一、概述

眾所周知，Redis是一個(gè)高性能的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)框架，在高并發(fā)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，Redis也是一個(gè)比較關(guān)鍵的組件，是我們提升系統(tǒng)性能的一大利器。深入去理解Redis高性能的原理顯得越發(fā)重要，當(dāng)然Redis的高性能設(shè)計(jì)是一個(gè)系統(tǒng)性的工程，涉及到很多內(nèi)容，本文重點(diǎn)關(guān)注Redis的IO模型，以及基于IO模型的線程模型。

我們從IO的起源開始，講述了阻塞IO、非阻塞IO、多路復(fù)用IO。基于多路復(fù)用IO，我們也梳理了幾種不同的Reactor模型，并分析了幾種Reactor模型的優(yōu)缺點(diǎn)?；赗eactor模型我們開始了Redis的IO模型和線程模型的分析，并總結(jié)出Redis線程模型的優(yōu)點(diǎn)、缺點(diǎn)，以及后續(xù)的Redis多線程模型方案。本文的重點(diǎn)是對(duì)Redis線程模型設(shè)計(jì)思想的梳理，捋順了設(shè)計(jì)思想，就是一通百通的事了。

注：本文的代碼都是偽代碼，主要是為了示意，不可用于生產(chǎn)環(huán)境。

二、網(wǎng)絡(luò)IO模型發(fā)展史

我們常說的網(wǎng)絡(luò)IO模型，主要包含阻塞IO、非阻塞IO、多路復(fù)用IO、信號(hào)驅(qū)動(dòng)IO、異步IO，本文重點(diǎn)關(guān)注跟Redis相關(guān)的內(nèi)容，所以我們重點(diǎn)分析阻塞IO、非阻塞IO、多路復(fù)用IO，幫助大家后續(xù)更好的理解Redis網(wǎng)絡(luò)模型。

我們先看下面這張圖；

2.1 阻塞IO

我們經(jīng)常說的阻塞IO其實(shí)分為兩種，一種是單線程阻塞，一種是多線程阻塞。這里面其實(shí)有兩個(gè)概念，阻塞和線程。

• 阻塞：指調(diào)用結(jié)果返回之前，當(dāng)前線程會(huì)被掛起，調(diào)用線程只有在得到結(jié)果之后才會(huì)返回；
• 線程：系統(tǒng)調(diào)用的線程個(gè)數(shù)。

像建立連接、讀、寫都涉及到系統(tǒng)調(diào)用，本身是一個(gè)阻塞的操作。

2.1.1 單線程阻塞

服務(wù)端單線程來處理，當(dāng)客戶端請(qǐng)求來臨時(shí)，服務(wù)端用主線程來處理連接、讀取、寫入等操作。

以下用代碼模擬了單線程的阻塞模式；

import java.net.Socket;
 
public class BioTest {
 
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        ServerSocket server=new ServerSocket(8081);
        while(true) {
            Socket socket=server.accept();
            System.out.println("accept port:"+socket.getPort());
            BufferedReader  in=new BufferedReader(new InputStreamReader(socket.getInputStream()));
            String inData=null;
            try {
                while ((inData = in.readLine()) != null) {
                    System.out.println("client port:"+socket.getPort());
                    System.out.println("input data:"+inData);
                    if("close".equals(inData)) {socket.close();
                    }
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                try {
                    socket.close();
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }      
        }
    }
}

我們準(zhǔn)備用兩個(gè)客戶端同時(shí)發(fā)起連接請(qǐng)求、來模擬單線程阻塞模式的現(xiàn)象。同時(shí)發(fā)起連接，通過服務(wù)端日志，我們發(fā)現(xiàn)此時(shí)服務(wù)端只接受了其中一個(gè)連接，主線程被阻塞在上一個(gè)連接的read方法上。

我們嘗試關(guān)閉第一個(gè)連接，看第二個(gè)連接的情況，我們希望看到的現(xiàn)象是，主線程返回，新的客戶端連接被接受。

從日志中發(fā)現(xiàn)，在第一個(gè)連接被關(guān)閉后，第二個(gè)連接的請(qǐng)求被處理了，也就是說第二個(gè)連接請(qǐng)求在排隊(duì)，直到主線程被喚醒，才能接收下一個(gè)請(qǐng)求，符合我們的預(yù)期。

