這一次主要是接著redis服務器接著進行代碼講解，因為redis服務器中包含大量的資料庫，因為redis也對每個資料庫設計了結構體
redis資料庫
在上面redisServer中，有一個陣列redisDb *db，這個陣列中就是存放的是該服務器所有的資料庫，redisDb就是資料庫欄位，redisServer中的dbnum就是該陣列的大小
// redis服務器中每一個資料庫都是這樣一個實體
typedef struct redisDb {
// 資料庫鍵空間，保存著資料庫中的所有鍵值對
dict *dict;
// 鍵的過期時間，字典的鍵為鍵，字典的值為過期事件 UNIX 時間戳
dict *expires;
// 正處于阻塞狀態的鍵
dict *blocking_keys;
// 可以解除阻塞的鍵
dict *ready_keys;
// 正在被 WATCH 命令監視的鍵
dict *watched_keys;
struct evictionPoolEntry *eviction_pool; /* Eviction pool of keys */
// 資料庫號碼
int id;
// 資料庫的鍵的平均 TTL ，統計資訊
long long avg_ttl;
} redisDb;
過期策略
在redisDb中，有一個欄位為鍵的過期時間，因此針對過期的鍵，redis有一套自己的過期策略，下面進行講解：
- 定時洗掉：在設定鍵過期時間的同時，創建一個定時器
- 惰性洗掉：每次要用這個鍵的時候，先檢查是否過期
- 定期洗掉：每隔一段時間，對資料庫鍵進行掃描，洗掉部分過期鍵
redis是使用惰性洗掉和定期洗掉配合實作的過期策略
惰性洗掉代碼為db.c/expireIfNeeded，每次執行命令前都執行該函式
/*
* 檢查 key 是否已經過期，如果是的話，將它從資料庫中洗掉，
*
* 回傳 0 表示鍵沒有過期時間，或者鍵未過期，
*
* 回傳 1 表示鍵已經因為過期而被洗掉了，
*
* 惰性洗掉 所有讀寫資料庫的命令在執行前都會進行檢查
*
*/
int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) {
// 取出鍵的過期時間
mstime_t when = getExpire(db,key);
mstime_t now;
// 沒有過期時間
if (when < 0) return 0;
// 如果服務器正在進行載入，那么不進行任何過期檢查
if (server.loading) return 0;
/* If we are in the context of a Lua script, we claim that time is
* blocked to when the Lua script started. This way a key can expire
* only the first time it is accessed and not in the middle of the
* script execution, making propagation to slaves / AOF consistent.
* See issue #1525 on Github for more information. */
now = server.lua_caller ? server.lua_time_start : mstime();
// 當服務器運行在 replication 模式時
// 附屬節點并不主動洗掉 key
// 它只回傳一個邏輯上正確的回傳值
// 真正的洗掉操作要等待主節點發來洗掉命令時才執行
// 從而保證資料的同步
if (server.masterhost != NULL) return now > when;
// 運行到這里，表示鍵帶有過期時間，并且服務器為主節點
// 如果未過期，回傳 0
if (now <= when) return 0;
/* Delete the key */
server.stat_expiredkeys++;
// 向 AOF 檔案和附屬節點傳播過期資訊
propagateExpire(db,key);
// 發送事件通知
notifyKeyspaceEvent(REDIS_NOTIFY_EXPIRED,
"expired",key,db->id);
// 將過期鍵從資料庫中洗掉
return dbDelete(db,key);
}
定期洗掉代碼為redis.c/activeExpireCycle，每當redis周期性執行redis.c/serverCron時候，就會呼叫該函式，它在規定的時間內，遍歷各個資料庫，隨機檢查一部分鍵，若過期則洗掉
/*
* 函式嘗試洗掉資料庫中已經過期的鍵，
* 當帶有過期時間的鍵比較少時，函式運行得比較保守，
* 如果帶有過期時間的鍵比較多，那么函式會以更積極的方式來洗掉過期鍵，
* 從而可能地釋放被過期鍵占用的記憶體，
*
*
* 每次回圈中被測驗的資料庫數目不會超過 REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL ，
*
*
* 如果 timelimit_exit 為真，那么說明還有更多洗掉作業要做，
* 那么在 beforeSleep() 函式呼叫時，程式會再次執行這個函式，
*
*
* 過期回圈的型別：
*
*
* 如果回圈的型別為 ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST ，
* 那么函式會以“快速過期”模式執行，
* 執行的時間不會長過 EXPIRE_FAST_CYCLE_DURATION 毫秒，
* 并且在 EXPIRE_FAST_CYCLE_DURATION 毫秒之內不會再重新執行，
*
* 如果回圈的型別為 ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW ，
* 那么函式會以“正常過期”模式執行，
* 函式的執行時限為 REDIS_HS 常量的一個百分比，
* 這個百分比由 REDIS_EXPIRELOOKUPS_TIME_PERC 定義，
*
* 定期洗掉 服務器周期性執行redis.c/serverConn時候會執行該函式
*
* 函式執行大概流程：
*
* 1、函式每次運行時，都從一定數量的資料庫中取出一定數量的隨機鍵進行檢查，并洗掉其中的過期鍵，
