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作者：robinhzhang
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据库，遵守 BSD 协议，它提供了一个高性能的键值（key-value）存储系统，常用于缓存、消息队列、会话存储等应用场景。本文主要向大家分享redis基本概念和流程，希望能和大家一起从源码角度分析一条命令执行过程，希望能帮助开发同学掌握redis的实现细节，提升编程水平、设计思想。
学习 Redis 源代码之前，我们需要对 Redis 代码的整体架构有一个了解，基于redis1.0源码，我们列出了主流程相关的如下源码文件。
redisServer是存储redis服务端运行的结构体，在启动的时候就会初始化完成，结构如下，它主要包含跟监听的socket有关的参数port和fd；对应存储数据的_redisDb列表；链接的客户端列表_clients；事件循环*el
`struct redisServer { int port; // 服务端监听的端口 int fd; // 服务端起的socket对应的文件句柄 redisDb *db; // redis db的列表，一般实际生产环境只用一个 // 3-lines list *clients; // 服务端的列表 // 2 lines aeEventLoop *el; // 事件循环 // 36 lines }; `
redisClient是客户端在服务端存储的状态信息，每当一个客户端与服务端链接时，都会新创建redisClient结构体到redisServer->clients列表中。
`typedef struct redisClient { int fd; // 客户端发送命令和接收结果的socket文件句柄 redisDb *db; // 对应的db // 1-line sds querybuf; // 查询命令存储的缓冲区 robj **argv; // 查询命令转成的命令参数 int argc; // 参数个数 // 1-lines list *reply; // 命令执行完的回复的结果，是个列表 int sentlen; // 结果已经发送的长度 // 8-lines } redisClient; `
我们也用简单的示意图展示了redisClient的结构，它包含命令传输所使用的querybuf，命令在经过处理后会存放到argv中；然后比较重要的是*reply表示服务端给到客户端的回复的数据，这是个列表会在客户端写就绪的时候一个一个写回客户端，sentlen则是标识了传输的长度；然后就是对应的db与socket句柄fd。
redisDb是redis的键值对存储的位置，主要包含两大块，一块存储数据，另一块存储过期信信息，dict结构实际上是两个哈希表，至于为什么有两个，这里是为了做渐进式rehash使用（后面会详细介绍），rehashidx用于表示rehash进度，iterators迭代器是表示遍历集合操作个数，表里面的元素就是entry，这里面包含key和value以及指向下一个元素的指针。
`typedef struct redisDb { dict *dict; // 字典1 存储数据 dict *expires; // 字典2存储过期数据 int id; // db的id } redisDb; typedef struct dict { dictType *type; // 类型，主要定义相关的函数 void *privdata; dictht ht[2]; // 两个hash table，用于做渐进式rehash使用 int rehashidx; /* rehash进度 rehashidx == -1表示不是正在rehash*/ int iterators; /* number of iterators currently running */ } dict; typedef struct dictht { dictEntry **table; // 存储数据的表 unsigned long size; // 大小 unsigned long sizemask; // size-1，计算index的使用[1] unsigned long used; // 已经使用的长度 } dictht; typedef struct dictEntry { void *key; // 键，在redis中一般是指向一个SDS类型的数据 union { void *val; // 值，在redis中一般指向redisObject uint64_t u64; // 特定情况下优化整数存储，比如过期 int64_t s64; // 特定情况下优化整数存储 } v; struct dictEntry *next; // 下一个entry } dictEntry; `
redisObject是redis存储对象基本的表现形式，它可以存储类似SDS list set等数据结构，并且存储了一些信息用于内存管理，比如refcount这是一个整数字段，用于存储对象的引用计数。每当有一个新的指针指向这个对象时，引用计数会增加；当指针不再指向这个对象时，引用计数会减少。当引用计数降到 0 时，表示没有任何地方再使用这个对象，对象的内存可以被回收。lru在储对象的 LRU（最近最少使用）时间，这个时间戳是相对于服务器的 lruclock 的，用于实现缓存淘汰策略。当 Redis 需要释放内存时，它会根据这个时间戳来判断哪些对象是最近最少被使用的，从而决定淘汰哪些对象。
`typedef struct redisObject { void *ptr; // 指向具体数据的指针 int refcount; // 引用计数 unsigned type:4; // 类型 unsigned notused:2; // 未使用，可能是为了扩展/占位 unsigned encoding:4; // 编码方式 unsigned lru:22; // 最近最少使用 } robj; `
aeEventloop是redis事件模型基础数据，它主要包含文件事件和时间事件的两个链表。对于文件事件来说，包含文件句柄fd，事件类型mask，对应处理函数fileProc；对于时间事件来说包含id、执行时间（when_sec、when_ms）和对应执行函数timeProc 对应的源代码如下：
`/* Types and data structures */ typedef void aeFileProc(struct aeEventLoop *eventLoop, int fd, void *clientData, int mask); // 文件事件回调函数 typedef int aeTimeProc(struct aeEventLoop *eventLoop, long long id, void *clientData); // 时间事件回调函数 typedef void aeEventFinalizerProc(struct aeEventLoop *eventLoop, void *clientData); // 事件结束时执行的函数 /* File event structure */ typedef struct aeFileEvent { int fd; // 事件对应的文件句柄ID int mask; /* one of AE_(READABLE|WRITABLE|EXCEPTION) */ aeFileProc *fileProc; // 文件事件回调函数 aeEventFinalizerProc *finalizerProc; // 事件结束时执行的函数 void *clientData; // 对应客户端的扩展数据 struct aeFileEvent *next; // 下一个文件事件（链表存储） } aeFileEvent; /* Time event structure */ typedef struct aeTimeEvent { long long id; /* time event identifier. */ long when_sec; /* seconds */ long when_ms; /* milliseconds */ aeTimeProc *timeProc; // 事件事件回调函数 aeEventFinalizerProc *finalizerProc; // 事件结束时执行的函数 void *clientData; // 事件结束时执行的函数 struct aeTimeEvent *next;// 下一个事件（链表存储） } aeTimeEvent; /* State of an event based program */ typedef struct aeEventLoop { long long timeEventNextId; aeFileEvent *fileEventHead; aeTimeEvent *timeEventHead; int stop; } aeEventLoop; `
