1.redis7.0源码阅读：Redis中的码分IO多线程（线程池）
2.分析SpringBoot 的Redis源码
3.Redis源码解析：一条Redis命令是如何执行的？
4.Redis radix tree 源码解析
5.Redis Client-side Caching实现剖析与源码解读
6.读懂Redis：从源码分析其跳表实现
redis7.0源码阅读：Redis中的IO多线程（线程池）
Redis服务端处理客户端请求时，采用单线程模型执行逻辑操作，码分然而读取和写入数据的码分操作则可在IO多线程模型中进行。在Redis中，码分命令执行发生在单线程环境中，码分而数据的码分cfcect辅助网站源码读取与写入则通过线程池进行。一个命令从客户端接收，码分解码成具体命令，码分根据该命令生成结果后编码并回传至客户端。码分 Redis配置文件redis.conf中可设置开启IO多线程。码分通过设置`io-threads-do-reads yes`开启多线程，码分同时配置`io-threads 2`来创建两个线程，码分其中一个是码分主线程，另一个为IO线程。码分在网络处理文件networking.c中，码分`stopThreadedIOIfNeeded`函数会判断当前需要执行的命令数是否超过线程数，若少于线程数，则不开启多线程模式，便于调试。 要进入IO多线程模式，运行redis-server命令，然后在调试界面设置断点在networking.c的`readQueryFromClient`函数中。使用redis-cli输入命令时，可以观察到两个线程在运行，一个为主线程，另一个为IO线程。 相关视频推荐帮助理解线程池在Redis中的应用，包括手写线程池及线程池在后端开发中的实际应用。学习资源包括C/C++ Linux服务器开发、后台架构师技术等领域，需要相关资料可加入交流群获取免费分享。 在Redis中，IO线程池实现中，主要包括以下步骤：读取任务的处理通过`postponeClientRead`函数，判断是否启用IO多线程模式，将任务加入到待执行任务队列。
主线程执行`postponeClientRead`函数，将待读客户端任务加入到读取任务队列。在多线程模式下，任务被添加至队列中，由IO线程后续执行。
多线程读取IO任务`handleClientsWithPendingReadsUsingThreads`通过解析协议进行数据读取，与写入任务的多线程处理机制相似。
多线程写入IO任务`handleClientsWithPendingWritesUsingThreads`包括判断是否需要启动IO多线程、负载均衡分配任务到不同IO线程、启动IO子线程执行写入操作、等待IO线程完成写入任务等步骤。负载均衡通过将任务队列中的任务均匀分配至不同的线程消费队列中，实现无锁化操作。
线程调度部分包含开启和关闭IO线程的商城源码开发优势功能。在`startThreadedIO`中，每个IO线程持有锁，若主线程释放锁，线程开始工作，IO线程标识设置为活跃状态。而在`stopThreadedIO`中，若主线程获取锁，则IO线程等待并停止，IO线程标识设置为非活跃状态。分析SpringBoot 的Redis源码
在Spring Boot 2.X版本中，官方简化了项目配置，如无需编写繁琐的web.xml和相关XML文件，只需在pom.xml中引入如spring-boot-starter-data-redis的starter包即可完成大部分工作，这极大地提高了开发效率。
深入理解其原理，我们研究了spring-boot-autoconfigure和spring-boot-starter-data-redis的源码。首先，配置项在application.properties中的设置会被自动映射到名为RedisProperties的类中，此类由RedisAutoConfiguration类负责扫描和配置。该类会检测是否存在RedisOperations接口的实现，例如官方支持的Jedis或Lettuce，以此来决定使用哪个客户端。
在RedisAutoConfiguration中，通过@Bean注解，它引入了LettuceConnectionConfiguration和JedisConnectionConfiguration，这两个配置类会创建RedisConnectionFactory实例。在注入RedisTemplate时，实际使用的会是第一个被扫描到的RedisConnectionFactory，这里通常是LettuceConnectionFactory，因为它们在@Import注解的导入顺序中位于前面。
