1.Redis源码解析：一条Redis命令是码运如何执行的？
2.Redis源码从哪里读起？
3.[redis 源码走读] maxmemory 数据淘汰策略
4.Redis 源码剖析 3 -- redisCommand
5.Redis radix tree 源码解析
6.Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、缩容以及rehash
Redis源码解析：一条Redis命令是码运如何执行的？
作者：robinhzhang Redis，一个开源内存数据库，码运凭借其高效能和广泛应用，码运如缓存、码运消息队列和会话存储，码运手写boot源码本文将带你探索其命令执行的码运底层流程。本文将以源码解析的码运形式，逐层深入Redis的码运核心结构和命令执行过程，旨在帮助开发者理解实现细节，码运提升编程技术和设计意识。码运源码结构概览
在学习Redis源代码之前，码运首先要了解其主要的码运组成部分：redisServer、redisClient、码运redisDb、码运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。
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 durian源码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。Redis源码从哪里读起？
如果你正寻求理解Redis源码的路径，本文为你提供了一个全面的指南。Redis 是使用 C 语言构建的，因此，我们从 main 函数开始，深入探索其核心逻辑。在阅读过程中，我们应聚焦于从外部命令输入到内部执行流程的路径，逐步理解 Redis 的工作原理。
理解事件机制对于深入 Redis 的核心至关重要。通过 Redis 的事件循环，我们可以实现单线程环境下的高效处理多任务的能力。这一机制允许 Redis 以线程安全的方式处理大量请求，同时在执行后台任务时保持响应速度。事件循环与系统提供的异步 I/O 多路复用机制相结合，确保了 CPU 资源的高效利用，避免了并发执行的复杂性。
在讨论事件循环时，我们重点关注了两个阶段：初始化和事件处理。初始化阶段涉及配置和数据加载，而事件处理阶段则负责响应客户端请求、执行命令以及周期性任务的调度。通过事件循环，Redis 实现了在单一线程下处理多个请求的高效运行模式。
理解 Redis 命令请求的处理流程是整个指南的关键部分。当客户端向 Redis 发送命令时，流程分为两个阶段：连接建立和命令执行与响应。连接建立阶段由事件循环触发，而命令执行与响应阶段则涉及读取客户端发送的数据，执行命令并返回结果。这一过程通过特定的回调函数实现，确保了命令处理的高效和线程安全。
此外，我们还讨论了 Redis gamejam源码的事件机制，即事件驱动程序库 ae.c，它在不同操作系统上支持多种 I/O 多路复用机制。在选择底层机制时，Redis 优先考虑后三种更现代、高效的方案，例如 macOS 上的 kqueue 和 Linux 上的 epoll。理解这些机制对于实现高性能网络服务至关重要。
为了帮助读者在阅读 Redis 源码时构建清晰的思维路径，我们提供了一个树型图展示关键函数之间的调用关系。这张图基于 Redis 源码的 5.0 分支，详细地展示了初始化、事件处理、命令请求处理等关键流程的调用顺序。
最后，本文提供的参考文献旨在为读者提供进一步学习的资源。对于希望深入理解 Redis 源码并学习 C 语言编程经验的读者，这些资源将起到重要作用。总的来说，本文旨在为那些希望从源头上理解 Redis 工作机制的技术爱好者提供一个全面、系统化的指南。
[redis 源码走读] maxmemory 数据淘汰策略
Redis 是一个内存数据库，通过配置 `maxmemory` 来限定其内存使用量。当 Redis 主库内存超出限制时，会触发数据淘汰机制，以减少内存使用量，直至达到限制阈值。
当 `maxmemory` 配置被应用，Redis 会根据配置采用相应的数据淘汰策略。`volatile-xxx` 类型配置仅淘汰设置了过期时间的数据，而 `allkeys-xxx` 则淘汰数据库中所有数据。若 Redis 主要作为缓存使用，可选择 `allkeys-xxx`。