现在我们将redis核心概念的结构总结如下：
了解完基本概念后，我们就看看基本流程了，首先我们从redis的main函数看起，看看启动的流程和命令执行的基本流程。
在看一个软件的源码，一般从main函数看起，redis启动的main函数位于redis.c中，可以看起启动时，首先初始化了配置initServerConfig()，然后初始化了server端服务initServer()，接下来注册处理函数为acceptHandler的文件事件，然后启动了redis的主循环开始处理事件了。
`int main(int argc, char **argv) { initServerConfig(); // 初始化配置 // 8-lines 从文件中读取配置 initServer(); // 初始化服务 if (server.daemonize) daemonize(); // TODO redisLog(REDIS_NOTICE,"Server started, Redis version " REDIS_VERSION); // 5-lines,内存检查，加载rdb if (aeCreateFileEvent(server.el, server.fd, AE_READABLE, acceptHandler, NULL, NULL) == AE_ERR) oom("creating file event"); // 创建一个读的文件事件，处理者是acceptHandler redisLog(REDIS_NOTICE,"The server is now ready to accept connections on port %d", server.port); aeMain(server.el); // 启动redis主循环 aeDeleteEventLoop(server.el); // 主循环退出清理资源 return 0; } `
然后我们看看initServer做了什么初始化，鉴于本文是阐述基本原理，因此注释掉了非主链路上的代码，可以看到它初始化了客户端列表、事件循环、db、创建了时间事件，将这几个核心的组件初始化了
`static void initServer() { // 5-lines ... server.clients = listCreate(); // 初始化客户端列表 // 4-lines server.el = aeCreateEventLoop(); // 初始化事件循环 server.db = zmalloc(sizeof(redisDb)*server.dbnum); // 为db分配内存 // 3-lines ... server.fd = anetTcpServer(server.neterr, server.port, server.bindaddr); // 初始化服务端的sever socket // 4-lines ... for (j = 0; j < server.dbnum; j++) { // 初始化数据存储 server.db[j].dict = dictCreate(&hashDictType,NULL); server.db[j].expires = dictCreate(&setDictType,NULL); server.db[j].id = j; } // 8-lines ... aeCreateTimeEvent(server.el, 1000, serverCron, NULL, NULL);// 初始化时间事件 } `
从上一节我们知道redis在main函数中调用aeMain函数 aeMain函数则不停的循环调用aeEventProcess处理事件，redis是事件驱动的程序，他主要包含文件事件和时间事件，在aeProcessEvents中处理处理这些事件。
`void aeMain(aeEventLoop *eventLoop) { eventLoop->stop = 0; while (!eventLoop->stop) aeProcessEvents(eventLoop, AE_ALL_EVENTS); } `
1）将这些文件事件装到不同的集合（可读、可写、异常）中
`int aeProcessEvents(aeEventLoop *eventLoop, int flags) { // 9-line 变量初始化和前置判断 FD_ZERO(&rfds); // 清空fd集合 FD_ZERO(&wfds); // 清空fd集合 FD_ZERO(&efds); // 清空fd集合 // 检查文件事件，将它们分别放到对应的集合中 if (flags & AE_FILE_EVENTS) { while (fe != NULL) { if (fe->mask & AE_READABLE) FD_SET(fe->fd, &rfds); if (fe->mask & AE_WRITABLE) FD_SET(fe->fd, &wfds); if (fe->mask & AE_EXCEPTION) FD_SET(fe->fd, &efds); if (maxfd < fe->fd) maxfd = fe->fd; numfd++; fe = fe->next; } } // ... } `
2）计算超时时间 在调用select()函数的时候，在监听的fd没有就绪时，会阻塞住；这里还需要处理时间事件，因此我们需要给select()设置一个超时时间，以防阻塞的时候错过了执行时间事件。超时时间计算通过找到最近的一条时间事件的执行时间计算的到
`int aeProcessEvents(aeEventLoop *eventLoop, int flags) { // 42-lines ...接上文 if (numfd || ((flags & AE_TIME_EVENTS) && !(flags & AE_DONT_WAIT))) { int retval; aeTimeEvent *shortest = NULL; struct timeval tv, *tvp; if (flags & AE_TIME_EVENTS && !(flags & AE_DONT_WAIT)) shortest = aeSearchNearestTimer(eventLoop); // 遍历timeEvent的链表，拿到最近的执行时间事件 if (shortest) { long now_sec, now_ms; // 计算时间差 aeGetTime(&now_sec, &now_ms); // 拿到当前时间 tvp = &tv; tvp->tv_sec = shortest->when_sec - now_sec;// 计算秒差 if (shortest->when_ms < now_ms) { // 比较毫秒位 tvp->tv_usec = ((shortest->when_ms+1000) - now_ms)*1000; // 计算微秒差 tvp->tv_sec --; } else { tvp->tv_usec = (shortest->when_ms - now_ms)*1000; } } else { //在某些情况下，事件循环需要立即返回，而不是等待事件的发生。这通常发生在非阻塞模式下，即使没有事件发生，事件循环也不应该阻塞等待。AE_DONT_WAIT 是一个标志，用于指示事件循环在这种非阻塞模式下运行。所以此处就进尽快返回ASAP if (flags & AE_DONT_WAIT) { tv.tv_sec = tv.tv_usec = 0; tvp = &tv; } else { // 设置为NULL，永久阻塞等待就绪 tvp = NULL; /* wait forever */ } } } `
