1.Redis源码解析：一条Redis命令是迟源如何执行的？
2.Redis源码剖析之数据过期(expire)
3.Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、缩容以及rehash
4.Redis 延迟源码剖析 3 -- redisCommand
5.Redis 又双叒叕改开源协议了，微软提前推出高性能替代方案 Garnet
6.Redis 迟源实际应用中的异常场景及其根因分析和解决方案

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，延迟凭借其高效能和广泛应用，迟源如缓存、延迟请帖网站源码消息队列和会话存储，迟源本文将带你探索其命令执行的延迟底层流程。本文将以源码解析的迟源形式，逐层深入Redis的延迟核心结构和命令执行过程，旨在帮助开发者理解实现细节，迟源提升编程技术和设计意识。延迟

       源码结构概览

       在学习Redis源代码之前，迟源首先要了解其主要的延迟组成部分：redisServer、redisClient、迟源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，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、补码换取源码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。

Redis源码剖析之数据过期(expire)

       通过对线上数据访问时间分布的统计发现，大部分请求只访问最新分钟或1小时的数据，极少访问超过1天的数据。这使得我们在存储数据时可以优化过期时间，例如将过期时间从2天缩短到1天，从而节省大量 Redis 实例资源，节省内存使用量和成本。

       Redis 自动清理过期数据的机制可以有效节省资源，而没有自动过期机制时，实现数据清理将非常复杂。自动过期功能不仅简化了操作，还能节省成本，体现了其在缓存系统中的重要性。

       Redis 在处理请求时，会检查 key 是否过期。在 dictEntry 结构中存储了上次更新时间戳，通过比较当前时间与更新时间戳之间的差值与设定的过期时间，判断 key 是否过期。

       Redis 提供了懒惰删除功能，即在开启配置项后，会异步处理数据删除任务，防止阻塞主线程。然而，实际实现并非完全异步，而是结合了同步和异步机制，以优化性能。

       为了解决数据写入后长时间无访问导致的资源占用问题，Redis 实现了定期抽样删除策略。通过单线程执行的核心流程，Redis 无法长时间暂停执行其他工作，因此定期清理时仅做少量操作，以避免长时间阻塞。

       Redis 数据过期策略简单，但需考虑性能影响。配置过期时间应根据业务需求和数据特性调整，以实现最佳性能和资源利用。

       本文深入探讨了 Redis 过期数据的实现，包括实时清理、惰性删除和定期抽样删除策略。同时提供了 Redis 中文注释版和源码剖析专栏链接，欢迎关注和学习。如有帮助，欢迎一键三连支持。

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。查找订单源码为优化性能，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，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 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 的呼死源码内容添加到 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 又双叒叕改开源协议了，微软提前推出高性能替代方案 Garnet

       Redis 商业公司 CEO Rowan Trollope 在官方博客宣布了一个重大变化：Redis 核心软件将从 BSD 3-Clause 许可证过渡至 RSALv2 或 SSPLv1 双重许可证模式，从 Redis v7.4 版本开始，覆盖所有后续版本。新的许可证模式为 Redis 带来全新的使用框架，同时可能影响开源生态。

       BSD 3-Clause 许可证，是一种宽松的开源许可证，允许源代码的自由使用、修改和分发。然而，RSALv2 和 SSPLv1 却并未获得 OSI 的正式认可。这种改变意味着 Redis 已不再是标准的开源软件。官网更新为“Redis 是源可用软件”。这并非 Redis 首次调整许可证策略。早在 年，Redis 已将部分模块许可证改为结合 Apache v2.0 和 Commons Clause 的许可证，引发社区争议。 年，Redis Labs 回应社区反馈，修改为 RSAL，允许自由使用模块，但要求基于这些模块的产品或服务获得商业许可证。 年 月，Redis 再度调整，将一些模块改为 RSAL 和商业许可证并行，以应对云服务提供商使用开源软件的商业模式问题。

       此次修改许可证的目的是回应云厂商的商业模式，确保他们为 Redis 的开发提供支持。Redis 核心项目依然保持宽松的 BSD 3-Clause 许可证，这稳定了厂商的信心。CEO 表示，此变更将使 Redis 保持领先的数据模型、处理引擎和开发者功能。然而，许可证的改变可能对使用新版本 Redis 源代码的“竞争性产品”产生影响。

       与此同时，微软推出基于兼容协议的高性能 Redis 替代方案 Garnet。Garnet 是一个高性能缓存存储系统，针对现代硬件进行了优化，能够更好地利用处理器缓存和网络特性，提供卓越的吞吐量和延迟性能。此外，国内公司如阿里云的 Tair 和 的 Pika，也开发了与 Redis 相似功能的替代品，提供了更灵活的许可证选择。

