从零开始学习redis源码
2020的开年是比较艰难的,爆发了肺炎疫情,希望大家多注意安全,也希望疫情早日好转!
以3.2版本的源码为例,开始讲解,有时会贴出源码,进行说明,并会注明源码出处。
数据库
应该都知道默认redis会有16个库,是根据配置文件来的,可以通过select命令来切换数据库。那原理又是如何实现的么?
redis服务器将所有数据库都保存在服务器状态redis.h/redisServer结构的db数据中,db数组的每一项都是一个redis.h/redisDb结构,每个redisDb
代表一个数据库;
结构如下,这个结构大约有500行,不能全部贴出来了!
struct redisServer {
/* General */
// 配置文件的绝对路径
char *configfile; /* Absolute config file path, or NULL */
// serverCron() 每秒调用的次数
int hz; /* serverCron() calls frequency in hertz */
// 数据库
redisDb *db;
...
//服务器的数据库数量
int dbnum; /* Total number of configured DBs */
};
在服务器内部,客户端状态reidsClient结构的db属性记录了客户端当前的目标数据库:
typedef struct redisClient {
// 套接字描述符
int fd;
// 当前正在使用的数据库
redisDb *db;
...
}redisClient;
数据库键空间
redis是是一个键值对(kv)数据库服务器,如下:
typedef struct redisDb {
// 数据库键空间,保存着数据库中的所有键值对
dict *dict;
...
}redisDb;
设置键的生存时间和过期时间
通过expire和pexpire命令,客户端可以用过秒或毫秒设置生存时间(TTL,Time To Live);还有类似的expireat或pexpireat命令。
有以上四个命令设置TTL,expire、pexpire和pexpireat三个命令都是通过pexpireat来实现的。
过期键删除策略
有三种不同的删除策略:
定时删除:在设置键的过期时间同时,创建一个定时器,让键的过期时间来临时,立即执行对键的删除操作。
惰性删除:放任键过期不管,但是每次从键空间获取键时,都检查取得的键是否过期,如果过期的话,就删除该键
定期删除:每隔一段时间,检查一次,删除过期的键
redis服务器使用的是惰性删除和定期删除策略,
惰性删除策略的实现
惰性删除策略由db.c/expireIfNeeded函数实现的,所有读写数据库的Redis命令在执行之前都会调用expireIfNeeded函数对输入键进行检查。代码如下:
int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) { // 取出键的过期时间
mstime_t when = getExpire(db,key);
mstime_t now; // 没有过期时间
if (when < ) return ; /* No expire for this key */ /* Don't expire anything while loading. It will be done later. */
// 如果服务器正在进行载入,那么不进行任何过期检查
if (server.loading) return ; /* If we are in the context of a Lua script, we claim that time is
* blocked to when the Lua script started. This way a key can expire
* only the first time it is accessed and not in the middle of the
* script execution, making propagation to slaves / AOF consistent.
* See issue #1525 on Github for more information. */
now = server.lua_caller ? server.lua_time_start : mstime(); /* If we are running in the context of a slave, return ASAP:
* the slave key expiration is controlled by the master that will
* send us synthesized DEL operations for expired keys.
