redis详解（内部分享版）
文章目录
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- 基础概念
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- socket示意图：
- tcp链接流程
- redis中的事件驱动模型
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- redis的线程模型
- redis为什么那么快？
- redis 的发展史
- redis是如何运行的？
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- 启动流程
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- 精简流程
- 处理tcp请求
- 时间事件的产生
- 单线程启动流程
- redis多线程启动流程
- redis存储的基本结构
- redis支持的数据类型
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- string (sds)
- list
- set
- zset
- zadd添加数据流程
- 跳跃表的创建与插入
- hash
- redis的订阅与发布
- redis的事务
- redis的数据淘汰机制
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- 淘汰触发机制
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- 惰性删除
- 定期清理
- 内存淘汰
- redis的持久化机制
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- RDB
- AOF
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- 正常AOF
- AOF重写
- redis的rehash
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- 首先我们了解下hash
- 其次了解下rehash的目的
- rehash的触发时机
- rehash的执行操作
- redis集群
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- 主从模式
- 哨兵模式
- 集群模式
- 常见问题
- redis使用注意事项
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基础概念
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为什么要区分内核空间和用户空间？
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早期是不区分内核和用户的，带来的问题是程序可以访问任意内存空间，如果程序不稳定，容易把系统搞崩溃。
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后来按cpu指令的重要程度对指令进行了分级，一共4个级别：Ring0~Ring3,linux只使用了Ring0和Ring3两个级别；
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用户态使用Ring3级别运行，只访问用户空间，Ring0运行在内核态，可以访问任何程序空间
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内核空间
- linux系统内核运行的空间
- 主要提供进程调度、内存分配、连接硬件资源等
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用户空间
- 提供给应用程序的空间
- 不具备访问内核空间资源的权限
- 需要通过内核空间才能访问到内核资源
- 使用内核资源，cpu需要从用户态切换到内核态，再从内核态到用户态，cpu最少需要切换两次
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fd（file descriptors文件描述符）
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指向内核为对应进程维护打开文件记录表的索引值，进程唯一，也可以理解为文件指针
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file table
- 由系统内核维护的全局唯一的表（一个系统内只有一个）
- 记录所有进程打开文件的状态、偏移量、访问模式、文件位置，该文件对应的inode对象引用
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inode table
- 全局唯一的表，是硬盘存储的文件的元数据的集合
- 文件类型、文件大小、文件类型、文件锁
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一切皆文件（进程、设备、通道等）
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抽象了一组标准接口，每个进程有3个标准文件
- 0 标准输入
- 1 标准输出
- 2 标准错误
- nohup command 2>&1 &
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fd可以重复利用
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socket的概念
- 特殊的文件（一切皆文件）
- 套接字允许链接到网络，套接字与邮筒和墙壁上的电话插座是类似的
- 必须有一个地址和端口与其绑定
- 双端都建立链接后，两台计算机可以建立一个链接
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bind()
- redis在启动的时候，通过listenToPort 将配置的ipv4和ipv6以及端口绑定到对应的fd上（可以理解产生一个对外提供服务的fd）；
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listen()
- Redis 通过acceptTcpHandler来监听bind阶段产生的fd到达的tcp请求；
- 一次循环1000次（MAX_ACCEPTS_PER_CALL），每次通过anetTcpAccept中的accept获取达到的tcp请求的fd；
- 将产生的fd绑定到新创建的redisClient上（通过acceptCommonHandler中的createClient创建）
- 这里也会对redis的链接数增加对应的client的个数
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fork()
- 只是复制主进程的虚拟表空间，仍与父进程共享同样的物理空间；
- 当父子进程某一方放生写操作时，系统才会为其分配物理空间，并复制一份副本以供其修改；
- fork函数的奇妙指出就是仅调用一次，却能够返回两次
- 返回0 表示子进程执行
- 返回1 表示父进程执行
socket示意图：
tcp链接流程
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io多路复用
- I/O多路复用是一种同步I/O模型，实现一个线程可以监视多个文件句柄；一旦某个文件句柄就绪，就能够通知线程进行相应的读写操作；没有文件句柄就绪时会阻塞应用程序。多路是指网络连接，复用指的是同一个线程。
- I/O多路复用模型是建立在内核提供的多路分离函数select/epoll等基础之上的，使用select/epoll函数可以避免同步非阻塞IO模型中轮询等待的问题
- IO多路复用有两个模型
- 一个模型是早期的select和poll，通过集合set去线性循环所有的事件
- 一个是后期的epoll模型，通过注册事件以及事件回调机制处理
redis中的事件驱动模型
/**
* @brief ae的几种实现
* redis按照性能从上到下排序
*
* evport: 支持Solaris
* epoll: 支持linux
* kqueue： 支持FreeBSD 系统 如macos
* select： 都不包含就是select
*/
#ifdef HAVE_EVPORT
#include "ae_evport.c"
#else
#ifdef HAVE_EPOLL
#include "ae_epoll.c"
#else
#ifdef HAVE_KQUEUE
#include "ae_kqueue.c"
#else
#include "ae_select.c"
#endif
#endif
#endif
redis 对于事件模型的封装
/**
* @brief
* 根据不同的操作系统会有不同的实现
* 对于select来说应该是就是初始化fdset，用于select的相关调用；
* 对于epoll来说，需要创建epoll的fd以及epoll使用的events数组
* @param eventLoop
* @return int
*/
static int aeApiCreate(aeEventLoop *eventLoop) {}
/**
* @brief 注册事件到 到操作系统，每个操作系统针对读写的事件类型不同
* 对于evport来说，往npending里增加fd
* 对于kqueue来说，就是往kqfd里增加fd
* 对于select来说，就是往对应读写类型的fd_set里面增加fd
* 对于epoll来说，就是在events中增加/修改感兴趣的事件
* @param eventLoop 是为了接收回调数据
* @param fd 对应监听的fd值
* @param mask 类型
* @return int
*/
static int aeApiAddEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask) {}
/**
* @brief 单位时间内监听到的事件数量
* @param eventLoop
* @param tvp 单位时间
* @return int 返回待处理的事件数量
*/
static int aeApiPoll(aeEventLoop *eventLoop, struct timeval *tvp) {}
//删除事件
static void aeApiDelEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask) {}
static void aeApiFree(aeEventLoop *eventLoop) {}
//获取实现的名称
static char *aeApiName(void) {}
select和poll的缺点：
- 单个进程打开的fd是有限制的，通过fd_setsize设置，默认1024
- 每次调用select，都需要把fd集合从用户态copy到内核态
- 然后在内核遍历（线性扫描，采用轮训的方法）传递进来的fd集合；
