Redis原理

数据结构

动态字符串SDS

Redis中key是字符串，value是字符串或字符串集合。不过redis没有直接使用C语言的字符串。因为C中字符串存在问题：①获取字符串长度需要运算②非二进制安全③不可修改。

//c语言，声明字符串： char* s = "hello" 本质是字符数据：{'h','e','l','l','o','/0'}

Redis构建一种新的字符串结构，简单动态字符串SDS(SimpleDynamicString)。

eg: set name xuy   name和xuy都是SDS，SDS结构体如下
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 {
    uint8_t len;  //buf已保存的字符串字节数，不包含结束
    uint8_t alloc;  //buf申请总字节数，不包含结束
    unsigned char flags;  //不同SDS的头类型，用来控制SDS的头大小 #define SDS_TYPE_5(0) _8(1) _16(2) _32(3) _64(4)
    char buf[];
}
sds结构：len:4 | alloc:4 | flags:1 | n a m e \0

扩容：如果新字符串小于1M，则新空间为扩展后字符串长度的2倍+1。如果大于1M，则新空间为扩容后字符串长度+1M+1,称为内存预分配。
优点：①获取字符串长度时间复杂度O(1)②支持动态扩容③减少内存分配次数④二进制安全

IntSet

Redis中set集合基于整数数组一种实现，长度可变（底层扩容算法用参考c），有序（底层用二分查找实现）。

typedef struct intset {
    uint32_t encoding;  //编码方式，支持存放16位（#define INTSET_ENC_INT16(sizeof(int16_t))2字节整数java中short），32位，64位整数
    uint32_t length;  //元素个数
    int8_t contents[];  //整数数组
} inset;
IntSet结构： encoding:INTSET_ENC_INT16(2字节) | length:3(4字节) | 5 10 20(16位2字节*个数3)

为方便查找，Redis将IntSet中整数按照升序保存在contents数组中。
Inset插入元素方法中的的升级：如果插入数字5000超过int16_t的范围，inset会自动升级编码方式。源码：P147

升级编码方式INSET_ENC_INT32，每个整数占4字节，并按照新的编码方式及元素个数扩容。
倒序依次将数组中的元素拷贝到扩容后的正确位置。
将待添加的元素放入数组末尾。
最后将inset的encoding属性改为INSET_ENC_INT32，将length属性改为4。encoding:INTSET_ENC_INT32(4字节) | length:4(4字节) | 5 10 20 5000(32位4字节*个数3)

Inset是特殊的整数数组，优点：①元素唯一，有序。②具备升级机制，省空间。③底层采用二分查找查询。

Dict

Redis是键值型(Key-Value Pair)数据库。根据键实现快速增改。而键与值映射关系是通过Dict来实现的。
Dict由三部分组成：哈希表(DictHashTable)，哈希节点(DictEntry)，字典(Dict)

//dict结构
typedef struct dict {
    dictType *type;  //dict类型，内置不同hash函数
    void *privdata;  //私有数据，做特殊hash运算时用
    dictht ht[2];  //一个Dict包含两个哈希表。其中一个是当前进程，另一个是空。rehash时使用。
    long rehashidx;  //rehash的进度。-1表示未进行
    int16_t pauserehash;  //rehash是否暂停，1暂停，0继续
} dict;
//DictHashTable结构
typedef struct dictht {
    dictEntry **table;  //entry数组，数组中保存执行entry的指针
    unsigned long size;  //哈希表大小
    unsigned long sizemask;  //哈希表大小的掩码，总等于size-1
    unsigned long used;  //entry个数
} dictht;
//dictEntry结构
typedef struct dictEntry {
    void *key;  //键
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
        double d;
    } v; //值
    struct dictEntry *next; //下一个Entry指针
} dictEntry;

当我们向Dict添加键值对时，Redis先根据key计算hash值h，然后利用h&sizemask来计算元素应该存储到数组中的那个索引位置。例如存k=v,k哈希值h=1，则1&3=1,因此k=v要存储到数组角标1位置。
《图：字典索引结构图》
《图：字典索引结构图2》

Dict扩容（触发扩容的2种情况）：
Dict中HashTable就是数组结合单向链表实现，当集合元素较多，会导致哈希冲突增加，链表过长，查询效率降低。Dict会在每次新增时检查负载因子(LoadFactor=used/size),满足以下情况出发扩容：