       Hacker News 社区对这些变化进行了讨论，包括许可证的灵活性与商业化的平衡问题。讨论涉及开源软件的商业化途径，如“open core”模式，但同时也关注许可证变更对开源生态和开发者的影响。面对开源与商业化之间的挑战，寻求一种既符合宽松开源许可证，945插件源码又能适用于复杂程序的模式，成为当前软件行业关注的焦点。

Redis 实际应用中的异常场景及其根因分析和解决方案

       上文较为详尽地阐述了基于 Redis 的分布式缓存实现方案，解答了“如何运用”的问题。然而，在实际应用中，各类异常状况层出不穷，作为开发者，不仅需掌握 Redis 的使用，还应具备定位与解决应用中异常问题的能力。本文将聚焦于 Redis 实际应用中常见的异常场景，包括 Redis 进程无法启动、故障倒换失败、Slot 分配错误等，并深入分析其根本原因与解决策略。

       首先，探讨 Redis 进程无法启动的异常情况。假设在一个项目中，Redis 集群作为分布式缓存，其部署环境为 Suse Linux。在迭代验证过程中，项目组发现集群部署偶发失败，部分节点的 redis-server 进程未能正常启动。手动启动 redis-server 时，出现“找不到 GLIBC_2. 版本库”的错误。通过检查系统 GLIBC 版本，发现安装环境仅支持 GLIBC_2.，低于 redis-server 需要的 2. 版本。此问题的根源在于高版本编译与低版本安装之间存在不兼容性。解决方案需统一编译环境和安装环境，或在 Redis 源代码中显式指定 memcpy 函数的 GLIBC 版本。

       其次，解析 OpenSSL 版本不兼容导致的 Redis 进程启动失败。在引入证书机制后，安装环境（CentOS 6.2）的 OpenSSL 版本低于编译环境，两者不兼容，引发 redis-server 启动失败。通过查询 OpenSSL 版本，定位到编译环境与安装环境的版本差异是问题的根源。解决方案是将 OpenSSL 的依赖打入 redis-server，使其与操作系统解耦。

       进一步分析 Redis 进程拉起失败的场景。集群模式下，宕机节点修复后，redis-server 进程无法启动。问题根因在于宕机节点上的 Redis 集群配置文件（nodes-xxx.conf）存在错误，导致加载配置文件时出现异常。修改源码，增加校验机制，可防止此类错误发生，确保宕机节点的自愈能力。

       讨论 Slot 指派报错的解决方案。当 Slot 指派出现错误时，通常由清理信息不彻底导致。解决方法包括清理残留信息或修改源码逻辑，确保 Slot 指派的准确性和稳定性。

       最后，面对防火墙、IP 限制导致的 Redis 节点间通信异常，引起单通问题。此类问题源于节点间通信被阻断，影响混合路由查询的正常进行。解决方案需优化网络配置或采用其他通信策略，确保集群中节点间的稳定通信。

       总结而言，面对 Redis 实际应用中的异常场景，开发者需深入理解其根本原因，并采取相应的解决策略。通过不断优化部署环境、更新依赖库、强化配置管理以及改进网络配置，可以有效提升 Redis 集群的稳定性和可靠性，确保分布式缓存系统的高效运行。

redis源码解读（一）：事件驱动的io模型，为什么，是什么，怎么做

       Redis作为一个高性能的内存数据库，因其出色的读写性能和丰富的数据结构支持，已成为互联网应用不可或缺的中间件之一。阅读其源码，可以了解其内部针对高性能和分布式做的种种设计，包括但不限于reactor模型（单线程处理大量网络连接），定时任务的实现（面试常问），分布式CAP BASE理论的实际应用，高效的数据结构的实现，其次还能够通过大神的代码学习C语言的编码风格和技巧，让自己的代码更加优雅。

       下面进入正题：为什么需要事件驱动的io模型

       我们可以简单地将一个服务端程序拆成三部分，接受请求->处理请求->返回结果，其中接收请求和处理请求便是我们常说的网络io。那么网络io如何实现呢，首先我们介绍最基础的io模型，同步阻塞式io，也是很多同学在学校所学的“网络编程”。

       使用同步阻塞式io的单线程服务端程序处理请求大致有以下几个步骤

       其中3,4步都有可能使线程阻塞（6也会可能阻塞，这里先不讨论）

       在第3步，如果没有客户端请求和服务端建立连接，那么服务端线程将会阻塞。如果redis采用这种io模型，那主线程就无法执行一些定时任务，比如过期key的清理，持久化操作，集群操作等。

