1.redis源码解读（一）：事件驱动的码博io模型，为什么，码博是码博什么，怎么做
2.Redis源码阅读（1）——zmalloc
3.[redis 码博源码走读] sentinel 哨兵 - 脑裂处理方案
4.编译实战 | 手摸手教你在Windows环境下运行Redis6.x
5.[redis 源码走读] maxmemory 数据淘汰策略
6.Redis 源码剖析 3 -- redisCommand
redis源码解读（一）：事件驱动的io模型，为什么，码博是码博阳孕阴k选股源码什么，怎么做
Redis作为一个高性能的码博内存数据库，因其出色的码博读写性能和丰富的数据结构支持，已成为互联网应用不可或缺的码博中间件之一。阅读其源码，码博可以了解其内部针对高性能和分布式做的码博种种设计，包括但不限于reactor模型（单线程处理大量网络连接），码博定时任务的码博实现（面试常问），分布式CAP BASE理论的码博实际应用，高效的码博数据结构的实现，其次还能够通过大神的代码学习C语言的编码风格和技巧，让自己的代码更加优雅。
下面进入正题：为什么需要事件驱动的io模型
我们可以简单地将一个服务端程序拆成三部分，接受请求->处理请求->返回结果，其中接收请求和处理请求便是我们常说的网络io。那么网络io如何实现呢，首先我们介绍最基础的io模型，同步阻塞式io，也是很多同学在学校所学的“网络编程”。
使用同步阻塞式io的单线程服务端程序处理请求大致有以下几个步骤
其中3,4步都有可能使线程阻塞（6也会可能阻塞，这里先不讨论）
在第3步，如果没有客户端请求和服务端建立连接，明牌牛牛源码那么服务端线程将会阻塞。如果redis采用这种io模型，那主线程就无法执行一些定时任务，比如过期key的清理，持久化操作，集群操作等。
在第4步，如果客户端已经建立连接但是没有发送数据，服务端线程会阻塞。若说第3步所提到的定时任务还可以通过多开两个线程来实现，那么第4步的阻塞就是硬伤了，如果一个客户端建立了连接但是一直不发送数据，服务端便会崩溃，无法处理其他任何请求。所以同步阻塞式io肯定是不能满足互联网领域高并发的需求的。
下面给出一个阻塞式io的服务端程序示例：
刚才提到，阻塞式io的主要问题是，调用recv接收客户端请求时会导致线程阻塞，无法处理其他客户端请求。那么我们不难想到，既然调用recv会使线程阻塞，那么我们多开几个几个线程不就好了，让那些没有阻塞的线程去处理其他客户端的请求。
我们将阻塞式io处理请求的步骤改造下：
改造后，我们用一个线程去做accept，也就是简看 源码获取已经建立的连接，我们称这个线程为主线程。然后获取到的每个连接开一个新的线程去处理，这样就能够将阻塞的部分放到新的线程，达到不阻塞主线程的目的，主线程仍然可以继续接收其他客户端的连接并开新的线程去处理。这个方案对高并发服务器来说是一个可行的方案，此外我们还可以使用线程池等手段来继续优化，减少线程建立和销毁的开销。
将阻塞式io改为多线程io：
我们刚才提到多线程可以解决并发问题，然而redis6.0之前使用的是单线程来处理，之所以用单线程，官方给的答复是redis的瓶颈不在cpu，既然不在cpu那么用单线程可以降低系统的复杂度，避免线程同步等问题。如何在一个线程中非阻塞地处理多个socket，进而实现多个客户端的并发处理呢，那就要借助io多路复用了。
io多路复用是操作系统提供的另一种io机制，这种机制可以实现在一个线程中监控多个socket，返回可读或可写的socket，当一个socket可读或可写时再去操作它，这样就避免了对某个socket的阻塞等待。
将多线程io改为io多路复用：
什么是事件驱动的io模型（Reactor）
这里只讨论redis用到的单线程Reactor模型
事件驱动的io模型并不是一个具体的调用，而是高并发服务器的一种抽象的编程模式。
在Reactor模型中，有三种事件：
与这三种事件对应的discuz 发帖源码，有三种handler，负责处理对应的事件。我们在一个主循环中不断判断是否有事件到来（一般通过io多路复用获取事件），有事件到来就调用对应的handler去处理时间。
听着玄乎，实际上也就这一张图：
事件驱动的io模型在redis中的实现
以下提及的源码版本为 5.0.8
文字的苍白的，建议参照本文最后的方法下载代码，自己调试下
整体框架
redis-server的main方法在 src/server.c 最后，在main方法中，首先进行一系列的初始化操作，最后进入进入Reactor模型的主循环中：