3）执行文件事件 拿到超时时间后就开始执行事件了，首先调用select()，传入事件集合（&rfds, &wfds, &efds），拿到就绪文件事件的个数，然后开始挨个检查就绪的文件事件执行，值的注意的是在redis1.0中调用的是select()系统调用，在后续的redis版本中调用的是epoll()相关函数。
`retval = select(maxfd+1, &rfds, &wfds, &efds, tvp); if (retval > 0) { fe = eventLoop->fileEventHead; while(fe != NULL) { int fd = (int) fe->fd; // 检查fd是不是在集合里面 if ((fe->mask & AE_READABLE && FD_ISSET(fd, &rfds)) || (fe->mask & AE_WRITABLE && FD_ISSET(fd, &wfds)) || (fe->mask & AE_EXCEPTION && FD_ISSET(fd, &efds))) { // 求mask int mask = 0; if (fe->mask & AE_READABLE && FD_ISSET(fd, &rfds)) mask |= AE_READABLE; if (fe->mask & AE_WRITABLE && FD_ISSET(fd, &wfds)) mask |= AE_WRITABLE; if (fe->mask & AE_EXCEPTION && FD_ISSET(fd, &efds)) mask |= AE_EXCEPTION; fe->fileProc(eventLoop, fe->fd, fe->clientData, mask); // 执行文件事件中的回调函数 processed++; // 处理完成+1 fe = eventLoop->fileEventHead; // 在事件循环中处理完一个事件后，文件事件列表可能会发生变化。这种变化可能是因为在处理事件的过程中，某些操作（如关闭文件描述符、修改事件订阅等）导致了文件事件列表的更新。 FD_CLR(fd, &rfds); // 清除执行完毕的fd FD_CLR(fd, &wfds); // 清除执行完毕的fd FD_CLR(fd, &efds); // 清除执行完毕的fd } else { fe = fe->next; // 处理下一个 } } } `
4）执行时间事件 时间事件的执行就相对简单一些，主要逻辑就是比较事件执行时间是否比当前时间大了，到达执行时间便执行；另外一个点是看这个事件是一次性的还是周期性，一次性的事件要删掉；另外下一次执行的时间点是回调函数返回的，然后写到事件的结构体中
`if (flags & AE_TIME_EVENTS) { // 需要处理时间事件 te = eventLoop->timeEventHead; // 取到第一个事件 maxId = eventLoop->timeEventNextId-1; // 记录最大的ID while(te) { long now_sec, now_ms; long long id; if (te->id > maxId) {// 如果ID>maxID则认为这个事件是新加的不在此次循环处理，否则可能出现无限循环的情况 te = te->next; continue; } aeGetTime(&now_sec, &now_ms); //拿到当前时间 if (now_sec > te->when_sec || //比较秒 (now_sec == te->when_sec && now_ms >= te->when_ms)) // 比较毫秒 { int retval; id = te->id; retval = te->timeProc(eventLoop, id, te->clientData); //执行时间事件的回调函数 if (retval != AE_NOMORE) {// 如果是不是一次性的 aeAddMillisecondsToNow(retval,&te->when_sec,&te->when_ms); //添加下一次时间事件 } else { aeDeleteTimeEvent(eventLoop, id); //如果是一次性的删除这个时间 } te = eventLoop->timeEventHead; // 执行完一次时间事件后，列表可能发生变化，下一次需要从头开始处理 } else { te = te->next; } } `
整个过程如图，简单来说：在redis启动时，在初始化配置和server的数据后，便启动了主循环aeMain，主循环的任务就是等待事件就绪和处理事件。对于文件事件，redis使用了 IO多路复用技术，通过系统调用select()，检查就绪的文件事件，就绪后则会遍历aeEventLoop进行事件处理；对于时间事件，则是与系统当前时间比较，就绪的执行。
了解完redis整体事件驱动的运行架构后，我们看下redis的一条命令执行的过程中经过了哪些过程 简单来说有四个过程：redis启动、客户端前来连接、客户端发送命令到服务端、服务端回复结果给客户端。 下面让我们详细看看：
上一章中，redis在启动的时候会通过anetTcpSever创建一个socket server，再调用aeCreateFileEvent注册一个readable事件，回调函数为acceptHander，对应文件的句柄就是server的fd。
`int main(int argc, char **argv) { initServerConfig(); // 初始化配置 // 8-lines 从文件中读取配置 initServer(); // 初始化服务 if (server.daemonize) daemonize(); // TODO redisLog(REDIS_NOTICE,"Server started, Redis version " REDIS_VERSION); // 5-lines,内存检查，加载rdb if (aeCreateFileEvent(server.el, server.fd, AE_READABLE, acceptHandler, NULL, NULL) == AE_ERR) oom("creating file event"); // 创建一个读的文件事件，处理者是acceptHandler redisLog(REDIS_NOTICE,"The server is now ready to accept connections on port %d", server.port); aeMain(server.el); // 启动redis主循环 aeDeleteEventLoop(server.el); // 循环推出清理资源 return 0; } `
第一个事件中处理函数是acceptHander，顾名思义就是接收客户端了链接并进行进一步处理，首先执行了anetAccept()函数，拿到了客户端和服务端交互的文件句柄fd，接下来执行createClient()函数，创建客户端实例
