【蓝图源码】【推饼棋牌源码】【网址直接跳转源码】redis源码运行
1.Redis源码解析:一条Redis命令是码运如何执行的?
2.Redis源码从哪里读起?
3.[redis 源码走读] maxmemory 数据淘汰策略
4.Redis 源码剖析 3 -- redisCommand
5.Redis radix tree 源码解析
6.Redis7.0源码阅读:哈希表扩容、缩容以及rehash
Redis源码解析:一条Redis命令是码运如何执行的?
作者:robinhzhang Redis,一个开源内存数据库,码运凭借其高效能和广泛应用,码运如缓存、码运消息队列和会话存储,码运蓝图源码本文将带你探索其命令执行的码运底层流程。本文将以源码解析的码运形式,逐层深入Redis的码运核心结构和命令执行过程,旨在帮助开发者理解实现细节,码运提升编程技术和设计意识。码运源码结构概览
在学习Redis源代码之前,码运首先要了解其主要的码运组成部分:redisServer、redisClient、码运redisDb、码运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 推饼棋牌源码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。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 网址直接跳转源码的事件机制,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,平台型网站源码随机淘汰数据,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 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 对应的所有 key 信息。本文解析在 Redis 中实现 radix tree 的核心内容。
核心数据结构的定义如下:
每个节点结构体 (raxNode) 包含了指向子节点的指针、当前节点的 key 的长度、以及是否为叶子节点的标记。
以下是插入流程示例:
场景一:仅插入 "abcd"。此节点为叶子节点,使用压缩前缀。
场景二:在 "abcd" 之后插入 "abcdef"。从 "abcd" 的父节点遍历至压缩前缀,找到 "abcd" 空子节点,插入 "ef" 并标记为叶子节点。
场景三:在 "abcd" 之后插入 "ab"。ab 为 "abcd" 的前缀,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"。斗地主红包源码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、在线扩容、性能优化的数据库解决方案,欢迎使用。
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。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。
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,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。
linux怎么安装redis
Linux安装Redis的步骤: 1. 下载Redis源码 访问Redis官网,下载最新稳定版本的源码包。 2. 解压源码包并编译安装 使用tar命令解压源码包,然后进入解压后的目录,执行make命令进行编译。编译完成后,执行make install进行安装。 3. 配置Redis 安装完成后,需要进行Redis的配置。进入Redis的源码目录,复制一个redis.conf配置文件到安装目录,并修改配置文件中的相关参数。 4. 启动Redis服务 进入Redis安装目录的bin目录,执行./redis-server命令启动Redis服务。也可以使用systemd或supervisord等工具来管理Redis服务的启动和停止。 以下是 下载Redis源码: 访问Redis官方网站,在“Download”页面找到适合Linux系统的源码包进行下载。通常源码包为tar.gz格式。 解压源码包并编译安装: 使用Linux系统的文件解压工具tar,将下载的源码包解压到指定目录。然后进入解压后的源码目录,执行make命令进行编译。这个过程可能需要一些依赖库的支持,如gcc等,确保系统已安装这些依赖。编译完成后,在源码目录下执行make install进行安装。 配置Redis: 安装完成后,需要配置Redis服务。进入Redis的源码目录,找到redis.conf这个配置文件,复制一份到安装目录,并根据实际需求修改配置文件中的参数,如设置端口号、绑定IP地址等。这些配置决定了Redis服务的基本运行方式。 启动Redis服务: 完成配置后,就可以启动Redis服务了。进入Redis安装目录的bin目录,执行./redis-server命令启动服务。如果需要后台运行或者希望使用systemd等工具管理Redis服务,可以在启动命令中加入相应的参数或配置。 完成以上步骤后,Linux上的Redis就已经安装并可以运行了。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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