主循环在aeMain函数中，aeMain函数传入的参数 server.el ，是一个 aeEventLoop 类型的全局变量，保存了主循环的一些状态信息，包括需要处理的读写事件、时间事件列表，epoll相关信息，回调函数等。
aeMain函数中，我们可以看到当 eventLoop->stop 标志位为0时，while循环中的内容会被重复执行，每次循环首先会调用beforesleep回调函数，然后处理时间。beforesleep函数在main函数中被注册，会进行集群状态更新、AOF落盘等任务。下线提成源码
之所以叫beforesleep，是因为aeProcessEvents函数中包含了获取事件和处理事件的逻辑，其中获取读写事件时通过epoll_wait实现，会将线程阻塞。
在aeProcessEvents函数中，处理读写事件和时间事件，参数flags定义了需要处理的事件类型，我们可以暂时忽略这个参数，认为读写时间都需要处理。
aeProcessEvents函数的逻辑可以分为三个部分，首先获取距离最近的时间事件，这一步的目的是为了确定epoll_wait的超时时间，并不是实际处理时间事件。
第二个部分为获取读写事件并处理，首先调用epoll_wait，获取需要处理的读写事件，超时时间为第一步确定的时间，也就是说，如果在超时时间内有读写事件到来，那么处理读写时间，如果没有读写时间就阻塞到下一个时间事件到来，去处理时间事件。
第三个部分为处理时间事件。
事件注册与获取
上面我们讲了整体框架，了解了主循环的大致流程。接下来我们来看其中的细节，首先是读写事件的注册与获取。
redis将读、写、连接事件用结构aeFileEvent表示，因为这些事件都是通过epoll_wait获取的。
事件的具体类型通过mask标志位来区分。aeFileEvent还保存了事件处理的回调函数指针（rfileProc、wfileProc）和需要读写的数据指针（clientData）。
既然读写事件是通过epoll io多路复用实现，那么就避不开epoll的三部曲 epoll_create epoll_ctrl epoll_wait，接下来我们看下redis对epoll接口的封装。
我们之前提到aeMain函数的参数是一个 aeEventLoop 类型的全局变量，aeEventLoop中保存了epoll文件描述符和epoll事件。在aeApiCreate函数（src/ae_epoll.c）中，会调用epoll_create来创建初始化epoll文件描述符和epoll事件，调用关系为 main -> initServer -> aeCreateEventLoop -> aeApiCreate
调用epoll_create创建epoll后，就可以添加需要监控的文件描述符了，需要监控的情形有三个，一是监控新的客户端连接连接请求，二是监控客户端发送指令，也就是读事件，三是监控客户端写事件，也就是处理完了请求写回结果。
这三种情形在redis中被抽象为文件事件，文件事件通过函数aeCreateFileEvent（src/ae.c）添加，添加一个文件事件主要包含三个步骤，通过epoll_ctl添加监控的文件描述符，指定回调函数和指定读写缓冲区。
最后是通过epoll_wait来获取事件，上文我们提到，在每次主循环中，首先根据最近到达的时间事件来计算epoll_wait的超时时间，然后调用epoll_wait获取事件，再处理事件，其中获取事件在函数aeApiPoll（src/ae_epoll.c）中。
获取到事件后，主循环中会逐个调用事件的回调函数来处理事件。
读写事件的实现
写累了，有空补上……
如何使用vscode调试redis源码
编译出二进制程序
这一步有可能报错：
jemalloc是内存分配的一种更高效的实现，用于代替libc的默认实现。这里报错找不到jemalloc，我们只需要将其替换成libc默认实现就好：
如果报错：
我们可以在src目录找到一个脚本名为mkreleasehdr.sh，其中包含创建release.h的逻辑，将报错信息网上翻可以发现有一行：
看来是这个脚本没有执行权限，导致release.h没有成功创建，我们需要给这个脚本添加执行权限然后重新编译：
2. 创建调试配置（vscode）
创建文件 .vscode/launch.json，并填入以下内容：
然后就可以进入调试页面打断点调试了，main函数在 src/server.c