epoll改进了select模式，避免了以上的几个缺点（事件驱动）
- epoll所支持的fd上限是最大可打开文件的数目，这个数字，可以在操作系统配置，通过ulimit -a查看（实际上redis通过MAX_ACCEPTS_PER_CALL限制了一次处理的请求数）
- epoll通过epoll_ctl函数，每次注册新的事件到epoll句柄的时候，都会把对应的fd copy到内核中，epoll保证了每个fd在整个过程中只copy一次；
- 默认通过LT模式遍历扫描：epoll_wait监测到fd事件发生后会通知应用程序，应用程序可以不立即处理该事件，下次调用会再次响应
redis的线程模型
如上图：
- 5.0以及5.0之前的线程模型是单线程的，都是通过主线程在处理读I/O,执行命令，写I/O;
- 6.0以后，redis增加了一个工作线程组（主线程是工作线程的第一个线程）
- 主线程通过aeApiPoll从select/epoll中获取到就绪的事件读写事件（工作线程池，只处理读写I/O）
- 然后主线程将任务扔到队列里
- 主线程通过从队列获取数据依次分给工作线程池里的线程
- 通过计数器等待所有的线程执行完
- 然后主线程挨个执行对应的命令（有序性能保证）
- 主线程执行完命令后，将写I/O再次写入队列
- 然后再次按读I/O的模式处理
redis为什么那么快？
- 纯内存操作
- 使用I/O多路复用+事件模型+非阻塞I/O（利用操作系统的特性，性能高）
- 业务执行单线程模型（避免不必要的上下文切换）
- 高效的数据结构+合理的数据编码
redis 的发展史
redis是如何运行的？
启动流程
精简流程
核心代码
void aeMain(aeEventLoop *eventLoop) {
eventLoop->stop = 0;
//只要没有停止，就循环执行，这个是主线程
while (!eventLoop->stop) {
if (eventLoop->beforesleep != NULL)
//每次循环前执行beforesleep
eventLoop->beforesleep(eventLoop);
aeProcessEvents(eventLoop, AE_ALL_EVENTS|AE_CALL_AFTER_SLEEP);
}
}
处理tcp请求
- 在这里将请求转换成了client，并生成了一个fd与其绑定
/**
* @brief tcp处理器
* @param el
* @param fd 当前tcp的fd
* @param privdata 对应epoll数据
* @param mask
*/
void acceptTcpHandler(aeEventLoop *el, int fd, void *privdata, int mask) {
/**
* cport 当前的端口
* cfd 当前的fd
* max 一次最多处理1000个
*/
int cport, cfd, max = MAX_ACCEPTS_PER_CALL;
char cip[NET_IP_STR_LEN];
//取tcp请求
while(max--) {
/**
* @brief 监听tcp socket ，获取一个新的fd，后续再研究下这里 TODO
* 新的fd就是一个有效的链接
*/
cfd = anetTcpAccept(server.neterr, fd, cip, sizeof(cip), &cport);
if (cfd == ANET_ERR) {
if (errno != EWOULDBLOCK)
serverLog(LL_WARNING,
"Accepting client connection: %s", server.neterr);
return;
}
serverLog(LL_VERBOSE,"Accepted %s:%d", cip, cport);
//针对新监听到的请求处理（创建一个client并将新生成的cfd与其绑定）
acceptCommonHandler(cfd,0,cip);
}
}
时间事件的产生
单线程启动流程
redis多线程启动流程
redis存储的基本结构
- 一个redisDb代表着一个数据库，默认redis配置16个DB；
- *dict 表示存储所有的key的；
- ht[0] 表示正常使用的hash通；
- redis通过拉链法解决hash冲突；
- entry 代表的是一个链表中的一个节点，包含key 和val的指针；
- key是一个sds类型的字符串（不预留空间，节省空间）
- val是一个包装的redisObj对象
- ht[1] 是redis在进行rehash的时候，临时存放的节点，rehash后会改到ht[0]
- ht[0] 表示正常使用的hash通；
- *expires 会存储一份带有过期时间的key；
- 结构和*dict中的一样
typedef struct dictEntry {
void *key;
// v使用联合体，共用头部指针，正常是4选一，可以理解为java的泛型
union {
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
double d;
} v;
struct dictEntry *next;
} dictEntry;
/**
* @brief redis对象的数据结构体，在监听到数据后，都会将key和value包装成这个对象
* OBJ_STRING -> OBJ_ENCODING_INT 使用整数值实现的字符串对象
* OBJ_STRING -> OBJ_ENCODING_RAW 使用sds实现的字符串对象
* OBJ_STRING -> OBJ_ENCODING_EMBSTR 使用embstr编码的sds实现的字符串
* OBJ_LIST -> OBJ_ENCODING_QUICKLIST 使用快速列表实现（混合了压缩列表和双端链表）
* OBJ_SET -> OBJ_ENCODING_HT 使用字典实现的集合
* OBJ_SET -> OBJ_ENCODING_INTSET 使用整数集合实现的集合
* OBJ_ZSET -> OBJ_ENCODING_ZIPLIST 使用压缩列表实现的有序集合
* OBJ_ZSET -> OBJ_ENCODING_SKIPLIST 使用跳表实现的有序集合
* OBJ_HASH -> OBJ_ENCODING_HT 使用字典实现的hash
* OBJ_HASH -> OBJ_ENCODING_ZIPLIST 使用压缩列表实现的hash
* OBJ_MODULE
* OBJ_STREAM -> OBJ_ENCODING_STREAM 使用stream实现
*/
typedef struct redisObject {
//robj存储的对象类型，sting、list、set、zset等
unsigned type:4; //4位
// 编码，OBJ_ENCODING_RAW 0 OBJ_ENCODING_INT 1
unsigned encoding:4; //4位
/**
* @brief 24位
* LRU的策略下：lru存储的是 秒级时间戳的低24位，约194天会溢出
* LFU的策略下：24位拆为两块，高16位(最大值65535)低8位（最大值255）
* 高16存储的是 存储的是分钟级&最大存储位的值，要溢出的话，需要65535%60%24 约 45天溢出
* 低8位存储的是近似统计位
* 在lookupKey进行更新
*/
unsigned lru:LRU_BITS;
//引用次数，当为0的时候可以释放就，c语言没有垃圾回收的机制，通过这个可以释放空间
int refcount; //4字节
/**
* 指针有两个属性
* 1，指向变量/对象的地址；
* 2，标识变量/地址的长度;
* void 因为没有类型，所以不能判断出指向对象的长度
*/
void *ptr; // 8字节
} robj;//一个robj 占16字节
typedef struct client {
uint64_t id; /* Client incremental unique ID. */
int fd; /* Client socket. */
redisDb *db; /* Pointer to currently SELECTed DB. */
robj *name; /* As set by CLIENT SETNAME. */
//初始的时候，是一个空的sds，客户端累计的查询缓冲区大小,后续每次处理扩容16kb
sds querybuf; /* Buffer we use to accumulate client queries. */
//从querybuf读取的位置
size_t qb_pos; /* The position we have read in querybuf. */
//待同步到从库的缓冲区到小
sds pending_querybuf; /* If this client is flagged as master, this buffer
represents the yet not applied portion of the
replication stream that we are receiving from
the master. */
//上次查询缓冲区使用的大小
size_t querybuf_peak; /* Recent (100ms or more) peak of querybuf size. */
//参数数量
int argc; /* Num of arguments of current command. */
//参数的redisObject 数组
robj **argv; /* Arguments of current command. */
//客户端要执行的命令
struct redisCommand *cmd, *lastcmd; /* Last command executed. */
int reqtype; /* Request protocol type: PROTO_REQ_* */
int multibulklen; /* Number of multi bulk arguments left to read. */
long bulklen; /* Length of bulk argument in multi bulk request. */
/**
* @brief 链表对象是里面的节点对象是clientReplyBlock
* clientReplyBlock是一个数组
* 因为不知道缓冲区有多大，为了
*/
list *reply; /* List of reply objects to send to the client. */
unsigned long long reply_bytes; /* Tot bytes of objects in reply list. */
size_t sentlen; /* Amount of bytes already sent in the current
buffer or object being sent. */
time_t ctime; /* Client creation time. */
/**
* @brief 上次交互的时间，用于判断超时
*/
time_t lastinteraction; /* Time of the last interaction, used for timeout */
time_t obuf_soft_limit_reached_time;
.....
