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1.redis源码阅读--跳表解析
2.[redis 源码源码走读] maxmemory 数据淘汰策略
3.Redis源码解析：一条Redis命令是如何执行的？
4.Redisson可重入锁加锁源码分析
5.redis get 原理浅析
6.Redis 主从复制 - 源码梳理

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，源码跳表有效提升了查找效率，源码且其实现相较于红黑树更为简洁，源码无需大量精力来维持树的源码平衡。跳表节点具有顺序排列的源码优美影院源码特性，支持范围查询。源码

       跳表的源码构成包括头结点、尾节点、源码长度以及索引层数。源码每一个节点包含数据 robj、源码分数 score 用于排序、源码上一节点指针 prev 用于反向遍历，源码以及多层索引信息 levels。源码各层索引 skiplistlevel 包括该层索引中节点指向的源码下一个节点指针 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jquery答题源码逻辑，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。

[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。python 源码打包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，macd拐点源码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，部标809源码进入主循环。

       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、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。

Redisson可重入锁加锁源码分析

       在分布式环境中，控制并发的关键往往需要分布式锁。Redisson，作为Redis的高效客户端，其源码清晰易懂，这里主要探讨Redisson可重入锁的加锁原理，以版本3..5为例，但重点是理解其核心逻辑，而非特定版本。

       加锁始于用户通过`redissonClient`获取RLock实例，并通过`lock`方法调用。这个过程最后会进入`RLock`类的`lock`方法，核心步骤是`tryAcquire`方法。

       `tryAcquire`方法中，首先获取线程ID，用于标识是哪个线程在请求锁。接着，尝试加锁的真正核心在`tryAcquireAsync`，它嵌套了`get`方法，这个get方法会阻塞等待异步获取锁的结果。

       在`tryAcquireAsync`中，如果锁的租期未设置，会使用默认的秒。脚本执行是加锁的核心，一个lua脚本负责保证命令的原子性。脚本中，`keys`和`argv`参数处理至关重要，尤其是判断哈希结构`_come`的键值对状态。

       脚本逻辑分为三个条件：如果锁不存在，会设置并设置过期时间；如果当前线程已持有锁，会增加重入次数并更新过期时间；若其他线程持有，加锁失败并返回剩余存活时间。加锁失败时，系统会查询锁的剩余时间，用于后续的重试策略。

       加锁成功后，会进行自动续期，通过`Future`监听异步操作结果。如果锁已成功获取且未设置过期时间，会定时执行`scheduleExpirationRenewal`，每秒检查锁状态，延长锁的存活时间。

       整个流程总结如下：首先通过lua脚本在Redis中创建和更新锁的哈希结构，对线程进行标识。若无过期时间，定时任务会确保锁的持续有效。重入锁通过`hincrby`增加键值对实现。加锁失败后，客户端会等待锁的剩余存活时间，再进行重试。

       至于加锁失败的处理，客户端会根据剩余存活时间进行阻塞，等待后尝试再次获取锁。这整个流程展现了Redisson可重入锁的简洁设计，主要涉及线程标识、原子操作和定时续期等关键点。

redis get 原理浅析

       分析Redis GET 原理，旨在解答到底是在内存中获取键值快还是未获取快。初印象通常认为命中缓存返回结果更快。但问题深入探讨，涉及Redis在内存中获取键值的机制。

       Redis数据结构包括字符串、列表、集合、有序集合和哈希表。了解这些基本类型及其背后逻辑，尤其是哈希表的使用，对理解 GET 原理至关重要。

       Redis采用哈希表作为存储 key-value 的数据结构，其内部设计通过哈希函数计算 key 的位置，实现高效的查找与存储。通过源码分析可见，获取数据过程涉及哈希函数计算，定位到对应的存储位置并提取值。与 Java 中的 HashMap 实现类似，但可能在哈希算法与处理冲突方式上存在细微差异。

       综上所述，无论命中或未命中缓存，GET 操作均需经历哈希计算步骤。因此，不存在谁更快的说法，关键在于 Redis 的设计与实现效率，以及数据访问模式。

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。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源码阅读（1）——zmalloc

       zmalloc是一个简化内存分配的库，包含以下API函数：

       zmalloc

       zcalloc

       zrealloc

       zfree

       zstrdup

       zmalloc_used_memory

       zmalloc_set_oom_handler

       zmalloc_get_rss

       zmalloc_get_allocator_info

       zmalloc_get_private_dirty

       zmalloc_get_smap_bytes_by_field

       zmalloc_get_memory_size

       zlibc_free

       其中，zmalloc用于分配内存，zcalloc在分配内存的同时初始化为0，zrealloc用于重新分配内存，zfree用于释放内存，zstrdup用于复制字符串并分配内存，zmalloc_used_memory用于获取已分配内存的大小，zmalloc_set_oom_handler用于设置内存溢出处理器，zmalloc_get_rss用于获取当前进程的内存使用量，zmalloc_get_allocator_info用于获取分配器信息，zmalloc_get_private_dirty用于获取私有脏数据，zmalloc_get_smap_bytes_by_field用于获取指定字段的内存使用量，zmalloc_get_memory_size用于获取内存大小，zlibc_free用于释放内存。

       在zmalloc中，宏函数update_zmalloc_stat_alloc用于更新used_memory的值。这个宏函数中的if语句用于补齐分配的内存字节数到sizeof(long)，但是我不太理解5.0源码中为什么atomicIncr使用的是__n而不是直接对_n进行操作。测试发现，used_memory的值并未对齐到8，那么if语句的存在意义何在呢？

       同样地，update_zmalloc_stat_free宏函数用于更新已释放内存的统计信息。与update_zmalloc_stat_alloc相比，虽然malloc_usable_size已经返回精确的字节数，但update_zmalloc_stat_alloc为何不直接使用atomicIncr更新used_memory呢？在Unstable分支中，已有开发者对此进行了优化。

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。