Redis设计思路总结

本文从网络模型、数据结构和内存管理、持久化和多机协作四个角度对redis的设计思路进行分析。
一.网络模型

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Redis是典型的基于Reactor的事件驱动模型，单进程单线程，高效的框架总是类似的。网络模型与spp的异步模型几乎一致。

Redis流程上整体分为接受请求处理器、响应处理器和应答处理器三个同步模块，每一个请求都是要经历这三个部分。

Redis集成了libevent/epoll/kqueue/select等多种事件管理机制，可以根据操作系统版本自由选择合适的管理机制，其中libevent是最优选择的机制。

Redis的网络模型有着所有事件驱动模型的优点，高效低耗。但是面对耗时较长的操作的时候，同样无法处理请求，只能等到事件处理完毕才能响应。所以了解清楚网络模型有助于在业务中扬长避短，减少长耗时的请求，尽可能多一些简单的短耗时请求发挥异步模型的最大的威力。

二.数据结构和内存管理

1.字符串

1.1 内存管理方式

动态内存管理方式，动态方式最大的好处就是能够较为充分的利用内存空间，减少内存碎片化，与此同时带来的劣势就是容易引起频繁的内存抖动，通常采用“空间预分配”和“惰性空间释放”两种优化策略来减少内存抖动，redis也不例外。

每次修改字符串内容时，首先检查内存空间是否符合要求，否则就扩大2倍或者按M增长;减少字符串内容时，内存并不会立刻回收，而是按需回收。

关于内存管理的优化，最基本的出发点就是浪费一点空间还是牺牲一些时间的权衡，像STL、tcmalloc、protobuf3的arena机制等采用的核心思路都是“预分配迟回收”，Redis也是一样的。

1.2 二进制安全

判断字符串结束与否的标识是len字段，而不是C语言的’\0’，因此是二进制安全的。

放心的将pb序列化后的二进制字符串存入redis。

简而言之，通过redis的简单封装，redis的字符串的操作更加方便，性能更友好，并且屏蔽了C语言字符串的一些需要用户关心的问题。

2.字典(哈希)

字典的底层一定是hash，涉及到hash一定会涉及到hash算法、冲突的解决方法和hash表扩容和缩容。

2.1 hash算法

Redis使用的就是常用的Murmurhash3，Murmurhash算法能够给出在任意输入序列下的散列分布性，并且计算速度很快。之前做共享内存的Local-Cache的需求时也正是利用了Murmurhash的优势，解决了原有结构的hash函数散列分布性差的问题。

2.2 hash冲突解决方法

链地址法解决hash冲突，通用解决方案没什么特殊的。多说一句，如果选用链地址解决冲突，那么势必要有一个散列性非常好的hash函数，否则hash的性能将会大大折扣。Redis选用了Murmurhash，所以可以放心大胆的采用链地址方案。

3.整数集合

变长整数存储，整数分为16/32/64三个变长尺度，根据存入的数据所属的类型，进行规划。

每次插入新元素都有可能导致尺度升级(例如由16位涨到32位)，因此插入整数的时间复杂度为O(n)。这里也是一个权衡，内存空间和时间的一个折中，尽可能节省内存。

4.跳跃表

Redis的skilplist和普通的skiplist没什么不同，都是冗余数据实现的从粗到细的多层次链表，Redis中应用跳表的地方不多，常见的就是有序集合。

5.链表

Redis的链表是双向非循环链表，拥有表头和表尾指针，对于首尾的操作时间复杂度是O(1)，查找时间复杂度O(n)，插入时间复杂度O(1)。

三.AOF和RDB持久化

AOF持久化日志，RDB持久化实体数据，AOF优先级大于RDB。

1.AOF持久化

机制：通过定时事件将aof缓冲区内的数据定时写到磁盘上。

2.AOF重写

为了减少AOF大小，Redis提供了AOF重写功能，这个重写功能做的工作就是创建一个新AOF文件代替老的AOF，并且这个新的AOF文件没有一条冗余指令。(例如对list先插入A/B/C，后删除B/C，再插入D共6条指令，最终状态为A/D，只需1条指令就可以)

实现原理就是读现有数据库的状态，根据状态反推指令，跟之前的AOF无关。同样，为了避免长时间耗时，重写工作放在子进程进行。

3.RDB持久化

SAVE和BGSAVE两个命令都是用于生成RDB文件，区别在于BGSAVE会fork出一个子进程单独进行，不影响Redis处理正常请求。定时和定次数后进行持久化操作。

简而言之，RDB的过程其实是比较简单的，满足条件后直接去写RDB文件就结束了。

四.多机和集群

1.主从服务器

避免单点是所有服务的通用问题，Redis也不例外。解决单点就要有备机，有备机就要解决固有的数据同步问题。

1.1 sync——原始版主从同步

Redis最初的同步做法是sync指令，通过sync每次都会全量数据，显然每次都全量复制的设计比较消耗资源。改进思路也是常规逻辑，第一次全量，剩下的增量，这就是现在的psync指令的活。

1.2 psync

部分重同步实现的技术手段是“偏移序号+积压缓冲区”，具体做法如下：

(1)主从分别维护一个seq，主每次完成一个请求便seq+1，从每同步完后更新自己seq;

(2)从每次打算同步时都是携带着自己的seq到主，主将自身的seq与从做差结果与积压缓冲区大小比较，如果小于积压缓冲区大小，直接从积压缓冲区取相应的操作进行部分重同步;

(3)否则说明积压缓冲区不能够cover掉主从不一致的数据，进行全量同步。

本质做法用空间换时间，显然在这里牺牲部分空间换回高效的部分重同步，收益比很大。

2.Sentinel

本质：多主从服务器的Redis系统，多台主从上加了管理监控，以保证系统高可用性。

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