此時(shí)不僅要問，為什么呢？

主要原因在于accept、read、write三個(gè)函數(shù)都是阻塞的，主線程在系統(tǒng)調(diào)用的時(shí)候，線程是被阻塞的，其他客戶端的連接無法被響應(yīng)。

通過以上流程，我們很容易發(fā)現(xiàn)這個(gè)過程的缺陷，服務(wù)器每次只能處理一個(gè)連接請(qǐng)求，CPU沒有得到充分利用，性能比較低。如何充分利用CPU的多核特性呢？自然而然的想到了——多線程邏輯。

2.1.2 多線程阻塞

對(duì)工程師而言，代碼解釋一切，直接上代碼。

BIO多線程

package net.io.bio;
 
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
 
public class BioTest {
 
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        final ServerSocket server=new ServerSocket(8081);
        while(true) {
            new Thread(new Runnable() {
                public void run() {
                    Socket socket=null;
                    try {socket = server.accept();System.out.println("accept port:"+socket.getPort());BufferedReader  in=new BufferedReader(new InputStreamReader(socket.getInputStream()));String inData=null;while ((inData = in.readLine()) != null) {
System.out.println("client port:"+socket.getPort());
System.out.println("input data:"+inData);
if("close".equals(inData)) {
    socket.close();
}}
                    } catch (IOException e) {e.printStackTrace();
                    } finally { 
                    }
                }
            }).start();
        }
    }
 
}

同樣，我們并行發(fā)起兩個(gè)請(qǐng)求；

兩個(gè)請(qǐng)求，都被接受，服務(wù)端新增兩個(gè)線程來處理客戶端的連接和后續(xù)請(qǐng)求。

我們用多線程解決了，服務(wù)器同時(shí)只能處理一個(gè)請(qǐng)求的問題，但同時(shí)又帶來了一個(gè)問題，如果客戶端連接比較多時(shí)，服務(wù)端會(huì)創(chuàng)建大量的線程來處理請(qǐng)求，但線程本身是比較耗資源的，創(chuàng)建、上下文切換都比較耗資源，又如何去解決呢？

2.2 非阻塞

如果我們把所有的Socket（文件句柄，后續(xù)用Socket來代替fd的概念，盡量減少概念，減輕閱讀負(fù)擔(dān)）都放到隊(duì)列里，只用一個(gè)線程來輪訓(xùn)所有的Socket的狀態(tài)，如果準(zhǔn)備好了就把它拿出來，是不是就減少了服務(wù)端的線程數(shù)呢？

一起看下代碼，單純非阻塞模式，我們基本上不用，為了演示邏輯，我們模擬了相關(guān)代碼如下；

package net.io.bio;
 
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.net.SocketTimeoutException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils;
 
 
public class NioTest {
 
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        final ServerSocket server=new ServerSocket(8082);
        server.setSoTimeout(1000);
        List<Socket> sockets=new ArrayList<Socket>();
        while (true) {
            Socket socket = null;
            try {
                socket = server.accept();
                socket.setSoTimeout(500);
                sockets.add(socket);
                System.out.println("accept client port:"+socket.getPort());
            } catch (SocketTimeoutException e) {
                System.out.println("accept timeout");
            }
            //模擬非阻塞：輪詢已連接的socket，每個(gè)socket等待10MS，有數(shù)據(jù)就處理，無數(shù)據(jù)就返回，繼續(xù)輪詢
            if(CollectionUtils.isNotEmpty(sockets)) {
                for(Socket socketTemp:sockets ) {
                    try {BufferedReader  in=new BufferedReader(new InputStreamReader(socketTemp.getInputStream()));String inData=null;while ((inData = in.readLine()) != null) {
System.out.println("input data client port:"+socketTemp.getPort());
System.out.println("input data client port:"+socketTemp.getPort() +"data:"+inData);
if("close".equals(inData)) {
    socketTemp.close();
}}
                    } catch (SocketTimeoutException e) {System.out.println("input client loop"+socketTemp.getPort());
                    }
                }
            }
        }
 