/* Response buffer */
int bufpos;
char buf[PROTO_REPLY_CHUNK_BYTES];
} client;
redis支持的数据类型
Redis是一个开源，内存存储的数据结构服务，可用作数据库(不建议)，高速缓存和消息队列等。它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合，位图，hyperloglog、stream等数据类型。内置复制、Lua脚本、LRU收回、事务以及不同级别磁盘持久化功能，同时通过Redis Sentinel提供高可用，通过Redis Cluster提供自动分区。
string (sds)
通过sds动态字符串编码实现。
- string类型分为embstr和raw两种编码，
- 小于44字节，用embstr编码（一次空间申请，空间紧凑）
- 大于44字节，使用raw编码
- 数值类型使用int编码
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 {
//1字节 max= 255 已用空间（不同类型len占用的长度不同）
uint8_t len; /* used */
//1字节 申请的buf的总空间，max255（不包含flags、len、alloc这些）（不同类型len占用的长度不同）
uint8_t alloc; /* excluding the header and null terminator */
// 1字节 max= 255
unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */
// 字节数组+1结尾\0
char buf[];
};//4+n 长度
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr16 {
// 2字节 16位 max 65535（不同类型len占用的长度不同）
uint16_t len; /* used */
// 2字节 16位 申请的buf的总空间max 65535
uint16_t alloc; /* excluding the header and null terminator */
unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */
char buf[];
};
sds高效在哪了？
必须了解下c语言的字符串。
- 在c语言中没有字符串的概念，只有一个字符数组
- c语言中字符串的结束以’\0’ 标记，字符有多长？每次都得循环遍历到\0 才能获取
- c语言的字符串不能存储二进制数据；
sds做了哪些优化？
- 将长度获取降为O(1),通过len可以直接获取存储的数据长度；
- 空间预分配
- 这也是redis里叫简单动态字符串的根因
- 由不同的sdshdr类型组成，其中len和alloc根据类型不同，占用的位数不同，buf数组就为申请空间的长度
- redis在创建字符串的时候，使用最小原则去匹配对应的sdshdr（ps:key的sds生成比较特殊，直接申请固定长度的空间len和alloc相同），未填满的空间就是预留的buffer；
- 当内容值改变的时候，如果改变后的值未超出总长度，就直接在对应的内存上操作，不会再申请新的空间，如果超过，就得变换类型
应用场景
- 缓存
- 计数器
- 共享session
- 分布式锁
list
redis3.2以后将list的压缩列表（ziplist）和双端链表(linkedList)改成了quicklist了。
-
quicklist融合了ziplist和linkedlist的功能；
-
默认一个quicklistNode是一个ziplist对象；
-
ziplist的大小有限制
- 不能保存过多的元素（否则O(n)的查询复杂度会很慢）
- 不能保存过大的元素（过大，装不了几个元素）
-
ziplist更新会比较麻烦（比如更新值不等于当前元素内存大小时，需要扩缩容，或挪移，如果多个连续更新，想下效率）
- 扩缩容，会引起数据的挪移，内存数据的搬迁
先看下原来ziplist的的创建，以及结构
/**
* @brief 创建一个空的压缩列表
*
* @return unsigned char*
*/
unsigned char *ziplistNew(void) {
// ...
//压缩列表的结构大小 12+1
unsigned int bytes = ZIPLIST_HEADER_SIZE+ZIPLIST_END_SIZE;
//申请13字节的空间,ziplist的 head + 结束标识的大小
unsigned char *zl = zmalloc(bytes);
ZIPLIST_BYTES(zl) = intrev32ifbe(bytes);
ZIPLIST_TAIL_OFFSET(zl) = intrev32ifbe(ZIPLIST_HEADER_SIZE);
ZIPLIST_LENGTH(zl) = 0;
//将列表尾设置为255
zl[bytes-1] = ZIP_END;
return zl;
}
再看下quicklist的源码和结构
typedef struct quicklist {
//头节点指针
quicklistNode *head;
//尾节点指针
quicklistNode *tail;
//元素个数总和
unsigned long count; /* total count of all entries in all ziplists */
//快速列表的节点个数
unsigned long len; /* number of quicklistNodes */
//压缩列表的最大大小，初始化时用的，list-max-ziplist-size的值
int fill : 16; /* fill factor for individual nodes */
//结点压缩深度,初始化时用的 list-compress-depth 的值，0表示不压缩
unsigned int compress : 16; /* depth of end nodes not to compress;0=off */
} quicklist;
/**
* 快速列表的节点结构
*/
typedef struct quicklistNode {
//前驱节点指针
struct quicklistNode *prev;
//后继节点指针
struct quicklistNode *next;
//指向压缩列表的指针（当前节点被压缩，指向一个quicklistLZF结构的指针）
unsigned char *zl;
//压缩列表所占字节总数
unsigned int sz; /* ziplist size in bytes */
//压缩列表中的元素数量
unsigned int count : 16; /* count of items in ziplist */
//编码，原生字节数组为1，压缩存储为2
unsigned int encoding : 2; /* RAW==1 or LZF==2 */
//表示quicklistNode 节点是否采用ziplist结构保存数据，
unsigned int container : 2; /* NONE==1 or ZIPLIST==2 */
//是否再次压缩，不设置，表示ziplist结构，设置为1表示quicklistLZF，
unsigned int recompress : 1; /* was this node previous compressed? */
unsigned int attempted_compress : 1; /* node can't compress; too small */
unsigned int extra : 10; /* more bits to steal for future usage */
} quicklistNode;
typedef struct quicklistLZF {
//表示被压缩后的ziplist的大小
unsigned int sz; /* LZF size in bytes*/
char compressed[];
} quicklistLZF;
如上：
- quicklist解决了压缩列表插入扩缩容的问题（链表指针，不用考虑空间，不用考虑挪移）
- quicklist解决了压缩列表容量的问题，
应用场景
- 消息队列
- 文章列表
set
/**
* 创建set的工厂方法
* @param value
* @return
*/
robj *setTypeCreate(sds value) {
//是一个long类型的，创建成intset
if (isSdsRepresentableAsLongLong(value,NULL) == C_OK)
return createIntsetObject();
return createSetObject();
}
/**
* 创建一个普通hash表
* @return
*/
robj *createSetObject(void) {
dict *d = dictCreate(&setDictType,NULL);
robj *o = createObject(OBJ_SET,d);
o->encoding = OBJ_ENCODING_HT;
