1.分析SpringBoot 的Redis源码
2.Redis源码从哪里读起?
3.Redis radix tree 源码解析
4.Spring Boot Redis Cluster 实战干货
5.Redis源码解析:一条Redis命令是如何执行的?
6.Redis 实现分布式锁 +Redisson 源码解析
分析SpringBoot 的Redis源码
在Spring Boot 2.X版本中,官方简化了项目配置,如无需编写繁琐的web.xml和相关XML文件,只需在pom.xml中引入如spring-boot-starter-data-redis的starter包即可完成大部分工作,这极大地提高了开发效率。
深入理解其原理,高校选课app源码我们研究了spring-boot-autoconfigure和spring-boot-starter-data-redis的源码。首先,配置项在application.properties中的设置会被自动映射到名为RedisProperties的类中,此类由RedisAutoConfiguration类负责扫描和配置。该类会检测是否存在RedisOperations接口的实现,例如官方支持的Jedis或Lettuce,以此来决定使用哪个客户端。
在RedisAutoConfiguration中,通过@Bean注解,它引入了LettuceConnectionConfiguration和JedisConnectionConfiguration,这两个配置类会创建RedisConnectionFactory实例。在注入RedisTemplate时,实际使用的会是第一个被扫描到的RedisConnectionFactory,这里通常是LettuceConnectionFactory,因为它们在@Import注解的导入顺序中位于前面。
自定义starter时,可以模仿官方starter的结构,首先引入spring-boot-autoconfigure,然后创建自己的配置类(如MyRedisProperties)和操作模板类(如JedisTemplete)。在MyRedisAutoConfiguration中,你需要编写相关配置并确保在spring.factories文件中注册,以便Spring Boot在启动时扫描到你的自定义配置。
以自定义my-redis-starter为例,项目结构包括引入的依赖,配置类的属性绑定,以及创建连接池和操作方法的实现。测试时,只需在Spring Boot项目中引入自定义starter,配置好相关参数,即可验证自定义starter的正确工作。
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,动态分析指标源码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、phpstudy源码怎么测试事件处理、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 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"。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,以此决定是期货卖空指标源码否进行合并操作。
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。
Spring Boot Redis Cluster 实战干货
只需添加3个master节点,3个slave节点无需添加。
配置完成这些即可,Spring Boot 会自动完成其他配置。
现在可以像使用单机一样使用集群,Redis 会自动按key分片到不同的集群实例。
遇到的问题:尝试向Redis写入数据时,出现无法获取连接异常,经过长时间代码追踪,发现连接的是.0.0.1,而非配置的..1.8,这令人困惑。继续追踪代码发现是向Redis服务器获取的集群实例列表,真是坑!
源码:redis.clients.jedis.Jedis#clusterSlots
就是这里获取返回的集群列表,返回的就是.0.0.1,而非配置的..1.8。
最后修改各个集群节点的配置文件redis.conf,添加:
重启集群节点后,读写恢复正常。
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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,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。Redis 实现分布式锁 +Redisson 源码解析
在一些场景中,多个进程需要以互斥的方式独占共享资源,这时分布式锁成为了一个非常有用的工具。
随着互联网技术的快速发展,数据规模在不断扩大,分布式系统变得越来越普遍。一个应用往往会部署在多台机器上(多节点),在某些情况下,为了保证数据不重复,同一任务在同一时刻只能在一个节点上运行,即确保某一方法在同一时刻只能被一个线程执行。在单机环境中,应用是在同一进程下的,仅需通过Java提供的 volatile、ReentrantLock、synchronized 及 concurrent 并发包下的线程安全类等来保证线程安全性。而在多机部署环境中,不同机器不同进程,需要在多进程下保证线程的安全性,因此分布式锁应运而生。