``static void acceptHandler(aeEventLoop *el, int fd, void *privdata, int mask) { // 6-lines ... cfd = anetAccept(server.neterr, fd, cip, &cport); // 核心是执行了accept，建立了连接拿到了与client交互的cfd if (cfd == AE_ERR) { redisLog(REDIS_DEBUG,"Accepting client connection: %s", server.neterr); return; } redisLog(REDIS_DEBUG,"Accepted %s:%d", cip, cport); if ((c = createClient(cfd)) == NULL) { // 初始化客户端 redisLog(REDIS_WARNING,"Error allocating resoures for the client"); close(cfd); /* May be already closed, just ingore errors */ return; } // 如果当前客户端数量超过了 `maxclients` 的设置，服务器会接受新的连接，发送错误消息，然后关闭连接。 if (server.maxclients && listLength(server.clients) > server.maxclients) { char *err = "-ERR max number of clients reached\r\n"; /* That's a best effort error message, don't check write errors */ (void) write(c->fd,err,strlen(err)); freeClient(c); return; } server.stat_numconnections++; } ``
在createClient()中，初始化了redisClient的一些参数，最重要的是注册了一个文件事件，对应的执行函数是readQueryFromClient
`static redisClient *createClient(int fd) { redisClient *c = zmalloc(sizeof(*c)); // 15-lines... listSetFreeMethod(c->reply,decrRefCount); //设置了链表 c->reply 的释放方法为 decrRefCount 函数 listSetDupMethod(c->reply,dupClientReplyValue);// 设置了链表 c->reply 的复制方法为 dupClientReplyValue 函数 if (aeCreateFileEvent(server.el, c->fd, AE_READABLE, readQueryFromClient, c, NULL) == AE_ERR) { // 创建了一个文件事件，执行函数为readQueryFromClient freeClient(c); return NULL; } if (!listAddNodeTail(server.clients,c)) oom("listAddNodeTail"); return c; } `
接上文 当客户端发送命令到服务端时，数据到达服务端经过网卡、协议栈等一系列操作后，达到可读状态后，就会执行readQueryFromClient()，处理客户端传过来的命令，首先会执行read()方法从缓冲区中读取一块数据，将其追加到c->querybuf后面，根据redis协议进行querybuf的解析，并将其转换成sds的redisObject，存储到argv中，然后执行processCommand()处理命令，注意这里只是展示主流程的代码和说明，这里为了保证客户端输入能在各种情况下都work做了比较多的校验和错误处理；另外redis客户端和服务端交互的协议有两种一种是inline的、另外一种是bulk的，在querybuf转换成argv时，根据协议不同（bulklen==-1），走的也是不同的解析逻辑。
`static void readQueryFromClient(aeEventLoop *el, int fd, void *privdata, int mask) { redisClient *c = (redisClient*) privdata; char buf[REDIS_IOBUF_LEN]; int nread; REDIS_NOTUSED(el); REDIS_NOTUSED(mask); nread = read(fd, buf, REDIS_IOBUF_LEN); // 14-lines ... 读取buf检验处理 if (nread) { c->querybuf = sdscatlen(c->querybuf, buf, nread); // 将buf追加到querybuf后面 c->lastinteraction = time(NULL); // 更新最后一次交互时间 } else { return; } again: if (c->bulklen == -1) { // inline协议 /* Read the first line of the query */ char *p = strchr(c->querybuf,'\n'); size_t querylen; if (p) { // 28-lines... 处理读取的buf // 这里将输入的参数存到argv中，argc++ for (j = 0; j < argc; j++) { if (sdslen(argv[j])) { c->argv[c->argc] = createObject(REDIS_STRING,argv[j]); c->argc++; } else { sdsfree(argv[j]); } } zfree(argv); // 执行processCommand处理命令 if (c->argc && processCommand(c) && sdslen(c->querybuf)) goto again; return; } else if (sdslen(c->querybuf) >= REDIS_REQUEST_MAX_SIZE) { redisLog(REDIS_DEBUG, "Client protocol error"); freeClient(c); return; } } // 15 lines ... bulk命令处理 } `
接下来我们继续看看重头戏processCommand的处理过程，首先执行lookupCommand，从cmdTable中遍历找到符合要求的命令，然后进行一些认证和数据合法性校验后，执行cmd的proc函数执行命令，执行完毕后，清理命令执行的过程数据。
`static int processCommand(redisClient *c) { // 11 lines... cmd = lookupCommand(c->argv[0]->ptr); // 从表里面查找命令 // 46 lines ... cmd、argv、argc、内存、认证等校验 dirty = server.dirty; cmd->proc(c); // 执行命令 // 4 lines.. 变更通知给连接的从服务器（slaves）和监控客户端（monitors） if (c->flags & REDIS_CLOSE) { freeClient(c); return 0; } resetClient(c); // 清理client命令相关字段 return 1; } static struct redisCommand cmdTable[] = { {"get",getCommand,2,REDIS_CMD_INLINE}, {"set",setCommand,3,REDIS_CMD_BULK|REDIS_CMD_DENYOOM}, {"setnx",setnxCommand,3,REDIS_CMD_BULK|REDIS_CMD_DENYOOM}, {"del",delCommand,-2,REDIS_CMD_INLINE}, {"exists",existsCommand,2,REDIS_CMD_INLINE}, {"incr",incrCommand,2,REDIS_CMD_INLINE|REDIS_CMD_DENYOOM} } `