    }
}

系統(tǒng)初始化，等待連接；

發(fā)起兩個(gè)客戶端連接，線程開始輪詢兩個(gè)連接中是否有數(shù)據(jù)。

兩個(gè)連接分別輸入數(shù)據(jù)后，輪詢線程發(fā)現(xiàn)有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好了，開始相關(guān)的邏輯處理（單線程、多線程都可）。

再用一張流程圖輔助解釋下（系統(tǒng)實(shí)際采用文件句柄，此時(shí)用Socket來代替，方便大家理解）。

服務(wù)端專門有一個(gè)線程來負(fù)責(zé)輪詢所有的Socket，來確認(rèn)操作系統(tǒng)是否完成了相關(guān)事件，如果有則返回處理，如果無繼續(xù)輪詢，大家一起來思考下？此時(shí)又帶來了什么問題呢。

CPU的空轉(zhuǎn)、系統(tǒng)調(diào)用（每次輪詢到涉及到一次系統(tǒng)調(diào)用，通過內(nèi)核命令來確認(rèn)數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)備好），造成資源的浪費(fèi)，那有沒有一種機(jī)制，來解決這個(gè)問題呢？

2.3 IO多路復(fù)用

server端有沒專門的線程來做輪詢操作（應(yīng)用程序端非內(nèi)核），而是由事件來觸發(fā)，當(dāng)有相關(guān)讀、寫、連接事件到來時(shí)，主動(dòng)喚起服務(wù)端線程來進(jìn)行相關(guān)邏輯處理。模擬了相關(guān)代碼如下；

IO多路復(fù)用

import java.net.InetSocketAddress;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.SelectionKey;
import java.nio.channels.Selector;
import java.nio.channels.ServerSocketChannel;
import java.nio.channels.SocketChannel;
import java.nio.charset.Charset;
import java.util.Iterator;
import java.util.Set;
 
public class NioServer {
 
    private static  Charset charset = Charset.forName("UTF-8");
    public static void main(String[] args) {
        try {
            Selector selector = Selector.open();
            ServerSocketChannel chanel = ServerSocketChannel.open();
            chanel.bind(new InetSocketAddress(8083));
            chanel.configureBlocking(false);
            chanel.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);
 
            while (true){
                int select = selector.select();
                if(select == 0){
                    System.out.println("select loop");
                    continue;
                }
                System.out.println("os data ok");
                 
                Set<SelectionKey> selectionKeys = selector.selectedKeys();
                Iterator<SelectionKey> iterator = selectionKeys.iterator();
                while (iterator.hasNext()){
                    SelectionKey selectionKey = iterator.next();
                     
                    if(selectionKey.isAcceptable()){ServerSocketChannel server = (ServerSocketChannel)selectionKey.channel();SocketChannel client = server.accept();client.configureBlocking(false);client.register(selector, SelectionKey.OP_READ);//繼續(xù)可以接收連接事件selectionKey.interestOps(SelectionKey.OP_ACCEPT);
                    }else if(selectionKey.isReadable()){//得到SocketChannelSocketChannel client = (SocketChannel)selectionKey.channel();//定義緩沖區(qū)ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);StringBuilder content = new StringBuilder();while (client.read(buffer) > 0){
buffer.flip();
content.append(charset.decode(buffer));}System.out.println("client port:"+client.getRemoteAddress().toString()+",input data: "+content.toString());//清空緩沖區(qū)buffer.clear();
                    }
                    iterator.remove();
                }
            }
 
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

同時(shí)創(chuàng)建兩個(gè)連接；

兩個(gè)連接無阻塞的被創(chuàng)建；

無阻塞的接收讀寫；

再用一張流程圖輔助解釋下（系統(tǒng)實(shí)際采用文件句柄，此時(shí)用Socket來代替，方便大家理解）。

當(dāng)然操作系統(tǒng)的多路復(fù)用有好幾種實(shí)現(xiàn)方式，我們經(jīng)常使用的select()，epoll模式這里不做過多的解釋，有興趣的可以查看相關(guān)文檔，IO的發(fā)展后面還有異步、事件等模式，我們?cè)谶@里不過多的贅述，我們更多的是為了解釋Redis線程模式的發(fā)展。

