1.[redis 单s单源码走读] maxmemory 数据淘汰策略
2.Redis 主从复制 - 源码梳理
3.Redis源码解析:一条Redis命令是如何执行的?
4.Redis源码从哪里读起?
5.Redis radix tree 源码解析
6.深度解析单线程的 Redis 如何做到每秒数万 QPS 的超高处理能力!
[redis 线程线程源码走读] 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。源码原理当 Redis 单s单主库内存超出限制时,会触发数据淘汰机制,线程线程以减少内存使用量,源码原理applewatch桌面源码直至达到限制阈值。单s单
当 `maxmemory` 配置被应用,线程线程Redis 源码原理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单s单数据,而 `allkeys-xxx` 则淘汰数据库中所有数据。线程线程若 Redis 源码原理主要作为缓存使用,可选择 `allkeys-xxx`。单s单
数据淘汰时机发生在事件循环处理命令时。线程线程有多种淘汰策略可供选择,源码原理从简单到复杂包括: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,以提高淘汰策略的渗透源码解析精确性。
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 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,为每个从节点设置ref_repl_buf_node指向当前block或最后一个block,qq图标源码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源码解析:一条Redis命令是如何执行的?
作者:robinhzhang Redis,一个开源内存数据库,凭借其高效能和广泛应用,如缓存、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zeromq 源码分析核心结构,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。
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、内存释放源码命令处理和结果返回,以及内存管理策略。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源码从哪里读起?
如果你正寻求理解Redis源码的路径,本文为你提供了一个全面的指南。Redis 是使用 C 语言构建的,因此,我们从 main 函数开始,深入探索其核心逻辑。在阅读过程中,我们应聚焦于从外部命令输入到内部执行流程的路径,逐步理解 Redis 的工作原理。
理解事件机制对于深入 Redis 的核心至关重要。通过 Redis 的事件循环,我们可以实现单线程环境下的高效处理多任务的能力。这一机制允许 Redis 以线程安全的方式处理大量请求,同时在执行后台任务时保持响应速度。事件循环与系统提供的异步 I/O 多路复用机制相结合,确保了 CPU 资源的高效利用,避免了并发执行的复杂性。
在讨论事件循环时,我们重点关注了两个阶段:初始化和事件处理。初始化阶段涉及配置和数据加载,而事件处理阶段则负责响应客户端请求、执行命令以及周期性任务的调度。通过事件循环,Redis 实现了在单一线程下处理多个请求的高效运行模式。
理解 Redis 命令请求的处理流程是整个指南的关键部分。当客户端向 Redis 发送命令时,流程分为两个阶段:连接建立和命令执行与响应。连接建立阶段由事件循环触发,而命令执行与响应阶段则涉及读取客户端发送的数据,执行命令并返回结果。这一过程通过特定的回调函数实现,确保了命令处理的高效和线程安全。
此外,我们还讨论了 Redis 的事件机制,即事件驱动程序库 ae.c,它在不同操作系统上支持多种 I/O 多路复用机制。在选择底层机制时,Redis 优先考虑后三种更现代、高效的方案,例如 macOS 上的 kqueue 和 Linux 上的 epoll。理解这些机制对于实现高性能网络服务至关重要。
为了帮助读者在阅读 Redis 源码时构建清晰的思维路径,我们提供了一个树型图展示关键函数之间的调用关系。这张图基于 Redis 源码的 5.0 分支,详细地展示了初始化、事件处理、命令请求处理等关键流程的调用顺序。
最后,本文提供的参考文献旨在为读者提供进一步学习的资源。对于希望深入理解 Redis 源码并学习 C 语言编程经验的读者,这些资源将起到重要作用。总的来说,本文旨在为那些希望从源头上理解 Redis 工作机制的技术爱好者提供一个全面、系统化的指南。
Redis radix tree 源码解析
Redis 实现了不定长压缩前缀的 radix tree,用于集群模式下存储 slot 对应的所有 key 信息。本文解析在 Redis 中实现 radix tree 的核心内容。
核心数据结构的定义如下:
每个节点结构体 (raxNode) 包含了指向子节点的指针、当前节点的 key 的长度、以及是否为叶子节点的标记。
以下是插入流程示例:
场景一:仅插入 "abcd"。此节点为叶子节点,使用压缩前缀。
场景二:在 "abcd" 之后插入 "abcdef"。从 "abcd" 的父节点遍历至压缩前缀,找到 "abcd" 空子节点,插入 "ef" 并标记为叶子节点。
场景三:在 "abcd" 之后插入 "ab"。ab 为 "abcd" 的前缀,插入 "ab" 为子节点,并标记为叶子节点。同时保留 "abcd" 的前缀结构。
场景四:在 "abcd" 之后插入 "abABC"。ab 为前缀,创建 "ab" 和 "ABC" 分别为子节点,保持压缩前缀结构。
删除流程则相对简单,找到指定 key 的叶子节点后,向上遍历并删除非叶子节点。若删除后父节点非压缩且大小大于1,则需处理合并问题,以优化树的高度。
合并的条件涉及:删除节点后,检查父节点是否仍为非压缩节点且包含多个子节点,以此决定是否进行合并操作。
结束语:云数据库 Redis 版提供了稳定可靠、性能卓越、可弹性伸缩的数据库服务,基于飞天分布式系统和全SSD盘高性能存储,支持主备版和集群版高可用架构。提供全面的容灾切换、故障迁移、在线扩容、性能优化的数据库解决方案,欢迎使用。
深度解析单线程的 Redis 如何做到每秒数万 QPS 的超高处理能力!