       在第4步，如果客户端已经建立连接但是没有发送数据，服务端线程会阻塞。若说第3步所提到的定时任务还可以通过多开两个线程来实现，那么第4步的阻塞就是硬伤了，如果一个客户端建立了连接但是一直不发送数据，服务端便会崩溃，无法处理其他任何请求。所以同步阻塞式io肯定是不能满足互联网领域高并发的需求的。

       下面给出一个阻塞式io的服务端程序示例：

       刚才提到，阻塞式io的主要问题是，调用recv接收客户端请求时会导致线程阻塞，无法处理其他客户端请求。那么我们不难想到，既然调用recv会使线程阻塞，那么我们多开几个几个线程不就好了，让那些没有阻塞的线程去处理其他客户端的请求。

       我们将阻塞式io处理请求的步骤改造下：

       改造后，我们用一个线程去做accept，也就是获取已经建立的连接，我们称这个线程为主线程。然后获取到的每个连接开一个新的线程去处理，这样就能够将阻塞的部分放到新的线程，达到不阻塞主线程的目的，主线程仍然可以继续接收其他客户端的连接并开新的线程去处理。这个方案对高并发服务器来说是一个可行的方案，此外我们还可以使用线程池等手段来继续优化，减少线程建立和销毁的开销。

       将阻塞式io改为多线程io：

       我们刚才提到多线程可以解决并发问题，然而redis6.0之前使用的是单线程来处理，之所以用单线程，官方给的答复是redis的瓶颈不在cpu，既然不在cpu那么用单线程可以降低系统的复杂度，避免线程同步等问题。如何在一个线程中非阻塞地处理多个socket，进而实现多个客户端的并发处理呢，那就要借助io多路复用了。

       io多路复用是操作系统提供的另一种io机制，这种机制可以实现在一个线程中监控多个socket，返回可读或可写的socket，当一个socket可读或可写时再去操作它，这样就避免了对某个socket的阻塞等待。

       将多线程io改为io多路复用：

       什么是事件驱动的io模型（Reactor）

       这里只讨论redis用到的单线程Reactor模型

       事件驱动的io模型并不是一个具体的调用，而是高并发服务器的一种抽象的编程模式。

       在Reactor模型中，有三种事件：

       与这三种事件对应的，有三种handler，负责处理对应的事件。我们在一个主循环中不断判断是否有事件到来（一般通过io多路复用获取事件），有事件到来就调用对应的handler去处理时间。

       听着玄乎，实际上也就这一张图：

       事件驱动的io模型在redis中的实现

       以下提及的源码版本为 5.0.8

       文字的苍白的，建议参照本文最后的方法下载代码，自己调试下

       整体框架

       redis-server的main方法在 src/server.c 最后，在main方法中，首先进行一系列的初始化操作，最后进入进入Reactor模型的主循环中：

       主循环在aeMain函数中，aeMain函数传入的参数 server.el ，是一个 aeEventLoop 类型的全局变量，保存了主循环的一些状态信息，包括需要处理的读写事件、时间事件列表，epoll相关信息，回调函数等。

       aeMain函数中，我们可以看到当 eventLoop->stop 标志位为0时，while循环中的内容会被重复执行，每次循环首先会调用beforesleep回调函数，然后处理时间。beforesleep函数在main函数中被注册，会进行集群状态更新、AOF落盘等任务。

       之所以叫beforesleep，是因为aeProcessEvents函数中包含了获取事件和处理事件的逻辑，其中获取读写事件时通过epoll_wait实现，会将线程阻塞。

       在aeProcessEvents函数中，处理读写事件和时间事件，参数flags定义了需要处理的事件类型，我们可以暂时忽略这个参数，认为读写时间都需要处理。

       aeProcessEvents函数的逻辑可以分为三个部分，首先获取距离最近的时间事件，这一步的目的是为了确定epoll_wait的超时时间，并不是实际处理时间事件。

       第二个部分为获取读写事件并处理，首先调用epoll_wait，获取需要处理的读写事件，超时时间为第一步确定的时间，也就是说，如果在超时时间内有读写事件到来，那么处理读写时间，如果没有读写时间就阻塞到下一个时间事件到来，去处理时间事件。

       第三个部分为处理时间事件。

       事件注册与获取

       上面我们讲了整体框架，了解了主循环的大致流程。接下来我们来看其中的细节，首先是读写事件的注册与获取。

       redis将读、写、连接事件用结构aeFileEvent表示，因为这些事件都是通过epoll_wait获取的。

       事件的具体类型通过mask标志位来区分。aeFileEvent还保存了事件处理的回调函数指针（rfileProc、wfileProc）和需要读写的数据指针（clientData）。

