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【svn的源码】【create源码讲解】【汉字bitmapjs源码】redis源码技巧

2024-12-23 23:50:37 来源:休闲 分类:休闲

1.Redis 码技哨兵模式 - 源码梳理
2.Redis radix tree 源码解析
3.Redis7.0源码阅读:哈希表扩容、缩容以及rehash
4.Redis 码技主从复制 - 源码梳理
5.redis源码学习-quicklist篇
6.[redis 源码走读] maxmemory 数据淘汰策略

redis源码技巧

Redis 哨兵模式 - 源码梳理

       本文以Redis 7.0.版本为基准,如有不妥之处,码技敬请指正。码技

       哨兵模式的码技代码流程逻辑如下:哨兵节点每秒(主从切换时为1秒)向已知的主节点和从节点发送info命令。接收到主节点的码技svn的源码info回复后,解析其中的码技slave字段信息,进而创建相应的码技从节点instance。收到从节点的码技info回复后,解析其中的码技slave_master_host、slave_master_port、码技slave_master_link_status、码技slave_priority、码技slave_repl_offset、码技replica_announced等信息(步骤2和sentinelInfoReplyCallback)。码技

       在sentinel.masters的初始数据中,来自于sentinel.conf中的monitor,利用info命令探测主节点及其所属的从节点。通过订阅__sentinel__:hello频道,获取其他哨兵节点的信息。其中,link->act_ping_time表示最早一次未收到回复的ping请求发送时间,收到回复后其会被重置为0。因此,其不为0时,表示有未收到回复的ping请求。link->last_avail_time表示最近一次收到对ping有效回复的时间,link->last_pong_time表示最近一次收到对ping回复(有效和无效)的时间,link->pc_last_activity表示最近一次收到publish的消息,ri->role_reported_time表示最近一次收到info且回复中role相比于上次发生改变的时间。

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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,create源码讲解使用压缩前缀。

       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。

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,将冲突的汉字bitmapjs源码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,游资秘籍源码减少响应时间,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 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,逃跑计划源码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,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 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源码阅读--跳表解析

       跳表是 Redis 中实现 zset 和 set 功能的关键数据结构。通过在链表基础上构建多级索引,跳表有效提升了查找效率,且其实现相较于红黑树更为简洁,无需大量精力来维持树的平衡。跳表节点具有顺序排列的特性,支持范围查询。

       跳表的构成包括头结点、尾节点、长度以及索引层数。每一个节点包含数据 robj、分数 score 用于排序、上一节点指针 prev 用于反向遍历,以及多层索引信息 levels。各层索引 skiplistlevel 包括该层索引中节点指向的下一个节点指针 next 和间隔 span。节点的索引层数通过随机数生成,设计思路为使用第 n 级索引是使用第 n-1 级索引概率的 1/4,最多使用 级索引。使用如此设计可确保即便用到最高层级,所持数据量也足够大,无需担心索引不足。

       跳表按照 score 和 robj 的大小进行排序,因此节点有序,支持范围查找。插入节点时,首先找到新节点可以插入的位置,即比新节点小的最大节点。此过程从最高层索引开始,使用 update 数组记录各层索引中节点的前一节点位置,以及 rank 数组记录 update 节点到 header 的间隔 span。新节点插入后,更新 prev 指针、tail 指针、跳表长度等信息。

       删除节点同样遵循类似的逻辑,先查找节点的前一个节点,然后删除目标节点。在删除过程中,需要检查节点的下一节点是否为待删除数据,并调整节点连接和更新跳表的 level 值。当某层索引中节点的 next 指针变为 nil 时,该层索引已无用,可将 level 减一。最后,更新跳表长度。

       虽然跳表概念看似复杂,但通过理解其多级索引机制,其余操作如范围查询、排名查询等将变得相对简单。在实际应用中,可通过阅读 Redis 源码中的 t_zset.c 和 redis.h 文件,了解跳表的具体实现。然而,更难的是将这些抽象概念转化为清晰、易于理解的文档,绘制图表对于深入理解跳表的逻辑非常有帮助。

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