数据淘汰时机发生在事件循环处理命令时。有多种淘汰策略可供选择，从简单到复杂包括：不淘汰数据（`noeviction`）、随机淘汰（`volatile-random`、`allkeys-random`）、采样淘汰（`allkeys-lru`、`volatile-lru`、`volatile-ttl`、`volatile-freq`）以及近似 LRU 和 LRU 策略（`volatile-lru` 和 `allkeys-lru`）。
`noeviction` 策略允许读操作但禁止大多数写命令，返回 `oomerr` 错误，仅允许执行少量写命令，如删除命令 `del`、`hdel` 和 `unlink`。
`volatile-random` 和 `allkeys-random` 机制相对直接，inflate源码随机淘汰数据，策略相对暴力。
`allkeys-lru` 策略根据最近最少使用（LRU）算法淘汰数据，优先淘汰最久未使用的数据。
`volatile-lru` 结合了过期时间与 LRU 算法，优先淘汰那些最久未访问且即将过期的数据。
`volatile-ttl` 策略淘汰即将过期的数据，而 `volatile-freq` 则根据访问频率（LFU）淘汰数据，考虑数据的使用热度。
`volatile-lru` 和 `allkeys-lru` 策略通过采样来近似 LRU 算法，维护一个样本池来确定淘汰顺序，以提高淘汰策略的精确性。
总结而言，Redis 的数据淘汰策略旨在平衡内存使用与数据访问需求，通过灵活的配置实现高效的数据管理。策略的选择应基于具体应用场景的需求，如数据访问模式、性能目标等。
Redis 源码剖析 3 -- redisCommand
Redis 使用 redisCommand 结构体处理命令请求，其内包含一个指向对应处理函数的 proc 指针。redisCommandTable 是一个存储所有 Redis 命令的数组，位于 server.c 文件中。此数组通过 populateCommandTable() 函数填充，该函数将 redisCommandTable 的内容添加到 server.commands 字典，将 Redis 支持的所有命令及其实现整合。
populateCommandTable() 函数中包含 populateCommandTableParseFlags() 子函数，用于将 sflags 字符串转换为对应的 flags 值。lookupCommand*() 函数族负责从 server.commands 中查找相应的命令。
Redis radix tree 源码解析
Redis 实现了不定长压缩前缀的 radix tree，用于集群模式下存储 slot 对应的所有 key 信息。本文解析在 Redis 中实现 radix tree 的核心内容。
核心数据结构的定义如下：
每个节点结构体 (raxNode) 包含了指向子节点的指针、当前节点的 key 的长度、以及是否为叶子节点的标记。
以下是插入流程示例：
场景一：仅插入 "abcd"。此节点为叶子节点，使用压缩前缀。
场景二：在 "abcd" 之后插入 "abcdef"。从 "abcd" 的父节点遍历至压缩前缀，找到 "abcd" 空子节点，插入 "ef" 并标记为叶子节点。
场景三：在 "abcd" 之后插入 "ab"。ab 为 "abcd" 的前缀，插入 "ab" 为子节点，并标记为叶子节点。同时保留 "abcd" 的前缀结构。
场景四：在 "abcd" 之后插入 "abABC"。connector源码ab 为前缀，创建 "ab" 和 "ABC" 分别为子节点，保持压缩前缀结构。
删除流程则相对简单，找到指定 key 的叶子节点后，向上遍历并删除非叶子节点。若删除后父节点非压缩且大小大于1，则需处理合并问题，以优化树的高度。
合并的条件涉及：删除节点后，检查父节点是否仍为非压缩节点且包含多个子节点，以此决定是否进行合并操作。