哈希表LoadFactor>=1,并且服务器没有执行BGSAVE或BGREWRITEAOF等后台进程
哈希表LoadFactor>5

//dict扩容源码：
static int _dictExpandIfNeeded(dict *d){
    if(dictIsRehashing(d)) return DICT_OK;                                              //如果正在rehash，返回ok
    if(d->ht[0].size=0) return dictExpand(d,DICT_HT_INITIAL_SIZE);                      //如果哈希表为空，则初始化哈希表默认为4
    if(d->ht[0].used >= d->ht[0].size &&                                                //当负载因子(used/size)>1并且没有bgrewrite等子进程操作或者负载因子>5，则进行扩容
       (dict_can_resize || d->ht[0].used/d->ht[0].size > dict_force_resize_ratio)){
        return dictExpand(d,d-ht[0].used+1);                                            //扩容大小为used+1，底层会对扩容大小做判断，实际找第一个大于used+1的2^n
    }
    return DICT_OK;
}

Dict收缩：
Dict除了扩容，每次删除元素时，也会对负载因为做检查，当loadFactor<0.1时，会做哈希表的收缩。
附：源码见t_hash.c>删除检查是否重置dict字典hashTypeDeleted() server.c>检查函数htNeedsResize(dict *dict) 重置dict函数int dictResize(dict *d)底层还是调用dictExpand函数

Dict的渐进式rehash （动态图：P149 19：00）：
不管是扩容还是收缩，必定会创建新的哈希表，导致哈希表的size和sizemask变化，而key的查询与sizemask有关。因此必须对哈希表中的每一个key重新计算索引，插入新表。

计算新的hash表realSize，值取决于扩容还是收缩：扩：新size为第一个>=dict/ht[0].used+1的2^{n。缩：新size为第一个>=dict.ht[0].used的2}n（不<4）
按照新的realeSize申请内存空间，创建dictht，并赋值给dict.ht[1]
设置dict.rehashidx=0，标示开始rehash
将dict.ht[0]中的每一个dictEntry都rehash到dict.ht[1]
将dict.ht[1]赋值给dict.ht[0]，给dict.ht[1]初始化为空哈希表，释放原来的dict.ht[0]的内存。

问题：如果dict包含百万entry，要在一次rehash中完成，极有可能导致主线程阻塞。
解决：rehash采用多次，渐进式完成，成为渐进式rehash。具体在上述第④部：

每次执行新增，查询，修改，删除操作时，都检查dict.rehashidx是否大于-1，是则将dict.ht[0].table[rehashidx]的entry链表rehash到dict.ht[1]，并且将rehashidx++。直至dict.ht[0]的所有数据都rehash到dict.ht[1]
将rehashidx赋值-1，代表rehash结束
在rehash过程中，新增链表，则直接写入ht[1]，查询，修改和删除则会在dict.ht[0]和dict.ht[1]依次查找并执行。这样可确保ht[0]的数据只减不增，随着rehash最终为空。

总结：
Dict结构：

类似java的hashTable，底层数组+链表解决hash冲突 *Dict包含两个hash表，ht[0]平常用，ht[1]用来rehash

Dict伸缩：

当LoadFactor>5或>1且没有子进程时，Dict扩容，扩容大小>=used+1的2^n
当LoadFactor<0.1，收缩，收缩为>=used的2^n
Dict采用渐进式hash，每次访问Dict时执行一次rehash
rehash的ht[0]只减不增，新增操作只在ht[1]执行，其他操作在两个哈希表。

ZipList

zlbytes：uint32_t 4字节记录整个压缩列表占用的内存字节数
zltail: uint32_t 4字节记录压缩列表尾节点到起始地址字节数，可以确定尾节点的地址。
zllen: uint16_t 2字节记录压缩列表包含的节点数量。最大UINT16_MAX(65534)，如超过会记录为65535，但真是数量需遍历列表后计算得出。
enry: 列表节点 ~ 压缩列表包含的节点数。长度由保存内容决定。
zlend uint8_t 1字节特殊0xFF（十进制255），表示压缩列表的末端。

ZipListEntry:每一个Entry中包含的结构。ZipList中的Entry不用普通链表中前后节点指针，因为两个指针16字节费内存，而是采用下面结构
previous_entry_length | encoding | content

previous_entry_length：前一节点长度，占1（<254）或5字节(>254,第一个字节为0xFE,后四个字节才是真实长度数据)
encoding：编码属性，记录content数据类型（字符or整数）及长度，占1，2或5字节。
contents：记录保存节点的数据，可以是字符或整数。