实现分布式锁的三种主要方式包括:zookeeper、Redis和Redisson。这三种方式都可以实现分布式锁,但基于Redis实现的性能通常会更好,具体选择取决于业务需求。
本文主要探讨基于Redis实现分布式锁的方案,以及分析对比Redisson的RedissonLock、RedissonRedLock源码。
为了确保分布式锁的可用性,实现至少需要满足以下四个条件:互斥性、过期自动解锁、请求标识和正确解锁。实现方式通过Redis的set命令加上nx、px参数实现加锁,以及使用Lua脚本进行解锁。实现代码包括加锁和解锁流程,核心实现命令和Lua脚本。这种实现方式的主要优点是能够确保互斥性和自动解锁,但存在单点风险,即如果Redis存储锁对应key的节点挂掉,可能会导致锁丢失,导致多个客户端持有锁的情况。
Redisson提供了一种更高级的实现方式,实现了分布式可重入锁,包括RedLock算法。Redisson不仅支持单点模式、主从模式、哨兵模式和集群模式,还提供了一系列分布式的Java常用对象和锁实现,如可重入锁、公平锁、联锁、读写锁等。Redisson的使用方法简单,旨在分离对Redis的关注,让开发者更专注于业务逻辑。
通过Redisson实现分布式锁,相比于纯Redis实现,有更完善的特性,如可重入锁、失败重试、最大等待时间设置等。同时,RedissonLock同样面临节点挂掉时可能丢失锁的风险。为了解决这个问题,Redisson提供了实现了RedLock算法的RedissonRedLock,能够真正解决单点故障的问题,但需要额外为RedissonRedLock搭建Redis环境。
如果业务场景可以容忍这种小概率的错误,推荐使用RedissonLock。如果无法容忍,推荐使用RedissonRedLock。此外,RedLock算法假设存在N个独立的Redis master节点,并确保在N个实例上获取和释放锁,以提高分布式系统中的可靠性。
在实现分布式锁时,还需要注意到实现RedLock算法所需的Redission节点的搭建,这些节点既可以是单机模式、主从模式、哨兵模式或集群模式,以确保在任一节点挂掉时仍能保持分布式锁的可用性。
在使用Redisson实现分布式锁时,通过RedissonMultiLock尝试获取和释放锁的核心代码,为实现RedLock算法提供了支持。
Redis 源码分析字典(dict)
Redis 的内部字典世界:从哈希表到高效管理的深度解析
Redis,作为开源的高性能键值存储系统,其内部实现的字典数据结构是其核心组件之一。这个数据结构采用自定义的哈希表——dictEntry,巧妙地存储和管理着键值对。让我们一起深入理解这一强大工具的运作机制。
首先,Redis的字典是基于哈希表的,通过哈希函数将键转换为数组索引,实现高效查找。dictEntry结构巧妙地封装了键(key)、值(value)以及指向下一个节点的指针,构成了数据存储的基本单元。同时,dict包含一系列操作函数,包括哈希计算、键值复制、比较以及销毁操作,这些函数的指针类型(dictType)和实际数据结构共同构建了其高效性能。
在字典的管理中,rehash是一个关键概念,它标志着哈希表的重新分布过程。rehash标志是一个计数器,用于跟踪当前哈希表实例的状态,确保在负载过高时进行扩容。当ht_used[0]非零,且满足特定条件(如元素数量超过初始桶数),服务器会触发resize操作,这通常在serverCron定时任务中进行,以避免磁盘I/O竞争。
rehash过程中,Redis采取渐进式策略,通过dictRehash函数,逐个移动键值对到新哈希表,确保操作的线程安全。为了避免长时间阻塞,这个过程被分散到函数中,并通过serverCron定时任务,以毫秒级的步长进行,确保在无磁盘写操作时进行。
在处理过期键时,dictRehashMilliseconds()函数扮演重要角色,它在rehash时监控时间消耗,确保性能。rehash过程中,dictAdd负责插入新哈希表,而dictFind和dictDelete则需处理ht_table[0]和ht_table[1]的键值对。
Redis的默认哈希算法采用SipHash,保证了数据的分布均匀性。在持久化时,负载因子默认设置为5,而rehash后,数据结构会采用迭代器的形式,分为安全和非安全两种,以满足不同场景的需求。
在实际操作中,如keysCommand,会选择安全模式以避免重复遍历,而在处理大规模数据时,如scan命令,可能需要使用非安全模式,但需注意可能带来的问题。
总的来说,Redis的字典数据结构是其高效性能的基石,通过精细的哈希管理、rehash策略以及迭代器设计,确保了在高并发和频繁操作下的稳定性和性能。深入理解这些内部细节,对于优化Redis性能和应对复杂应用场景至关重要。
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