让我们以get命令为例看看 getCommand()做了什么事，首先从DB里面去查找这个key，然后调用addReply，将结果回复加到回复队列中去，可以看到它回复了协议头、数据、协议尾三段数据。
`static void getCommand(redisClient *c) { robj *o = lookupKeyRead(c->db,c->argv[1]); if (o == NULL) { addReply(c,shared.nullbulk); } else { if (o->type != REDIS_STRING) { addReply(c,shared.wrongtypeerr); } else { addReplySds(c,sdscatprintf(sdsempty(),"$%d\r\n",(int)sdslen(o->ptr))); addReply(c,o); addReply(c,shared.crlf); } } } `
让我们看看lookupKeyRead 做了什么，最终执行的是dict的方法dictFind,这个函数首先根据key算出在table中的位置，然后开始遍历entry链表，通过dictCompareHashKeys方法比较key是不是相等最终找到这个key取出返回。
`static robj *lookupKeyRead(redisDb *db, robj *key) { expireIfNeeded(db,key); // 检查过期 return lookupKey(db,key); } static robj *lookupKey(redisDb *db, robj *key) { dictEntry *de = dictFind(db->dict,key); //找到key return de ? dictGetEntryVal(de) : NULL; //找到key对应的value } dictEntry *dictFind(dict *ht, const void *key) { dictEntry *he; unsigned int h; if (ht->size == 0) return NULL; h = dictHashKey(ht, key) & ht->sizemask; // 计算在哈希表的位置 he = ht->table[h]; while(he) { if (dictCompareHashKeys(ht, key, he->key)) // 比较entry和key是否相等 return he; he = he->next; } return NULL; } `
具体是怎么回复结果的呢，addReply函数通过调用aeCreateFileEvent 创建了写入类型的文件事件，然后就是尾插法将要回复的obj添加到c->reply的尾部，等待fd写就绪时执行事件
`static void addReply(redisClient *c, robj *obj) { if (listLength(c->reply) == 0 && (c->replstate == REDIS_REPL_NONE || c->replstate == REDIS_REPL_ONLINE) && aeCreateFileEvent(server.el, c->fd, AE_WRITABLE, sendReplyToClient, c, NULL) == AE_ERR) return; //创建了文件事件 if (!listAddNodeTail(c->reply,obj)) oom("listAddNodeTail"); incrRefCount(obj); // 引用+1 } `
当 socket 的发送缓冲区有足够空间，并且网络状态允许数据发送时，socket 变为写就绪状态时，这时候就会aeEventLoop->fileEvents中取出就绪的reply事件，执行sendReplyToClient()函数，这个函数会遍历c->reply列表，按照顺序一个一个通过调用write()方法写回给客户端，值的注意的是，Redis 限制了单次事件循环中可以写入的最大字节数（REDIS_MAX_WRITE_PER_EVENT），防止一个客户端占用所有的服务器资源，特别是当该客户端连接速度非常快（例如通过本地回环接口 loopback interface）并且发送了一个大请求（如 KEYS * 命令），如果c->reply全写完了，就干掉这个写入事件
`static void sendReplyToClient(aeEventLoop *el, int fd, void *privdata, int mask) { redisClient *c = privdata; int nwritten = 0, totwritten = 0, objlen; robj *o; // 4 lines ... while(listLength(c->reply)) { o = listNodeValue(listFirst(c->reply)); // 取出第一个 objlen = sdslen(o->ptr); // 拿到长度 if (objlen == 0) { // 长度为零删掉 listDelNode(c->reply,listFirst(c->reply)); continue; } if (c->flags & REDIS_MASTER) { /* Don't reply to a master */ nwritten = objlen - c->sentlen; } else { // 从上一次发送的最后的位置(c—>sentlen)，发送剩余长度的数据(objlen - c->sentlen) nwritten = write(fd, ((char*)o->ptr)+c->sentlen, objlen - c->sentlen); if (nwritten <= 0) break; } c->sentlen += nwritten; // 更新已经发送的长度 totwritten += nwritten; // 更新本次事件已经发送的长度 // 如果已经发送的长度==要发送的对象长度，这个对象就发送完了，删掉 if (c->sentlen == objlen) { listDelNode(c->reply,listFirst(c->reply)); c->sentlen = 0; } // 对单个客户端单个事件发送的长度进行限制，因为redis时单线程，防止一个客户端有 // 大量返回数据时，会阻塞主循环处理，导致无法服务其他客户端 if (totwritten > REDIS_MAX_WRITE_PER_EVENT) break; } // 9-lines... if (totwritten > 0) c->lastinteraction = time(NULL); // 更新最后交互时间 /* * 当Redis在事件循环中处理客户端连接的数据发送时，它会逐个取出回复列表中的数据进行发送。 * 每发送完一个数据，就从列表中删除该数据。 * 因此，如果回复列表的长度为0，说明所有的回复数据都已经发送完毕。 */ if (listLength(c->reply) == 0) { c->sentlen = 0; aeDeleteFileEvent(server.el,c->fd,AE_WRITABLE); } } `
如前文所说，redis单独有个dict记录key的过期信息
`typedef struct redisDb { dict *dict; // 字典1 存储数据 dict *expires; // 字典2存储过期数据 int id; // db的id } redisDb; `