注意：ZipList存储采用小端字节序，即低位字节在前，高位字节在后。例如：0x1234小段字节序后实际存储为：0x3412
Encoding编码：ZipList中的Encoding编码分为字符串和整数两种：

字符串：如果encoding以"00","01"或"10"开头，则content是字符串。例如：保存ab。00000000(previous entry length) 00000010(encoding) 01100001(content) -> 0x00|0x02|0x61|0x62(4Bytes)
整数："11"开头，占1字节。具体参考P150 29:00

ZipList的连锁更新问题：ZipList的每个Entry都包含previous_entry_lenght来记录上一个节点的大小，长度是1个或者5个字节。

如果前一节点长<254字节，则采用1字节来保存这个长度
如果前一节点长>=254字节，则采用5字节来保存这个长度值，第一字节为0xFE,后四字节才是真实长度数据。

问题：假设由N个连续的长为250-253字节的entry，插入一个254字节的节点。
《图：ZipLis连续更新》
ZipList这种特殊情况下产生的连续多次空间扩展称为连锁更新（Cascade Update）。新增，删除都可能导致连锁更新发生。

总结：

压缩列表可看作连续存储的”双向链表“
列表节点不是通过指针链接，而采用记录上一节点和本节点长度来寻址，占用内存低。
如果列表数据过多，导致链表长，影响查询。
增删较大数据可能会发生连续更新问题。

QuickList

问题：ZipList虽然省内存，但必须连续，如果占用较多，则申请效率低，怎么办？ -> 限制ZipList长度和entry大小。
问题：但存储大量数据，超出了ZipList最佳的上限怎么办？ -> 创建多个ZipList来分片存储数据。
问题：数据拆分后很分散，不方便管理和查找，多个ZipList如何建立联系？ -> Redis引入QuickList，双端链表，每个节点都是Y一个ZipList。
为避免QuickList中ZipList的entry过多，可修改list-max-ziplist-size来限制。

如果值为+，则代表ZipList的允许的entry个数最大值。
如果值为-，则代表ZipList的最大内存大小：-1-每个ZipList的内存占用不超过4kb。-2-8kb。-3-16kb。-4-32kb。-5-64kb。默认为-2.

除了控制ZipList大小，Quick还可以设置list-compress-depth对节点的ZipList做压缩。因为链表一般都是从首尾访问较多，所以首尾不压缩。0：不压缩。1：首尾1个节点不压缩，中间压缩。2：首尾2个节点不压缩。

typedef struct quickList {
    quickListNode *head;  //头节点
    quickListNode *tail;  //尾节点
    unsigned long count;  //所有Ziplist的entry数量
    unsigned long len;  //ziplist总数量
    int fill : QL_FILL_BITS;  //ziplist的entry上限，默认-2
    unsigned int compress : QL_COMP_BITS;  //首尾不压缩的节点数量
    unsigned int bookmark_count : QL_BM_BITS;  //内存重分配时的书签数量及数组，一般用不到。
    quickListBookmark bookmarks[];
} quickList;
typedef struct quickListNode {
    struct quickListNode *prev;  //前一个节点指针
    struct quickListNode *next;  //后一个节点指针
    unsigned char *zl;  //当前节点的ziplist指针
    unsigned int sz;  //当前节点的ziplist的字节大小
    unsigned int count : 16;  //当前节点的ziplist的entry个数
    unsigned int encoding : 2;  //编码方式：1，Ziplist。2，lzf压缩模式。
    unsigned int container : 2;  //数据容器类型（预留）：1.其他。2.ziplist
    unsigned int recompress : 1;  //是否被解压缩：1.被解压缩，将来要重新压缩
    unsigned int attempted_compress : 1;  //测试用
    unsigned int extra : 10;  //预留
} quickListNode;

《图：QuickList结构》

总结：

是一个节点为ZipList的双端链表，节点采用ZipList，解决传统链表内存占用过大。
控制ZipList大小，解决连续内存空间申请效率问题。
中间节点可以压缩，进一步节省空间。

SkipList

SkipList（跳表）首先时链表。与传统链表的差异：*元素按照升序排列存储。*节点包含多个指针，指针跨度不一样。

//t_zset.h
typedef struct zskiplist {
    struct zskiplistNode *header,*tail;  //头尾节点指针
    unsigned long length;  //节点数量
    int level;  //最大所引层级，默认1
} zskiplist;
//t.zset.h
typedef struct zskiplistNode {
    sds ele;  //节点存储值
    double score;  //节点分数，排序，查找用
    struct zskiplistNode *backward;  /前一个节点指针
    struct zskiplistLevel {
        struct zskiplistNode *forward;  //下一个节点指针
        unsigned long span;  //索引跨度   注：跨度表示某一层级之间跨第一层级的个数
    } level[];  //多级索引数组     注：不同节点的层级不一样，所以用数组
} zskiplistNode;