*
* 2、全域變數current_db會記錄當前activeExpireCycle函式檢查的進度，
* 并在下一次activeExpireCycle函式呼叫時，接著上一次的進度進行處理，
* 比如說，如果當前activeExpirecycle函式在遍歷10號資料庫時回傳了，
* 那么下次activeExpirecycle函式執行時，將從11號資料庫開始查找并洗掉過期鍵，
*
* 3、隨著activeExpireCycle函式的不斷執行,服務器中的所有資料庫都會被檢查一遍，
* 這時函式將current_db變數重置為0，然后再次開始新一輪的檢查作業，
*/
void activeExpireCycle(int type) {
// 靜態變數，用來累積函式連續執行時的資料
// 表明目前檢測到哪個資料庫了
static unsigned int current_db = 0;
static int timelimit_exit = 0;
static long long last_fast_cycle = 0;
unsigned int j, iteration = 0;
// 默認每次處理的資料庫數量
unsigned int dbs_per_call = REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL;
// 函式開始的時間
long long start = ustime(), timelimit;
// 快速模式
if (type == ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST) {
// 如果上次函式沒有觸發 timelimit_exit ，那么不執行處理
if (!timelimit_exit) return;
// 如果距離上次執行未夠一定時間，那么不執行處理
if (start < last_fast_cycle + ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION*2) return;
// 運行到這里，說明執行快速處理，記錄當前時間
last_fast_cycle = start;
}
/*
* 一般情況下，函式只處理 REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL 個資料庫，
* 除非：
*
* 1) 當前資料庫的數量小于 REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL
* 2) 如果上次處理遇到了時間上限，那么這次需要對所有資料庫進行掃描，
* 這可以避免過多的過期鍵占用空間
*/
if (dbs_per_call > server.dbnum || timelimit_exit)
dbs_per_call = server.dbnum;
/* We can use at max ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC percentage of CPU time
* per iteration. Since this function gets called with a frequency of
* server.hz times per second, the following is the max amount of
* microseconds we can spend in this function. */
// 函式處理的微秒時間上限
// ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC 默認為 25 ，也即是 25 % 的 CPU 時間
timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;
timelimit_exit = 0;
if (timelimit <= 0) timelimit = 1;
// 如果是運行在快速模式之下
// 那么最多只能運行 FAST_DURATION 微秒
// 默認值為 1000 （微秒）
if (type == ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST)
timelimit = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION; /* in microseconds. */
// 遍歷資料庫
for (j = 0; j < dbs_per_call; j++) {
int expired;
// 指向要處理的資料庫
redisDb *db = server.db+(current_db % server.dbnum);
// 為 DB 計數器加一，如果進入 do 回圈之后因為超時而跳出
// 那么下次會直接從下個 DB 開始處理
current_db++;
/* Continue to expire if at the end of the cycle more than 25%
* of the keys were expired. */
do {
unsigned long num, slots;
long long now, ttl_sum;
int ttl_samples;
// 獲取資料庫中帶過期時間的鍵的數量
// 如果該數量為 0 ，直接跳過這個資料庫
if ((num = dictSize(db->expires)) == 0) {
db->avg_ttl = 0;
break;
}
// 獲取資料庫中鍵值對的數量
slots = dictSlots(db->expires);
// 當前時間
now = mstime();
// 這個資料庫的使用率低于 1% ，掃描起來太費力了（大部分都會 MISS）
// 跳過，等待字典收縮程式運行
if (num && slots > DICT_HT_INITIAL_SIZE &&
(num*100/slots < 1)) break;
/* The main collection cycle. Sample random keys among keys
* with an expire set, checking for expired ones.