redis的key过期了不会立即删除，截止redis2.6的源码，有两种删除方式，一种是在执行key相关的命令执行之前调用expireIfNeeded(),检查key是否过期了。
`static robj *lookupKeyRead(redisDb *db, robj *key) { expireIfNeeded(db,key); // 检查过期 return lookupKey(db,key); // 查找key } static int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) { time_t when; dictEntry *de; /* No expire? return ASAP（as soon as possbile） */ if (dictSize(db->expires) == 0 || (de = dictFind(db->expires,key)) == NULL) return 0; /* Lookup the expire */ when = (time_t) dictGetEntryVal(de); if (time(NULL) <= when) return 0; /* Delete the key */ dictDelete(db->expires,key); return dictDelete(db->dict,key) == DICT_OK; } `
另外一种是在启动的时候注册了serverCron时间事件，severcorn会定期调用activeExpireCycle()方法，这个方法核心逻辑调用dictGetRandomKey获取一些随机的key，然后检查下key是否过期了，如果过期了执行key删除和资源释放操作，值的一提的是activeExpireCycle使用了一种自适应算法来尝试过期（expire）一些超时的键。这个算法的目的是平衡 CPU 使用和内存占用，感兴趣的同学自己翻阅代码了解下。
`// main() // ->initServer(); // ->aeCreateTimeEvent(server.el, 1, serverCron, NULL, NULL); // ->serverCron() // ->activeExpireCycle() void activeExpireCycle(void) { // 21 lines...... while (num--) { dictEntry *de; long long t; if ((de = dictGetRandomKey(db->expires)) == NULL) break; t = dictGetSignedIntegerVal(de); if (now > t) { sds key = dictGetKey(de); robj *keyobj = createStringObject(key,sdslen(key)); propagateExpire(db,keyobj); dbDelete(db,keyobj); decrRefCount(keyobj); expired++; server.stat_expiredkeys++; } } // 7 lines ....... } `
经过上文我们已经知道dict实际上是个两个拉链的哈希表，在不断的添加key的过程中，hash表的冲突会增多，导致拉链会越来越长，极端情况下，哈希表的查找速度会退化到O(n)，这时候就需要进行扩容处理了，扩容时会涉及大量的key计算新的hash值转移到新表，如果key的数量很多，这将是一个成本很高的操作。在早期的redis版本中(redis 1.0时）还是直接进行rehash操作。
`/* Expand or create the hashtable */ int dictExpand(dict *ht, unsigned long size) { // 14 lines ... // 复制所有旧表的元素到新表 n.used = ht->used; for (i = 0; i < ht->size && ht->used > 0; i++) { dictEntry *he, *nextHe; if (ht->table[i] == NULL) continue; /* For each hash entry on this slot... */ he = ht->table[i]; while(he) { unsigned int h; nextHe = he->next; /* Get the new element index */ h = dictHashKey(ht, he->key) & n.sizemask; he->next = n.table[h]; n.table[h] = he; ht->used--; /* Pass to the next element */ he = nextHe; } } assert(ht->used == 0); _dictFree(ht->table); /* Remap the new hashtable in the old */ *ht = n; return DICT_OK; } `
显然，当哈希表巨大无比的时候，这样重的操作对于单线程的redis是不可以接受的，于是redis在2.x引入了渐进式rehash的方式，渐进式rehash将大而重的rehash操作分解为一个一个小的操作，将消耗均摊到每一个add请求中，我们从set key value 看起，看看redis rehash具体是怎么做的。
首先 setGenericCommand(),最终会调用dictAddRawd()函数，dictAddRawd()会在dict中新增一个key，然后调用dictSetVal()函数将值写进去。
`// setGenericCommand() // setKey(c->db,key,val); // dbAdd(db,key,val); // dictAdd(db->dict, copy, val); int dictAdd(dict *d, void *key, void *val) { dictEntry *entry = dictAddRaw(d,key); // 调用dictAddRaw 增加一个可以 if (!entry) return DICT_ERR; dictSetVal(d, entry, val); // 为这个可以设置value return DICT_OK; } `
接下看看dictAddRaw()，这个函数比较清晰，首先先看看是不是正在处于rehash状态（通过判断rehashIdx == -1），如果是则进行一步rehash，然后调用 _dictKeyIndex() 拿到这个新元素在表里面的index，接下来就是为新的entry分配内存，将节点插在头部，最后设置entry的key字段。
`#define dictIsRehashing(ht) ((ht)->rehashidx != -1) // 判断是否在rehash状态 dictEntry *dictAddRaw(dict *d, void *key) { int index; dictEntry *entry; dictht *ht; if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d); // 是否正在rehash，如果是进行一步 if ((index = _dictKeyIndex(d, key)) == -1) // 找到新元素的index， -1表示元素已经存在 return NULL; /* 分配内存 存储新的entry */ ht = dictIsRehashing(d) ? &d->ht[1] : &d->ht[0]; entry = zmalloc(sizeof(*entry)); entry->next = ht->table[index]; ht->table[index] = entry; ht->used++; /* 设置entry的key */ dictSetKey(d, entry, key); return entry; } `
