1.Redis源码解析：一条Redis命令是码内如何执行的？
2.开源内存数据库有哪些
3.[redis 源码走读] maxmemory 数据淘汰策略
4.Redis源码阅读（1）——zmalloc
5.redis是什么数据库
6.Redis和Memcached的区别

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，码内凭借其高效能和广泛应用，码内如缓存、码内消息队列和会话存储，码内本文将带你探索其命令执行的码内即刻支付全套源码底层流程。本文将以源码解析的码内形式，逐层深入Redis的码内核心结构和命令执行过程，旨在帮助开发者理解实现细节，码内提升编程技术和设计意识。码内

       源码结构概览

       在学习Redis源代码之前，码内首先要了解其主要的码内组成部分：redisServer、redisClient、码内redisDb、码内redisObject以及aeEventLoop。码内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的美食网 源码执行流程从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、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的移动云商城 源码工作原理，提升编程效率和设计决策能力。

开源内存数据库有哪些

       开源内存数据库包括：Redis、Memcached、H2、VoltDB等。

       1. Redis

       Redis是一种开源的内存数据库，它使用ANSI C语言编写，支持网络、可基于内存也可持久化。由于其高性能的数据读写能力，Redis广泛应用于缓存系统、高并发场景的数据存取等。它提供了多种数据结构类型，如字符串、列表、集合、哈希等，还支持发布/订阅、事务等高级功能。

       2. Memcached

       Memcached是一种分布式内存对象缓存系统，它可以用来缓存数据库查询结果或其他任何需要快速访问的数据。Memcached基于内存的存储机制使其具有极高的性能，并且由于其开源的特性，得到了广泛的应用。它支持简单的键值对存储，并且适用于需要高速缓存的场景。

       3. H2

       H2是一个纯Java的内存数据库，它不仅支持传统的关系型数据库功能，还提供了许多高级特性，c 聊天源码如自动模式进化、自动备份等。由于其完全基于内存的特性，H2在需要快速访问大量数据的应用中表现优异。此外，H2还支持嵌入到Java应用程序中，方便进行快速开发和测试。

       4. VoltDB

       VoltDB是一个开源的低延迟内存数据库管理系统，专为需要高吞吐量和低延迟的应用程序设计。它支持ACID事务处理和数据的高并发访问，同时也具有自动数据分区和容错特性。VoltDB既可作为独立的数据库使用，也可作为更大架构中的组件使用。由于它的设计侧重于实时处理大量数据和高并发操作，VoltDB非常适合于各种大数据应用场景。

[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，广告联盟php源码从简单到复杂包括：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是什么数据库

       Redis是一种基于开源的，内存中的数据结构存储系统，主要用作数据库、缓存和消息经纪人。

       Redis是一个高性能的键值对数据库。与传统的关系型数据库不同，Redis将数据存储在内存中，这使得其读写速度非常快。以下是关于Redis的

       1. 内存数据库：Redis最显著的特点是其基于内存的数据存储。这意味着数据访问速度非常快，特别适合于需要高频读写操作的应用场景。然而，由于数据存储在内存中的特性，Redis在数据持久性方面不如传统的磁盘数据库。为了解决这个问题，Redis支持将数据定期同步到硬盘，以在服务器重启后恢复数据。

       2. 数据结构存储：Redis支持多种数据结构类型，如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。这使得开发者能够灵活地选择最适合的数据结构来存储和查询数据。

       3. 多功能应用：除了作为数据库使用，Redis还常被用作缓存系统和消息代理。由于其高速读写和内置的数据结构特性，Redis非常适合用于缓存经常访问的数据。同时，Redis也支持发布/订阅模式，可以用于构建实时消息系统。

       4. 开源和可扩展性：Redis是开源的，这意味着开发者可以免费使用并根据需求进行定制。此外，Redis具有良好的可扩展性，可以通过增加更多的服务器节点来扩展数据和性能。

       总之，Redis是一种高性能、多功能的内存数据库，广泛应用于缓存、数据库和消息代理等领域。由于其高速读写和灵活的数据结构特性，Redis成为许多企业和开发者的首选工具。

Redis和Memcached的区别

       Redis和Memcached是两种基于内存的高性能数据存储系统，它们在多个方面具有不同特点。以下将从网络IO模型、数据支持类型、内存管理机制、数据存储及持久化、数据一致性问题以及集群管理等角度，详细比较两者的主要区别。

       网络IO模型方面，Memcached采用多线程模型进行非阻塞IO复用，通过libevent封装的事件库实现。虽然这种模型可以充分利用多核资源，但也引入了cache coherency和锁问题，比如在执行stats命令时需要对全局变量加锁，影响性能。相比之下，Redis使用单线程IO复用模型，利用封装的AeEvent事件处理框架，优化了IO调度，对单存操作有速度优势，但当涉及计算操作时，单线程模型可能会限制整体吞吐量。

       数据支持类型上，Memcached仅支持简单的key-value形式存储，而Redis在提供key-value支持的同时，还具备更丰富数据结构，如list、set、zset和hash等，这使得Redis在处理复杂数据逻辑时更灵活。

       在内存管理机制上，Memcached采用Slab Allocation机制管理内存，将内存分割成特定长度的块以存储相应长度的key-value数据记录，有效地解决了内存碎片问题。Redis则采用源码封装的内存管理机制，通过记录分配情况的数组和内存头部存储大小信息，实现内存块管理，相对简单高效。两者在内存使用效率上有不同侧重点，Memcached在不造成内存碎片的同时可能带来空间浪费，而Redis的内存管理虽简单但可能产生内存碎片。

       数据存储及持久化方面，Memcached不支持数据持久化，所有数据均保存在内存中。Redis则支持持久化操作，通过快照（snapshotting）或只追加文件（AOF）两种方法将数据存储到硬盘，提供了数据恢复的可能。

       数据一致性问题上，Memcached通过cas命令保证多并发访问同一数据时的一致性，而Redis未提供cas命令，但可通过事务功能实现命令原子性，避免被其他操作打断。

       集群管理方面，Memcached依赖客户端通过分布式算法实现集群存储，客户端查询数据同样需计算目标节点。Redis则倾向于在服务器端构建分布式存储，最新版本的Redis支持分布式存储功能，采用Redis Cluster实现线性可伸缩的分布式架构，节点间通过二进制协议通信，支持自动故障转移，保证数据可用性。

       综上所述，Redis相较于Memcached在数据结构、持久化能力、集群管理等方面有更多优势，但两者根据具体应用场景和需求选择，各有其适用场景。