*
* Still we try to return the right information to the caller,
* that is, 0 if we think the key should be still valid, 1 if
* we think the key is expired at this time. */
// 当服务器运行在 replication 模式时
// 附属节点并不主动删除 key
// 它只返回一个逻辑上正确的返回值
// 真正的删除操作要等待主节点发来删除命令时才执行
// 从而保证数据的同步
if (server.masterhost != NULL) return now > when; // 运行到这里,表示键带有过期时间,并且服务器为主节点 /* Return when this key has not expired */
// 如果未过期,返回 0
if (now <= when) return ; /* Delete the key */
server.stat_expiredkeys++; // 向 AOF 文件和附属节点传播过期信息
propagateExpire(db,key); // 发送事件通知
notifyKeyspaceEvent(REDIS_NOTIFY_EXPIRED,
"expired",key,db->id); // 将过期键从数据库中删除
return dbDelete(db,key);
}
expireIfNeeded
代码逻辑:
如果已经过期,将键从数据库删除
如果键未过期,不做操作
定期删除策略的实现
过期删除策略由redis.c/activeExpireCycle函数实现,每当redis服务器周期性操作redis.c/serverCron函数执行时,activeExpireCycle就会被调用。
void activeExpireCycle(int type) {
/* This function has some global state in order to continue the work
* incrementally across calls. */
// 静态变量,用来累积函数连续执行时的数据
static unsigned int current_db = ; /* Last DB tested. */
static int timelimit_exit = ; /* Time limit hit in previous call? */
static long long last_fast_cycle = ; /* When last fast cycle ran. */ unsigned int j, iteration = ;
// 默认每次处理的数据库数量
unsigned int dbs_per_call = REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL;
// 函数开始的时间
long long start = ustime(), timelimit; // 快速模式
if (type == ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST) {
/* Don't start a fast cycle if the previous cycle did not exited
* for time limt. Also don't repeat a fast cycle for the same period
* as the fast cycle total duration itself. */
// 如果上次函数没有触发 timelimit_exit ,那么不执行处理
if (!timelimit_exit) return;
// 如果距离上次执行未够一定时间,那么不执行处理
if (start < last_fast_cycle + ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION*) return;
// 运行到这里,说明执行快速处理,记录当前时间
last_fast_cycle = start;
} /* We usually should test REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL per iteration, with
* two exceptions:
*
* 一般情况下,函数只处理 REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL 个数据库,
* 除非:
*
* 1) Don't test more DBs than we have.
* 当前数据库的数量小于 REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL
* 2) If last time we hit the time limit, we want to scan all DBs
* in this iteration, as there is work to do in some DB and we don't want
* expired keys to use memory for too much time.
* 如果上次处理遇到了时间上限,那么这次需要对所有数据库进行扫描,
* 这可以避免过多的过期键占用空间
*/
if (dbs_per_call > server.dbnum || timelimit_exit)
dbs_per_call = server.dbnum; /* We can use at max ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC percentage of CPU time
* per iteration. Since this function gets called with a frequency of
* server.hz times per second, the following is the max amount of
* microseconds we can spend in this function. */
// 函数处理的微秒时间上限
// ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC 默认为 25 ,也即是 25 % 的 CPU 时间
timelimit = *ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/;
timelimit_exit = ;
if (timelimit <= ) timelimit = ; // 如果是运行在快速模式之下
// 那么最多只能运行 FAST_DURATION 微秒
// 默认值为 1000 (微秒)
if (type == ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST)
timelimit = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION; /* in microseconds. */ // 遍历数据库
for (j = ; j < dbs_per_call; j++) {
int expired;
// 指向要处理的数据库
redisDb *db = server.db+(current_db % server.dbnum); /* Increment the DB now so we are sure if we run out of time
* in the current DB we'll restart from the next. This allows to
* distribute the time evenly across DBs. */
// 为 DB 计数器加一,如果进入 do 循环之后因为超时而跳出
// 那么下次会直接从下个 DB 开始处理
current_db++; /* Continue to expire if at the end of the cycle more than 25%
* of the keys were expired. */
do {
unsigned long num, slots;
long long now, ttl_sum;
int ttl_samples; /* If there is nothing to expire try next DB ASAP. */
// 获取数据库中带过期时间的键的数量
// 如果该数量为 0 ,直接跳过这个数据库
if ((num = dictSize(db->expires)) == ) {
db->avg_ttl = ;
break;
}
// 获取数据库中键值对的数量
slots = dictSlots(db->expires);
// 当前时间
now = mstime(); /* When there are less than 1% filled slots getting random
* keys is expensive, so stop here waiting for better times...
