，否则可能导致fd被耗尽。

int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event)

poll的事件注册函数，它不同于select()是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件，而是在这里先
注册要监听的事件类型。
第一个参数是epoll_create()的返回值。
第二个参数表示动作，用三个宏来表示：
EPOLL_CTL_ADD：注册新的fd到epfd中；
EPOLL_CTL_MOD：修改已经注册的fd的监听事件；
EPOLL_CTL_DEL：从epfd中删除一个fd；
第三个参数是需要监听的fd。
第四个参数是告诉内核需要监听什么事

int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int
timeout);

等待内核返回的可读写事件，最多返回maxevents个事件。
优点：
epoll 没有最大并发连接的限制，上限是最大可以打开文件的数目，举个例子,在1GB内存的机器上大约
是10万左右
效率提升， epoll 最大的优点就在于它只管你“活跃”的连接，而跟连接总数无关，因此在实际的网络环
境中， epoll 的效率就会远远高于 select 和 poll 。
epoll使用了共享内存，不用做内存拷贝
kqueue
kqueue 是 unix 下的一个IO多路复用库。最初是2000年Jonathan Lemon在FreeBSD系统上开发的一个
高性能的事件通知接口。注册一批socket描述符到 kqueue 以后，当其中的描述符状态发生变化时，
kqueue 将一次性通知应用程序哪些描述符可读、可写或出错了。

struct kevent {
    uintptr_t ident; //是事件唯一的 key，在 socket() 使用中，它是 socket 的 fd
    句柄
    int16_t filter; //是事件的类型(EVFILT_READ socket 可读事件
    EVFILT_WRITE socket 可 写事件)
    uint16_t flags; //操作方式
    uint32_t fflags; //
    intptr_t data; //数据长度
    void *udata; //数据
};

优点：
能处理大量数据，性能较高

文件事件分派器

在redis中，对于文件事件的处理采用了Reactor模型。采用的是epoll的实现方式。

Redis在主循环中统一处理文件事件和时间事件，信号事件则由专门的handler来处理。
主循环

void aeMain(aeEventLoop *eventLoop) {
eventLoop->stop = 0;
while (!eventLoop->stop) { //循环监听事件
// 阻塞之前的处理
    if (eventLoop->beforesleep != NULL)
        eventLoop->beforesleep(eventLoop);
        // 事件处理，第二个参数决定处理哪类事件
        aeProcessEvents(eventLoop, AE_ALL_EVENTS|AE_CALL_AFTER_SLEEP);
    }
}

事件处理器

连接处理函数 acceptTCPHandler

当客户端向 Redis 建立 socket时，aeEventLoop 会调用 acceptTcpHandler 处理函数，服务器会为每
个链接创建一个 Client 对象，并创建相应文件事件来监听socket的可读事件，并指定事件处理函数。

// 当客户端建立链接时进行的eventloop处理函数 networking.c
void acceptTcpHandler(aeEventLoop *el, int fd, void *privdata, int mask) {
....
// 层层调用，最后在anet.c 中 anetGenericAccept 方法中调用 socket 的 accept 方法
cfd = anetTcpAccept(server.neterr, fd, cip, sizeof(cip), &cport);
if (cfd == ANET_ERR) {
    if (errno != EWOULDBLOCK)
    serverLog(LL_WARNING,
    "Accepting client connection: %s", server.neterr);
    return;
    } 
    serverLog(LL_VERBOSE,"Accepted %s:%d", cip, cport);
    /**
    * 进行socket 建立连接后的处理
    */
    acceptCommonHandler(cfd,0,cip);
}

请求处理函数 readQueryFromClient

当客户端通过 socket 发送来数据后，Redis 会调用 readQueryFromClient 方法,readQueryFromClient
方法会调用 read 方法从 socket 中读取数据到输入缓冲区中，然后判断其大小是否大于系统设置的
client_max_querybuf_len，如果大于，则向 Redis返回错误信息，并关闭 client。

