1.redis源码解读(一):事件驱动的源码io模型,为什么,调试是源码什么,怎么做
2.jemalloc 安装使用
3.RocksDb 源码剖析 (1) | 如何混合 new 、调试mmap 设计高效内存分配器 arena ?源码
4.mysql内存分配最小单元是多少,为什么命名varchar类型的调试css发帖源码时候,长度最好是源码2的N次方
5.开源项目|高性能内存分配库mimalloc
redis源码解读(一):事件驱动的io模型,为什么,调试是源码什么,怎么做
Redis作为一个高性能的调试内存数据库,因其出色的源码读写性能和丰富的数据结构支持,已成为互联网应用不可或缺的调试中间件之一。阅读其源码,源码可以了解其内部针对高性能和分布式做的调试种种设计,包括但不限于reactor模型(单线程处理大量网络连接),源码定时任务的实现(面试常问),分布式CAP BASE理论的实际应用,高效的数据结构的实现,其次还能够通过大神的代码学习C语言的编码风格和技巧,让自己的代码更加优雅。
下面进入正题:为什么需要事件驱动的io模型
我们可以简单地将一个服务端程序拆成三部分,接受请求->处理请求->返回结果,其中接收请求和处理请求便是我们常说的网络io。那么网络io如何实现呢,首先我们介绍最基础的io模型,同步阻塞式io,也是很多同学在学校所学的“网络编程”。
使用同步阻塞式io的单线程服务端程序处理请求大致有以下几个步骤
其中3,4步都有可能使线程阻塞(6也会可能阻塞,这里先不讨论)
在第3步,如果没有客户端请求和服务端建立连接,那么服务端线程将会阻塞。如果redis采用这种io模型,波段画线源码那主线程就无法执行一些定时任务,比如过期key的清理,持久化操作,集群操作等。
在第4步,如果客户端已经建立连接但是没有发送数据,服务端线程会阻塞。若说第3步所提到的定时任务还可以通过多开两个线程来实现,那么第4步的阻塞就是硬伤了,如果一个客户端建立了连接但是一直不发送数据,服务端便会崩溃,无法处理其他任何请求。所以同步阻塞式io肯定是不能满足互联网领域高并发的需求的。
下面给出一个阻塞式io的服务端程序示例:
刚才提到,阻塞式io的主要问题是,调用recv接收客户端请求时会导致线程阻塞,无法处理其他客户端请求。那么我们不难想到,既然调用recv会使线程阻塞,那么我们多开几个几个线程不就好了,让那些没有阻塞的线程去处理其他客户端的请求。
我们将阻塞式io处理请求的步骤改造下:
改造后,我们用一个线程去做accept,也就是获取已经建立的连接,我们称这个线程为主线程。然后获取到的每个连接开一个新的线程去处理,这样就能够将阻塞的部分放到新的线程,达到不阻塞主线程的目的,主线程仍然可以继续接收其他客户端的连接并开新的线程去处理。这个方案对高并发服务器来说是一个可行的方案,此外我们还可以使用线程池等手段来继续优化,淘宝招牌psd源码减少线程建立和销毁的开销。
将阻塞式io改为多线程io:
我们刚才提到多线程可以解决并发问题,然而redis6.0之前使用的是单线程来处理,之所以用单线程,官方给的答复是redis的瓶颈不在cpu,既然不在cpu那么用单线程可以降低系统的复杂度,避免线程同步等问题。如何在一个线程中非阻塞地处理多个socket,进而实现多个客户端的并发处理呢,那就要借助io多路复用了。
io多路复用是操作系统提供的另一种io机制,这种机制可以实现在一个线程中监控多个socket,返回可读或可写的socket,当一个socket可读或可写时再去操作它,这样就避免了对某个socket的阻塞等待。
将多线程io改为io多路复用:
什么是事件驱动的io模型(Reactor)
这里只讨论redis用到的单线程Reactor模型
事件驱动的io模型并不是一个具体的调用,而是高并发服务器的一种抽象的编程模式。
在Reactor模型中,有三种事件:
与这三种事件对应的,有三种handler,负责处理对应的事件。我们在一个主循环中不断判断是否有事件到来(一般通过io多路复用获取事件),有事件到来就调用对应的handler去处理时间。
听着玄乎,实际上也就这一张图:
事件驱动的io模型在redis中的实现
以下提及的源码版本为 5.0.8
文字的苍白的,建议参照本文最后的方法下载代码,自己调试下
整体框架
redis-server的main方法在 src/server.c 最后,在main方法中,首先进行一系列的初始化操作,最后进入进入Reactor模型的主循环中:
主循环在aeMain函数中,aeMain函数传入的c 鼠标模拟源码参数 server.el ,是一个 aeEventLoop 类型的全局变量,保存了主循环的一些状态信息,包括需要处理的读写事件、时间事件列表,epoll相关信息,回调函数等。
aeMain函数中,我们可以看到当 eventLoop->stop 标志位为0时,while循环中的内容会被重复执行,每次循环首先会调用beforesleep回调函数,然后处理时间。beforesleep函数在main函数中被注册,会进行集群状态更新、AOF落盘等任务。