* The dictionary will be resized asap. */
// 这个数据库的使用率低于 1% ,扫描起来太费力了(大部分都会 MISS)
// 跳过,等待字典收缩程序运行
if (num && slots > DICT_HT_INITIAL_SIZE &&
(num*/slots < )) break; /* The main collection cycle. Sample random keys among keys
* with an expire set, checking for expired ones.
*
* 样本计数器
*/
// 已处理过期键计数器
expired = ;
// 键的总 TTL 计数器
ttl_sum = ;
// 总共处理的键计数器
ttl_samples = ; // 每次最多只能检查 LOOKUPS_PER_LOOP 个键
if (num > ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP)
num = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP; // 开始遍历数据库
while (num--) {
dictEntry *de;
long long ttl; // 从 expires 中随机取出一个带过期时间的键
if ((de = dictGetRandomKey(db->expires)) == NULL) break;
// 计算 TTL
ttl = dictGetSignedIntegerVal(de)-now;
// 如果键已经过期,那么删除它,并将 expired 计数器增一
if (activeExpireCycleTryExpire(db,de,now)) expired++;
if (ttl < ) ttl = ;
// 累积键的 TTL
ttl_sum += ttl;
// 累积处理键的个数
ttl_samples++;
} /* Update the average TTL stats for this database. */
// 为这个数据库更新平均 TTL 统计数据
if (ttl_samples) {
// 计算当前平均值
long long avg_ttl = ttl_sum/ttl_samples; // 如果这是第一次设置数据库平均 TTL ,那么进行初始化
if (db->avg_ttl == ) db->avg_ttl = avg_ttl;
/* Smooth the value averaging with the previous one. */
// 取数据库的上次平均 TTL 和今次平均 TTL 的平均值
db->avg_ttl = (db->avg_ttl+avg_ttl)/;
} /* We can't block forever here even if there are many keys to
* expire. So after a given amount of milliseconds return to the
* caller waiting for the other active expire cycle. */
// 我们不能用太长时间处理过期键,
// 所以这个函数执行一定时间之后就要返回 // 更新遍历次数
iteration++; // 每遍历 16 次执行一次
if ((iteration & 0xf) == && /* check once every 16 iterations. */
(ustime()-start) > timelimit)
{
// 如果遍历次数正好是 16 的倍数
// 并且遍历的时间超过了 timelimit
// 那么断开 timelimit_exit
timelimit_exit = ;
} // 已经超时了,返回
if (timelimit_exit) return; /* We don't repeat the cycle if there are less than 25% of keys
* found expired in the current DB. */
// 如果已删除的过期键占当前总数据库带过期时间的键数量的 25 %
// 那么不再遍历
} while (expired > ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP/);
}
}
activeExpireCycle
附带有注释的源码:https://github.com/ldw0215/redis-3.0-annotated
从零开始学习redis源码的更多相关文章
- 一起学习redis源码
redis的一些介绍,麻烦阅读前面的几篇文章,想对redis的详细实现有所了解,强力推荐<redis设计与实现>(不仅仅从作者那儿学习到redis的实现,还有项目的管理.思想等,作者可能比 ...
- __sync_fetch_and_add函数(Redis源码学习)
__sync_fetch_and_add函数(Redis源码学习) 在学习redis-3.0源码中的sds文件时,看到里面有如下的C代码,之前从未接触过,所以为了全面学习redis源码,追根溯源,学习 ...
- Redis源码研究--字典
计划每天花1小时学习Redis 源码.在博客上做个记录. --------6月18日----------- redis的字典dict主要涉及几个数据结构, dictEntry:具体的k-v链表结点 d ...
- Redis源码学习:字符串
Redis源码学习:字符串 1.初识SDS 1.1 SDS定义 Redis定义了一个叫做sdshdr(SDS or simple dynamic string)的数据结构.SDS不仅用于 保存字符串, ...
- Redis源码学习:Lua脚本
Redis源码学习:Lua脚本 1.Sublime Text配置 我是在Win7下,用Sublime Text + Cygwin开发的,配置方法请参考<Sublime Text 3下C/C++开 ...