// 处理从client中读取客户端的输入缓冲区内容。
void readQueryFromClient(aeEventLoop *el, int fd, void *privdata, int mask) {
    client *c = (client*) privdata;
    ....
    if (c->querybuf_peak < qblen) c->querybuf_peak = qblen;
    c->querybuf = sdsMakeRoomFor(c->querybuf, readlen);
    // 从 fd 对应的socket中读取到 client 中的 querybuf 输入缓冲区
    nread = read(fd, c->querybuf+qblen, readlen);....
	// 如果大于系统配置的最大客户端缓存区大小，也就是配置文件中的client-query-buffer-limit
    if (sdslen(c->querybuf) > server.client_max_querybuf_len) {
        sds ci = catClientInfoString(sdsempty(),c), bytes = sdsempty();
        // 返回错误信息，并且关闭client
        bytes = sdscatrepr(bytes,c->querybuf,64);
        serverLog(LL_WARNING,"Closing client that reached max query buffer
        length: %s (qbuf initial bytes: %s)", ci, bytes);
        sdsfree(ci);
        sdsfree(bytes);
        freeClient(c);
        return;
    } 
     if (!(c->flags & CLIENT_MASTER)) {
    // processInputBuffer 处理输入缓冲区
    processInputBuffer(c);
    } else {
    // 如果client是master的连接
    size_t prev_offset = c->reploff;
    processInputBuffer(c);
    // 判断是否同步偏移量发生变化，则通知到后续的slave
    size_t applied = c->reploff - prev_offset;
    if (applied) {
        replicationFeedSlavesFromMasterStream(server.slaves,
        c->pending_querybuf, applied);
        sdsrange(c->pending_querybuf,applied,-1);
    }
	}
}

命令回复处理器 sendReplyToClient
sendReplyToClient函数是Redis的命令回复处理器，这个处理器负责将服务器执行命令后得到的命令
回复通过套接字返回给客户端。
1、将outbuf内容写入到套接字描述符并传输到客户端
2、aeDeleteFileEvent 用于删除文件写事件

时间事件

时间事件分为定时事件与周期事件：
一个时间事件主要由以下三个属性组成：
id(全局唯一id)
when (毫秒时间戳，记录了时间事件的到达时间)
timeProc（时间事件处理器，当时间到达时，Redis就会调用相应的处理器来处理事件）

/* Time event structure
* *
时间事件结构
*/
typedef struct aeTimeEvent {
    // 时间事件的唯一标识符
    long long id; /* time event identifier. */
    // 事件的到达时间，存贮的是UNIX的时间戳
    long when_sec; /* seconds */
    long when_ms; /* milliseconds */
    // 事件处理函数，当到达指定时间后调用该函数处理对应的问题
    aeTimeProc *timeProc;
    // 事件释放函数
    aeEventFinalizerProc *finalizerProc;
    // 多路复用库的私有数据
    void *clientData;
    // 指向下个时间事件结构，形成链表
    struct aeTimeEvent *next;
} aeTimeEvent;

serverCron

时间事件的最主要的应用是在redis服务器需要对自身的资源与配置进行定期的调整，从而确保服务器的
长久运行，这些操作由redis.c中的serverCron函数实现。该时间事件主要进行以下操作：
1）更新redis服务器各类统计信息，包括时间、内存占用、数据库占用等情况。
2）清理数据库中的过期键值对。
3）关闭和清理连接失败的客户端。
4）尝试进行aof和rdb持久化操作。
5）如果服务器是主服务器，会定期将数据向从服务器做同步操作。
6）如果处于集群模式，对集群定期进行同步与连接测试操作。
redis服务器开启后，就会周期性执行此函数，直到redis服务器关闭为止。默认每秒执行10次，平
均100毫秒执行一次，可以在redis配置文件的hz选项，调整该函数每秒执行的次数。

server.hz

serverCron在一秒内执行的次数，在redis/conf中可以配置

hz 100

比如：server.hz是100，也就是servreCron的执行间隔是10ms

run_with_period

#define run_with_period(_ms_) \
if ((_ms_ <= 1000/server.hz) || !(server.cronloops%((_ms_)/(1000/server.hz))))

定时任务执行都是在10毫秒的基础上定时处理自己的任务(run_with_period(ms))，即调用
run_with_period(ms)[ms是指多长时间执行一次，单位是毫秒]来确定自己是否需要执行。
返回1表示执行。
假如有一些任务需要每500ms执行一次，就可以在serverCron中用run_with_period(500)把每500ms需
要执行一次的工作控制起来。

