1.Redis源码解析：一条Redis命令是如何执行的？
2.编译实战 | 手摸手教你在Windows环境下运行Redis6.x
3.redis源码学习-quicklist篇
4.Redis Client-side Caching实现剖析与源码解读
5.Redis源码从哪里读起？
6.[redis 源码走读] maxmemory 数据淘汰策略

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，凭借其高效能和广泛应用，如缓存、消息队列和会话存储，本文将带你探索其命令执行的飞机大战源码下载底层流程。本文将以源码解析的形式，逐层深入Redis的核心结构和命令执行过程，旨在帮助开发者理解实现细节，提升编程技术和设计意识。

       源码结构概览

       在学习Redis源代码之前，首先要了解其主要的组成部分：redisServer、redisClient、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，分布式电商系统源码百度云创建客户端实例。

       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、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。

编译实战 | 手摸手教你在Windows环境下运行Redis6.x

       哈喽大家好啊，我是没事就愿意瞎捣鼓的Hydra。

       不知道有没有小伙伴像我一样，平常开发中用的是windows操作系统，有时候想装点什么软件，一看只支持linux系统，无奈要么启动虚拟机、要么装在云服务器上。

       这不前几天又是这样，刚想用一下Redis 6.x版本来尝试一下新特性，打开官网一看，好家伙我直呼内行，果然不支持windows系统：

       不过虽然redis的官网上不提供windows版本下载，但是这也难不倒我这个面向百度编程的小能手，一番查找后让我找到了微软在github上维护的几个可以在windows上运行的redis版本：

       项目的git地址是/MicrosoftArchive/redis/releases，我翻了一下，微软维护了2.x和3.x的强势连板一网打尽指标源码多个windows版本redis，不过比较遗憾，在维护到3.0.正式版本后就放弃了更新。

       不过问题不大，眼看微软撂挑子不干了，波兰的热心市民 Tomasz Poradowski 先生这时候站出来，继续开始提供可以在windows上运行的4.x和5.x版本的redis，并且从年到年一干就是5年。

       项目git地址是/tporadowski/redis/releases，没错，其实我本地环境运行的redis-5.0.9就是以前从这里下载的，而且绿色版使用起来真的是干净又卫生，所以我强烈建议大家给这位老哥来一个Star支持一下。

       不过绕了这么一大圈，我的问题还是没有解决啊，既然没有现成的可以在windows上运行的redis6.x版本，那我们干脆就来自己编译一个吧。

       首先介绍一下我们今天要用到的工具Cygwin，先简单看一下它的官网 /，上面很清晰的解释了几个容易引起大家混淆的问题：

       先解释了cygwin是什么：

       再纠正了大家的常见误区：

       其实可以用一句话来概括一下它的功能，cygwin是一个可运行于原生windows系统上的POSIX兼容环境，可以通过重新编译将linux应用移植到windows中。

       好了，这样简单了解一下cygwin的功能对我们来说暂时就足够了，下面我们看看如何使用它来编译windows版本redis。

       下面我们先进行编译工具Cygwin的下载和安装，在它的官网上就可以直接下载，完成后就可以开始安装了。下面我会贴出一些需要特殊配置的步骤，如果没有特殊说明的话，那么直接痛快的点击下一步就可以了。

       网络连接配置这里选择第二项，也就是直接连接，不需要任何代理方式：

       在选择下载源这一步，先手动输入User URL，添加阿里云的镜像/cygwin，点击add后再选择我们刚才添加的这个源，然后点击下一步：

       接下来选择需要下载安装的组件包，我们只需要下载我们编译相关的质量流量计税源码属于那类模块即可。先通过上面的搜索框进行定位，选择安装Devel模块下面的make、gcc-core，gcc-g++，以及Libs模块下的libgcc1 、libgccpp1，然后点击New这一列的Skip，选择要安装的版本号，全部添加完成后点击下一步：

       接下来会自动进行下载上面选择的模块，等待全部下载结束后安装就完成了：

       安装完成后，我们运行Cygwin Terminal，通过命令检测可以看到Status为OK，表示cygwin运行正常：

       准备好编译工具后，我们接下来先下载redis6.x版本的源码，6.0.的下载地址为：

       download.redis.io/relea...

       cygwin安装完成后，会在它的安装路径的home目录下，创建一个以你登录系统的用户名来命名的目录，我们把下载完成后的压缩包放到这个cygwin\home\${ user}目录下，在cygwin命令行中先执行解压命令：

