上一篇通过源码编译搭建了可调节的环境后，想必想进一步了解我的整体架构。当你熟悉了我的整体架构和各个模块后，遇到问题就可以直奔源头，直奔龙门，一笑破天。我的核心模块如图1-10所示。Clientclient，官方提供了一个用C语言开发的客户端，可以发送命令，性能分析和测试等。网络层事件驱动模型，基于I/O多路复用，封装了一个短小的，高性能的ae库，全称是一个简单的事件驱动编程库。在ae库中，我通过aeApiState结构适配了epoll、select、kqueue、evport这四种I/O多路复用的实现，使得上层调用者无法感知不同操作系统的I/O多路复用。多路复用的差异。Redis中的事件可以分为两类：一类是网络连接、读写事件；另一种是时间事件，是在特定时间触发的事件，比如定期进行rehash操作。命令解析执行层负责执行客户端的各种命令，如SET、DEL、GET等。内存分配和回收，为数据分配内存，提供不同的数据结构来存储数据。持久层提供了RDB内存快照文件和AOF两种持久化策略来实现数据的可靠性。高可用模块提供副本、哨兵和集群来实现高可用。监控统计，提供一些监控工具和性能分析工具，如内存使用监控、基准测试、内存碎片、bigkey统计、慢指令查询等。掌握整体架构和模块后，进入src源码目录并使用下面的命令执行redis-server可执行程序来启动Redis。./redis-server../redis.conf我会把每一个启动的服务抽象成一个redisServer，源码设置在server.h的redisServer结构体中。该结构包含数据库实例存储键值对、redis.conf文件路径、命令列表、加载的Module、网络监控、客户端列表、RDBAOF加载信息、配置信息、RDB持久化、主从复制、clientSide缓存、数据结构压缩、pub/sub、Cluster、Sentinel等一系列Redis实例运行所需的信息。结构体字段很多，就不一一列举了。一些核心领域如下。tructredisServer{pid_tpid;/*主进程pid。*/pthread_tmain_thread_id;/*主线程ID*/char*configfile;/*redis.conf文件的绝对路径*/redisDb*db;/*存储键值对数据的redisDb实例*/intdbnum;/*数据库数量*/dict*commands;/*当前实例可以处理的命令表，key是命令名，value是执行命令的入口*/aeEventLoop*el;/*事件循环处理*/intsentinel_mode;/*true表示作为哨兵实例启动*//*网络相关*/intport;/*TCP监听端口*/list*clients;/*连接到当前实例的客户端列表*/list*clients_to_close;/*要关闭的客户端列表*/client*current_client;/*客户端当前正在执行命令*/};数据存储原理其中，redisDb*db指针很重要，它指向一个长度为dbnum（默认16）的redisDb数组，它是整个存储的核心，就是我用来存储键值对的。redisDbredisDb结构定义如下。typedefstructredisDb{dict*dict;字典*过期；字典*blocking_keys;字典*ready_keys;字典*watched_keys;内部编号；长长avg_ttl；无符号长expires_cursor；列表*defrag_later;expires是两个最重要的属性。底层数据结构是字典，用于存储键值对数据和键过期时间。expires，底层数据结构是一个dict字典，里面存放的是每个key的过期时间。?MySQL：“Whyseparatestorage?”问得好，之所以分开存储是因为没有为每个key设置过期时间，不是key-value对的固有属性，虽然需要两次查找之后分离，可以节省内存开销。blocking_keys和ready_keys的底层数据结构是dict字典，主要用于实现BLPOP等阻塞命令。当client使用BLPOP命令阻塞等待list元素取出时，我会把key写到blocking_keys中，value就是被阻塞的client。当收到下一个PUSH命令执行时，我会先检查blocking_keys中是否有等待阻塞的key。如果存在，则将密钥放入ready_keys。Redis在接下来的事件处理过程中，会遍历ready_keys数据，从blocking_keys中取出阻塞的客户端响应。watched_keys用于执行watch命令，存放watch命令的key。idRedis数据库的唯一ID，一个Redis服务支持多个数据库，默认16个。avg_ttl用于统计平均过期时间。expires_cursor统计过期事件循环被执行的次数。defrag_later保存一个键列表，这些键被一个一个地进行碎片整理。slots_to_keys只在Cluster模式下使用，使用Cluster模式时，只能有一个数据库db0。