我们重点看看_dictRehashStep做了什么，首先判断了迭代器是不是为0，判断是不是迭代器正在遍历字典，如果有则不rehash，如果没有则开始执行一步rehash，首先校验下rehash是不是正在进行，如果不是则退出；接下来通过判断d->ht[0].used == 0（ht[0]表的元素完全被转移到ht[1]中了）看看是不是rehash完了，如果是的话，将ht[1]作为主表，清理原本的ht[0]，并且将rehash标志位置为-1 （d->rehashidx = -1） 当然，如果没有rehash完，则开始rehash操作，首先找到第一个不为空的槽位，然后把这个槽位以及后面的entry list一个一个转移到ht[1]中。
`static void _dictRehashStep(dict *d) { // 执行单步rehash if (d->iterators == 0) dictRehash(d,1); // 如果迭代器值为0，可以进行进行一步rehash } int dictRehash(dict *d, int n) { if (!dictIsRehashing(d)) return 0; //如果没有正在rehash，撤出 while(n--) { dictEntry *de, *nextde; /* 检查是否全表都rehash完毕了 通过ht[0]的used判断 */ if (d->ht[0].used == 0) { zfree(d->ht[0].table); d->ht[0] = d->ht[1]; _dictReset(&d->ht[1]); d->rehashidx = -1; return 0; } /* Note that rehashidx can't overflow as we are sure there are more * elements because ht[0].used != 0 */ assert(d->ht[0].size > (unsigned)d->rehashidx); while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) d->rehashidx++; // 找到第一个不为0的index de = d->ht[0].table[d->rehashidx]; // 取出这个槽位的元素 /* 将这个槽位下面的entry都移动到新表ht[1] */ while(de) { unsigned int h; nextde = de->next; /* Get the index in the new hash table */ h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[1].sizemask; //求出在新表的哈希值 de->next = d->ht[1].table[h]; d->ht[1].table[h] = de; // 头插法插到新表的头部 d->ht[0].used--; d->ht[1].used++; de = nextde; } d->ht[0].table[d->rehashidx] = NULL; d->rehashidx++; } return 1; } `
什么时候开始rehash呢，这就看_dictKeyIndex()了，它调用了_dictExpandIfNeeded()函数。
`static int _dictKeyIndex(dict *d, const void *key) { unsigned int h, idx, table; dictEntry *he; /* Expand the hash table if needed */ if (_dictExpandIfNeeded(d) == DICT_ERR) return -1; // 12-lines... Compute the key hash value } `
_dictExpandIfNeeded()函数首先看看是不是初始化扩容，如果表ht[0]的size是0，则进行初始化扩容；如果不是则计算负载因子是不是达到了扩容的阈值，然后调用dictExpand()
`static int _dictExpandIfNeeded(dict *d) { /* 正在进行rehash返回ok */ if (dictIsRehashing(d)) return DICT_OK; /* ht[0].size 为0 表示这是初始化扩容 */ if (d->ht[0].size == 0) return dictExpand(d, DICT_HT_INITIAL_SIZE); // used >size 达到扩容条件；如果配置可以扩容或者达到一个安全值（影响性能的阈值）触发扩容 if (d->ht[0].used >= d->ht[0].size && (dict_can_resize || d->ht[0].used/d->ht[0].size > dict_force_resize_ratio)) // 达到负载因子 { return dictExpand(d, ((d->ht[0].size > d->ht[0].used) ? d->ht[0].size : d->ht[0].used)*2); // 扩容为原来的两倍 } return DICT_OK; } `
dictExpand函数中，分配一个新的ht表，初始化参数，如果ht[0]是空的，说明是初始化扩容，直接将新创建的ht表给到ht[0]，如果不是则将新创建的ht表给到ht[1]，并且将rehashidx置为0，这时候就开始rehash了。
`/* Expand or create the hash table */ int dictExpand(dict *d, unsigned long size) { dictht n; /* the new hash table */ unsigned long realsize = _dictNextPower(size); /* the size is invalid if it is smaller than the number of * elements already inside the hash table */ if (dictIsRehashing(d) || d->ht[0].used > size) return DICT_ERR; /* Allocate the new hash table and initialize all pointers to NULL */ n.size = realsize; n.sizemask = realsize-1; n.table = zcalloc(realsize*sizeof(dictEntry*)); n.used = 0; /* Is this the first initialization? If so it's not really a rehashing * we just set the first hash table so that it can accept keys. */ if (d->ht[0].table == NULL) { d->ht[0] = n; return DICT_OK; } /* Prepare a second hash table for incremental rehashing */ d->ht[1] = n; d->rehashidx = 0; return DICT_OK; } `
redis渐进式rehash的过程如下图：
在有添加key的操作中，会调用dictAddRaw()函数，这里会根据rehashidx== -1看看是不是在rehash中，如果是则进行单步rehash；
另外再尝试获取一个entry的index时，redis会看看当前ht[0]表是不是该扩容了，如果是则分配ht[1]的资源并将rehashidx置为0，开始reshsh；
