皮皮网
皮皮网

【开奖论坛源码查询】【大臣数字藏品源码】【源码电子商城】redis迁移源码

时间:2024-12-23 22:45:27 来源:candy crush saga 源码

1.Redis 移源源码剖析 3 -- redisCommand
2.Redis源码解析:一条Redis命令是如何执行的?
3.Redis 主从复制 - 源码梳理
4.Redis 源码分析字典(dict)
5.Redis7.0源码阅读:哈希表扩容、缩容以及rehash
6.[redis 移源源码走读] maxmemory 数据淘汰策略

redis迁移源码

Redis 源码剖析 3 -- redisCommand

       Redis 使用 redisCommand 结构体处理命令请求,其内包含一个指向对应处理函数的移源 proc 指针。redisCommandTable 是移源一个存储所有 Redis 命令的数组,位于 server.c 文件中。移源此数组通过 populateCommandTable() 函数填充,移源开奖论坛源码查询该函数将 redisCommandTable 的移源内容添加到 server.commands 字典,将 Redis 移源支持的所有命令及其实现整合。

       populateCommandTable() 函数中包含 populateCommandTableParseFlags() 子函数,移源用于将 sflags 字符串转换为对应的移源 flags 值。lookupCommand*() 函数族负责从 server.commands 中查找相应的移源命令。

Redis源码解析:一条Redis命令是移源如何执行的?

       作者:robinhzhang

       Redis,一个开源内存数据库,移源凭借其高效能和广泛应用,移源如缓存、移源消息队列和会话存储,本文将带你探索其命令执行的底层流程。本文将以源码解析的形式,逐层深入Redis的核心结构和命令执行过程,旨在帮助开发者理解实现细节,提升编程技术和设计意识。

       源码结构概览

       在学习Redis源代码之前,首先要了解其主要的组成部分:redisServer、redisClient、redisDb、redisObject以及aeEventLoop。这些结构体和事件模型构成了Redis的核心架构。

       redisServer:服务端运行的核心结构,包括监听socket、数据存储的redisDb列表和客户端连接信息。

       redisClient:客户端连接状态的存储,包括命令处理缓冲区、回复数据列表和数据库句柄。

       redisDb:键值对的数据存储,采用两个哈希表实现渐进式rehash。大臣数字藏品源码

       redisObject:存储对象的通用表示,包含引用计数和LRU时间,用于内存管理。

       aeEventLoop:事件循环,管理文件和时间事件的处理。

       核心流程详解

       Redis的执行流程从main函数开始,首先初始化配置和服务器组件,进入主循环处理事件。命令执行流程涉及redis启动、客户端连接、接收命令和返回结果四个步骤:

       启动阶段:创建socket服务器,注册可读事件,进入主循环。

       连接阶段:客户端连接后,接收并处理命令,创建客户端实例。

       命令阶段:客户端发送命令,服务端解析并调用对应的命令处理函数。

       结果阶段:处理命令后,根据协议格式构建回复并写回客户端。

       渐进式rehash与内存管理

       Redis的内存管理采用引用计数法,通过对象的refcount字段控制内存分配和释放。rehash操作在Redis 2.x版本引入,通过逐步迁移键值对,降低对单线程性能的影响。当负载达到阈值,会进行扩容,这涉及新表的创建和键值对的迁移。

       总结

       本文通过Redis源码分析,揭示了其命令执行的细节,包括启动流程、客户端连接、命令处理和结果返回,以及内存管理策略。源码电子商城这将有助于开发者深入理解Redis的工作原理,提升编程效率和设计决策能力。

Redis 主从复制 - 源码梳理

       本文主要剖析Redis主从复制机制中的核心组件之一——复制积压缓冲区(Replication Buffer),旨在为读者提供一个对Redis复制流程和缓冲区机制深入理解的平台,以下内容仅基于Redis版本7.0.,若读者在使用过程中发现偏差,欢迎指正。

       复制积压缓冲区在逻辑上可理解为一个容量最大的位整数,其初始值为1,由offset、master_repl_offset和repl_backlog-histlen三个变量共同决定缓冲区的有效范围。offset表示缓冲区内命令起始位置,master_repl_offset代表结束位置,二者之间的长度由repl_backlog-histlen表示。

       每当主节点执行写命令,新生成的积压缓冲区大小增加,同时增加master_repl_offset和repl_backlog-histlen的值,直至达到预设的最大容量(默认为1MB)。一旦所有从节点接收到命令并确认同步无误,缓冲区内过期的命令将被移除,并调整offset和histlen以维持积压区容量的稳定性。

