1.分析SpringBoot 的推推荐Redis源码
2.用 Redis 搞定游戏中的实时排行榜,附源码!荐功
3.redis源码学习-ziplist篇
4.Redis 推推荐源码分析字典(dict)
5.Redis7.0源码阅读:哈希表扩容、缩容以及rehash
6.Redis 荐功源码剖析 3 -- redisCommand
分析SpringBoot 的Redis源码
在Spring Boot 2.X版本中,官方简化了项目配置,推推荐如无需编写繁琐的荐功苹果手机抢购源码web.xml和相关XML文件,只需在pom.xml中引入如spring-boot-starter-data-redis的推推荐starter包即可完成大部分工作,这极大地提高了开发效率。荐功
深入理解其原理,推推荐我们研究了spring-boot-autoconfigure和spring-boot-starter-data-redis的荐功源码。首先,推推荐配置项在application.properties中的荐功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。推推荐该类会检测是荐功否存在RedisOperations接口的实现,例如官方支持的推推荐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。
用 Redis 搞定游戏中的实时排行榜,附源码!发票html源码
使用 Redis 实现游戏实时排行榜的步骤如下:
1. 分类:按排行主体类型分为等级、战力和通天塔、通关时间等排行榜。
2. 思路:基于实时性考虑,决定使用 Redis 实现排行榜。使用 Redis 的有序集合(SortedSet)来实现排行榜,通过 Redis 命令 ZADD 来添加成员-积分。默认情况下,若积分相同,按照成员字典顺序排序。
3. 实现复合排序:等级排行榜中,分数定义为等级* + 战力,考虑到数值范围和 Redis 的表示能力,设计分数足以覆盖需求。通天塔排行榜中,为满足通过层数相同,通关时间较早的优先要求,将通关时间转换为相对时间,定义分数为层数*^N + (基准时间 - 通关时间)。
4. 排名数据动态更新:对于等级排行榜,使用有序集合存储角色 UID 和复合积分,使用哈希存储动态数据。玩家等级和战斗力变化时,实时更新有序集合中的复合积分,同时更新动态数据。
5. 取排行榜:以等级排行榜为例,通过 Redis 命令获取排行榜数据。优化步骤包括分析和解决潜在问题,采用 Pipeline 或 Multi 模式提升效率。
实现过程中,关注技术细节和代码优化,确保排行榜功能稳定高效。参考相关资源获取更深入的实现和优化技巧。代码示例以 PHP 语言实现,展示了排行榜最基础的实现方式。
redis源码学习-ziplist篇
Redis源码学习-ziplist篇
ziplist是Redis中一种高效压缩的链表结构,用于存储字符串或整数。它并非传统的链表,而是连续内存块组成,通过移动地址偏移量实现next和last操作,saas 建站 源码内存利用率高但复杂性较大。 ziplist的实现独特,没有明确的struct,仅通过首地址获取其信息。结构包含header、entrys和end三部分。header部分记录首尾地址,entrys中每个entry有entry-header、entry-encoding和entry-data,prevlength记录上一个节点长度,entry-encoding用于区分整数和字符串,entry-data存储实际内容。对于长度超过的字符串,会进行压缩编码。 ziplist创建简单,使用zmalloc分配内存。insert和delete操作可能引发连锁更新,当新节点插入或原有节点删除时,需要调整相邻节点的prevlength,最坏情况下时间复杂度为O(n^2)。find函数则直接遍历,通过skip参数优化查找性能,特别是在上层容器如hash结构中。 总结来说,ziplist通过连续内存优化内存使用,但其维护复杂性源于插入和删除操作时的连锁更新,find函数利用skip优化查找性能。Redis 源码分析字典(dict)
字典,作为数据结构类型在高级语言中实现广泛,Redis 使用C语言自建字典实现。
字典内部结构由dict.h/dict表示,包含size、rehashidex、sizemark等关键属性,size每次分配不超过2^s,rehashidex标记是否进行重哈希,sizemark用于计算当前key所在dictEntry位置。
哈希算法默认采用siphash,计算键值哈希值后,通过哈希表的eclipse挂接源码sizemake属性得到索引值。
哈希冲突采用链地址法,头插式解决,根据负载因子判断是否进行哈希表扩容,执行函数_dictExpandIfNeeded。
负载因子过高时,需要扩容以优化查询效率,而持久化下,尽量减少扩容以避免阻塞服务器。
在服务器定时任务中,进行rehash优化,ht_table[0]中存在空节点,每访问 * N个空字节后,直接返回。rehash过程分为渐进式hash和定时执行rehash,以避免服务器长时间阻塞。
rehash过程中,仅在ht_table[1]插入元素,确保ht_table[0]元素减少不增加,涉及0和1两个表的dictFind和dictDelete操作。
字典默认使用siphash作为哈希算法,持久化时服务器在rehash操作所需负载因子通常为5秒。
迭代器分为安全迭代器和非安全迭代器,安全模式支持边遍历边修改,但不支持rehash操作;非安全模式仅支持读取操作。
迭代器选择需考虑遍历过程中元素处理需求,安全模式避免重复遍历,非安全模式允许出现个别元素重复。
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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。pipelinedb源码安装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。
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 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源码学习-quicklist篇
Redis源码中的quicklist是ziplist优化版的双端链表,旨在提高内存效率和操作效率。ziplist虽然内存使用率高,但查找和增删操作的最坏时间复杂度可能达到O(n^2),这与Redis高效数据处理的要求不符。quicklist通过每个节点独立的ziplist结构,降低了更新复杂度,同时保持了内存使用率。
quicklist的基本结构包括:头节点(head)、尾节点(tail)、entry总数(count)、节点总数(len)、容量指示(fill)、压缩深度(compress)、以及用于内存管理的bookmarks。节点结构包括双向链表的prev和next,ziplist的引用zl,ziplist的字节数sz、item数count、以及ziplist类型(raw或lzf压缩)和尝试压缩标志(attempted_compress)。
核心操作函数如create用于初始化节点,insert则根据需求执行头插法或尾插法。delete则简单地从链表中移除节点,释放相关内存。quicklist的优化重点在于ziplist,理解了ziplist的工作原理,quicklist的数据结构理解就相对容易了。
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。