结束语：云数据库 Redis 版提供了稳定可靠、性能卓越、可弹性伸缩的数据库服务，基于飞天分布式系统和全SSD盘高性能存储，支持主备版和集群版高可用架构。提供全面的容灾切换、故障迁移、在线扩容、性能优化的数据库解决方案，欢迎使用。
Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、缩容以及rehash
当哈希值相同发生冲突时，Redis 使用链表法解决，将冲突的键值对通过链表连接，但随着数据量增加，冲突加剧，查找效率降低。负载因子衡量冲突程度，负载因子越大，冲突越严重。为优化性能，Redis 需适时扩容，将新增键值对放入新哈希桶，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，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。
编译实战 | 手摸手教你在Windows环境下运行Redis6.x
哈喽大家好啊，我是没事就愿意瞎捣鼓的Hydra。
不知道有没有小伙伴像我一样，平常开发中用的是windows操作系统，有时候想装点什么软件，一看只支持linux系统，无奈要么启动虚拟机、要么装在云服务器上。
这不前几天又是这样，刚想用一下Redis 6.x版本来尝试一下新特性，打开官网一看，好家伙我直呼内行，果然不支持windows系统：
不过虽然redis的官网上不提供windows版本下载，但是这也难不倒我这个面向百度编程的小能手，一番查找后让我找到了微软在github上维护的几个可以在windows上运行的redis版本：
项目的git地址是/MicrosoftArchive/redis/releases，我翻了一下，微软维护了2.x和3.x的多个windows版本redis，不过比较遗憾，在维护到3.0.正式版本后就放弃了更新。
不过问题不大，眼看微软撂挑子不干了，波兰的热心市民 Tomasz Poradowski 先生这时候站出来，继续开始提供可以在windows上运行的4.x和5.x版本的redis，并且从年到年一干就是5年。
项目git地址是/tporadowski/redis/releases，没错，其实我本地环境运行的redis-5.0.9就是以前从这里下载的，而且绿色版使用起来真的是干净又卫生，所以我强烈建议大家给这位老哥来一个Star支持一下。
不过绕了这么一大圈，我的问题还是没有解决啊，既然没有现成的可以在windows上运行的redis6.x版本，那我们干脆就来自己编译一个吧。
首先介绍一下我们今天要用到的工具Cygwin，先简单看一下它的官网 /，上面很清晰的解释了几个容易引起大家混淆的问题：
先解释了cygwin是什么：
再纠正了大家的常见误区：
其实可以用一句话来概括一下它的功能，cygwin是一个可运行于原生windows系统上的POSIX兼容环境，可以通过重新编译将linux应用移植到windows中。
好了，这样简单了解一下cygwin的功能对我们来说暂时就足够了，下面我们看看如何使用它来编译windows版本redis。
下面我们先进行编译工具Cygwin的下载和安装，在它的官网上就可以直接下载，完成后就可以开始安装了。下面我会贴出一些需要特殊配置的步骤，如果没有特殊说明的话，那么直接痛快的点击下一步就可以了。
网络连接配置这里选择第二项，也就是直接连接，不需要任何代理方式：
在选择下载源这一步，先手动输入User URL，添加阿里云的镜像/cygwin，点击add后再选择我们刚才添加的这个源，然后点击下一步：
接下来选择需要下载安装的组件包，我们只需要下载我们编译相关的模块即可。先通过上面的搜索框进行定位，选择安装Devel模块下面的make、gcc-core，gcc-g++，以及Libs模块下的libgcc1 、libgccpp1，然后点击New这一列的Skip，选择要安装的版本号，全部添加完成后点击下一步：
接下来会自动进行下载上面选择的模块，等待全部下载结束后安装就完成了：
安装完成后，我们运行Cygwin Terminal，通过命令检测可以看到Status为OK，表示cygwin运行正常：
准备好编译工具后，我们接下来先下载redis6.x版本的源码，6.0.的下载地址为：
download.redis.io/relea...