《图：跳表数据结构图》

总结：

跳表是双向链表，每个节点包含score和ele值。
节点按照score值排序，score值一样则按照ele字典排序。
每个节点都可以包含多层指针，层数是1-32之间的随机数
不同指针到下一个节点的跨度不同，层级越高，跨度越大
增删改查效率与红黑树基本一致，实现却更简单

RedisObject

Redis中的任意数据类型的键和值都会被封装为一个RedisObject，也叫做Redis对象。

typedef struct redisObject {
    unsigned type:4;  //对象类型，分别是string，list, hash，set，zset，#define OBJ_STRING 0 (1)
    unsigned encoding:4;  //底层编码方式，共有11种，占4bit
    unsigned lru:LRU_BITS;  //LRU_BITS为24  记录当前对象最后一次被访问的时间，占用24bit，用于判断空闲时间太久的key
    int refcount;  //对象引用计数器，为0则说明对象无人引用，可被回收。
    void *ptr  //指针指向存放实际数据的空间
} robj;

注意：建议不要多用String类型，因为会有都会有对象头造成空间浪费
Redis的编码方式：Redis会根据不同的数据类型，选择不同的编码方式，共11种。详见：P154
五种数据类型：

OBJ_STRING int
OBJ_LIST LinkedList和ZipList(3.2前)，QuickList(3.2后)
OBJ_SET insert,HT
OBJ_ZSET ZipList,HT,SkipList
OBJ_HASH ZipList,HT

五种数据结构

String：最常见的数据类型，有3种编码格式。

基本的编码方式RAW,基于简单动态字符串SDS实现，存储上限512mb。
SDS长<44字节，则采用EMBSTR编码，此时Object head与SDS是一段连续空间。申请内存时只需要调用一次内存分配函数，效率高。
存储整数值，并且大小在LONG_MAX范围内，则会采用INT编码：直接将数据保存在RedisObject的ptr指针位置（8字节），不需要SDS。

List：list类型可以从首(LPUSH,LPOP)，尾(RPUSH,RPOP)操作列表中的元素。

为什么不用LinkedList:普通链表可从双端访问，需维护前后指针，占用内存，且内存碎片多。3.2版本前，元素数量<512且元素大小<64
为什么不用ZipList：压缩列表可从双端访问，连续内存，内存占用低，存储上限低。3.2版本前，同上反之。
为什么要用QuickList:LinekedList + ZipList,可双端访问，内存占用低，包含多个ZipList，存储上限高。3.2版本后。

void pushGnericCommand(Client *c, int where ,int xx){
    int j;
    robj *lobj = lookupKeyWrite(c -> db, c-> argv[1]);  //尝试找到KEY对应的List
    if(checkType(c,lobj,OBJ_LIST)) return;  //检查类型是否正确
    if(!lobj){  //为空？
        if(xx){
            addReply(cm shared.czero);
            return;
        }
        lobj = createQuicklistObject();  //为空则创建新的Quicklist
        quicklistSerOptions(lobj -> ptr, server, list_max_ziplist_size, server.list_compress_depth);
        dbAdd(c- > db, c -> argv[1], lobj);
    }
}
robj *createQuicklistObject(void) {
    quicklist *l = quicklistCreate();  //申请内存并初始化QuickList
    robj *o = createObject(OBJ_LIST, l);  //创建RedisObject，type为OBJ_LIST  //ptr指向QuickList
    o -> encoding = OBJ_ENCODING_QUICKLIST;  //设置编码为QuickList
    return o;
}

《图：list类型内存存储结构》
注意：源码没看懂，再看
3. Set：单列集合。特点：*不保证有序。*保证元素唯一（判断元素存在SISMEMBER s1 m1）。*求交集(SINTER s1 s2)，并集，差集