定时事件

定时事件：让一段程序在指定的时间之后执行一次
aeTimeProc（时间处理器）的返回值是AE_NOMORE
该事件在达到后删除，之后不会再重复。

周期性事件

周期性事件：让一段程序每隔指定时间就执行一次
aeTimeProc（时间处理器）的返回值不是AE_NOMORE
当一个时间事件到达后，服务器会根据时间处理器的返回值，对时间事件的 when 属性进行更新，让这
个事件在一段时间后再次达到。
serverCron就是一个典型的周期性事件。

aeEventLoop

aeEventLoop 是整个事件驱动的核心，Redis自己的事件处理机制
它管理着文件事件表和时间事件列表，
不断地循环处理着就绪的文件事件和到期的时间事件。

typedef struct aeEventLoop {
    //最大文件描述符的值
    int maxfd; /* highest file descriptor currently registered */
    //文件描述符的最大监听数
    int setsize; /* max number of file descriptors tracked */
    //用于生成时间事件的唯一标识id
    long long timeEventNextId;
    //用于检测系统时间是否变更（判断标准 now<lastTime）
    time_t lastTime; /* Used to detect system clock skew */
    //注册的文件事件
    aeFileEvent *events; /* Registered events */
    //已就绪的事件
    aeFiredEvent *fired; /* Fired events */
    //注册要使用的时间事件
    aeTimeEvent *timeEventHead;
    //停止标志，1表示停止
    int stop;
    //这个是处理底层特定API的数据，对于epoll来说，该结构体包含了epoll fd和epoll_event
    void *apidata; /* This is used for polling API specific data */
    //在调用processEvent前（即如果没有事件则睡眠），调用该处理函数
    aeBeforeSleepProc *beforesleep;
    //在调用aeApiPoll后，调用该函数
    aeBeforeSleepProc *aftersleep;
} aeEventLoop;

初始化

Redis 服务端在其初始化函数initServer 中，会创建事件管理器 aeEventLoop 对象。
函数 aeCreateEventLoop 将创建一个事件管理器，主要是初始化 aeEventLoop 的各个属性值，比如
events、 fired、timeEventHead 和 apidata ：

首先创建 aeEventLoop 对象。
初始化注册的文件事件表、就绪文件事件表。 events 指针指向注册的文件事件表、 fired 指针指
向就绪文件事件表。表的内容在后面添加具体事件时进行初变更。
初始化时间事件列表，设置 timeEventHead 和 timeEventNextId 属性。
调用 aeApiCreate 函数创建 epoll 实例，并初始化 apidata 。

stop

停止标志，1表示停止，初始化为0。

文件事件: events, fired, apidata

aeFileEvent 结构体为已经注册并需要监听的事件的结构体。

typedef struct aeFileEvent {
    // 监听事件类型掩码，
    // 值可以是 AE_READABLE 或 AE_WRITABLE ，
    // 或者 AE_READABLE | AE_WRITABLE
    int mask; /* one of AE_(READABLE|WRITABLE) */
    // 读事件处理器
    aeFileProc *rfileProc;
    // 写事件处理器
    aeFileProc *wfileProc;
    // 多路复用库的私有数据
    void *clientData;
} aeFileEvent;

aeFiredEvent：已就绪的文件事件

typedef struct aeFiredEvent {
    // 已就绪文件描述符
    int fd;
    // 事件类型掩码，
    // 值可以是 AE_READABLE 或 AE_WRITABLE
    // 或者是两者的或
    int mask;
} aeFiredEvent;

void *apidata：
在ae创建的时候，会被赋值为aeApiState结构体，结构体的定义如下：

typedef struct aeApiState {
    // epoll_event 实例描述符
    int epfd;
    // 事件槽
    struct epoll_event *events;
} aeApiState;

这个结构体是为了epoll所准备的数据结构。redis可以选择不同的io多路复用方法。因此 apidata 是个
void类型，根据不同的io多路复用库来选择不同的实现
ae.c里面使用如下的方式来决定系统使用的机制:

#ifdef HAVE_EVPORT
#include "ae_evport.c"
#else
#ifdef HAVE_EPOLL
#include "ae_epoll.c"
#else
#ifdef HAVE_KQUEUE
#include "ae_kqueue.c"
#else
#include "ae_select.c"
#endif
#endif
#endif

时间事件: timeEventHead, beforesleep, aftersleep

aeTimeEvent结构体为时间事件，Redis 将所有时间事件都放在一个无序链表中，每次 Redis 会遍历整
个链表，查找所有已经到达的时间事件，并且调用相应的事件处理器。

typedef struct aeTimeEvent {
    /* 全局唯一ID */
    long long id; /* time event identifier. */
    /* 秒精确的UNIX时间戳，记录时间事件到达的时间*/
    long when_sec; /* seconds */
    /* 毫秒精确的UNIX时间戳，记录时间事件到达的时间*/
    long when_ms; /* milliseconds */
    /* 时间处理器 */
    aeTimeProc *timeProc;
    /* 事件结束回调函数，析构一些资源*/
    aeEventFinalizerProc *finalizerProc;
    /* 私有数据 */
    void *clientData;
    /* 前驱节点 */
    struct aeTimeEvent *prev;
    /* 后继节点 */
    struct aeTimeEvent *next;
} aeTimeEvent;

