1.Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、码量缩容以及rehash
2.Redis源码解析：一条Redis命令是码量如何执行的？
3.面试官问:为什么redis默认16个库?
4.Redis 源码分析字典（dict）
5.Redis底层数据结构解密？
6.Redis 又双叒叕改开源协议了，微软提前推出高性能替代方案 Garnet
Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、码量缩容以及rehash
当哈希值相同发生冲突时，码量Redis 码量使用链表法解决，将冲突的码量开源麻将源码键值对通过链表连接，但随着数据量增加，码量冲突加剧，码量查找效率降低。码量负载因子衡量冲突程度，码量负载因子越大，码量冲突越严重。码量为优化性能，码量Redis 码量需适时扩容，将新增键值对放入新哈希桶，码量减少冲突。
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，偷拍源码IAPP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。下载源码编程
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。面试官问:为什么redis默认个库?
为何Redis默认设置为个库？个人看法并非实有其事。实际上，Redis配置文件中默认的个库配置，仅是pom 插件源码默认设置，如果您的配置文件设定为其他数字，Redis将遵循您的设定。
深入探究代码，server.dbnum参数虽与数据库设置、数据刷新、失效、存储等环节无关，只在数据库创建时，通过for循环获取当前数字，用于数据库创建。
综合源码描述与个人理解，Redis设置的数据库数量对系统性能影响甚微。在实际应用中，根据具体需求进行数据库数量的设定更为重要。
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，10进制源码这通常在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。
Redis底层数据结构解密？
一：摘要概述
很多 redis 的使用者都可以清晰明白的道出Redis中常用的对象如string、list、hash、set、zset,一些场景比较丰富的使用者可能会说布隆过滤器、geo、Hash等。但是对于这些对象底层实现的数据结构却是知之甚少,将会详细阐述redis中的底层数据结构。为了弥补大家的创伤，今天分享Redis底层数据结构内容。
二：SDS
string作为redis中常用对象之一,普遍用于用户信息缓存等场景。当string对象中encoding编码为embstr或raw时都是采用sds作为其底层实现
2.1 SDS结构
源码文件位于redis安装目录src下的sds.h,sds声明了五种头部类型,分别为sdshdr5、sdshdr8、sdshdr、sdshdr、sdshdr。根据字符串长度创建不同头部的sds实例
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 {
uint8_t len;
uint8_t alloc;
unsigned char flags;
char buf[];
};
属性名称作用含义
len字符串长度
alloc预分配空间大小
flags低三位用于表示sds类型,可以查看sds.h文件-行定义
buf[]存储字符串用数组
2.2 SDS与C字符串区别
区别描述
长度计算 c中的字符串长度计算需要数组遍历,但是redis中的sds自身维护了len属性。所以O(1)时间复杂度即可
缓冲区溢出c中字符串更改如果未提前做好内存分配则会内存溢出,但是sds则会根据alloc与len计算预留内存是否足够分配重新申请内存
动态扩展 缓冲区溢出已经阐述这个概念,sds的内存空间会在字符串内容变更时自动扩展计算。策略为当字符换小于1M时*2翻倍,大于1M时每次扩容1M
惰性释放 与空间预分配相似操作的还有内存惰性释放,即字符串删除某些内容后所占用的内存空间并不会立即释放,后续字符串变更扩展就无需再申请内存
二：ZipList
ziplist可以说把redis对于内存的极致操作体现的淋漓尽致,链表除了节点值之外还需要维护前后节点两个指针,并且还会造成内存碎片。压缩列表紧凑的内存布局,所有节点都维护在整块内存中处理
2.1 ZipList结构
属性名称作用含义
zlbytes列表健占用内存的总字节数,在对列表健内存重分配或者是计算zlend的时候使用
zltail 指向压缩列表起始地址的指针
zllen 压缩列表的节点数量
entry压缩列表保存的节点数据
zlend压缩列表的尾节点