之所以叫beforesleep,是因为aeProcessEvents函数中包含了获取事件和处理事件的逻辑,其中获取读写事件时通过epoll_wait实现,会将线程阻塞。
在aeProcessEvents函数中,处理读写事件和时间事件,参数flags定义了需要处理的事件类型,我们可以暂时忽略这个参数,认为读写时间都需要处理。
aeProcessEvents函数的逻辑可以分为三个部分,首先获取距离最近的时间事件,这一步的目的是为了确定epoll_wait的超时时间,并不是实际处理时间事件。
第二个部分为获取读写事件并处理,首先调用epoll_wait,获取需要处理的读写事件,超时时间为第一步确定的辅助源码怎么制作时间,也就是说,如果在超时时间内有读写事件到来,那么处理读写时间,如果没有读写时间就阻塞到下一个时间事件到来,去处理时间事件。
第三个部分为处理时间事件。
事件注册与获取
上面我们讲了整体框架,了解了主循环的大致流程。接下来我们来看其中的细节,首先是读写事件的注册与获取。
redis将读、写、连接事件用结构aeFileEvent表示,因为这些事件都是通过epoll_wait获取的。
事件的具体类型通过mask标志位来区分。aeFileEvent还保存了事件处理的回调函数指针(rfileProc、wfileProc)和需要读写的数据指针(clientData)。
既然读写事件是通过epoll io多路复用实现,那么就避不开epoll的三部曲 epoll_create epoll_ctrl epoll_wait,接下来我们看下redis对epoll接口的封装。
我们之前提到aeMain函数的参数是一个 aeEventLoop 类型的全局变量,aeEventLoop中保存了epoll文件描述符和epoll事件。在aeApiCreate函数(src/ae_epoll.c)中,会调用epoll_create来创建初始化epoll文件描述符和epoll事件,调用关系为 main -> initServer -> aeCreateEventLoop -> aeApiCreate
调用epoll_create创建epoll后,就可以添加需要监控的文件描述符了,需要监控的情形有三个,一是监控新的客户端连接连接请求,二是监控客户端发送指令,也就是读事件,三是监控客户端写事件,也就是处理完了请求写回结果。
这三种情形在redis中被抽象为文件事件,文件事件通过函数aeCreateFileEvent(src/ae.c)添加,添加一个文件事件主要包含三个步骤,通过epoll_ctl添加监控的文件描述符,指定回调函数和指定读写缓冲区。
最后是通过epoll_wait来获取事件,上文我们提到,在每次主循环中,首先根据最近到达的时间事件来计算epoll_wait的超时时间,然后调用epoll_wait获取事件,再处理事件,其中获取事件在函数aeApiPoll(src/ae_epoll.c)中。
获取到事件后,主循环中会逐个调用事件的回调函数来处理事件。
读写事件的实现
写累了,有空补上……
如何使用vscode调试redis源码
编译出二进制程序
这一步有可能报错:
jemalloc是内存分配的一种更高效的实现,用于代替libc的默认实现。这里报错找不到jemalloc,我们只需要将其替换成libc默认实现就好:
如果报错:
我们可以在src目录找到一个脚本名为mkreleasehdr.sh,其中包含创建release.h的逻辑,将报错信息网上翻可以发现有一行:
看来是这个脚本没有执行权限,导致release.h没有成功创建,我们需要给这个脚本添加执行权限然后重新编译:
2. 创建调试配置(vscode)
创建文件 .vscode/launch.json,并填入以下内容:
然后就可以进入调试页面打断点调试了,main函数在 src/server.c
jemalloc 安装使用
为了安装并使用jemalloc,首先需从其官方网站github.com/jemalloc/jem...下载最新版本的源码包。
解压下载的源码包后,进入解压目录。
配置编译选项,这一步决定jemalloc的函数编译形式。例如,配置指令会将内存分配函数编译为je_malloc形式,同时将calloc函数编译为je_calloc,避免与系统libc中的malloc函数冲突。如果不指定此选项,jemalloc默认编译生成的分配函数是malloc。
配置完成后,可使用静态库libjemalloc.a或动态库libjemalloc.so.2,这里选择静态库。
接下来,将jemalloc库源码目录下的jemalloc.h,jemalloc_defs.h和libjemalloc.a分别复制到include和lib目录下。同时,创建测试函数。在使用jemalloc的代码中,需包含"jemalloc.h"文件,并添加编译指令-ljemalloc和-DJEMALLOC_NO_DEMANGLE。其中,-DJEMALLOC_NO_DEMANGLE指示使用je_前缀的函数。
完成以上步骤后,即可在代码中直接使用je_malloc、je_free等函数。
RocksDb 源码剖析 (1) | 如何混合 new 、mmap 设计高效内存分配器 arena ?
