redis系列之------数据库

前言

当我们在Redis数据库中set一个KV的时候，这个KV保存在哪里？如果我们get的时候，又从哪里get出来。时间复杂度，空间复杂的等等，怎么优化等等一系列问题。

服务器中的数据库

Redis服务器将所有数据库信息都保存在redis.h##redisService结构体中。代码如下：

 struct redisServer {

     // ...

     /* General */

     // 配置文件的绝对路径

     char *configfile;           /* Absolute config file path, or NULL */

     // 数据库

     redisDb *db;



      // 是否设置了密码

     char *requirepass;          /* Pass for AUTH command, or NULL */

     // PID 文件

     char *pidfile;              /* PID file path */

     // TCP 监听端口

     int port;                   /* TCP listening port */

    // ...

 }

列了几个，我认为比较重要的。其中最重要的，肯定是redisDb *db; 这个数据结构保存了我们所有的数据。

Redis 是一个键值对（key-value pair）数据库服务器，服务器中的每个数据库都由一个 redis.h/redisDb 结构表示，其中， redisDb 结构的 dict 字典保存了数据库中的所有键值对，我们将这个字典称为键空间（key space）。代码如下：

/* Redis database representation. There are multiple databases identified

 * by integers from 0 (the default database) up to the max configured

 * database. The database number is the 'id' field in the structure. */

typedef struct redisDb {

    // 数据库键空间，保存着数据库中的所有键值对

    dict *dict;                 /* The keyspace for this DB */

    // 键的过期时间，字典的键为键，字典的值为过期事件 UNIX 时间戳

    dict *expires;              /* Timeout of keys with a timeout set */

    // 正处于阻塞状态的键

    dict *blocking_keys;        /* Keys with clients waiting for data (BLPOP) */

    // 可以解除阻塞的键

    dict *ready_keys;           /* Blocked keys that received a PUSH */

    // 正在被 WATCH 命令监视的键

    dict *watched_keys;         /* WATCHED keys for MULTI/EXEC CAS */

    struct evictionPoolEntry *eviction_pool;    /* Eviction pool of keys */

    // 数据库号码

    int id;                     /* Database ID */

    // 数据库的键的平均 TTL ，统计信息

    long long avg_ttl;          /* Average TTL, just for stats */

} redisDb;

其中最重要的就是 dict *dict; 他是一个字典，不太了解的小伙伴，可以看我前一篇的文章(https://www.cnblogs.com/wenbochang/p/11673590.html)，对redis的字典有详细的介绍。

这个dict存储了我们真正的数据。

键空间和用户所见的数据库是直接对应的：

键空间的键也就是数据库的键，每个键都是一个字符串对象。
键空间的值也就是数据库的值，每个值可以是字符串对象、列表对象、哈希表对象、集合对象和有序集合对象在内的任意一种 Redis 对象。

因为数据库的键空间是一个字典，所以所有针对数据库的操作 —— 比如添加一个键值对到数据库，或者从数据库中删除一个键值对，又或者在数据库中获取某个键值对，等等， 实际上都是通过对键空间字典进行操作来实现的。那么复杂度显而易见基本就是O(1)级别了，这也是redis为什么能这么快的一个重要原因。

对键取值

对一个数据库键进行取值，实际上就是在键空间中取出键所对应的值对象。代码如下：

 /*

  * 返回字典中包含键 key 的节点

  *

  * 找到返回节点，找不到返回 NULL

  *

  * T = O(1)

  */

 dictEntry *dictFind(dict *d, const void *key)

 {

     dictEntry *he;

     unsigned int h, idx, table;

     // 字典（的哈希表）为空

     if (d->ht[].size == ) return NULL; /* We don't have a table at all */

     // 如果条件允许的话，进行单步 rehash

     if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);

     // 计算键的哈希值

     h = dictHashKey(d, key);

     // 在字典的哈希表中查找这个键

     // T = O(1)

     for (table = ; table <= ; table++) {

         // 计算索引值

         idx = h & d->ht[table].sizemask;

         // 遍历给定索引上的链表的所有节点，查找 key

         he = d->ht[table].table[idx];

         // T = O(1)

         while(he) {

             if (dictCompareKeys(d, key, he->key))

                 return he;

             he = he->next;

         }

         // 如果程序遍历完 0 号哈希表，仍然没找到指定的键的节点

         // 那么程序会检查字典是否在进行 rehash ，

         // 然后才决定是直接返回 NULL ，还是继续查找 1 号哈希表

         if (!dictIsRehashing(d)) return NULL;

     }

     // 进行到这里时，说明两个哈希表都没找到

     return NULL;

 }

看代码其实是很简单的。

首先判断字典是否为空，如果为空，没有继续下去的必要了，直接return null
第二步，如果在进行rehash，则先进行渐进式rehash。(不懂的，翻我上一篇博文)
第三步，计算key的hash值。
第四步，查找ht[0],ht[1]两张table表。其中如果是链表，则while循环查找即可。
找到返回，没找到返回null。非常的简单清晰的逻辑。
大致如下图：

对键增加，删除，更新类似于查找。我就不一一列出源码了。

后言

当使用 Redis 命令对数据库进行读写时，服务器不仅会对键空间执行指定的读写操作，还会执行一些额外的维护操作，其中包括：

在读取一个键之后（读操作和写操作都要对键进行读取），服务器会根据键是否存在，以此来更新服务器的键空间命中（hit）次数或键空间不命中（miss）次数，这两个值可以在 INFO stats 命令的 keyspace_hits 属性和 keyspace_misses 属性中查看。

在读取一个键之后，服务器会更新键的 LRU （最后一次使用）时间，这个值可以用于计算键的闲置时间，使用命令 OBJECT idletime <key> 命令可以查看键 key 的闲置时间。

如果服务器在读取一个键时， 发现该键已经过期，那么服务器会先删除这个过期键， 然后才执行余下的其他操作。

如果有客户端使用 WATCH 命令监视了某个键，那么服务器在对被监视的键进行修改之后，会将这个键标记为脏（dirty），从而让事务程序注意到这个键已经被修改过。

服务器每次修改一个键之后，都会对脏（dirty）键计数器的值增一，这个计数器会触发服务器的持久化以及复制操作执行。