三、NIO線程模型解釋

我們一起來聊了阻塞、非阻塞、IO多路復(fù)用模式，那Redis采用的是哪種呢？

Redis采用的是IO多路復(fù)用模式，所以我們重點(diǎn)來了解下多路復(fù)用這種模式，如何在更好的落地到我們系統(tǒng)中，不可避免的我們要聊下Reactor模式。

首先我們做下相關(guān)的名詞解釋；

Reactor：類似NIO編程中的Selector，負(fù)責(zé)I/O事件的派發(fā)；

Acceptor：NIO中接收到事件后，處理連接的那個(gè)分支邏輯；

Handler：消息讀寫處理等操作類。

3.1 單Reactor單線程模型

處理流程

• Reactor監(jiān)聽連接事件、Socket事件，當(dāng)有連接事件過來時(shí)交給Acceptor處理，當(dāng)有Socket事件過來時(shí)交個(gè)對(duì)應(yīng)的Handler處理。

優(yōu)點(diǎn)

• 模型比較簡(jiǎn)單，所有的處理過程都在一個(gè)連接里；
• 實(shí)現(xiàn)上比較容易，模塊功能也比較解耦，Reactor負(fù)責(zé)多路復(fù)用和事件分發(fā)處理，Acceptor負(fù)責(zé)連接事件處理，Handler負(fù)責(zé)Scoket讀寫事件處理。

缺點(diǎn)

• 只有一個(gè)線程，連接處理和業(yè)務(wù)處理共用一個(gè)線程，無法充分利用CPU多核的優(yōu)勢(shì)。
• 在流量不是特別大、業(yè)務(wù)處理比較快的時(shí)候系統(tǒng)可以有很好的表現(xiàn)，當(dāng)流量比較大、讀寫事件比較耗時(shí)情況下，容易導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)性能瓶頸。

怎么去解決上述問題呢？既然業(yè)務(wù)處理邏輯可能會(huì)影響系統(tǒng)瓶頸，那我們是不是可以把業(yè)務(wù)處理邏輯單拎出來，交給線程池來處理，一方面減小對(duì)主線程的影響，另一方面利用CPU多核的優(yōu)勢(shì)。這一點(diǎn)希望大家要理解透徹，方便我們后續(xù)理解Redis由單線程模型到多線程模型的設(shè)計(jì)的思路。

3.2 單Reactor多線程模型

這種模型相對(duì)單Reactor單線程模型，只是將業(yè)務(wù)邏輯的處理邏輯交給了一個(gè)線程池來處理。

處理流程

• Reactor監(jiān)聽連接事件、Socket事件，當(dāng)有連接事件過來時(shí)交給Acceptor處理，當(dāng)有Socket事件過來時(shí)交個(gè)對(duì)應(yīng)的Handler處理。
• Handler完成讀事件后，包裝成一個(gè)任務(wù)對(duì)象，交給線程池來處理，把業(yè)務(wù)處理邏輯交給其他線程來處理。

優(yōu)點(diǎn)

• 讓主線程專注于通用事件的處理（連接、讀、寫），從設(shè)計(jì)上進(jìn)一步解耦；
• 利用CPU多核的優(yōu)勢(shì)。

缺點(diǎn)

• 貌似這種模型已經(jīng)很完美了，我們?cè)偎伎枷?，如果客戶端很多、流量特別大的時(shí)候，通用事件的處理（讀、寫）也可能會(huì)成為主線程的瓶頸，因?yàn)槊看巫x、寫操作都涉及系統(tǒng)調(diào)用。

有沒有什么好的辦法來解決上述問題呢？通過以上的分析，大家有沒有發(fā)現(xiàn)一個(gè)現(xiàn)象，當(dāng)某一個(gè)點(diǎn)成為系統(tǒng)瓶頸點(diǎn)時(shí)，想辦法把他拿出來，交個(gè)其他線程來處理，那這種場(chǎng)景是否適用呢？