cygwin安装完成后，会在它的安装路径的home目录下，创建一个以你登录系统的用户名来命名的目录，我们把下载完成后的压缩包放到这个cygwin\home\${ user}目录下，在cygwin命令行中先执行解压命令：
使用下面的命令先切换到解压后的根目录，然后执行编译和安装：
点击回车，然后就开始漫长的等待吧，不得不说编译和安装的过程真的很慢，我这大概花了分钟才全部完成。
不出意外的最后果然出现了意外，报了两个Error，不过貌似没有什么太大影响，切换到src目录下，就已经可以看到编译完成后已经生成了6个exe可执行文件了：
但是如果这个时候双击redis-server.exe尝试进行启动的话，那么就会报错提示缺少dll动态链接库：
我们可以在cygwin的bin目录下找到这个文件，为了方便，把可执行文件、动态链接库文件、redis配置文件拷贝到一个单独的目录下再次尝试启动：
这次能够正常启动成功，我们再使用客户端连接工具连接并进行测试，终于，6.0.版本的redis可以在windows环境下正常运行了。
忙活一大顿总算成功了，我们也终于可以在windows上体验redis6.x版本了，不过这里还是给小伙伴们提个醒，这样编译的redis我们平常自己在学习中体验一下就可以了，尽量不要用在生产上。
因为cygwin编译后的程序，相当于在windows系统上模拟实现了POSIX兼容层，应用程序在底层多了一层函数调用，因此效率比运行在linux系统的原生应用低了很多。因此，这样在windows上运行的redis，无疑会损失掉它引以为傲的高性能这一优势。
秉持着好东西就要分享的原则，我也已经把编译好的windows版redis6.0.上传到了网盘，有需要的小伙伴们可以从下面获取下载方式。
那么，这次的分享就到这里，我是Hydra，下期见。
作者简介，码农参上，一个热爱分享的公众号，有趣、深入、直接，与你聊聊技术。个人微信DrHydra9，欢迎添加好友，进一步交流。
linux怎么安装redis
Linux安装Redis的步骤： 1. 下载Redis源码 访问Redis官网，下载最新稳定版本的源码包。 2. 解压源码包并编译安装 使用tar命令解压源码包，然后进入解压后的目录，执行make命令进行编译。编译完成后，执行make install进行安装。 3. 配置Redis 安装完成后，需要进行Redis的配置。进入Redis的源码目录，复制一个redis.conf配置文件到安装目录，并修改配置文件中的相关参数。 4. 启动Redis服务 进入Redis安装目录的bin目录，执行./redis-server命令启动Redis服务。也可以使用systemd或supervisord等工具来管理Redis服务的启动和停止。 以下是 下载Redis源码: 访问Redis官方网站，在“Download”页面找到适合Linux系统的源码包进行下载。通常源码包为tar.gz格式。 解压源码包并编译安装: 使用Linux系统的文件解压工具tar，将下载的源码包解压到指定目录。然后进入解压后的源码目录，执行make命令进行编译。这个过程可能需要一些依赖库的支持，如gcc等，确保系统已安装这些依赖。编译完成后，在源码目录下执行make install进行安装。 配置Redis: 安装完成后，需要配置Redis服务。进入Redis的源码目录，找到redis.conf这个配置文件，复制一份到安装目录，并根据实际需求修改配置文件中的参数，如设置端口号、绑定IP地址等。这些配置决定了Redis服务的基本运行方式。 启动Redis服务: 完成配置后，就可以启动Redis服务了。进入Redis安装目录的bin目录，执行./redis-server命令启动服务。如果需要后台运行或者希望使用systemd等工具管理Redis服务，可以在启动命令中加入相应的参数或配置。 完成以上步骤后，Linux上的Redis就已经安装并可以运行了。Redis 哨兵模式 - 源码梳理
本文以Redis 7.0.版本为基准，如有不妥之处，敬请指正。
哨兵模式的代码流程逻辑如下：哨兵节点每秒（主从切换时为1秒）向已知的主节点和从节点发送info命令。接收到主节点的info回复后，解析其中的slave字段信息，进而创建相应的从节点instance。收到从节点的info回复后，解析其中的slave_master_host、slave_master_port、slave_master_link_status、slave_priority、slave_repl_offset、replica_announced等信息（步骤2和sentinelInfoReplyCallback）。
在sentinel.masters的初始数据中，来自于sentinel.conf中的monitor，利用info命令探测主节点及其所属的从节点。通过订阅__sentinel__:hello频道，获取其他哨兵节点的信息。其中，link->act_ping_time表示最早一次未收到回复的ping请求发送时间，收到回复后其会被重置为0。因此，其不为0时，表示有未收到回复的ping请求。link->last_avail_time表示最近一次收到对ping有效回复的时间，link->last_pong_time表示最近一次收到对ping回复（有效和无效）的时间，link->pc_last_activity表示最近一次收到publish的消息，ri->role_reported_time表示最近一次收到info且回复中role相比于上次发生改变的时间。
Raft一致性算法
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