大家好,我是飞哥! 在网络编程中,提到高性能,很多人会想到多线程。但实际上,服务器端仅需单线程便可实现极高处理能力,Redis 就是这一模式的杰出代表,能够支撑每秒数万 QPS 的性能。今天,我们将深入探讨 Redis 核心网络模块的实现,揭示它是如何实现如此高性能的。 本文转自个人技术公众号「开发内功修炼」,关注以获取飞哥最新深度文章。同时,分享我撰写的电子书《理解了实现再谈网络性能》。该书正处于出版流程中。需要电子版的朋友可点击下载,或添加我本人: zhangyanfei,获取《理解了实现再谈网络性能》的链接。一、理解多路复用原理
在开始介绍 Redis 之前,让我们先简单介绍下 epoll。 在传统的同步阻塞网络编程模型中,进程线程的高开销是影响性能的根本原因。单个进程或线程只能处理一个用户请求,犹如一个人只能看管一只羊。当面对成千上万的请求时,这种模式的成本非常高。 性能提升的关键在于让众多请求复用同一个进程或线程,这就是多路复用。多路指的是众多用户连接,复用指的是对进程或线程的高效利用。以羊群为例,只需一名牧羊人即可管理。 实现多路复用需要特殊的 socket 事件管理机制,其中 epoll 是最高效和典型的方案。它的工作原理类似于一只牧羊犬,负责管理与进程或线程复用相关的 socket 事件。二、Redis 服务启动与初始化
理解了 epoll 的基本原理后,我们将探索 Redis 如何具体实现这一机制。通过 Github 即可获取 Redis 源码,我们关注 5.0.0 版本中的单线程版本实现。 整个 Redis 服务的核心入口位于 src/server.c 文件中,主要集中在 initServer 和 aeMain 函数。在 initServer 这个关键函数内,Redis 执行了以下三项重要操作。2.1 创建 epoll 对象
在 aeCreateEventLoop 函数中创建 epoll 对象,然后将其保存在 redisServer 的 aeEventLoop 成员中。接下来,我们深入了解 aeCreateEventLoop 的具体逻辑。 在 eventLoop 对象中,eventLoop->events 数组用于保存各种事件处理器。真正创建 epoll 对象的过程发生在 ae_epoll.c 文件的 aeApiCreate 函数中,通过调用 epoll_create 实现。2.2 绑定监听服务端口
Redis 的 listen 过程发生在 listenToPort 函数中,通过 bind 和 listen 系统调用完成。 Redis 支持多个端口,listenToPort 函数内部使用循环调用 anetTcpServer,逐步展开调用直到执行 bind 和 listen。2.3 注册事件回调函数
initServer 函数中,Redis 调用 aeCreateEventLoop 创建 epoll 对象后,通过 listenToPort 进行服务端口绑定。接着,调用 aeCreateFileEvent 注册 accept 事件处理器。 在 aeCreateFileEvent 函数中,Redis 为 listen socket 上的新用户连接注册了 acceptTcpHandler 作为读回调函数,负责处理新连接请求。三、Redis 事件处理循环
在上一节中,我们了解了 Redis 的启动初始化过程。接下来,Redis 将进入 aeMain 开始真正的用户请求处理。 aeMain 函数是一个无休止的循环,每次循环中执行如下关键操作。3.1 epoll_wait 发现事件
Redis 通过 epoll_wait 统一发现和管理可读(包括 listen socket 上的 accept 事件)、可写事件,并管理 timer 事件。 每当发现特定事件发生,epoll_wait 调用相应注册的事件处理函数进行处理。aeProcessEvents 函数封装了 epoll_wait 的逻辑。3.2 处理新连接请求
假设现在有新用户连接到达。listen socket 上的 rfileProc 注册的 acceptTcpHandler 负责处理新连接请求。在 acceptTcpHandler 中,主要完成接收连接、创建客户端连接对象和注册读事件处理器。 anetTcpAccept 负责调用 accept 接收新连接,acceptCommonHandler 为连接创建客户端连接对象,createClient 注册读事件处理器。3.3 处理客户连接上的可读事件
当用户发送命令时,Redis 通过 epoll_wait 发现可读事件后,调用已注册的读处理函数 readQueryFromClient。 在 readQueryFromClient 中,Redis 处理命令并将其转换为内部数据结构,如执行 GET 命令并从内存中查找值。四、高性能 Redis 网络原理总结
Redis 服务器通过单线程实现高处理能力,每秒可达到数万 QPS,这主要得益于对 Linux 多路复用机制 epoll 的高效利用。 Redis 的核心逻辑集中于 initServer 和 aeMain 两个关键函数,理解这些函数是掌握 Redis 网络原理的基础。 总结 Redis 的网络核心模块,包括启动服务和事件循环处理,对于深入理解网络编程大有裨益。相信通过本文的介绍,您对网络编程的理解将会更加深入。 快来分享这篇文章给您的技术好友吧! 最后,分享我撰写的电子书《理解了实现再谈网络性能》,该书正处于出版流程中。电子版下载地址或添加我本人: zhangyanfei,获取《理解了实现再谈网络性能》的链接。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 proc 指针。redisCommandTable 是一个存储所有 Redis 命令的数组,位于 server.c 文件中。此数组通过 populateCommandTable() 函数填充,该函数将 redisCommandTable 的内容添加到 server.commands 字典,将 Redis 支持的所有命令及其实现整合。
populateCommandTable() 函数中包含 populateCommandTableParseFlags() 子函数,用于将 sflags 字符串转换为对应的 flags 值。lookupCommand*() 函数族负责从 server.commands 中查找相应的命令。
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中国消费者报南宁讯刘保奇 记者顾艳伟)“听说你们要开展食品安全‘你点我检’活动,我今天一大早就去了菜场,这些是我刚买来的豆角、西红柿、苦瓜和茄子,想顺便检测一下,看看结果怎么样。”8月19日上午,为深