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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
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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