slots_to_keys是一个数组，用于记录cluster模式下key和hashslots的映射关系。dictRedis使用dict结构保存所有的键值对（key-value）数据，是一个哈希表，所以key查询的时间复杂度是O(1)。所谓哈希表，我们可以把它类比成Java中的HashMap，它其实就是一个数组，数组的每一个元素称为一个哈希桶。dict结构的源代码定义在dict.h中。structdict{dictType*类型;dictEntry**ht_table[2];无符号长ht_used[2]；长重新哈希；int16_t暂停哈希；signedcharht_size_exp[2];};ht_table[2],longrehashidx是三个非常重要的结构。类型存储函数，例如散列函数、键和值的副本；ht_table[2]，长度为2的数组，默认使用ht_table[0]存储键值对数据。我会使用ht_table[1]进行渐进式reahsh操作。rehashidx是一个整数值，用来标记是否进行了rehash操作，-1表示没有进行rehash。如果正在执行rehash，则其值表示当前执行rehash操作的ht_table[1]中dictEntry数组的索引。pauserehash表示rehash的状态，大于0表示暂停rehash，小于0表示出错。ht_used[2]，一个长度为2的数组，表示每个哈希桶中存储了多少个键值对实体（dictEntry）。值越大，哈希冲突的概率越高。ht_size_exp[2]，每个哈希表的大小，即哈希桶的个数。关注ht_table数组。数组的每个位置称为哈希桶，存储所有键值对。每个哈希桶的类型是dictEntry。?MySQL：“Redis支持这么多数据类型，hash桶怎么存？”他的秘诀就在dictEntry。每个dict有两个ht_tables用于存储键值对数据和实现progressiverehash。dictEntry的结构如下。typedefstructdictEntry{void*key;union{//指向实际值的指针void*val;uint64_tu64；int64_ts64；双d;}v;//哈希表冲突生成的链表structdictEntry*next;void*metadata[];}dictEntry;*key指向键值对的键的指针，指向一个sds对象，键都是字符串类型。v是键值对的值，是一个联合（union）。当其值为uint64_t、int64_t或doubledigital类型时，不需要额外存储，这意味着有助于减少内存碎片。（为了节省内存，我心碎了。）当值是非数值类型时，用一个val指针存储。*next指向另一个dictEntry结构。多个dictEntry可以通过next指针连接成一个链表。从这里可以看出，ht_table是使用链地址的方式来处理键冲突的：当多个不同的键有相同的哈希值时，哈希表使用一个链表来连接这些键。哈希桶本身并不保存值，而是一个指向特定值的指针，从而实现了哈希桶可以存储不同数据类型的需求。redisObjectdictEntry的*val指针所指向的值其实是一个redisObject结构体，这是一个非常重要的结构体。我的key只能是string类型，value可以是String、Lists、Set、SortedSet、hashtable等数据类型，键值对的值被封装成redisObject对象，redisObject在server.h中定义。typedefstructredisObject{无符号类型：4；无符号编码：4；无符号lru：LRU_BITS；int重新计票；void*ptr;}robj;type：记录对象的类型，string，set，hash，Lis，SortedSet等，根据type来决定使用哪种数据类型，使用何种API操作。encoding：编码方式，表示ptr指向的数据类型的具体数据结构，即这个对象使用什么数据结构作为底层实现来保存数据。同一个对象使用不同的编码，内存占用有明显差异，内部编码对于内存优化非常重要。lru:LRU_BITS：LRU策略下最后一次访问对象的时间。如果是LFU策略，低8位表示访问频率，高16位表示访问时间。refcount：表示引用计数。由于C语言没有内存回收功能，Redis在自己的对象系统中加入了这个属性。当一个对象的引用计数为0时，表示该对象还没有被任何对象引用过。然后它可以被垃圾收集。ptr指针：指向对象底层实现数据结构，指向值的指针。如图1-11所示，是redisDb、dict、dictEntry、redisObejct的关系图：注意，一开始我只用哈希表ht_table[0]读写数据，ht_table[1]指向NULL。当这个哈希表的容量不足时，就会触发扩容操作，此时会创建一个更大的哈希表ht_table[1]。然后我将ht_table[0]的数据以progressiverehash的方式迁移到ht_table[1]。全部迁移完成后，我会修改指针，让ht_table[0]指向扩展后的哈希表，回收原来的哈希表，ht_table[1]再次指向NULL。
