一、前言

因为近期项目中开始使用Redis,为了更好的理解Redis并应用在适合的业务场景,需要对Redis设计与实现深入的理解。

我分析流程是按照从main进入,逐步深入分析Redis的启动流程。同时根据Redis初始化的流程,理解Redis各个模块的功能及原理。


二、redis启动流程

1.初始化server变量,设置redis相关的默认值
2.读入配置文件,同时接收命令行中传入的参数,替换服务器设置的默认值
3.初始化服务器功能模块。在这一步初始化了包括进程信号处理、客户端链表、共享对象、初始化数据、初始化网络连接等
4.从RDB或AOF重载数据
5.网络监听服务启动前的准备工作
6.开启事件监听,开始接受客户端的请求

启动的部分过程通过查看下图,会更直观。


三、Redis数据持久化方案

在使用redis时不少人都说一个问题,就是说redis宕机了怎么办?会不会数据丢失等等的问题。
现在来看看Redis提供的数据持久化解决方案,并通过原理分析优缺点。最终能得出Redis适合使用的应用场景。

1.RDB持久化方案

在Redis运行时,RDB程序将当前内存中的数据库快照保存到磁盘中,当Redis需要重启时,RDB程序会通过重载RDB文件来还原数据库。
从上述描述可以看出,RDB主要包括两个功能:
关于rdb的实现可以见src/rdb.c
a)保存(rdbSave)
rdbSave负责将内存中的数据库数据以RDB格式保存到磁盘中,如果RDB文件已经存在将会替换已有的RDB文件。保存RDB文件期间会阻塞主进程,这段时间期间将不能处理新的客户端请求,直到保存完成为止。
为避免主进程阻塞,Redis提供了rdbSaveBackground函数。在新建的子进程中调用rdbSave,保存完成后会向主进程发送信号,同时主进程可以继续处理新的客户端请求。

b)读取(rdbLoad)
当Redis启动时,会根据配置的持久化模式,决定是否读取RDB文件,并将其中的对象保存到内存中。
载入RDB过程中,每载入1000个键就处理一次已经等待处理的客户端请求,但是目前仅处理订阅功能的命令(PUBLISH 、 SUBSCRIBE 、 PSUBSCRIBE 、 UNSUBSCRIBE 、 PUNSUBSCRIBE),其他一律返回错误信息。因为发布订阅功能是不写入数据库的,也就是不保存在Redis数据库的。

RDB的缺点:
再说RDB缺点时,需要提到的是RDB有保存点的概念。在默认的redis.conf中可以看到这样的默认配置:
[plain] view plaincopy
  1. #save <seconds> <changes>
[plain] view plaincopy
  1. save 900 1        #如果15分钟内,有1个键被修改
[plain] view plaincopy
  1. save 300 10      #如果6分钟内,有10个键被修改
[plain] view plaincopy
  1. save 60 10000  #如果60秒内有10000个键被修改
意思是当满足上面任意一个条件时,将会进行快照保存。为了保证IO读写性能不会成为Redis的瓶颈,一般都会创建一个比较大的值来作为保存点。
1.此时如果保存点设置过大,就会导致宕机丢失的数据过多。保存点设置过小,又会造成IO瓶颈
2.当对数据进行保存时,可能会由于数据集过大导致操作耗时,这会导致Redis可能在短时间内无法处理客户端请求。

2.AOF持久化方案

以协议文本的方式,将所有对数据库进行的写入命令记录到AOF文件,达到记录数据库状态的目的。
a)保存
1.将客户端请求的命令转换为网络协议格式
2.将协议内容字符串追加到变量server.aof_buf中
3.当AOF系统达到设定的条件时,会调用aof_fsync(文件描述符号)将数据写入磁盘
其中第三步提到的设定条件,就是AOF性能的关键点。目前Redis支持三种保存条件机制:

1.AOF_FSYNC_NO:不保存

此模式下,每执行一条客户端的命令,都会将协议字符串追加到server.aof_buf中,但不会执行写入磁盘。

写入只发生在:

1.Redis被正常关闭

2.Aof功能关闭

3.系统写缓存已满,或后台定时保存操作被执行

上面三种情况都会阻塞主进程,导致客户端请求失败。

2.AOF_FSYNC_EVERYSECS:每一秒保存一次

由后台子进程调用写入保存,不会阻塞主进程。如果发生宕机,那么最大丢失数据会在2s以内的数据。这也是默认的设置选项

3.AOF_FSYNC_ALWAYS:每执行一个命令都保存一次

这种模式下,可以保证每一条客户端指令都被保存,保证数据不会丢失。但缺点就是性能大大下降,因为每一次操作都是独占性的,需要阻塞主进程。

b)读取
AOF保存的是数据协议格式的数据,所以只要将AOF中的数据转换为命令,模拟客户端重新执行一遍,就可以还原所有数据库状态。
读取的过程是:
1.创建模拟的客户端
2.读取AOF保存的文本,还原数据为原命令和原参数。然后使用模拟的客户端发出这个命令请求。
3.继续执行第二步,直到读取完AOF文件

AOF需要将所有的命令都保存到磁盘,那么这个文件会随着时间变得越来越大。读取也会变得很慢。
Redis提供了AOF的重写机制,帮助减少文件的大小。实现的思路是:
[plain] view plaincopy
  1. LPUSH list 1 2 3 4 5
[plain] view plaincopy
  1. LPOP list
[plain] view plaincopy
  1. LPOP list
[plain] view plaincopy
  1. LPUSH list 1
最初保存到AOF文件的将会是四条指令。但经过AOF重写后,会变成一条指令:
[plain] view plaincopy
  1. LPUSH list 1 3 4 5
同时,考虑到为了在AOF重写时,不影响AOF的写入增加了AOF重写缓存的概念。
也就是说Redis在开启AOF时,除了将命令格式数据写入到AOF文件,同时也会写入到AOF重写缓存。这样AOF的写入、重写就做到了隔离,保证了重写时不会阻塞写入。

c)AOF重写流程
1.AOF重写完成会向主进程发送一个完成的信号
2.会将AOF重写缓存中的数据全部写入到文件中 
3.用新的AOF文件,覆盖原有的AOF文件。

d)AOF缺点
1.AOF文件通常会大于相同数据集的RDB文件
2.AOF模式下性能与RDB模式下性能高低,主要取决于AOF选用的fsync模式

下面给出客户端请求RedisServer时,server端持久化的部分操作图解。



四、Redis数据库的实现
Redis是一个键值对数据库,称为键空间。实现这种KV形式的存储,Redis使用了两种数据结构类型:1、字典
        Redis字典使用的是哈希表实现,原本不准备详细介绍Redis哈希表的实现。但发现Redis在实现哈希表时,
提供了一个很好的rehash方案,这个方案思路很好,甚至可以衍生到其他各个应用中使用,方案的名称叫“渐进式Rehash”。

        实现哈希表的方法大同小异,但为何各个开源软件总是去开发自己独有的哈希数据结构呢?
从研究PHP内核的哈希实现与Redis哈希实现,发现应用场景决定了必须定制才能更好的发挥性能。(关于PHP哈希实现可以参看:PHP内核中的神器之HashTable)
a)PHP主要应用于WEB场景,在WEB场景针对单次请求数据之间是隔离的,并且哈希的数量是有限的,那么进行一次rehash也是很快的。
所以PHP内核使用阻塞形式rehash,即rehash进行中将不能对当前哈希表进行任何操作。

b)在来看Redis,常驻进程,接收客户端请求处理各项事务,并且操作的数据是相关且数据量较大的,如果使用PHP内核的那种方式就会出现:
对哈希表进行rehash时,此时将阻塞所有客户端请求,并发性能会大大下降。

初始化字典图解:

新增字典元素图解:

Rehash执行流程:


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