当ht[0].used变为0时，则认为rehash完成了，这时候将h[1]作为主表，释放之前h[0]的资源
上文中我们了解到，为了高效管理内存，避免在命令处理时产生的拷贝，redis提出了share everything的思想，采用了引用计数法管理内存，计数在redisObject->refcount字段，在新创建redisObject时设置refcount为1，调用incrRefCount()，引用计数会+1
`static robj * createObject(int type, void *ptr) { robj *o; // 8-lines... o->type = type; o->ptr = ptr; o->refcount = 1; //设置refcount为1 return o; } static void incrRefCount(robj *o) { o->refcount++; //3 -lines } `
调用decrRefCount()时，会讲refcount-1,当引用计数为0时，会按照类型进行内存释放。
`static void decrRefCount(void *obj) { robj *o = obj; // 4-lines ... if (--(o->refcount) == 0) { // 先-- 引用计数减一；如果是0则进行内存释放 switch(o->type) { case REDIS_STRING: freeStringObject(o); break; case REDIS_LIST: freeListObject(o); break; case REDIS_SET: freeSetObject(o); break; case REDIS_HASH: freeHashObject(o); break; default: assert(0 != 0); break; } if (listLength(server.objfreelist) > REDIS_OBJFREELIST_MAX || !listAddNodeHead(server.objfreelist,o)) zfree(o); } } `
让我们以set命令为例，看看key和value声明周期是怎么管理的 首先从上文知道 当调用set命令发送到服务端时会调用readQueryFromClient读取并进行预处理时会调用createObject，将key和value转成redisObject放到argv中，这时候key:1 value:1
`static void readQueryFromClient(aeEventLoop *el, int fd, void *privdata, int mask) { // .... for (j = 0; j < argc; j++) { if (sdslen(argv[j])) { c->argv[c->argc] = createObject(REDIS_STRING,argv[j]); c->argc++; } else { sdsfree(argv[j]); } } // .... } `
然后调用processCommand()处理命令，processCommand()通过lookupCommand()拿到：
`static int processCommand(redisClient *c) { // 11 lines... cmd = lookupCommand(c->argv[0]->ptr); // 从表里面查找命令 // 46 lines ... cmd、argv、argc、内存、认证等校验 dirty = server.dirty; cmd->proc(c); // 执行命令 // 4 lines.. 变更通知给连接的从服务器（slaves）和监控客户端（monitors） if (c->flags & REDIS_CLOSE) { // 清理client命令相关字段 freeClient(c); return 0; } resetClient(c); return 1; } `
最终执行了setGenericCommand(),这里如果是正常处理的话，可以看到调用了incrRefCount将argv[1]和argv[2]的引用计数都增加了1，这时候key:2 value:2
`static void setGenericCommand(redisClient *c, int nx) { int retval; retval = dictAdd(c->db->dict,c->argv[1],c->argv[2]); if (retval == DICT_ERR) { if (!nx) { dictReplace(c->db->dict,c->argv[1],c->argv[2]); incrRefCount(c->argv[2]); } else { addReply(c,shared.czero); return; } } else { incrRefCount(c->argv[1]); incrRefCount(c->argv[2]); } server.dirty++; removeExpire(c->db,c->argv[1]); addReply(c, nx ? shared.cone : shared.ok); } `
在processCommand()执行结束的时候，会调用resetClient重制客户端资源为下次命令做好准备，这时候会将argv的引用计数全部-1，这时候key:1 value:1，就仅仅是dict存储的那一份了再引用了。
`static int processCommand(redisClient *c) { // resetClient(c); return 1; } static void resetClient(redisClient *c) { freeClientArgv(c); c->bulklen = -1; } static void freeClientArgv(redisClient *c) { int j; for (j = 0; j < c->argc; j++) decrRefCount(c->argv[j]); c->argc = 0; } `
小结：整个过程可以通过下图看到：
命令处理时，createObject()得到keyObj valueObj，refcount都为1
执行setCommand的时候，调用了incrRefCount()方法，两者refCount都变为2
在processCommand调用结束的时候，执行resetClient清理资源为下条做准备时，执行了decrRefCount，两者又都变为1，此时，key val的引用计数为1，即在dict中存在的一个引用
get命令我们不过多阐述，这里阐述下具体过程：
命令处理时，createObject()得到keyObj valueObj，key refcount为1
然后调用getCommand后，再调用dictFind，在找到后addreply的时候调用了incrRefCount()，value的refcount此时从1变为2
在命令执行完毕的时候，会重置客户端，执行了decrRefCount，此时key的refcount变为0，被清除掉
在reply元素传输完毕删除的时候调用listDelNode删除元素，然后会调用list->free函数，free函数实际上是decrRefCount，这是value的refcount由2变为1。
本文阐述了三方面的基本内容:
redis基本的概念，包含redisServer redisDb redisClient aeEventLoop等核心概念；
介绍了redis启动和命令处理的基本流程；
介绍了重要的过程，过期、渐进式rehash和redisObject生命周期，当然redis 除了本文介绍了单机方面的一些知识外，还有分布式、集群、数据结构等很多值得学习的地方。
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