return o;
}
/**
* 创建一个intset
* @return
*/
robj *createIntsetObject(void) {
intset *is = intsetNew();
robj *o = createObject(OBJ_SET,is);
o->encoding = OBJ_ENCODING_INTSET;
return o;
}
/**
* intset的数据结构
*/
typedef struct intset {
//编码方式，可以是16位整数，32位整数，64位整数
uint32_t encoding;
//元素个数
uint32_t length;
//存储的是数组指针，按从小到大排列
int8_t contents[];
} intset;
这里只介绍下intset
- 在intset中，保存的是当前intset最大的编码类型
- length是数组的长度
- contents 是数组的指针
- 按从小达到排列，不重复，具备唯一性
- 插入时通过二分查找定位
应用场景
-
唯一性
-
共同（好友、独立ip、标签）
zset
主要讲解下跳跃表结构，压缩表不讲解
/**
* 跳跃表节点
*/
typedef struct zskiplistNode {
//member对象
sds ele;
//权重分值
double score;
//后退指针
struct zskiplistNode *backward;
//层级描述
struct zskiplistLevel {
//前进指针
struct zskiplistNode *forward;
//跨越节点的数量
unsigned long span;
} level[];
} zskiplistNode;
/**
* zset的数据结构跳跃表
*/
typedef struct zskiplist {
//头尾节点指针
struct zskiplistNode *header, *tail;
//节点数量
unsigned long length;
//最大层数
int level;
} zskiplist;
/**
* 跳表结构的zset
*/
typedef struct zset {
//kv形式，存储所有的member和对应的score
dict *dict;
//跳跃表
zskiplist *zsl;
} zset;
zadd添加数据流程
我们从源码zadd看下zset命令（精简后的源码），在t_zset.c中
void zaddGenericCommand(client *c, int flags) {
//不存在，就创建
if (zobj == NULL) {
/**
* 根据redis的配置，如果有序集合不使用ziplist存储或者第一次插入元素的个数大于设置的ziplist最大长度，则使用跳表
*/
if (server.zset_max_ziplist_entries == 0 ||
server.zset_max_ziplist_value < sdslen(c->argv[scoreidx+1]->ptr)){
//这里创建了一个score为0，层级为64的元素为null的 头节点
zobj = createZsetObject();
} else {
zobj = createZsetZiplistObject();
}
//插入entry到hash表
dbAdd(c->db,key,zobj);
} else {//存在，校验类型，不是zset，报错
if (zobj->type != OBJ_ZSET) {
addReply(c,shared.wrongtypeerr);
goto cleanup;
}
}
//遍历所有的通过源码：
在插入的元素的时候逻辑如下：
- 如果第一次为空，根据元素的个数创建zset的数据结构，默认是创建ziplist
- 当使用压缩链表ziplist的时候
跳跃表的创建与插入
我们重点看下跳跃表的操作。
跳跃表论文 https://www.cl.cam.ac.uk/teaching/2005/Algorithms/skiplists.pdf
/**
* 创建一个跳跃表（具体实现）
*/
zskiplist *zslCreate(void) {
int j;
zskiplist *zsl;
zsl = zmalloc(sizeof(*zsl));
zsl->level = 1;
zsl->length = 0;
// header是一个权重分值为0，元素为NULL的对象
zsl->header = zslCreateNode(ZSKIPLIST_MAXLEVEL,0,NULL);
//新创建的跳跃表的header是一个64层级的空表
for (j = 0; j < ZSKIPLIST_MAXLEVEL; j++) {
zsl->header->level[j].forward = NULL;
zsl->header->level[j].span = 0;
}
zsl->header->backward = NULL;
zsl->tail = NULL;
return zsl;
}
/**
* 跳表结构插入一条数据
* @param zsl 从zset上获取到跳跃表
* @param score 权重分值
* @param ele 元素
* @return
*/
zskiplistNode *zslInsert(zskiplist *zsl, double score, sds ele) {
/**
* update 保存对应层级小于插入权重分值的前一个节点，如果没有为header
* 新添加层级保存的是跳跃表的header指针
* x 表示zskiplistNode节点指针
*/
zskiplistNode *update[ZSKIPLIST_MAXLEVEL], *x;
/**
* 每一层对应到update对应层级那个位置的跨度
*/
unsigned int rank[ZSKIPLIST_MAXLEVEL];
int i, level;
serverAssert(!isnan(score));
//最开始为头节点
x = zsl->header;
//逆序遍历当前的所有层级，找到新插入权重分值每一层左侧的数据
for (i = zsl->level-1; i >= 0; i--) {
/* store rank that is crossed to reach the insert position */
//最上层 rank为0，否则为i+1(相当于逆序了)
rank[i] = i == (zsl->level-1) ? 0 : rank[i+1];
/**
* 前驱指针存在，
* 并且（当前指针对应的分值小于插入分值 或者（当前分值等于插入分值 并且现有元素和插入元素不相同））
* 比如当前权重分值为 20，跨度5，插入权重分值为30 ，或者 权重分值都为20，但是元素长度不相同（分值相同的话看元素长度大小，小的在前）
* 继续往下一个节点走，会记录下满足条件的跨度
* 通过这块，可以看到在zset里是根据分数权重，然后根据元素的长度大小升序排序
*/
while (x->level[i].forward &&
(x->level[i].forward->score < score ||
(x->level[i].forward->score == score &&
sdscmp(x->level[i].forward->ele,ele) < 0)))
{
//将符合条件的层级跨度收集起来
rank[i] += x->level[i].span;
//链表往下走
x = x->level[i].forward;
}
//将每一层的要插入值的最近一个节点更新到update数组里
update[i] = x;
}
/**
* 随机层级
* 1层级的概率为 100%；
* 2层级的概率为 1/4
* 3层级的概率为 1/4 * 1/4
* 后续每增加一层级的概率都是指数级上升
*/
level = zslRandomLevel();
// 扩容层级，随机出来的层级> 当前层级
if (level > zsl->level) {
//这块增加的可能1层，也可能多层，最多（64-当前层级）
for (i = zsl->level; i < level; i++) {
//新添加的层级rank都为0
rank[i] = 0;
//新添加层级取的是zskplist的header对应的指针
update[i] = zsl->header;
//新添加层级的跨度就是元素的总数
update[i]->level[i].span = zsl->length;
}
//更新层级数
zsl->level = level;
}
//给新插入的元素和权重分值创建zskiplistNode，层级为刚随机出来的层级
x = zslCreateNode(level,score,ele);
/**
* 把新插入的节点，插入到每一层级中
* 更新每一层级的链表结构
* 并将新插入节点对应层级的前驱指针和跨度维护进去
*/
for (i = 0; i < level; i++) {
//链表插入节点
x->level[i].forward = update[i]->level[i].forward;
/**
* 新的层级update[i]为 header节点
*/
update[i]->level[i].forward = x;
