1.Redis源码解析：一条Redis命令是如何执行的？
2.编译实战 | 手摸手教你在Windows环境下运行Redis6.x
3.redis源码学习-quicklist篇
4.Redis Client-side Caching实现剖析与源码解读
5.Redis源码从哪里读起？
6.[redis 源码走读] maxmemory 数据淘汰策略
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吴索源码底层流程。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。
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，游戏直播源码app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。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。编译实战 | 手摸手教你在Windows环境下运行Redis6.x
哈喽大家好啊，我是没事就愿意瞎捣鼓的Hydra。
不知道有没有小伙伴像我一样，平常开发中用的是windows操作系统，有时候想装点什么软件，一看只支持linux系统，无奈要么启动虚拟机、要么装在云服务器上。
这不前几天又是这样，刚想用一下Redis 6.x版本来尝试一下新特性，打开官网一看，好家伙我直呼内行，果然不支持windows系统：
不过虽然redis的官网上不提供windows版本下载，但是这也难不倒我这个面向百度编程的小能手，一番查找后让我找到了微软在github上维护的几个可以在windows上运行的redis版本：
项目的git地址是/MicrosoftArchive/redis/releases，我翻了一下，微软维护了2.x和3.x的发卡系统源码网站多个windows版本redis，不过比较遗憾，在维护到3.0.正式版本后就放弃了更新。
不过问题不大，眼看微软撂挑子不干了，波兰的热心市民 Tomasz Poradowski 先生这时候站出来，继续开始提供可以在windows上运行的4.x和5.x版本的redis，并且从年到年一干就是5年。
项目git地址是/tporadowski/redis/releases，没错，其实我本地环境运行的redis-5.0.9就是以前从这里下载的，而且绿色版使用起来真的是干净又卫生，所以我强烈建议大家给这位老哥来一个Star支持一下。
不过绕了这么一大圈，我的问题还是没有解决啊，既然没有现成的可以在windows上运行的redis6.x版本，那我们干脆就来自己编译一个吧。
首先介绍一下我们今天要用到的工具Cygwin，先简单看一下它的官网 /，上面很清晰的解释了几个容易引起大家混淆的问题：
先解释了cygwin是什么：
再纠正了大家的常见误区：
其实可以用一句话来概括一下它的功能，cygwin是一个可运行于原生windows系统上的POSIX兼容环境，可以通过重新编译将linux应用移植到windows中。
好了，这样简单了解一下cygwin的功能对我们来说暂时就足够了，下面我们看看如何使用它来编译windows版本redis。
下面我们先进行编译工具Cygwin的下载和安装，在它的官网上就可以直接下载，完成后就可以开始安装了。下面我会贴出一些需要特殊配置的步骤，如果没有特殊说明的话，那么直接痛快的点击下一步就可以了。
网络连接配置这里选择第二项，也就是直接连接，不需要任何代理方式：
在选择下载源这一步，先手动输入User URL，添加阿里云的镜像/cygwin，点击add后再选择我们刚才添加的这个源，然后点击下一步：
接下来选择需要下载安装的组件包，我们只需要下载我们编译相关的源码研究netty系列模块即可。先通过上面的搜索框进行定位，选择安装Devel模块下面的make、gcc-core，gcc-g++，以及Libs模块下的libgcc1 、libgccpp1，然后点击New这一列的Skip，选择要安装的版本号，全部添加完成后点击下一步：
接下来会自动进行下载上面选择的模块，等待全部下载结束后安装就完成了：
安装完成后，我们运行Cygwin Terminal，通过命令检测可以看到Status为OK，表示cygwin运行正常：
准备好编译工具后，我们接下来先下载redis6.x版本的源码，6.0.的下载地址为：
download.redis.io/relea...