底层采用HashTable,也就是Dict，不过Dict是双列集合。为了查询效率和唯一，set采用HT编码（Dict）。Dict种key用来存储元素，value统一为null;
当存储所有元素为整数，并且不超过set-max-intset-entries时，Set采用IntSet编码，以节省内存。

robj *setTypeCreate(sds value){
    if(isSdsRepresentableAsLongLong(value,NULL) == C_OK)  //判断value是否是数值类型 long long
        return createIntsetObject();  //如果是数值类型，则采用IntSet编码
    return createSetObject();  //否则采用默认编码，HT
}
robj *createIntsetObject(void) {
    intset *is = intsetNew();  //初始化INTSET并申请内存空间
    robj *o = createObject(OBJ_SET,is);  //创建RedisObject
    0 -> encoding = OBJ_ENCODING_INTSET;  //指定编码为INTSET
    return o;
}
robj *createSetObject(void) {
    dict *d = dictCreate(&setDictType, NULL);  //初始化Dict类型，并申请内存
    robj *o = createObject(OBJ_SET,d);  //创建RedisObject
    o->encoding = OBJ_ENCODING_HT;   //设置encoding为HT
    return o;
}

《图：set类型内存存储结构》
4. Z4Set：也就是SortedSet，其中每个元素都需要指定一个score和member。

可根据score值排序 (ZADD z1 10 m1 20 m2 30 m3)
member必须唯一
可根据member查询分数（ZSCORE z1 m1）

因此zset底层数据结构必须慢则键值存储，键必须唯一，可排序，所以采用SkipList + HT。

SkipList：可排序，并且同时存储score和ele值
HT(Dict)：可键值存储，并且根据key找value

typedef struct zset {  //zset结构
    dict *dict;  //Dict指针
    zskiplist *zsl;  //SkipList指针
} zset;
robj *createZsetObject(void) {
    zset *zs = zmalloc(sizeof(*zs));
    robj *o;
    zs->dict = dictCreate(&zsetDictType, NULL);  //创建Dict
    zs->zsl = zslCreate();  //创建Skiplist
    o = createObject(OBJ_ZSET,zs);
    o->encoding = OBJ_ENCODING_SKIPLIST;
    return o;
}

《图：zset类型内存存储结构》

当元素数量不多时，HT和SkipList优势不明显，耗内存，因此zset还会采用ZipList结构来省内存，不过需满足：

元素数量小于zset_max_ziplist_entries，默认128
每个元素都小于zset_max_ziplist_value字节，默认64

zobj = lookupKeyWrite(c -> db,key);  //zadd添加元素时，先根据key找到zset，不存在则创建新的zset
if(checkType(c,zobj,OBJ_ZSET)) goto cleanup;
if(zobj == NULL){  //判断是否存在，不存在：
    if(server.zset_max_ziplist_entries == 0 || server.zset_max_ziplist_value < sdslen(c -> argv[scoreid + 1] -> ptr)){ //设置为0就是禁用Ziplist，或者value大小超过了maxvalue，采用HT+SkipList
        zobj = createZsetObject();
    } else {
        zobj = createZsetZiplistObject();  //否则，采用Ziplist
    }
    dbAdd(c -> db,key,zobj);
}
dbAdd(c -> db,key,zobj);

ziplist本身没有排序功能，而且没有键值对概念，因此需要有zset通过编码实现：

ZipList是连续存储，因此score和element是紧挨在一起的两个entry，element在前，score在后
socre越小越接近队首，score越大越接近队尾，按照score值升序。
《图：优化后ZSet底层内存结构图》

Hash：和Zset非常相似，都是键值存储(hset user:1 name jack age 21)，都需要根据键获取值(HGET user:1 name)，键唯一
和ZSet的区别：zset键member值score；hash键值是任意值。zset根据score排序；hash无排序
因此，Hash底层采用的编码与Zset一致，只需要把排序有关的ShipList去掉即可。

Hash结构默认采用ZipList编码，其中相邻的两个entry分别保存field和value
当数据量较大，Hash编码会转为HT编码，也就是Dict，条件：1.Ziplist元素超过hash-max-ziplist-entries(默认512字节)2.Ziplist任意entry大小超过hash-max-ziplist-value(默认64字节)

void hsetommand(client *c) {  //hset user1 name Jack age 21
    int i, created = 0;
    robj *o;
    if((o = hashTypeLookupWriteOrCreate(c,c->argv[1])) == NULL) return;  //判断key是都存在，不存在创建，默认用ZipList编码
    hashTypeTryConversion(o,c->argv,2,c->argc-1);  //判断是都需要把ZipList转为Dict
    for(i = 2; i < argc; i += 2){  //循环遍历每一对field和value，并执行hset命令
        created += !hashTypeSet(o,c->argv[i] -> ptr,c->argv[i+1]->ptr,HASH_SET_COPY);
    }
}