/* update span covered by update[i] as x is inserted here */
//计算每一层级的跨度并更新进去
x->level[i].span = update[i]->level[i].span - (rank[0] - rank[i]);
update[i]->level[i].span = (rank[0] - rank[i]) + 1;
}
/* increment span for untouched levels */
/**
* 对于没有达到的层级，增加1
*/
for (i = level; i < zsl->level; i++) {
update[i]->level[i].span++;
}
//新插入节点的回退指针为最底层的前一个节点
x->backward = (update[0] == zsl->header) ? NULL : update[0];
if (x->level[0].forward)
x->level[0].forward->backward = x;
else
zsl->tail = x;
zsl->length++;
return x;
}
/**
* 随机层级
* 1层级的概率为 100%；
* 2层级的概率为 1/4
* 3层级的概率为 1/4 * 1/4
* 后续每增加一层级的概率都是指数级上升
* @return
*/
int zslRandomLevel(void) {
int level = 1;
/**
* 完全靠随机， 0xFFFF = 65535 , ZSKIPLIST_P = 0.25
* 如果随机每次随机出来都小于 0.25*65535 level都加1，直到随机出大于
*/
while ((random()&0xFFFF) < (ZSKIPLIST_P * 0xFFFF))
level += 1;
return (level<ZSKIPLIST_MAXLEVEL) ? level : ZSKIPLIST_MAXLEVEL;
}
总结一下：
- 在操作zset的时候，如果zset为null，则根据redis配置创建一个数据结构为跳跃表或者ziplist结构的zset
- 在创建zset跳跃表结构的时候，会创建一个64层级，权重分值为0，元素为NUll的zskiplistNode作为头节点（这个节点从了当头节点，其他的分值什么的都没有任何意义）
- header节点只是一个位置标识，新插入的节点在level[0]层都会在header后形成一个双向链表
- hader节点不会进入双向链表（一会看图）
- 通过zslInsert将元素插入到跳跃表中
- ①：先找到所有层级中在插入元素分值左侧的元素，并插入到update[]里，然后把跨度填到rank[]中
- ②：随机一个层级出来zslRandomLevel()，最小层级为1
- ③：如果随机的层级>原来的层级，扩容update，新增加的层级为header节点，rank都为0
- ④：创建元素
- ⑤：链表插入，以update[]对应层级的元素为起始点插入元素
- ⑥：如果随机的层级比原来的层级小，上面的层级跨度都得+1
- ⑦：针对最底层也就是level[0] 需要做双向链表的引入
- 这个时候，如果前面的节点是header节点，不做回退指向
- 除了level[0]是一个双向链表
- 其他层级都是一个单向链表
- 通过上面
- 跳跃表不是一个平衡的树
- 极端情况下，跳跃表可能退化为链表，查询复杂度由O(1)降到O(n)
- 业务元素都是在header节点后形成的链表
- 在score相同的情况下，根据元素的长度排序，谁短谁在前
- 插入成功后放入对应zset的 hash表中，key为元素，value为score
- 所以能O(1)的速度拿到元素的对应的权重分值
上图
ADD添加对应的元素
# 语法
ZADD key score member [[score member] [score member] …]
# 添加
zadd yxkong 50 'a' 60 'b' 75 'c' 88 'd' 90 'e' 100 'f'
ZRANGEBYSCORE 获取分值在某个区间的元素(以跳跃表为例)
ZRANGEBYSCORE key min max WITHSCORES limit offset num
# min 可以是具体的数值，也可以是-inf(负无穷)，也可以是(10
# max 可以是具体的数值，也可以是+inf(正无穷) 也可以是(30
# WITHSCORES 返回元素带score
# limit 限制返回的数量
# offset 从哪个索引开始
# num 返回的数量
如：
office:0>ZRANGEBYSCORE yxkong 55 80 WITHSCORES
1) "b"
2) "60"
3) "c"
4) "75"
查看下源码
/**
* 获取指定score区间的元素
* @param c
* @param reverse 是否取反，0表示不取反，1表示取反
*/
void genericZrangebyscoreCommand(client *c, int reverse) {
//将分值区间解析到range中
if (zslParseRange(c->argv[minidx],c->argv[maxidx],&range) != C_OK) {
addReplyError(c,"min or max is not a float");
return;
}
if (zobj->encoding == OBJ_ENCODING_ZIPLIST) {
......
} else if (zobj->encoding == OBJ_ENCODING_SKIPLIST) {
//最终都是找链表上的起始点
if (reverse) {
//查找终点 80 50
ln = zslLastInRange(zsl,&range);
} else {
//查找起点 比如 50 80
ln = zslFirstInRange(zsl,&range);
}
//遍历链表，如果有limit就递减，0为假
while (ln && limit--) {
/* Abort when the node is no longer in range. */
//如果获取到的对象权重分值，已经不在范围内了，直接break
if (reverse) {
if (!zslValueGteMin(ln->score,&range)) break;
} else {
if (!zslValueLteMax(ln->score,&range)) break;
}
rangelen++;
//添加到回复缓冲区
addReplyBulkCBuffer(c,ln->ele,sdslen(ln->ele));
if (withscores) {
//需要带权重分值，将权重分值添加到回复缓冲区
addReplyDouble(c,ln->score);
}
/* Move to next node */
//就是正反序遍历链表
if (reverse) {
//回退，永远是level[0]
ln = ln->backward;
} else {
//最底层前进
ln = ln->level[0].forward;
}
}
}
}
/**
* 获取第一个分值所在的节点
* @param zsl
* @param range 50 ~ 80
* @return
*/
zskiplistNode *zslFirstInRange(zskiplist *zsl, zrangespec *range) {
zskiplistNode *x;
int i;
if (!zslIsInRange(zsl,range)) return NULL;
x = zsl->header;
//从上到下遍历所有的层级，定位到最小的元素
for (i = zsl->level-1; i >= 0; i--) {
/* Go forward while *OUT* of range. */
//定位最小元素所在的位置
while (x->level[i].forward &&
!zslValueGteMin(x->level[i].forward->score,range))
x = x->level[i].forward;
}
x = x->level[0].forward;
serverAssert(x != NULL);
/* Check if score <= max. */
if (!zslValueLteMax(x->score,range)) return NULL;
return x;
}
查找过程
- ①：找链表的开始位置：通过zsl.level 获取最大的层级，然后倒序遍历层级，然后找到元素的开始或结束位置
- ②：通过开始位置遍历链表
- 如果有数量限制limit>0，递减limit查找,直到limit=0为止
- 在取元素的时候，每次都会判断新遍历的元素的socre是否超范围了
阅读了redis的源码，redis好多地方都是用的近似算法，LFU、LRU、淘汰策略、以及这次的zset，跳跃表的索引也是近似，一但出现了极端情况，跳跃表就直接退化为了链表。
应用场景
- 排行榜
- 限流
- 带权重的队列
- 延迟队列
hash
我们先看下源码
void hsetCommand(client *c) {
//遍历所有的kv