2.2 Entry节点结构
属性名称作用含义
previous_entry_length 字节为单位记录上一个节点的长度,如果上一个字节长度小于占用1字节。大于占用5字节,第一个字节设置为OxFE(十进制),后面四个字节储存长度
encoding 记录content记录的数据类型以及长度。长度一、二、五字节,值的最高位为、、表示类型为字节数组,长度使用除去最高位的其它位记录。开头表示储存整数,除去最高位其他位置表示content数据长度
content 记录压缩列表记录的数据
Redis 又双叒叕改开源协议了，微软提前推出高性能替代方案 Garnet
Redis 商业公司 CEO Rowan Trollope 在官方博客宣布了一个重大变化：Redis 核心软件将从 BSD 3-Clause 许可证过渡至 RSALv2 或 SSPLv1 双重许可证模式，从 Redis v7.4 版本开始，覆盖所有后续版本。新的许可证模式为 Redis 带来全新的使用框架，同时可能影响开源生态。
BSD 3-Clause 许可证，是一种宽松的开源许可证，允许源代码的自由使用、修改和分发。然而，RSALv2 和 SSPLv1 却并未获得 OSI 的正式认可。这种改变意味着 Redis 已不再是标准的开源软件。官网更新为“Redis 是源可用软件”。这并非 Redis 首次调整许可证策略。早在 年，Redis 已将部分模块许可证改为结合 Apache v2.0 和 Commons Clause 的许可证，引发社区争议。 年，Redis Labs 回应社区反馈，修改为 RSAL，允许自由使用模块，但要求基于这些模块的产品或服务获得商业许可证。 年 月，Redis 再度调整，将一些模块改为 RSAL 和商业许可证并行，以应对云服务提供商使用开源软件的商业模式问题。
此次修改许可证的目的是回应云厂商的商业模式，确保他们为 Redis 的开发提供支持。Redis 核心项目依然保持宽松的 BSD 3-Clause 许可证，这稳定了厂商的信心。CEO 表示，此变更将使 Redis 保持领先的数据模型、处理引擎和开发者功能。然而，许可证的改变可能对使用新版本 Redis 源代码的“竞争性产品”产生影响。
与此同时，微软推出基于兼容协议的高性能 Redis 替代方案 Garnet。Garnet 是一个高性能缓存存储系统，针对现代硬件进行了优化，能够更好地利用处理器缓存和网络特性，提供卓越的吞吐量和延迟性能。此外，国内公司如阿里云的 Tair 和 的 Pika，也开发了与 Redis 相似功能的替代品，提供了更灵活的许可证选择。
Hacker News 社区对这些变化进行了讨论，包括许可证的灵活性与商业化的平衡问题。讨论涉及开源软件的商业化途径，如“open core”模式，但同时也关注许可证变更对开源生态和开发者的影响。面对开源与商业化之间的挑战，寻求一种既符合宽松开源许可证，又能适用于复杂程序的模式，成为当前软件行业关注的焦点。
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，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 Client-side Caching实现剖析与源码解读
Redis的Client-side Caching是一种通过在客户端存储本地缓存来减轻服务器负载和网络负担的策略。当数据访问频繁且以读取为主时，这种策略能提升性能，减少Redis服务的压力和响应延迟。
在Redis 6.0之前，客户端缓存的一个挑战在于数据更新时如何同步。例如，当user:的username从Alice变更为Bob时，需要确保客户端缓存的更新同步。为解决这个问题，Redis 6引入了key失效主动通知，简化了客户端缓存的实现，并提高其可靠性。
Redis客户端缓存支持两种模式：默认模式和广播模式。默认模式下，服务器会记录每个客户端关注的键，当键被修改时发送失效通知，但会消耗服务器内存；而广播模式则不占用内存，客户端订阅特定前缀以接收通知。
使用OPTIN选项，客户端可以选择性地缓存特定键，减少服务器内存负担和无效消息量。相反，OPTOUT选项将默认缓存键，但允许指定不缓存的键。客户端需要明确指定缓存行为，这可能增加网络交互但减少服务器负载。
在处理连接失效问题时，客户端需确保及时处理失效消息，以避免数据缓存错误。同时，合理配置Redis的内存限制，以防止内存溢出。
最后，源码层面，Redis通过开启或关闭tracking功能来实现Client-side Caching，包括记录读取的键、在命令处理后发送invalidate消息以及根据模式向客户端发送消息。理解这些细节有助于深入理解和优化Redis的缓存策略。
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。