beforesleep 对象是一个回调函数，在 redis-server 初始化时已经设置好了。
功能：
检测集群状态
随机释放已过期的键
在数据同步复制阶段取消客户端的阻塞
处理输入数据，并且同步副本信息
处理非阻塞的客户端请求
AOF持久化存储策略，类似于mysql的bin log
使用挂起的输出缓冲区处理写入
aftersleep对象是一个回调函数，在IO多路复用与IO事件处理之间被调用。

aeMain

aeMain 函数其实就是一个封装的 while 循环，循环中的代码会一直运行直到 eventLoop 的 stop 被设
置为1(true)。它会不停尝试调用 aeProcessEvents 对可能存在的多种事件进行处理，而
aeProcessEvents 就是实际用于处理事件的函数。

void aeMain(aeEventLoop *eventLoop) {
    eventLoop->stop = 0;
    while (!eventLoop->stop) {
    if (eventLoop->beforesleep != NULL)
    eventLoop->beforesleep(eventLoop);
    aeProcessEvents(eventLoop, AE_ALL_EVENTS);
    }
}

aemain函数中，首先调用Beforesleep。这个方法在Redis每次进入sleep/wait去等待监听的端口发生
I/O事件之前被调用。当有事件发生时，调用aeProcessEvent进行处理。

aeProcessEvent

首先计算距离当前时间最近的时间事件，以此计算一个超时时间；
然后调用 aeApiPoll 函数去等待底层的I/O多路复用事件就绪；
aeApiPoll 函数返回之后，会处理所有已经产生文件事件和已经达到的时间事件。

int aeProcessEvents( aeEventLoop *eventLoop, int flags )
{
	/* processed记录这次调度执行了多少事件 */
	int processed = 0, numevents;
	if ( !(flags & AE_TIME_EVENTS) && !(flags & AE_FILE_EVENTS) )
		return(0);
	if ( eventLoop->maxfd != -1 ||
	     ( (flags & AE_TIME_EVENTS) && !(flags & AE_DONT_WAIT) ) )
	{
		int		j;
		aeTimeEvent	*shortest = NULL;
		struct timeval	tv, *tvp;
		if ( flags & AE_TIME_EVENTS && !(flags & AE_DONT_WAIT) )
			/* 获取最近将要发生的时间事件 */
			shortest = aeSearchNearestTimer( eventLoop );
		/* 计算aeApiPoll的超时时间 */
		if ( shortest )
		{
			long now_sec, now_ms;
			/* 获取当前时间 */
			aeGetTime( &now_sec, &now_ms );
			tvp = &tv;
			/* 计算距离下一次发生时间时间的时间间隔 */
			long long ms = (shortest->when_sec - now_sec) * 1000 + shortest->when_ms - now_ms;
			if ( ms > 0 )
			{
				tvp->tv_sec	= ms / 1000;
				tvp->tv_usec	= (ms % 1000) * 1000;
			} else {
				tvp->tv_sec	= 0;
				tvp->tv_usec	= 0;
			}
		} else {                                /* 没有时间事件 */
			if ( flags & AE_DONT_WAIT )     /* 马上返回，不阻塞 */
			{
				tv.tv_sec	= tv.tv_usec = 0;
				tvp		= &tv;
			} else {
				tvp = NULL;             /* 阻塞到文件事件发生 */
			}
		}
		/* 等待文件事件发生，tvp为超时时间，超时马上返回(tvp为0表示马上，为null表示阻塞到事 */
		件发 生)
		numevents = aeApiPoll( eventLoop, tvp );
		for ( j = 0; j < numevents; j++ )       /* 处理触发的文件事件 */
		{
			aeFileEvent	*fe	= &eventLoop->events[eventLoop->fired[j].fd];
			int		mask	= eventLoop->fired[j].mask;
			int		fd	= eventLoop->fired[j].fd;
			int		rfired	= 0;
			if ( fe->mask & mask & AE_READABLE )
			{
				rfired = 1; /* 处理读事件 */
				fe->rfileProc( eventLoop, fd, fe->clientData, mask );
			}
			if ( fe->mask & mask & AE_WRITABLE )
			{
				if ( !rfired || fe->wfileProc != fe->rfileProc )
					/* 处理写事件 */
					fe->wfileProc( eventLoop, fd, fe->clientData, mask );
			}
			processed++;
		}
	}
	if ( flags & AE_TIME_EVENTS ) /* 时间事件调度和执行 */
		processed += processTimeEvents( eventLoop );
	return(processed);
}