自定义starter时，可以模仿官方starter的结构，首先引入spring-boot-autoconfigure，然后创建自己的配置类（如MyRedisProperties）和操作模板类（如JedisTemplete）。在MyRedisAutoConfiguration中，你需要编写相关配置并确保在spring.factories文件中注册，以便Spring Boot在启动时扫描到你的自定义配置。
以自定义my-redis-starter为例，项目结构包括引入的依赖，配置类的属性绑定，以及创建连接池和操作方法的实现。测试时，只需在Spring Boot项目中引入自定义starter，配置好相关参数，即可验证自定义starter的正确工作。
Redis源码解析：一条Redis命令是如何执行的？
作者：robinhzhang Redis，一个开源内存数据库，凭借其高效能和广泛应用，如缓存、青云志私服源码消息队列和会话存储，本文将带你探索其命令执行的底层流程。本文将以源码解析的形式，逐层深入Redis的核心结构和命令执行过程，旨在帮助开发者理解实现细节，提升编程技术和设计意识。源码结构概览
在学习Redis源代码之前，首先要了解其主要的组成部分：redisServer、redisClient、redisDb、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 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，提取网络视频源码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 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"。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。
Redis 大圣归来指标源码Client-side Caching实现剖析与源码解读
Redis Client-side Caching是一种优化方案，它在客户端实现本地缓存，以减轻Redis服务器的负担并减少网络开销。在应用频繁使用数据且读取操作远多于写入操作时，采用此方案能显著提升性能，降低数据库Redis的压力。
Redis 6.0之前的版本存在客户端缓存实现的痛点，特别是在处理key更新时如何有效更新客户端缓存。为解决此问题，Redis 6.0引入了Key失效主动通知机制，此机制使得客户端缓存更易于管理，更加可靠且有效。
Redis支持两种客户端缓存模式：默认模式和广播模式。在默认模式下，Redis服务器跟踪客户端访问的key，当某个key被修改时，服务器会向相关客户端发送失效消息。此模式有助于减少服务器的内存负担和CPU消耗，但需要服务器记录客户端关注的key。广播模式则不存储客户端访问的key信息，而是让客户端订阅特定前缀的key变动，从而在接收到更改通知时更新缓存。
默认模式在使用Resp3协议时更为高效，因为它允许在同一连接中执行数据查询和接收失效消息。对于那些偏好使用Resp2协议或需要独立连接的客户端实现，可能会选择广播模式，以避免内存消耗和带宽限制。
使用Redis客户端缓存时，应关注几个关键点：避免竞争问题，确保客户端在接收到失效通知后不缓存目标key；管理连接失效，确保客户端及时处理无效消息；合理配置Redis以限制内存使用，避免不必要的资源消耗。
源代码解读涉及Redis版本6.2.8中的tracking功能实现。开启或关闭tracking功能的代码逻辑包括：在redis命令处理链中记录读取的key、在执行set命令后向客户端发送失效消息以更新缓存、以及根据客户端模式（默认或广播）向客户端发送通知消息。
读懂Redis：从源码分析其跳表实现
要深入理解Redis中跳表的奥秘，首先，我们从理想化的跳表概念开始。跳表作为一种多层级有序链表，旨在提供高效的有序集合操作，如zrange和zrevrange。它的设计旨在通过空间换时间，以O(log_2 n)的时间复杂度进行查找，但删除和增加操作可能导致结构变动，这在理想情况下需要复杂的重构。
Redis在实践中对跳表进行了优化，以牺牲一定程度的复杂性来节省内存。它限制了跳表的最高层级为，并根据节点数量和字符串长度选择是否使用跳表。Redis的跳表设计重点在于第一个层级的元素，这使得范围查询极其高效，而这是其他数据结构难以比拟的特性。