for (i = 2; i < c->argc; i += 2)
// 创建hash的key val
created += !hashTypeSet(o,c->argv[i]->ptr,c->argv[i+1]->ptr,HASH_SET_COPY);
}
int hashTypeSet(robj *o, sds field, sds value, int flags) {
//ziplist处理逻辑
if (o->encoding == OBJ_ENCODING_ZIPLIST) {
}else if (o->encoding == OBJ_ENCODING_HT) {
dictEntry *de = dictFind(o->ptr,field);
if (de) {
//如果存在，先释放，再把新的sds的指针赋值过去
sdsfree(dictGetVal(de));
if (flags & HASH_SET_TAKE_VALUE) {
dictGetVal(de) = value;
value = NULL;
} else {
dictGetVal(de) = sdsdup(value);
}
} else {
dictAdd(o->ptr,f,v);
}
}
}
对应的图，可以参考下存储的基本结构那
应用场景
- 缓存
redis的订阅与发布
- redis的订阅与发布通过server.pubsub_channels来实现的；
- 当客户端发起subscribe的命令的时候，会把客户端订阅的channels放入到server.pubsub_channels中，对应的channels通过hash路由到对应的桶，然后找到对应的channel，channel对应的value是一个链表，维护所有订阅的客户端；
- 当publish的时候，根据chanel找到对应的value，遍历所有的额客户端，并将publish的内容通知给订阅的客户端；
- 从原理上来看，发布时，订阅的服务必须在线，要不然消息就没了，redis不会存储这些消息；
- 这个适用于规则的发布，比如网关路由规则，规则引擎的动态规则包（比如我们之前用的drools）
redis的事务
redis中有事务的概念，但是大家不要把这个事务往mysql的事务上靠。
- redis的事务只是保证了多条命令的串行执行（执行过程中不会被别的命令插入）
- 并不能保证执行命令的原子性（原子性的保证，可以使用lua脚本）
- redis通过
multi和exec来实现事务multi指令告诉server中的client开启事务- 多条执行命令（命令并未执行，而是缓存了起来）
- 接收到
exec命令 后server中的client执行命令
我们看下源码：
/**
* server接收到multi指令后的动作
* @param c
*/
void multiCommand(client *c) {
//已开启，直接拦截
if (c->flags & CLIENT_MULTI) {
addReplyError(c,"MULTI calls can not be nested");
return;
}
//将客户端标记为CLIENT_MULTI
c->flags |= CLIENT_MULTI;
addReply(c,shared.ok);
}
在server.c中
/**
* @brief 命令执行
* @param c 客户端
* @return int
*/
int processCommand(client *c) {
/**
*
* 开启了事务（CLIENT_MULTI）直接放入Multi队列
*
*/
if (c->flags & CLIENT_MULTI &&
c->cmd->proc != execCommand && c->cmd->proc != discardCommand &&
c->cmd->proc != multiCommand && c->cmd->proc != watchCommand){
queueMultiCommand(c);
addReply(c,shared.queued);
}
}
/**
* 添加命令到事务队列
* @param c
*/
void queueMultiCommand(client *c) {
multiCmd *mc;
int j;
c->mstate.commands = zrealloc(c->mstate.commands,
sizeof(multiCmd)*(c->mstate.count+1));
mc = c->mstate.commands+c->mstate.count;
mc->cmd = c->cmd;
mc->argc = c->argc;
mc->argv = zmalloc(sizeof(robj*)*c->argc);
//最终将客户端接收的命令都copy到mc->argv
memcpy(mc->argv,c->argv,sizeof(robj*)*c->argc);
for (j = 0; j < c->argc; j++)
incrRefCount(mc->argv[j]);
c->mstate.count++;
c->mstate.cmd_flags |= c->cmd->flags;
}
/**
* 命令执行
* @param c
*/
void execCommand(client *c) {
//关键点，遍历，并执行,由于redis命令执行是单线程处理，所以在多个客户端的时候，能保证串行执行
for (j = 0; j < c->mstate.count; j++) {
c->argc = c->mstate.commands[j].argc;
c->argv = c->mstate.commands[j].argv;
c->cmd = c->mstate.commands[j].cmd;
call(c,server.loading ? CMD_CALL_NONE : CMD_CALL_FULL);
/* Commands may alter argc/argv, restore mstate. */
c->mstate.commands[j].argc = c->argc;
c->mstate.commands[j].argv = c->argv;
c->mstate.commands[j].cmd = c->cmd;
}
discardTransaction(c);
}
redis怎么用lua脚本保证操作的原子性呢，看一个示例，
/**
* redis自增并续期过期时间的原子操作
* @param key
* @param expireTime
* @return
*/
public static Long incrByAtom(String key,int expireTime){
StringBuffer luaScript = new StringBuffer();
//lua脚本
luaScript.append("local count = redis.call('incrby', KEYS[1],1) ")
.append(" redis.call('expire', KEYS[1],ARGV[1]) ")
.append(" return count ")
;
DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>(luaScript.toString(), Long.class);
//redisTemplate 调用
Object result = redisTemplate.execute(redisScript, Collections.singletonList(key), String.valueOf(expireTime));
if (Objects.isNull(result)){
return null;
}
return Long.valueOf(result.toString());
}
也可以直接使用redisson，它内部封装了很多的lua脚本（不会写lua脚本，直接翻它的代码）
redis的数据淘汰机制
redis是一个内存数据库，当内存满了，redis是如何淘汰的呢？
淘汰触发机制
- 惰性删除（key过期的情况）
- 定期删除（采集过期key）
- 内存淘汰（执行命令前，发现内存超过阈值触发）
惰性删除
- 请求才会触发（不请求不会触发）
- 通过expireifNeeded函数处理
定期清理
- 在beforesleep 中执行慢循环
- 一次只占用1毫秒的cpu时间片
- 在aeProcessEvents中执行慢循环
- 一次最多占用25毫秒（通过hz=10计算出来的）的cpu时间片
- 过期数量超过25%，执行20次循环
- 每次循环随机获取数据，计算占比
内存淘汰
Redis的几种淘汰策略：
-
noeviction 无过期策略，内存满了就直接异常
-
volatile-lru 对有过期时间的key进行lru淘汰（越长时间没有被访问，越容易被淘汰）
-
allkeys-lru 对全局的key按LRU进行淘汰（越长时间没有被访问，越容易被淘汰）
-
volatile-lfu 对有过期时间的key进行lfu淘汰（经常不被访问的，越容易被淘汰）
-
allkeys-lfu 对全局的key进行lfu淘汰（经常不被访问的，越容易被淘汰）
-
volatile-random 对有过期时间的key进行随机淘汰
-