Redis源码阅读（1）——zmalloc
zmalloc是一个简化内存分配的库，包含以下API函数：zmalloc
zcalloc
zrealloc
zfree
zstrdup
zmalloc_used_memory
zmalloc_set_oom_handler
zmalloc_get_rss
zmalloc_get_allocator_info
zmalloc_get_private_dirty
zmalloc_get_smap_bytes_by_field
zmalloc_get_memory_size
zlibc_free
其中，zmalloc用于分配内存，zcalloc在分配内存的同时初始化为0，zrealloc用于重新分配内存，zfree用于释放内存，zstrdup用于复制字符串并分配内存，zmalloc_used_memory用于获取已分配内存的大小，zmalloc_set_oom_handler用于设置内存溢出处理器，zmalloc_get_rss用于获取当前进程的内存使用量，zmalloc_get_allocator_info用于获取分配器信息，zmalloc_get_private_dirty用于获取私有脏数据，zmalloc_get_smap_bytes_by_field用于获取指定字段的内存使用量，zmalloc_get_memory_size用于获取内存大小，zlibc_free用于释放内存。 在zmalloc中，宏函数update_zmalloc_stat_alloc用于更新used_memory的值。这个宏函数中的if语句用于补齐分配的内存字节数到sizeof(long)，但是我不太理解5.0源码中为什么atomicIncr使用的是__n而不是直接对_n进行操作。测试发现，used_memory的值并未对齐到8，那么if语句的存在意义何在呢？ 同样地，update_zmalloc_stat_free宏函数用于更新已释放内存的统计信息。与update_zmalloc_stat_alloc相比，虽然malloc_usable_size已经返回精确的字节数，但update_zmalloc_stat_alloc为何不直接使用atomicIncr更新used_memory呢？在Unstable分支中，已有开发者对此进行了优化。[redis 源码走读] sentinel 哨兵 - 脑裂处理方案
哨兵模式的 Redis 集群在部署时可能出现脑裂现象，即产生多个主服务导致数据不一致的情况。哨兵通过检查、发现故障并进行故障转移来维护集群的高可用性。合理部署配置哨兵和主服务可以有效降低脑裂现象。配置哨兵节点个数和选举法定人数，确保多个哨兵能进行相互选举，选出领导者哨兵进行故障转移，法定人数一般建议为哨兵总数的一半以上，以实现少数服从多数的决策。对于主服务，通过修改配置，当主服务与一定数量的副本失去联系时，禁止客户端向故障主服务进行写操作，从而避免数据不一致的情况。解决此问题时，需注意配置选项min-slaves-to-write，其依赖于副本的链接个数，合理设置以确保集群的故障转移能力。高版本的 Redis 已对相关选项进行了优化。总之，通过合理部署哨兵和主服务配置，可以有效管理 Redis 集群，减少脑裂现象带来的问题。
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blogs.com
4. CTO博客： blog.cto.com
在寻找合适的博客站点时，可以浏览这些平台，查看它们提供的内容和社区氛围。中国的博客站点如新浪博客、网易博客、搜狐博客、百度空间和人民网博客，也提供免费的个人博客服务，并且各有特色。
此外，还有多种免费或付费的在线论坛专注于网站源码分享，包括：
1. sitepoint.com/
2. quora.com/
3. webmasterworld.com/
4. reddit.com/r/webdev/
对于开源数据库及CMS系统，以下网站是值得参考的资源：
1. MySQL： mysql.com/
2. PostgreSQL： postgresql.org/
3. SQLite： sqlite.org/
4. MongoDB： mongodb.com/
5. Redis： redis.io/
6. CouchDB： couchdb.apache.org/
通过搜索这些资源和平台，你可以找到适合自己需求的网站源码分享论坛博客。