*
* 樣本計數器
*/
// 已處理過期鍵計數器
expired = 0;
// 鍵的總 TTL 計數器
ttl_sum = 0;
// 總共處理的鍵計數器
ttl_samples = 0;
// 每次最多只能檢查 LOOKUPS_PER_LOOP 個鍵
// 默認每個資料庫檢查的鍵數量
if (num > ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP)
num = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP;
// 開始遍歷資料庫
while (num--) {
dictEntry *de;
long long ttl;
// 從 expires 中隨機取出一個帶過期時間的鍵
if ((de = dictGetRandomKey(db->expires)) == NULL) break;
// 計算 TTL
ttl = dictGetSignedIntegerVal(de)-now;
// 如果鍵已經過期，那么洗掉它，并將 expired 計數器增一
if (activeExpireCycleTryExpire(db,de,now)) expired++;
if (ttl < 0) ttl = 0;
// 累積鍵的 TTL
ttl_sum += ttl;
// 累積處理鍵的個數
ttl_samples++;
}
// 為這個資料庫更新平均 TTL 統計資料
if (ttl_samples) {
// 計算當前平均值
long long avg_ttl = ttl_sum/ttl_samples;
// 如果這是第一次設定資料庫平均 TTL ，那么進行初始化
if (db->avg_ttl == 0) db->avg_ttl = avg_ttl;
// 取資料庫的上次平均 TTL 和今次平均 TTL 的平均值
db->avg_ttl = (db->avg_ttl+avg_ttl)/2;
}
// 更新遍歷次數
iteration++;
// 每遍歷 16 次執行一次
if ((iteration & 0xf) == 0 &&
(ustime()-start) > timelimit)
{
// 如果遍歷次數正好是 16 的倍數
// 并且遍歷的時間超過了 timelimit
// 那么斷開 timelimit_exit
timelimit_exit = 1;
}
// 已經超時了，回傳
if (timelimit_exit) return;
// 如果已洗掉的過期鍵占當前總資料庫帶過期時間的鍵數量的 25 %
// 那么不再遍歷
} while (expired > ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP/4);
}
}
redis客戶端
因為redis可以和多個客戶端進行連接，因此為了區分每個客戶端，redis內部為每個連接客戶端創建一個結構體redisClient，然后將多個結構體用鏈表連接在一起
typedef struct redisClient {
// 套接字描述符
int fd;
// 當前正在使用的資料庫 使用select可以切換資料庫，因為服務器剛開始創建了16個
redisDb *db;
// 當前正在使用的資料庫的 id （號碼）
int dictid;
// 客戶端的名字
robj *name;
// 查詢緩沖區
sds querybuf;
// 查詢緩沖區長度峰值
size_t querybuf_peak;
// 引數數量
int argc;
// 引數物件陣列
robj **argv;
// 記錄被客戶端執行的命令
struct redisCommand *cmd, *lastcmd;
// 請求的型別：行內命令還是多條命令
int reqtype;
// 剩余未讀取的命令內容數量
int multibulklen;
// 命令內容的長度
long bulklen;
// 回復鏈表
list *reply;
// 回復鏈表中物件的總大小
unsigned long reply_bytes; /
// 已發送位元組，處理 short write 用
int sentlen;
// 創建客戶端的時間
time_t ctime;
// 客戶端最后一次和服務器互動的時間
time_t lastinteraction;
// 客戶端的輸出緩沖區超過軟性限制的時間
time_t obuf_soft_limit_reached_time;
// 客戶端狀態標志
int flags;
// 當 server.requirepass 不為 NULL 時
// 代表認證的狀態
// 0 代表未認證， 1 代表已認證
int authenticated;
// 復制狀態
int replstate;
// 用于保存主服務器傳來的 RDB 檔案的檔案描述符
int repldbfd;
// 讀取主服務器傳來的 RDB 檔案的偏移量
off_t repldboff;
// 主服務器傳來的 RDB 檔案的大小
off_t repldbsize;
sds replpreamble;
// 主服務器的復制偏移量
long long reploff;
// 從服務器最后一次發送 REPLCONF ACK 時的偏移量
long long repl_ack_off;
// 從服務器最后一次發送 REPLCONF ACK 的時間
long long repl_ack_time;
// 主服務器的 master run ID
// 保存在客戶端，用于執行部分重同步
char replrunid[REDIS_RUN_ID_SIZE+1];
// 從服務器的監聽埠號
int slave_listening_port;
// 事務狀態
multiState mstate;
// 阻塞型別
int btype;
// 阻塞狀態
blockingState bpop;
// 最后被寫入的全域復制偏移量
long long woff;
// 被監視的鍵
list *watched_keys;
// 這個字典記錄了客戶端所有訂閱的頻道
// 鍵為頻道名字，值為 NULL
// 也即是，一個頻道的集合
dict *pubsub_channels;
// 鏈表，包含多個 pubsubPattern 結構
// 記錄了所有訂閱頻道的客戶端的資訊
// 新 pubsubPattern 結構總是被添加到表尾
list *pubsub_patterns;
sds peerid;
// 回復偏移量
int bufpos;
// 回復緩沖區
char buf[REDIS_REPLY_CHUNK_BYTES];
} redisClient;
自己的網址：www.shicoder.top
歡迎加群聊天 452380935
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