cygwin安装完成后，会在它的安装路径的home目录下，创建一个以你登录系统的用户名来命名的目录，我们把下载完成后的压缩包放到这个cygwin\home\${ user}目录下，在cygwin命令行中先执行解压命令：
使用下面的命令先切换到解压后的根目录，然后执行编译和安装：
点击回车，然后就开始漫长的等待吧，不得不说编译和安装的过程真的很慢，我这大概花了分钟才全部完成。
不出意外的最后果然出现了意外，报了两个Error，不过貌似没有什么太大影响，切换到src目录下，就已经可以看到编译完成后已经生成了6个exe可执行文件了：
但是如果这个时候双击redis-server.exe尝试进行启动的话，那么就会报错提示缺少dll动态链接库：
我们可以在cygwin的bin目录下找到这个文件，为了方便，把可执行文件、动态链接库文件、redis配置文件拷贝到一个单独的目录下再次尝试启动：
这次能够正常启动成功，我们再使用客户端连接工具连接并进行测试，终于，6.0.版本的redis可以在windows环境下正常运行了。
忙活一大顿总算成功了，我们也终于可以在windows上体验redis6.x版本了，批量录入指标源码不过这里还是给小伙伴们提个醒，这样编译的redis我们平常自己在学习中体验一下就可以了，尽量不要用在生产上。
因为cygwin编译后的程序，相当于在windows系统上模拟实现了POSIX兼容层，应用程序在底层多了一层函数调用，因此效率比运行在linux系统的原生应用低了很多。因此，这样在windows上运行的redis，无疑会损失掉它引以为傲的高性能这一优势。
秉持着好东西就要分享的原则，我也已经把编译好的windows版redis6.0.上传到了网盘，有需要的小伙伴们可以从下面获取下载方式。
那么，这次的分享就到这里，我是Hydra，下期见。
作者简介，码农参上，一个热爱分享的公众号，有趣、深入、直接，与你聊聊技术。个人微信DrHydra9，欢迎添加好友，进一步交流。
redis源码学习-quicklist篇
Redis源码中的quicklist是ziplist优化版的双端链表，旨在提高内存效率和操作效率。ziplist虽然内存使用率高，但查找和增删操作的最坏时间复杂度可能达到O(n^2)，这与Redis高效数据处理的要求不符。quicklist通过每个节点独立的ziplist结构，降低了更新复杂度，同时保持了内存使用率。
quicklist的基本结构包括：头节点（head）、尾节点（tail）、entry总数（count）、节点总数（len）、容量指示（fill）、压缩深度（compress）、以及用于内存管理的bookmarks。节点结构包括双向链表的prev和next，ziplist的引用zl，ziplist的字节数sz、item数count、以及ziplist类型（raw或lzf压缩）和尝试压缩标志（attempted_compress）。
核心操作函数如create用于初始化节点，insert则根据需求执行头插法或尾插法。delete则简单地从链表中移除节点，释放相关内存。quicklist的优化重点在于ziplist，理解了ziplist的工作原理，quicklist的数据结构理解就相对容易了。
Redis Client-side Caching实现剖析与源码解读
Redis Client-side Caching是一种优化方案，它在客户端实现本地缓存，以减轻Redis服务器的负担并减少网络开销。在应用频繁使用数据且读取操作远多于写入操作时，采用此方案能显著提升性能，降低数据库Redis的压力。
Redis 6.0之前的版本存在客户端缓存实现的痛点，特别是在处理key更新时如何有效更新客户端缓存。为解决此问题，Redis 6.0引入了Key失效主动通知机制，此机制使得客户端缓存更易于管理，更加可靠且有效。
Redis支持两种客户端缓存模式：默认模式和广播模式。在默认模式下，Redis服务器跟踪客户端访问的key，当某个key被修改时，服务器会向相关客户端发送失效消息。此模式有助于减少服务器的内存负担和CPU消耗，但需要服务器记录客户端关注的key。广播模式则不存储客户端访问的key信息，而是让客户端订阅特定前缀的key变动，从而在接收到更改通知时更新缓存。
默认模式在使用Resp3协议时更为高效，因为它允许在同一连接中执行数据查询和接收失效消息。对于那些偏好使用Resp2协议或需要独立连接的客户端实现，可能会选择广播模式，以避免内存消耗和带宽限制。
使用Redis客户端缓存时，应关注几个关键点：避免竞争问题，确保客户端在接收到失效通知后不缓存目标key；管理连接失效，确保客户端及时处理无效消息；合理配置Redis以限制内存使用，避免不必要的资源消耗。
源代码解读涉及Redis版本6.2.8中的tracking功能实现。开启或关闭tracking功能的代码逻辑包括：在redis命令处理链中记录读取的key、在执行set命令后向客户端发送失效消息以更新缓存、以及根据客户端模式（默认或广播）向客户端发送通知消息。
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 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。