       既然读写事件是通过epoll io多路复用实现，那么就避不开epoll的三部曲 epoll_create epoll_ctrl epoll_wait，接下来我们看下redis对epoll接口的封装。

       我们之前提到aeMain函数的参数是一个 aeEventLoop 类型的全局变量，aeEventLoop中保存了epoll文件描述符和epoll事件。在aeApiCreate函数（src/ae_epoll.c）中，会调用epoll_create来创建初始化epoll文件描述符和epoll事件，调用关系为 main -> initServer -> aeCreateEventLoop -> aeApiCreate

       调用epoll_create创建epoll后，就可以添加需要监控的文件描述符了，需要监控的情形有三个，一是监控新的客户端连接连接请求，二是监控客户端发送指令，也就是读事件，三是监控客户端写事件，也就是处理完了请求写回结果。

       这三种情形在redis中被抽象为文件事件，文件事件通过函数aeCreateFileEvent（src/ae.c）添加，添加一个文件事件主要包含三个步骤，通过epoll_ctl添加监控的文件描述符，指定回调函数和指定读写缓冲区。

       最后是通过epoll_wait来获取事件，上文我们提到，在每次主循环中，首先根据最近到达的时间事件来计算epoll_wait的超时时间，然后调用epoll_wait获取事件，再处理事件，其中获取事件在函数aeApiPoll（src/ae_epoll.c）中。

       获取到事件后，主循环中会逐个调用事件的回调函数来处理事件。

       读写事件的实现

       写累了，有空补上……

       如何使用vscode调试redis源码

       编译出二进制程序

       这一步有可能报错：

       jemalloc是内存分配的一种更高效的实现，用于代替libc的默认实现。这里报错找不到jemalloc，我们只需要将其替换成libc默认实现就好：

       如果报错：

       我们可以在src目录找到一个脚本名为mkreleasehdr.sh，其中包含创建release.h的逻辑，将报错信息网上翻可以发现有一行：

       看来是这个脚本没有执行权限，导致release.h没有成功创建，我们需要给这个脚本添加执行权限然后重新编译：

       2. 创建调试配置（vscode）

       创建文件 .vscode/launch.json，并填入以下内容：

       然后就可以进入调试页面打断点调试了，main函数在 src/server.c

[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。

万字长文带你解读Redisson分布式锁的源码

       通过深入解读 Redisson 分布式锁的源码，我们了解到其核心功能在于实现加锁、解锁以及设置锁超时这三个基本操作。而分布式锁的实现，离不开对 Redis 发布订阅（pub/sub）机制的利用。订阅者（sub）通过订阅特定频道（channel）来接收发布者（pub）发送的消息，实现不同客户端间的通信。在使用 Redisson 加锁前，需获取 RLock 实例对象，进而调用 lock 或 tryLock 方法来完成加锁过程。

       Redisson 中的 RLock 实例初始化时，会配置异步执行器、唯一 ID、等待获取锁的时间等参数。加锁逻辑主要涉及尝试获取锁（tryLock）和直接获取锁（lock）两种方式。tryLock 方法中，通过尝试获取锁并监听锁是否被释放来实现锁的获取和等待逻辑。这通过调用底层命令（整合成 Lua 脚本）与 Redis 进行交互来实现。Redis 的 Hash 结构被用于存储锁的持有情况，hincrby 命令用于在持有锁的线程释放锁时调整计数，确保锁的可重入性。

       解锁逻辑相对简单，通过调用 unlock 方法，Redisson 使用特定的 Lua 脚本命令来判断锁是否存在，是否为当前线程持有，并相应地执行删除或调整锁过期时间的操作。

       此外，Redisson 支持 RedLock 算法来提供一种更鲁棒的锁实现，通过多个无关联的 Redis 实例（Node）组成的分布式锁来防止单点故障。尽管 RedLock 算法能一定程度上提高系统可靠性，但并不保证强一致性。因此，在业务场景对锁的安全性有较高要求时，可采取业务层幂等处理作为补充。

       Redisson 的设计遵循了简化实现与高效性能的原则，通过 Lua 脚本与 Redis 的直接交互来实现分布式锁的原子操作。在源码中，通过巧妙利用并发工具和网络通信机制，实现了分布式锁的高效执行。尽管 Redisson 在注释方面可能稍显不足，但其源码中蕴含的并发与网络通信的最佳实践仍然值得深入学习与研究。