allkeys-random 对有所有的key进行随机淘汰
-
volatile-ttl 按时间进行过期淘汰
在freeMemoryIfNeeded中
- 从库不处理
- 计算需要释放的空间mem_tofree，如果没有需要释放的就不处理（这里会把主从复制的缓冲区减掉）
- noeviction 淘汰策略直接返回，失败；
- 如果已用的内存超了，随机采样key，进行释放，直到释放的空间小于要释放的内存；
- LRU、LFU、TTL 这三种策略是一种处理
- RANDOM 策略处理
- 根据采样到的key进行删除
对于LRU/LFU/TTL evictionPoolPopulate 函数是核心，核心思想就是随机采样后，计算采样数据的idle值
-
对LRU，idle是现在到上次访问的时间差，操作val对象的robj，这个值是记录在robj中的lru里
-
对LFU，idle是255-counter，counter是根据访问计算出来的衰减值，操作val对象的robj
-
对TTL, idle是db->expires里存储的dictEntry，val是到期日期
//所有的操作都会调用lookupKey，在这里会更新LFU的访问频次或LRU的时钟
robj *lookupKey(redisDb *db, robj *key, int flags) {
if (server.maxmemory_policy & MAXMEMORY_FLAG_LFU) {
//更新访问频次
updateLFU(val);
} else {
//更新LRU的时钟，这个简单
val->lru = LRU_CLOCK();
}
}
unsigned int LRU_CLOCK(void) {
unsigned int lruclock;
/**
* 相当于每1毫秒获取一次时钟
*/
if (1000/server.hz <= LRU_CLOCK_RESOLUTION) {
atomicGet(server.lruclock,lruclock);
} else {
lruclock = getLRUClock();
}
return lruclock;
}
/**
* @brief 更新LFU高16位的时钟和后8位记录的数
* @param val
*/
void updateLFU(robj *val) {
//获取counter，用了计数衰减的
unsigned long counter = LFUDecrAndReturn(val);
//更新LRU的后8位，也就是LFU的counter，LFU 使用近似计数法，counter越大，使用了对数的思想
counter = LFULogIncr(counter);
/**
* 获取分钟级的时间，左移8位（占高16位）
* 低8位couter占用
*/
val->lru = (LFUGetTimeInMinutes()<<8) | counter;
}
/**
* @brief 更新LRU的后8位，也就是LFU的counter
* LFU 使用近似计数法，counter越大，使用了对数的思想
* @param counter
* @return uint8_t
*/
uint8_t LFULogIncr(uint8_t counter) {
if (counter == 255) return 255;
/**
* @brief rand()随机生成一个0~RAND_MAX 的随机数
* r的范围是0~1
*/
double r = (double)rand()/RAND_MAX;
//
double baseval = counter - LFU_INIT_VAL;
if (baseval < 0) baseval = 0;
/**
* server.lfu_log_factor 默认为10
* baseval 越大 p的值就越小
*/
double p = 1.0/(baseval*server.lfu_log_factor+1);
/**
* r是随机生成的0~1
* counter 是以5为起始点
* baseval=0 时： p的值为1 r的在1以下的概率为100%
* baseval=1 时： p的值为0.0909 r的在0.09以下的概率只有约9% 10次counter+1
* baseval=2 时： p的值为0.0476 r的在0.0476以下的概率只有约4.8% 20次counter+1
* baseval=3 时： p的值为0.0322 r的在0.0322以下的概率只有约3.2% 30次counter+1
* baseval=4 时： p的值为0.0244 r的在0.0244以下的概率只有约2.4% 40次counter+1
* baseval=5 时： p的值约0.0196 r的在0.0196 以下的概率只有约2% 50次counter+1
* baseval=10 时：p的值约0.0099 r的在0.0099 以下的概率只有约1% 100次才可能加1次
* baseval=100时：p的值约0.000999 r的在0.000999 以下的概率只有约0.1% 1000次才可能加1
* baseval=200时：p的值约0.0005 r的在0.0005 以下的概率只有约0.05% 2000次才可能加1
* 想达到100的baseval总次数为（10+20+30+40+...+1000）=49*1000+500 约 5万次
* 想达到200的baseval总次数为 (10+20+30+40+...+2000) = 99*2000+1000 约20万次
*/
if (r < p) counter++;
return counter;
}
- LFU 使用lru的24位，低8位记录统计次数，高16位记录分钟级的访问时间
- LFU 给一个初始 LFU_INIT_VAL 防止高频数据刚插入因为counter太小而被淘汰；
- LFU 使用近似计数算法，counter越大，counter增加的几率反而越小（防止热点数据被刷上去以后淘汰不了）
redis的持久化机制
三种持久化模式
- RDB
- AOF
- RDB与AOF混合模式
RDB
rdb文件示意图
-
在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照（point-in-time snapshot）
-
rdb 是一个非常紧凑的二进制文件
-
rdb适合灾难恢复，主从复制
-
异步rdb可以最大化redis的性能，rdb操作是会从主进程fork一个子进程（fork的过程中创建快照表会阻塞主进程）,不会阻塞主进程，但是占用磁盘IO；
-
rdb写的只是当时那个时间点的快照，并不会追加增量数据
-
rdb写后处理通过下个周期触发
通过参数配置
# 表示900秒内有一个键改动，就会执行rdb save 900 1 # 表示300秒内有10个键改动，就会执行rdb save 300 10 # 表示60秒内有1万个键改动，就会执行rdb save 60 10000 # redis通过LZF算法对RDB文件进行压缩，会消耗子进程的cpu资源（多核，物理核、逻辑核有区别），如果是单核就会影响主进程 rdbcompression yes # redis默认使用CRC64的算法对RDB文件进行完整性校验 rdbchecksum yesrdb处理流程
AOF
正常AOF
- 记录每一个收到的写操作命令
- 实时写入（根据appendfsync的配置，对应的配置如下）
- aways 有数据改动就把数据刷入磁盘，性能相对最差，但最安全
- everysec 每隔1秒刷一次数据，redis默认的，也是redis推荐的
- no 不主动刷，什么时候刷数据，取决于操作系统，大多数linux 30秒提交一次
- 将执行命令组装成aof内容buf，AOF 会将过期时间由相对转成绝对（重点）
- 如果AOF开启且未重写的情况下，将刚组装的buf放入到server.aof_buf 后，正在重写aof，将buf写到 server.aof_rewrite_buf_blocks中
aof有几个场景的写入：
- 在主流程的循环体里
- 在循环执行前的beforesleep里
- 在serverCron里
- 准备停止之前调用一次
- 通过configSetCommand设置
- 主从复制
AOF重写
触发时机：
- 在周期性循环里进行
- 通过命令调用执行aof重写
- 一个是bgrewriteaofCommand
- 一个是configSetCommand
- 主从复制时触发
aof重写过程：
- aof的重写过程和bgsave方式的rdb差不多的过程差不多
- aof 重写有两种模式，一种是先写rdb，再追加aof（混合模式），一种是一路aof格式
- aof在将虚拟内存空间里的数据写完以后，会通过wait轮训从管道server.aof_pipe_read_data_from_parent里获取增量更新的数据
- 增量更新在第一小节的时候，有个aofChildWriteDiffData处理器（通过FileEvent机制写入）
- 然后aof 子父进程发送ack确认消息
- 最后再次通过rioWrite 将ack期间追加的数据补救回来
- 最后将rof的临时文件重命名为temp-rewriteaof-bg-进程id.aof
redis为什么要进行aof重写呢？
- aof记录的是所有的修改操作，随着运行越来越大；
- redis作为一个缓存数据库，很多的数据是有有效期的，可能30秒后之前的键值就无效；