当添加新元素到zset对象时，会根据特定条件（zset_max_ziplist_entries和zset_max_ziplist_value）决定是否转换为跳表。通过配置Redis的配置文件，用户可以调整这些参数以适应不同的需求。
总的来说，Redis的跳表实现是内存与性能之间的一种平衡，它在有序集合操作中发挥着关键作用，同时为高效查询提供了基础。对于希望系统学习C/C++、Linux系统和深入理解高性能存储的读者，可以关注我们的公众号《Lion 莱恩呀》获取更多技术内容，包括白金学习卡，覆盖基础架构、golang云原生等领域。
Redisson可重入锁加锁源码分析
在分布式环境中，控制并发的关键往往需要分布式锁。Redisson，作为Redis的高效客户端，其源码清晰易懂，这里主要探讨Redisson可重入锁的加锁原理，以版本3..5为例，但重点是理解其核心逻辑，而非特定版本。
加锁始于用户通过`redissonClient`获取RLock实例，并通过`lock`方法调用。这个过程最后会进入`RLock`类的`lock`方法，核心步骤是`tryAcquire`方法。
`tryAcquire`方法中，首先获取线程ID，用于标识是哪个线程在请求锁。接着，尝试加锁的真正核心在`tryAcquireAsync`，它嵌套了`get`方法，这个get方法会阻塞等待异步获取锁的结果。
在`tryAcquireAsync`中，如果锁的租期未设置，会使用默认的秒。脚本执行是加锁的核心，一个lua脚本负责保证命令的原子性。脚本中，`keys`和`argv`参数处理至关重要，尤其是判断哈希结构`_come`的键值对状态。
脚本逻辑分为三个条件：如果锁不存在，会设置并设置过期时间；如果当前线程已持有锁，会增加重入次数并更新过期时间；若其他线程持有，加锁失败并返回剩余存活时间。加锁失败时，系统会查询锁的剩余时间，用于后续的重试策略。
加锁成功后，会进行自动续期，通过`Future`监听异步操作结果。如果锁已成功获取且未设置过期时间，会定时执行`scheduleExpirationRenewal`，每秒检查锁状态，延长锁的存活时间。
整个流程总结如下：首先通过lua脚本在Redis中创建和更新锁的哈希结构，对线程进行标识。若无过期时间，定时任务会确保锁的持续有效。重入锁通过`hincrby`增加键值对实现。加锁失败后，客户端会等待锁的剩余存活时间，再进行重试。
至于加锁失败的处理，客户端会根据剩余存活时间进行阻塞，等待后尝试再次获取锁。这整个流程展现了Redisson可重入锁的简洁设计，主要涉及线程标识、原子操作和定时续期等关键点。
redis是如何加载配置文件的！！源码阅读，详细介绍
Redis的启动流程中，配置文件起着关键作用。通过命令行中的redis-server，我们可以配置服务器的监听地址、端口、访问密码等。配置文件是一个文本文件，包含选项和参数，如bind（服务器IP）、prot（端口号）和requirepass（密码）等。
启动redis-server前，需要确保安装并配置好配置文件。配置文件的加载由loadServerConfig()函数负责，这个函数位于src/config.c，主要任务是读取配置文件内容，检查语法，将选项和参数解析并保存在内存中。启动时，通过读取命令行参数指定配置文件路径，如通过-p设置端口，-a设置密码。
在配置文件中，包括指令用于引用其他配置文件，如`include`。如果遇到include，Redis会调用glob()函数扩展匹配规则，将相关配置文件合并到主配置中。`loadServerConfig`函数会处理各种选项，如从标准输入读取配置（config_from_stdin）和直接从命令行参数传递的选项（options）。
解析配置文件时，loadServerConfigFromString函数将字符串形式的配置逐行处理，如跳过注释行，分割参数，然后根据配置项类型和数量执行相应的设置操作。如果遇到如`rename-command`、`user`声明或`loadmodule`等特殊指令，会有对应的处理逻辑。
总的来说，Redis的配置文件加载过程严谨且灵活，它确保了服务器能在接收到正确配置后启动，提供了丰富的配置选项来满足不同场景的需求。若想深入了解，后续会有更多关于配置文件细节的探讨。
Springboot基于Redisson实现Redis分布式可重入锁案例到源码分析