3.3 多Reactor多線程模型

這種模型相對(duì)單Reactor多線程模型，只是將Scoket的讀寫處理從mainReactor中拎出來，交給subReactor線程來處理。

處理流程

• mainReactor主線程負(fù)責(zé)連接事件的監(jiān)聽和處理，當(dāng)Acceptor處理完連接過程后，主線程將連接分配給subReactor；
• subReactor負(fù)責(zé)mainReactor分配過來的Socket的監(jiān)聽和處理，當(dāng)有Socket事件過來時(shí)交個(gè)對(duì)應(yīng)的Handler處理；

Handler完成讀事件后，包裝成一個(gè)任務(wù)對(duì)象，交給線程池來處理，把業(yè)務(wù)處理邏輯交給其他線程來處理。

優(yōu)點(diǎn)

• 讓主線程專注于連接事件的處理，子線程專注于讀寫事件吹，從設(shè)計(jì)上進(jìn)一步解耦；
• 利用CPU多核的優(yōu)勢(shì)。

缺點(diǎn)

• 實(shí)現(xiàn)上會(huì)比較復(fù)雜，在極度追求單機(jī)性能的場(chǎng)景中可以考慮使用。

四、Redis的線程模型

4.1 概述

以上我們聊了，IO網(wǎng)路模型的發(fā)展歷史，也聊了IO多路復(fù)用的reactor模式。那Redis采用的是哪種reactor模式呢？在回答這個(gè)問題前，我們先梳理幾個(gè)概念性的問題。

Redis服務(wù)器中有兩類事件，文件事件和時(shí)間事件。

• 文件事件：在這里可以把文件理解為Socket相關(guān)的事件，比如連接、讀、寫等；
• 時(shí)間時(shí)間：可以理解為定時(shí)任務(wù)事件，比如一些定期的RDB持久化操作。

本文重點(diǎn)聊下Socket相關(guān)的事件。

4.2 模型圖

首先我們來看下Redis服務(wù)的線程模型圖；

IO多路復(fù)用負(fù)責(zé)各事件的監(jiān)聽（連接、讀、寫等），當(dāng)有事件發(fā)生時(shí)，將對(duì)應(yīng)事件放入隊(duì)列中，由事件分發(fā)器根據(jù)事件類型來進(jìn)行分發(fā)；

如果是連接事件，則分發(fā)至連接應(yīng)答處理器；GET、SET等redis命令分發(fā)至命令請(qǐng)求處理器。

命令處理完后產(chǎn)生命令回復(fù)事件，再由事件隊(duì)列，到事件分發(fā)器，到命令回復(fù)處理器，回復(fù)客戶端響應(yīng)。

4.3 一次客戶端和服務(wù)端的交互流程

4.3.1 連接流程

連接過程

• Redis服務(wù)端主線程監(jiān)聽固定端口，并將連接事件綁定連接應(yīng)答處理器。
• 客戶端發(fā)起連接后，連接事件被觸發(fā)，IO多路復(fù)用程序?qū)⑦B接事件包裝好后丟人事件隊(duì)列，然后由事件分發(fā)處理器分發(fā)給連接應(yīng)答處理器。
• 連接應(yīng)答處理器創(chuàng)建client對(duì)象以及Socket對(duì)象，我們這里關(guān)注Socket對(duì)象，并產(chǎn)生ae_readable事件，和命令處理器關(guān)聯(lián)，標(biāo)識(shí)后續(xù)該Socket對(duì)可讀事件感興趣，也就是開始接收客戶端的命令操作。
• 當(dāng)前過程都是由一個(gè)主線程負(fù)責(zé)處理。