- 这些失效的数据，对于aof后续的恢复来说是大部分都是执行无效的数据，会导致效能过低；
- 磁盘的的占用也是一个问题，其实rdb也是这个理；
为什么aof和rdb要后台子进程运行？
- 子进程通过页映射表来读取主进程的物理数据，使用子进程，一是防止阻塞主进程，二是省去了数据的拷贝；
- 对于redis来说，对外提供高性能的服务是核心，aof和rdb是辅助性的维护手段；
- 简单来说非核心业务不要影响核心业务；
redis的rehash
首先我们了解下hash
- 在单个db中全局保存redis的key
- 可以往上看下redis的基本结构
其次了解下rehash的目的
- 扩容
- 防止key过多时，hash冲突，链化（redis采用拉链法解决hash冲突）导致的查询性能下降
- 5倍容量后才会触发扩容
- 往上去最近的2的n次方
- 缩容
- 大量key过期后，hash过大，会有大量的空闲空间
- 1/10以下的使用量才会触发
rehash的触发时机
- 扩容时机
- 在添加添加元素的时候去判断是否需要扩容
- 当used是size的5的倍的时候才触发扩容
- 缩容时机
- 在周期性任务，serverCron 的databaseCron 函数中
- 当已用小于1/10，则触发缩容
ps: 当有持久化任务时不会触发
rehash的执行操作
- redis的rehash并不是一次触发就就全部执行完，而是通过周期性的动作执行完的，所以叫渐进式hash
- rehash的时候，是吧ht[0]的数据搬迁到ht[1]中
- 搬迁以后会根据hash重新选择对应的桶
- 客户端发起的所有的dict的操作方法（不管是get、set、等都绕不开），一次只搬迁1个桶
- redis在轮训的时候serverCron中的调用，一次执行1毫秒，最少搬迁100个桶
- rehash的时候，如果在此触碰rehash，直接拦截（所以不会出现rehash过程中再次rehash）
redis集群
有三种模式：主从模式、哨兵模式、集群模式；
主从模式
redis最原始的模式，master宕机需要手动配置将slave转为master。
- 主从模式并不能保证高可用（最起码从发现宕机到手动切换这段时间，写是不可用）
- 主节点写操作导致数据数据变化时，会主动将数据推送给从节点；
- 主从模式，一主多从，数据单向流动；
- 主节点挂了以后，写不可用（读可用），直到手动改了配置
- 灵活性较低
主从复制一共有三种模式：
- （重新）全量复制
- slave订阅，保存了master的端口、地址和密码
- 通过
syncWithMaster进行认证 - 通过周期任务+状态机（如果主阻塞，状态机就会超时）
- master做了优化，具体代码在updateSlavesWaitingBgsave
- 检查所有的slave，给所有的slave状态为等待bgsave结束的salve发送rdb文件
- 最终由sendBulkToSlave 将rdb发送到slave上
- slave通过
slaveTryPartialResynchronization发送psync和接收psync- 返回
FULLRESYNC会进行重新全量复制 - 返回
CONTINUE会进行增量同步
- 返回
- 实时复制
- 在server.c中call方法里调用propagate函数，再调用
replicationFeedSlaves - 先通过
feedReplicationBacklog加入到server.repl_backlog - 再调用
addReplyMultiBulkLen函数进行实时同步
- 在server.c中call方法里调用propagate函数，再调用
- 增量复制（这块还是有点没理清，如果差量的数据如何同步过来？后续再做个详解）
- 通过
slaveTryPartialResynchronization返回CONTINUE进行增量同步 - 在
replicationResurrectCachedMaster里- 通过绑定处理器
readQueryFromClient注册一个FileEvent事件，用来读取接收slave客户端到的信息 - 通过绑定处理
sendReplyToClient注册一个FileEvent响应给master
- 通过绑定处理器
- 通过
这里就不贴源码了，看下主从复制的时序图，以及对应的状态流转
对应的时序图，两步：
- 执行replicaof命令
- 周期任务里根据状态流转，这个过程也会注册一些事件，又会进行一次轮训
哨兵模式
- redis的高可用支持（将主从切换由手动改成了通过哨兵监听并投票选举切换）
- 用于监控主机状态
- 使用raft协议来选举，达成共识
- 发现主节点fail的哨兵，成为哨兵的leader，标记主节点主观线下
- 其他哨兵会跟着投票，达成一致后标记为客观下线
- 然后再选举leader，又会进行投票
- 达成一致后，进行主从切换
集群模式
- 去中心化的集群方案，内置哨兵
- 为了解决单redis写的性能问题，将数据分片
- 使用CRC16计算hash，一个集群包含16384个hash槽
- 集群启动对槽进行分配，分配槽和节点的关系；
- 通过迁移热点槽可以解决流量倾斜的问题；
- 适合并发量特别大的业务；
- 集群实现了AP
- 通过主从以及分区提供一定程度的可用性
- 通过节点超时防止脑裂
- 通过gosip协议达成最终一致性
常见问题
-
数据类型选择不合理
- 会导致存储空间过大，比如多字段存储用hash不用json
-
过期key订阅
- 到期后不会立即清除，考虑下redis的过期策略；
- redis产生expired的事件为过期key被删除的时候，而不是ttl变为0的时候；
-
大key优化
-
大key会产生的问题
- 占用网络IO和cpu，阻塞，比如有的key里存储十几MB的数据，多次查询，会阻塞其他的操作请求；
- 内存挤占过多，甚至会把未失效的清掉，比如自己用zset做的限流、数据没有及时删除，导致占用内存过多；
- 删除也会阻塞（使用异步删除unlink）
-
如何发现？
- 使用redis-rdb-tools 分析rdb文件，相对有些延迟；
- 使用bigkeys
-
-
数据倾斜
- 集群某个节点热点数据过多，或者数据量较大
-
脑裂
-
缓存击穿：并发量比较大的key，在某个时间点过期，导致流量都打到了db上；
- 加锁更新，流量阻塞在应用中；
- 后端异步写，比如key 10分钟过期，8~9分钟更新下异步过期时间；
- 如果数据的实时性要求不是那么高，可以加个本地缓存；
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缓存穿透：缓存中不存在对应的数据，导致没所有的请求都打到了db上；
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这种情况下主要是DDOS攻击
- 如果是文章或商品，直接将对应的数据放入到布隆过滤器
- 前端查询条件最好加密，不要使用自增id，让人寻找到规律
- 如果是异步刷缓存，就不要查DB，只到缓存这层就结束
- 如果不确保数据会进缓存，可以对db查不到的数据key进行null缓存（如果有新数据，业务得能刷新）；
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业务代码没有使用缓存
- 增加缓存
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缓存雪崩：缓存服务宕机或者大批量缓存某一时刻过期，流量达到DB上后，会导致系统崩溃；
- 针对高并发系统，缓存服务一定要高可用；
- 同一时间到期的数据，加上随机值，让其均匀分布；
- 针对热点数据，后端异步刷新；
- 系统服务的熔断降级
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阻塞
- 大量过期key到期导致的cpu过高
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共用redis，非核心业务系统执行命令阻塞redis，导致核心业务不可用；
redis使用注意事项
- 不要永久性保存，哪怕我们将过期时间设置的长一点（）
- 一定要考虑缓存失效的问题，失效后要有兜底方案；
- 普通的业务，可以使用旁路缓存，失效从数据库加载数据；
- 如果是流量特别高的应用，建议用定时任务或延迟队列异步将数据刷入redis；
- 做好集群分配
- 定期监测，防止流量倾斜
- 不要大批量设置同一时间点过期
- 到期后占用比例比较高，在清理时，会占用cpu过多的时间，阻塞正常的业务请求；
- 单个缓存不要过大，最好不要超过10k；
- 过大网络io会比较高，阻塞redis；
- 尽可能通过hash存储对象，不要一个个的分开存储或者直接json序列化（一个是省内存，一个是效率）
- 分布式id生成，尽量不要使用redis做序列自增
- 防止集群切换、或者redis挂掉导致的主键重复；
- redis挂掉时，如何处理？如何不会主键重复？
- 谁用分布式id，尽可能保证多态机器的相对有序
- 不要使用容易阻塞的命令，一般都是精确定位，不要模糊匹配；
- 比如keys，建议配置文件中通过rename屏蔽该命令
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