一、前言
实现Redis分布式锁，最初常使用SET命令，配合Lua脚本确保原子性。然而手动操作较为繁琐，官网推荐使用Redisson，简化了分布式锁的实现。本文将从官网至整合Springboot，直至深入源码分析，以单节点为例，详细解析Redisson如何实现分布式锁。
二、为什么使用Redisson
通过访问Redis中文官网，我们发现官方明确指出Java版分布式锁推荐使用Redisson。官网提供了详细的文档和结构介绍，帮助开发者快速上手。
三、Springboot整合Redisson
为了实现与Springboot的集成，首先导入Redisson依赖。接下来，参照官网指导进行配置，并编写配置类。结合官网提供的加锁示例，编写简单的Controller接口，最终测试其功能。
四、lock.lock()源码分析
在RedissonLock实现类中，`lock`方法的实现揭示了锁获取的流程。深入至`tryLockInnerAsync`方法，发现其核心逻辑。进一步调用`scheduleExpirationRenewal`方法，用于定时刷新锁的过期时间，确保锁的有效性。此过程展示了锁实现的高效与自适应性。
五、lock.lock(, TimeUnit.SECONDS)源码分析
当使用带有超时时间的`lock`方法时，实际调用的逻辑与常规版本类似，关键差异在于`leaseTime`参数的不同设置。这允许开发者根据需求灵活控制锁的持有时间。
六、lock.unlock()源码分析
解锁操作通过`unlockAsync`方法实现，进一步调用`unlockInnerAsync`方法完成。这一过程确保了锁的释放过程也是异步的，增强了系统的并发处理能力。
七、总结
通过本文，我们跟随作者深入Redisson的底层源码，理解了分布式锁的实现机制。这一过程不仅提升了对Redisson的理解，也激发了面对复杂技术挑战时的勇气。希望每位开发者都能勇敢探索技术的边界，共同进步。欢迎关注公众号，获取更多技术文章首发信息。
Redis 源码分析字典（dict）
Redis 的内部字典世界：从哈希表到高效管理的深度解析
Redis，作为开源的高性能键值存储系统，其内部实现的字典数据结构是其核心组件之一。这个数据结构采用自定义的哈希表——dictEntry，巧妙地存储和管理着键值对。让我们一起深入理解这一强大工具的运作机制。
首先，Redis的字典是基于哈希表的，通过哈希函数将键转换为数组索引，实现高效查找。dictEntry结构巧妙地封装了键（key）、值（value）以及指向下一个节点的指针，构成了数据存储的基本单元。同时，dict包含一系列操作函数，包括哈希计算、键值复制、比较以及销毁操作，这些函数的指针类型（dictType）和实际数据结构共同构建了其高效性能。
在字典的管理中，rehash是一个关键概念，它标志着哈希表的重新分布过程。rehash标志是一个计数器，用于跟踪当前哈希表实例的状态，确保在负载过高时进行扩容。当ht_used[0]非零，且满足特定条件（如元素数量超过初始桶数），服务器会触发resize操作，这通常在serverCron定时任务中进行，以避免磁盘I/O竞争。
rehash过程中，Redis采取渐进式策略，通过dictRehash函数，逐个移动键值对到新哈希表，确保操作的线程安全。为了避免长时间阻塞，这个过程被分散到函数中，并通过serverCron定时任务，以毫秒级的步长进行，确保在无磁盘写操作时进行。
在处理过期键时，dictRehashMilliseconds()函数扮演重要角色，它在rehash时监控时间消耗，确保性能。rehash过程中，dictAdd负责插入新哈希表，而dictFind和dictDelete则需处理ht_table[0]和ht_table[1]的键值对。
Redis的默认哈希算法采用SipHash，保证了数据的分布均匀性。在持久化时，负载因子默认设置为5，而rehash后，数据结构会采用迭代器的形式，分为安全和非安全两种，以满足不同场景的需求。
在实际操作中，如keysCommand，会选择安全模式以避免重复遍历，而在处理大规模数据时，如scan命令，可能需要使用非安全模式，但需注意可能带来的问题。
总的来说，Redis的字典数据结构是其高效性能的基石，通过精细的哈希管理、rehash策略以及迭代器设计，确保了在高并发和频繁操作下的稳定性和性能。深入理解这些内部细节，对于优化Redis性能和应对复杂应用场景至关重要。