       为实现动态分配,复制积压缓冲区被分解成多个block,以链表形式组织。每个block采用引用计数管理策略,初始值为0,每当增加或删除从节点对block的引用时,计数值相应增减。新生成block时,将master_repl_offset+1设置为block的repl_offset值,并将写入命令拷贝至缓冲区内,与此同时,master_repl_offset和repl_backlog-histlen增加。

       通过循环遍历所有从节点,怎样查看vue源码为每个从节点设置ref_repl_buf_node指向当前block或最后一个block,确保主从复制能够准确传递命令。当主节点接收到从节点的连接请求时,将开始填充积压缓冲区。在全量复制阶段,从slave-replstate为WAIT_BGSAVE_START至ONLINE,表示redis从后台进程开始执行到完成RDB文件传输和加载,命令传播至此阶段正式开始。

       针对每个从节点,主节点从slave-ref_block_pos开始发送积压缓冲区内的命令,每发送成功,slave-ref_block_pos相应更新。当积压缓冲区超过预设阈值,即复制积压缓冲区中的有效长度超过repl-backlog-size(默认1MB)时,主节点将清除已发送的缓冲区,释放内存。如果主节点写入命令频繁或从节点断线重连时间长,则需合理调整缓冲区大小(推荐值为2 * second * write_size_per_second)以保持增量复制的稳定运行。

       当最后一个从节点与主节点的连接断开超过repl-backlog-ttl(默认为秒)时,主节点将释放repl_backlog和复制积压缓冲区以确保资源的有效使用。不过需要注意的是,从节点的释放操作依赖于节点是否可能成为新的主节点,因此在最后处理逻辑上需保持谨慎。

Redis 源码分析字典(dict)

       Redis 的内部字典世界:从哈希表到高效管理的深度解析

       Redis,作为开源的高性能键值存储系统,其内部实现的字典数据结构是其核心组件之一。这个数据结构采用自定义的哈希表——dictEntry,巧妙地存储和管理着键值对。让我们一起深入理解这一强大工具的运作机制。

       首先,Redis的字典是基于哈希表的,通过哈希函数将键转换为数组索引,实现高效查找。dictEntry结构巧妙地封装了键(key)、新圣科技源码值(value)以及指向下一个节点的指针,构成了数据存储的基本单元。同时,dict包含一系列操作函数,包括哈希计算、键值复制、比较以及销毁操作,这些函数的指针类型(dictType)和实际数据结构共同构建了其高效性能。

       在字典的管理中,rehash是一个关键概念,它标志着哈希表的重新分布过程。rehash标志是一个计数器,用于跟踪当前哈希表实例的状态,确保在负载过高时进行扩容。当ht_used[0]非零,且满足特定条件(如元素数量超过初始桶数),服务器会触发resize操作,这通常在serverCron定时任务中进行,以避免磁盘I/O竞争。

       rehash过程中,Redis采取渐进式策略,通过dictRehash函数,逐个移动键值对到新哈希表,确保操作的线程安全。为了避免长时间阻塞,这个过程被分散到函数中,并通过serverCron定时任务,以毫秒级的步长进行,确保在无磁盘写操作时进行。

       在处理过期键时,dictRehashMilliseconds()函数扮演重要角色,它在rehash时监控时间消耗,确保性能。rehash过程中,dictAdd负责插入新哈希表,而dictFind和dictDelete则需处理ht_table[0]和ht_table[1]的键值对。

       Redis的默认哈希算法采用SipHash,保证了数据的分布均匀性。在持久化时,负载因子默认设置为5,而rehash后,数据结构会采用迭代器的形式,分为安全和非安全两种,以满足不同场景的需求。

       在实际操作中,如keysCommand,会选择安全模式以避免重复遍历,而在处理大规模数据时,如scan命令,可能需要使用非安全模式,但需注意可能带来的问题。

       总的来说,Redis的字典数据结构是其高效性能的基石,通过精细的哈希管理、rehash策略以及迭代器设计,确保了在高并发和频繁操作下的稳定性和性能。深入理解这些内部细节,对于优化Redis性能和应对复杂应用场景至关重要。

Redis7.0源码阅读:哈希表扩容、缩容以及rehash

       当哈希值相同发生冲突时,Redis 使用链表法解决,将冲突的键值对通过链表连接,但随着数据量增加,冲突加剧,查找效率降低。负载因子衡量冲突程度,负载因子越大,冲突越严重。为优化性能,Redis 需适时扩容,将新增键值对放入新哈希桶,减少冲突。

       扩容发生在 setCommand 部分,其中 dictKeyIndex 获取键值对索引,判断是否需要扩容。_dictExpandIfNeeded 函数执行扩容逻辑,条件包括:不在 rehash 过程中,哈希表初始大小为0时需扩容,或负载因子大于1且允许扩容或负载因子超过阈值。

