1.Redis 整源radix tree 源码解析
2.Redis 主从复制 - 源码梳理
3.Redis 哨兵模式 - 源码梳理
4.redis7.0源码阅读：Redis中的IO多线程（线程池）
5.Redis 源码剖析 3 -- redisCommand
6.[redis 源码走读] maxmemory 数据淘汰策略

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 对应的源码所有 key 信息。本文解析在 Redis 整源中实现 radix tree 的核心内容。

       核心数据结构的源码定义如下：

       每个节点结构体 (raxNode) 包含了指向子节点的指针、当前节点的整源 key 的长度、以及是源码php网页平台源码否为叶子节点的标记。

       以下是整源插入流程示例：

       场景一：仅插入 "abcd"。此节点为叶子节点，源码使用压缩前缀。整源

       场景二：在 "abcd" 之后插入 "abcdef"。源码从 "abcd" 的整源父节点遍历至压缩前缀，找到 "abcd" 空子节点，源码插入 "ef" 并标记为叶子节点。整源

       场景三：在 "abcd" 之后插入 "ab"。源码ab 为 "abcd" 的整源前缀，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、dll打补丁源码在线扩容、性能优化的数据库解决方案，欢迎使用。

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，确保主从复制能够准确传递命令。github怎么找源码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 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，敬请指正。

       哨兵模式的代码流程逻辑如下：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info回复后，解析其中的slave字段信息，进而创建相应的从节点instance。收到从节点的info回复后，解析其中的slave_master_host、slave_master_port、slave_master_link_status、slave_priority、slave_repl_offset、replica_announced等信息（步骤2和sentinelInfoReplyCallback）。

       在sentinel.masters的初始数据中，来自于sentinel.conf中的spring源码解析作者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。

       Raft一致性算法

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redis7.0源码阅读：Redis中的IO多线程（线程池）

       Redis服务端处理客户端请求时，采用单线程模型执行逻辑操作，然而读取和写入数据的操作则可在IO多线程模型中进行。在Redis中，命令执行发生在单线程环境中，而数据的读取与写入则通过线程池进行。一个命令从客户端接收，解码成具体命令，根据该命令生成结果后编码并回传至客户端。

       Redis配置文件redis.conf中可设置开启IO多线程。通过设置`io-threads-do-reads yes`开启多线程，同时配置`io-threads 2`来创建两个线程，其中一个是主线程，另一个为IO线程。在网络处理文件networking.c中，`stopThreadedIOIfNeeded`函数会判断当前需要执行的命令数是否超过线程数，若少于线程数，则不开启多线程模式，便于调试。

       要进入IO多线程模式，运行redis-server命令，然后在调试界面设置断点在networking.c的`readQueryFromClient`函数中。使用redis-cli输入命令时，可以观察到两个线程在运行，数据录入系统源码一个为主线程，另一个为IO线程。

       相关视频推荐帮助理解线程池在Redis中的应用，包括手写线程池及线程池在后端开发中的实际应用。学习资源包括C/C++ Linux服务器开发、后台架构师技术等领域，需要相关资料可加入交流群获取免费分享。

       在Redis中，IO线程池实现中，主要包括以下步骤：

       读取任务的处理通过`postponeClientRead`函数，判断是否启用IO多线程模式，将任务加入到待执行任务队列。

       主线程执行`postponeClientRead`函数，将待读客户端任务加入到读取任务队列。在多线程模式下，任务被添加至队列中，由IO线程后续执行。

       多线程读取IO任务`handleClientsWithPendingReadsUsingThreads`通过解析协议进行数据读取，与写入任务的多线程处理机制相似。

       多线程写入IO任务`handleClientsWithPendingWritesUsingThreads`包括判断是否需要启动IO多线程、负载均衡分配任务到不同IO线程、启动IO子线程执行写入操作、等待IO线程完成写入任务等步骤。负载均衡通过将任务队列中的任务均匀分配至不同的线程消费队列中，实现无锁化操作。

       线程调度部分包含开启和关闭IO线程的功能。在`startThreadedIO`中，每个IO线程持有锁，若主线程释放锁，线程开始工作，IO线程标识设置为活跃状态。而在`stopThreadedIO`中，若主线程获取锁，则IO线程等待并停止，IO线程标识设置为非活跃状态。

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。

[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 源码分析字典（dict）

       Redis 的内部字典世界：从哈希表到高效管理的深度解析

       Redis，作为开源的高性能键值存储系统，其内部实现的字典数据结构是其核心组件之一。这个数据结构采用自定义的哈希表——dictEntry，巧妙地存储和管理着键值对。让我们一起深入理解这一强大工具的运作机制。

       首先，Redis的字典是基于哈希表的，通过哈希函数将键转换为数组索引，实现高效查找。dictEntry结构巧妙地封装了键（key）、值（value）以及指向下一个节点的指针，构成了数据存储的基本单元。同时，dict包含一系列操作函数，包括哈希计算、键值复制、比较以及销毁操作，这些函数的指针类型（dictType）和实际数据结构共同构建了其高效性能。

       在字典的管理中，rehash是一个关键概念，它标志着哈希表的重新分布过程。rehash标志是一个计数器，用于跟踪当前哈希表实例的状态，确保在负载过高时进行扩容。当ht_used[0]非零，且满足特定条件（如元素数量超过初始桶数），服务器会触发resize操作，这通常在serverCron定时任务中进行，以避免磁盘I/O竞争。

       rehash过程中，Redis采取渐进式策略，通过dictRehash函数，逐个移动键值对到新哈希表，确保操作的线程安全。为了避免长时间阻塞，这个过程被分散到函数中，并通过serverCron定时任务，以毫秒级的步长进行，确保在无磁盘写操作时进行。

       在处理过期键时，dictRehashMilliseconds()函数扮演重要角色，它在rehash时监控时间消耗，确保性能。rehash过程中，dictAdd负责插入新哈希表，而dictFind和dictDelete则需处理ht_table[0]和ht_table[1]的键值对。

       Redis的默认哈希算法采用SipHash，保证了数据的分布均匀性。在持久化时，负载因子默认设置为5，而rehash后，数据结构会采用迭代器的形式，分为安全和非安全两种，以满足不同场景的需求。

       在实际操作中，如keysCommand，会选择安全模式以避免重复遍历，而在处理大规模数据时，如scan命令，可能需要使用非安全模式，但需注意可能带来的问题。

       总的来说，Redis的字典数据结构是其高效性能的基石，通过精细的哈希管理、rehash策略以及迭代器设计，确保了在高并发和频繁操作下的稳定性和性能。深入理解这些内部细节，对于优化Redis性能和应对复杂应用场景至关重要。

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。