       使用下面的命令先切换到解压后的根目录，然后执行编译和安装：

       点击回车，然后就开始漫长的等待吧，不得不说编译和安装的过程真的很慢，我这大概花了分钟才全部完成。

       不出意外的最后果然出现了意外，报了两个Error，不过貌似没有什么太大影响，切换到src目录下，就已经可以看到编译完成后已经生成了6个exe可执行文件了：

       但是如果这个时候双击redis-server.exe尝试进行启动的话，那么就会报错提示缺少dll动态链接库：

       我们可以在cygwin的bin目录下找到这个文件，为了方便，把可执行文件、动态链接库文件、redis配置文件拷贝到一个单独的目录下再次尝试启动：

       这次能够正常启动成功，我们再使用客户端连接工具连接并进行测试，终于，6.0.版本的redis可以在windows环境下正常运行了。

       忙活一大顿总算成功了，我们也终于可以在windows上体验redis6.x版本了，通达信系统分时图主图源码不过这里还是给小伙伴们提个醒，这样编译的redis我们平常自己在学习中体验一下就可以了，尽量不要用在生产上。

       因为cygwin编译后的程序，相当于在windows系统上模拟实现了POSIX兼容层，应用程序在底层多了一层函数调用，因此效率比运行在linux系统的原生应用低了很多。因此，这样在windows上运行的redis，无疑会损失掉它引以为傲的高性能这一优势。

       秉持着好东西就要分享的原则，我也已经把编译好的windows版redis6.0.上传到了网盘，有需要的小伙伴们可以从下面获取下载方式。

       那么，这次的分享就到这里，我是Hydra，下期见。

       作者简介，码农参上，一个热爱分享的公众号，有趣、深入、直接，与你聊聊技术。个人微信DrHydra9，欢迎添加好友，进一步交流。

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 Client-side Caching实现剖析与源码解读

       Redis Client-side Caching是一种优化方案，它在客户端实现本地缓存，以减轻Redis服务器的负担并减少网络开销。在应用频繁使用数据且读取操作远多于写入操作时，采用此方案能显著提升性能，降低数据库Redis的压力。

       Redis 6.0之前的版本存在客户端缓存实现的痛点，特别是在处理key更新时如何有效更新客户端缓存。为解决此问题，Redis 6.0引入了Key失效主动通知机制，此机制使得客户端缓存更易于管理，更加可靠且有效。

       Redis支持两种客户端缓存模式：默认模式和广播模式。在默认模式下，Redis服务器跟踪客户端访问的key，当某个key被修改时，服务器会向相关客户端发送失效消息。此模式有助于减少服务器的内存负担和CPU消耗，但需要服务器记录客户端关注的key。广播模式则不存储客户端访问的key信息，而是让客户端订阅特定前缀的key变动，从而在接收到更改通知时更新缓存。

       默认模式在使用Resp3协议时更为高效，因为它允许在同一连接中执行数据查询和接收失效消息。对于那些偏好使用Resp2协议或需要独立连接的客户端实现，可能会选择广播模式，以避免内存消耗和带宽限制。

       使用Redis客户端缓存时，应关注几个关键点：避免竞争问题，确保客户端在接收到失效通知后不缓存目标key；管理连接失效，确保客户端及时处理无效消息；合理配置Redis以限制内存使用，避免不必要的资源消耗。

       源代码解读涉及Redis版本6.2.8中的tracking功能实现。开启或关闭tracking功能的代码逻辑包括：在redis命令处理链中记录读取的key、在执行set命令后向客户端发送失效消息以更新缓存、以及根据客户端模式（默认或广播）向客户端发送通知消息。

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源码学习-ziplist篇

       Redis源码学习-ziplist篇

       ziplist是Redis中一种高效压缩的链表结构，用于存储字符串或整数。它并非传统的链表，而是连续内存块组成，通过移动地址偏移量实现next和last操作，内存利用率高但复杂性较大。

       ziplist的实现独特，没有明确的struct，仅通过首地址获取其信息。结构包含header、entrys和end三部分。header部分记录首尾地址，entrys中每个entry有entry-header、entry-encoding和entry-data，prevlength记录上一个节点长度，entry-encoding用于区分整数和字符串，entry-data存储实际内容。对于长度超过的字符串，会进行压缩编码。

       ziplist创建简单，使用zmalloc分配内存。insert和delete操作可能引发连锁更新，当新节点插入或原有节点删除时，需要调整相邻节点的prevlength，最坏情况下时间复杂度为O(n^2)。find函数则直接遍历，通过skip参数优化查找性能，特别是在上层容器如hash结构中。

       总结来说，ziplist通过连续内存优化内存使用，但其维护复杂性源于插入和删除操作时的连锁更新，find函数利用skip优化查找性能。