4.3.2 命令執(zhí)行流程

SET命令執(zhí)行過程

• 客戶端發(fā)起SET命令，IO多路復(fù)用程序監(jiān)聽到該事件后（讀事件），將數(shù)據(jù)包裝成事件丟到事件隊(duì)列中（事件在上個(gè)流程中綁定了命令請(qǐng)求處理器）；
• 事件分發(fā)處理器根據(jù)事件類型，將事件分發(fā)給對(duì)應(yīng)的命令請(qǐng)求處理器；
• 命令請(qǐng)求處理器，讀取Socket中的數(shù)據(jù)，執(zhí)行命令，然后產(chǎn)生ae_writable事件，并綁定命令回復(fù)處理器；
• IO多路復(fù)用程序監(jiān)聽到寫事件后，將數(shù)據(jù)包裝成事件丟到事件隊(duì)列中，事件分發(fā)處理器根據(jù)事件類型分發(fā)至命令回復(fù)處理器；
• 命令回復(fù)處理器，將數(shù)據(jù)寫入Socket中返回給客戶端。

4.4 模型優(yōu)缺點(diǎn)

以上流程分析我們可以看出Redis采用的是單線程Reactor模型，我們也分析了這種模式的優(yōu)缺點(diǎn)，那Redis為什么還要采用這種模式呢？

Redis本身的特性

命令執(zhí)行基于內(nèi)存操作，業(yè)務(wù)處理邏輯比較快，所以命令處理這一塊單線程來做也能維持一個(gè)很高的性能。

優(yōu)點(diǎn)

• Reactor單線程模型的優(yōu)點(diǎn)，參考上文。

缺點(diǎn)

• Reactor單線程模型的缺點(diǎn)也同樣在Redis中來體現(xiàn)，唯一不同的地方就在于業(yè)務(wù)邏輯處理（命令執(zhí)行）這塊不是系統(tǒng)瓶頸點(diǎn)。
• 隨著流量的上漲，IO操作的的耗時(shí)會(huì)越來越明顯（read操作，內(nèi)核中讀數(shù)據(jù)到應(yīng)用程序。write操作，應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù)到內(nèi)核），當(dāng)達(dá)到一定閥值時(shí)系統(tǒng)的瓶頸就體現(xiàn)出來了。

Redis又是如何去解的呢？

哈哈~將耗時(shí)的點(diǎn)從主線程拎出來唄？那Redis的新版本是這么做的嗎？我們一起來看下。

4.5 Redis多線程模式

Redis的多線程模型跟”多Reactor多線程模型“、“單Reactor多線程模型有點(diǎn)區(qū)別”，但同時(shí)用了兩種Reactor模型的思想，具體如下；

• Redis的多線程模型是將IO操作多線程化，本身邏輯處理過程（命令執(zhí)行過程）依舊是單線程，借助了單Reactor思想，實(shí)現(xiàn)上又有所區(qū)分。
• 將IO操作多線程化，又跟單Reactor衍生出多Reactor的思想一致，都是將IO操作從主線程中拎出來。

命令執(zhí)行大致流程

• 客戶端發(fā)送請(qǐng)求命令，觸發(fā)讀就緒事件，服務(wù)端主線程將Socket（為了簡(jiǎn)化理解成本，統(tǒng)一用Socket來代表連接）放入一個(gè)隊(duì)列，主線程不負(fù)責(zé)讀；
• IO 線程通過Socket讀取客戶端的請(qǐng)求命令，主線程忙輪詢，等待所有 I/O 線程完成讀取任務(wù)，IO線程只負(fù)責(zé)讀不負(fù)責(zé)執(zhí)行命令；
• 主線程一次性執(zhí)行所有命令，執(zhí)行過程和單線程一樣，然后需要返回的連接放入另外一個(gè)隊(duì)列中，有IO線程來負(fù)責(zé)寫出（主線程也會(huì)寫）；
• 主線程忙輪詢，等待所有 I/O 線程完成寫出任務(wù)。

五、總結(jié)

了解一個(gè)組件，更多的是要去了解他的設(shè)計(jì)思路，要去思考為什么要這么設(shè)計(jì)，做這種技術(shù)選型的背景是啥，對(duì)后續(xù)做系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)有什么參考意義等等。一通百通，希望對(duì)大家有參考意義。

到此這篇關(guān)于Redis線程模型的原理分析的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis線程模型內(nèi)容請(qǐng)搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！

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