- redis源码学习之工作流程初探
目录 背景 环境准备 下载redis源码 下载Visual Studio Visual Studio打开redis源码 启动过程分析 调用关系图 事件循环分析 工作模型 代码分析 动画演示 网络模块 ...
- redis源码学习之slowlog
目录 背景 环境说明 redis执行命令流程 记录slowlog源码分析 制造一条slowlog slowlog分析 1.slowlog如何开启 2.slowlog数量限制 3.slowlog中的耗时 ...
- redis源码学习之lua执行原理
聊聊redis执行lua原理 从一次面试场景说起 "看你简历上写的精通redis" "额,还可以啦" "那你说说redis执行lua脚本的原理&q ...
- 柔性数组(Redis源码学习)
柔性数组(Redis源码学习) 1. 问题背景 在阅读Redis源码中的字符串有如下结构,在sizeof(struct sdshdr)得到结果为8,在后续内存申请和计算中也用到.其实在工作中有遇到过这 ...
随机推荐
- linux入门系列4--vi/vim编辑器
上一篇文章"linux入门系列3--linux远程登陆工具"讲解了如何使用常用的工具远程连接和管理linux服务器,要管理服务器必然会涉及到脚本文件的创建.编辑工作,因此在介绍命令 ...
- P2871 [USACO07DEC]手链Charm Bracelet(01背包模板)
题目传送门:P2871 [USACO07DEC]手链Charm Bracelet 题目描述 Bessie has gone to the mall's jewelry store and spies ...
- Java类成员之构造器
构造器含义: 是指使得JVM在构造对象的时候,帮助进行成员变量的初始化的方法. 构造器(构造方法)格式: 1.对于构造方法而言,方法的名称是固定的,和类名相同. 2.对于构造方法而言,它没有返回值,而 ...
- java架构之路(多线程)大厂方式手写单例模式
上期回顾: 上次博客我们说了我们的volatile关键字,我们知道volatile可以保证我们变量被修改马上刷回主存,并且可以有效的防止指令重排序,思想就是加了我们的内存屏障,再后面的多线程博客里还有 ...
- 悄摸直播(二)—— 播流器实现(拉取rtmp服务器中的数据流,播放直播画面)
悄摸直播 -- JavaCV实现本机摄像头画面远程直播 播流器 一.功能说明 从rtmp服务器中获取视频流数据 + 展示直播画面 二.代码实现 /** * 播流器 * @param inputPath ...
- try catch 自定义捕获异常
当我们完成一个程序时,如果没有异常捕获的话,用户使用时会出现许多bug.而加入异常捕获之后便会提醒用户使用时避免产生不必要的错误.具体操作实现如下: 首先创造一个MyException类,继承自Exc ...
- Spring Cloud(二):Web服务客户端之Ribbon
上文介绍了服务如何通过Eureka实现注册,以及如何从Eureka获取已经注册的服务列表.那么拿到注册服务列表后, 如何进行服务调用?一个简单的实现是可以从被调用服务的实例列表中选择一个服务实例,通过 ...
- UIChatBox模块示例demo
感谢论坛版主 马浩川 的分享. UIChatBox 模块是一个聊天输入框模块,开发者可自定义该输入框的功能.通过 open 接口可在当前 window 底部打开一个输入框,该输入框的生命属于当前 wi ...
- Python的re模块,正则表达式用法详解,正则表达式中括号的用法
Python的re模块,正则表达式 #导入re模块 import re 1.match方法的使用: result = re.match(正则表达式,待匹配的字符串) 正则表达式写法: 第一部分: 字 ...
- Nhibernate的Session和StatelessSession性能比较
Nhibernate的Session和StatelessSession性能比较 作者:Jesai 一个月入30K的大神有一天跟我说:我当年在你现在这个阶段,还在吊儿郎当呢!所以你努力吧! 有时候,一个 ...