本文旨在深入剖析RocksDb源码,从内存分配器角度着手。RocksDb内包含MemoryAllocator和Allocator两大类内存分配器。MemoryAllocator作为基类,提供MemkindKmemAllocator和JemallocNodumpAllocator两个子类,分别集成memkind和jemalloc库的功能,实现内存分配与释放。
接着,重点解析Allocator类及其子类Arena的实现。基类Allocator提供两个关键接口:内存分配与对齐。Arena类采用block为单位进行内存分配,先分配一个block大小的内存,后续满足需求时,优先从block中划取,以减少内存浪费。一个block的大小由kBlockSize参数决定。分配策略中,Arena通过两个指针(aligned_alloc_ptr_和unaligned_alloc_ptr_)分别管理对齐与非对齐内存,提高内存利用效率。
分配内存时,Arena通过构造函数初始化成员变量,包括block大小、内存在栈上的分配与mmap机制的使用。构造函数内使用OptimizeBlockSize函数确保block大小合理,减少内存对齐浪费。Arena中的内存管理逻辑清晰,尤其在分配新block时,仅使用new操作,无需额外内存对齐处理。
分配内存流程中,AllocateNewBlock函数直接调用new分配内存,而AllocateFromHugePage和AllocateFallback函数则涉及mmap机制的使用与内存分配策略的统一。这些函数共同构成了Arena内存管理的核心逻辑,实现了灵活高效地内存分配。
此外,Arena还提供AllocateAligned函数,针对特定对齐需求分配内存。这一函数在使用mmap分配内存时,允许用户自定义对齐大小,优化内存使用效率。在处理对齐逻辑时,Arena巧妙地利用位运算优化计算过程,提高了代码效率。
总结而言,RocksDb的内存管理机制通过Arena类实现了高效、灵活的内存分配与管理。通过深入解析其源码,可以深入了解内存对齐、内存分配与多线程安全性的实现细节,为开发者提供宝贵的内存管理实践指导。未来,将深入探讨多线程内存分配器的设计,敬请期待后续更新。
mysql内存分配最小单元是多少,为什么命名varchar类型的时候,长度最好是2的N次方
(1)
***(2)其实长度最好的是(2^n)-1
因为计算机是二进制计算的,1 bytes = 8 bit ,一个字节最多可以代表的数据长度是2的8次方 在计算机中也就是-到
而varchar类型存储变长字段的字符类型,当存储的字符串长度小于字节时,其需要1字节的空间,当大于字节时,需要2字节的空间。
使用2 ^ n长度是更好的磁盘或内存块对齐。对齐块更快。今天“块”的大小更大,内存和磁盘足够快,可以忽略对齐,对于非常大的块来说是非常重要的。
所以使用(2^n)-1 可以更好的利用磁盘空间和内存,使数据库可以在最大限度内存储更多的数据
开源项目|高性能内存分配库mimalloc
mimalloc
开源内存分配库,微软研究院年发布,旨在提供高性能内存管理解决方案。
使用方法如下:
1. 克隆代码库至本地。
2. 编译代码。
3. 将头文件复制至系统目录,如:
4. 编译项目时链接mimalloc。
尝试直接使用mimalloc,无需编译:
配置环境变量。
mimalloc特点:
1. 简洁高效,核心代码量少于行。
2. 性能显著优于其他内存分配库,如:mi(mimalloc)、tc(tcmalloc)、je(jemalloc)等。
3. 支持多线程。
架构:
mimalloc设计中,每个线程拥有专属堆,线程在分配内存时从各自堆进行。堆中包含多个分段,每个分段对应多个页面,内存分配在页面上进行。
free列表操作代码。
源码实现:
1. malloc函数实现
2. free函数实现
参考资料:[1] cnblogs.com/linkwk7/p/1...
[2] github.com/microsoft/mi...
[3] cnblogs.com/linkwk7/p/1...