       扩容大小依据当前键值对数量计算,如哈希表长度为4,实际有9个键值对,扩容至(最小的2的n次幂大于9)。子进程存在时,dict_can_resize 为0,反之为1。fork 子进程用于写时复制,确保持久化操作的稳定性。

       哈希表缩容由 tryResizeHashTables 判断负载因子是否小于0.1,条件满足则重新调整大小。此操作在数据库定时检查,且无子进程时执行。

       rehash 是为解决链式哈希效率问题,通过增加哈希桶数量分散存储,减少冲突。dictRehash 函数完成这一任务,移动键值对至新哈希表,使用位运算优化哈希计算。渐进式 rehash 通过分步操作,减少响应时间,适应不同负载情况。定时任务检测服务器空闲时,进行大步挪动哈希桶。

       在 rehash 过程中,数据查询首先在原始哈希表进行,若未找到,则在新哈希表中查找。rehash 完成后,哈希表结构调整,原始表指向新表,新表内容返回原始表,实现 rehash 结果的整合。

       综上所述,Redis 通过哈希表的扩容、缩容以及 rehash 动态调整哈希桶大小,优化查找效率,确保数据存储与检索的高效性。这不仅提高了 Redis 的性能,也为复杂数据存储与管理提供了有力支持。

[redis 源码走读] maxmemory 数据淘汰策略

       Redis 是一个内存数据库,通过配置 `maxmemory` 来限定其内存使用量。当 Redis 主库内存超出限制时,会触发数据淘汰机制,以减少内存使用量,直至达到限制阈值。

       当 `maxmemory` 配置被应用,Redis 会根据配置采用相应的数据淘汰策略。`volatile-xxx` 类型配置仅淘汰设置了过期时间的数据,而 `allkeys-xxx` 则淘汰数据库中所有数据。若 Redis 主要作为缓存使用,可选择 `allkeys-xxx`。

       数据淘汰时机发生在事件循环处理命令时。有多种淘汰策略可供选择,从简单到复杂包括:不淘汰数据(`noeviction`)、随机淘汰(`volatile-random`、`allkeys-random`)、采样淘汰(`allkeys-lru`、`volatile-lru`、`volatile-ttl`、`volatile-freq`)以及近似 LRU 和 LRU 策略(`volatile-lru` 和 `allkeys-lru`)。

       `noeviction` 策略允许读操作但禁止大多数写命令,返回 `oomerr` 错误,仅允许执行少量写命令,如删除命令 `del`、`hdel` 和 `unlink`。

       `volatile-random` 和 `allkeys-random` 机制相对直接,随机淘汰数据,策略相对暴力。

       `allkeys-lru` 策略根据最近最少使用(LRU)算法淘汰数据,优先淘汰最久未使用的数据。

       `volatile-lru` 结合了过期时间与 LRU 算法,优先淘汰那些最久未访问且即将过期的数据。

       `volatile-ttl` 策略淘汰即将过期的数据,而 `volatile-freq` 则根据访问频率(LFU)淘汰数据,考虑数据的使用热度。

       `volatile-lru` 和 `allkeys-lru` 策略通过采样来近似 LRU 算法,维护一个样本池来确定淘汰顺序,以提高淘汰策略的精确性。

       总结而言,Redis 的数据淘汰策略旨在平衡内存使用与数据访问需求,通过灵活的配置实现高效的数据管理。策略的选择应基于具体应用场景的需求,如数据访问模式、性能目标等。

redis源码学习-ziplist篇

       Redis源码学习-ziplist篇

       ziplist是Redis中一种高效压缩的链表结构,用于存储字符串或整数。它并非传统的链表,而是连续内存块组成,通过移动地址偏移量实现next和last操作,内存利用率高但复杂性较大。

       ziplist的实现独特,没有明确的struct,仅通过首地址获取其信息。结构包含header、entrys和end三部分。header部分记录首尾地址,entrys中每个entry有entry-header、entry-encoding和entry-data,prevlength记录上一个节点长度,entry-encoding用于区分整数和字符串,entry-data存储实际内容。对于长度超过的字符串,会进行压缩编码。

       ziplist创建简单,使用zmalloc分配内存。insert和delete操作可能引发连锁更新,当新节点插入或原有节点删除时,需要调整相邻节点的prevlength,最坏情况下时间复杂度为O(n^2)。find函数则直接遍历,通过skip参数优化查找性能,特别是在上层容器如hash结构中。

       总结来说,ziplist通过连续内存优化内存使用,但其维护复杂性源于插入和删除操作时的连锁更新,find函数利用skip优化查找性能。

更多内容请点击【娱乐】专栏