网络模型

用户空间和内核空间

服务器大多采用Linux系统，应用都需要通过Linux内核与硬件交互。为了避免用户应用导致冲突甚至内核崩溃，用户应用与内核是分离的：

进程的寻址空间划分位2个部分：内核空间，用户空间
用户空间只能执行受限的命令（Ring3），而且不能直接调用系统资源，必须通过内核提供的接口来访问。
内核空间可以执行特权命令（Ring0），调用一切系统资源。

Linux为了提供IO效率，会在用户空间和内核空间都加入缓冲区：

写数据，要把用户缓冲数据拷贝到内核缓冲区，然后写入设备
读数据，要从设备读数据到内核缓冲区，然后拷贝到用户缓冲区

主要有2个影响IO效率的地方，从而提出5种IO模型：

在空间间的数据等待
两个空间之间的buffer种数据拷贝
/用户空间/
用户缓冲区
/用户空间/
|1.等待数据就绪 |2读取数据
/内核空间/
内核缓冲区
/内核空间/

在《UNIX网络编程》种，总结了5种IO模型：阻塞IO，非阻塞IO，IO多路复用，信号驱动IO，异步IO。

阻塞IO

顾名思义，阻塞IO两个阶段都必须阻塞等待。
《图：阻塞IO等待数据》

非阻塞IO

顾名思义，非阻塞IO的recvFrom操作会立即返回结果而不是阻塞用户进程。但是会一直询问内核态数据有没有拷贝完成。花里胡哨，没啥暖用。
《图：非阻塞IO等待数据》
用户进程在第一阶段是非阻塞，第二阶段是阻塞状态，虽然是非阻塞，但性能没有提升，返回增加询问机制，导致CPU空转。得结合IO多路复用技术才有用。

IO多路复用

前两种IO用户应用在第一阶段都调用recvfrom来获取数据，差别在无数据时的处理方案。此时服务端处理客户端Socket请求时，在单线程下，只能依次处理一个socket，如果正在处理的socket切好未就绪（数据不可读或不可写），线程就会被阻塞，所有客户端socket都必须等待。性能很差。

解决：

使用多线程（开销大，cpu切换多）
所有socket不等待，而是监听所有socket，谁数据就绪就处理谁。

现在的问题：用户进程如何知道内核中的数据谁就绪了？

文件描述符（File Descriptor）：简称FD，从0开始递增的<无符号整数>，用来关联Linux中的一个文件，在linux种一切皆文件，例如常规文件，视频，硬件设备等，也包括网络套接字（Socket）

IO多路复用：利用单线程同时监听多个FD，并在某个FD可读可写时得到通知，从而避免无效的等待，充分利用CPU资源。监听FD的方式，通知又分为：Select、poll、epoll。

差异：

select和poll只会通知用户进程有FD就绪，但不确定是哪个FD，需要用户进程逐个遍历FD来确认。
epoll则会在通知用户进程FD就绪同时，把已就绪的FD写入用户空间。

1. IO多路复用-select

typedef long int __fd_mask;  //定义类型别名 __fd_amsk
typedef struct {  //fd_set 记录要监听的fd集合，及其对应状态
    __fd_mask fds_nits[__FD_SETSIZE / __NFDNITS];  //fds_bits是long类型数组。长为1024/32 = 32.共1024个bit位，每个bit代表一个fd，0代表未就绪，1代表就绪
} fd_set;
int select (  //select函数，用于监听多个fd的集合
    int nfds,  //要监视的fd_set的最大fd + 1
    fd_set *readfds,  //要监听的读事件的fd集合
    fd_set *writefds,  //要监听的写事件的fd集合
    fd_set *exceptfds,   //要监听异常事件的fd集合
    struct timeval *timeout  //超时时间，null-永不超时；0-不阻塞等待；大于0-固定时间等待。
);

select执行流程：
用户空间：
1.1 创建fd_set readfds //long int 类型数组共1024个bit位，类型bitmap，0代表未就绪，1代表被监听标记
1.2 假如要监听fd=1，2，5
1.3 执行select(5+1.rdfs,null,null,3) //将rfds拷贝进内核空间
2.4 遍历fd_set，找到就绪的fd，读取其中数据 //遍历更新就绪的bit位置
内核空间：
2.1 遍历fd_set //遍历查找需要监听的bit位
2.2 没有就绪，则休眠
2.3 等待数据就绪被唤醒或超时 //将就绪的rfds的bit位更新原rfds，更新未就绪的bit位为0已就绪的bit位为1，重新拷贝回用户空间
总结：select模式存在的问题：

需要将整个fd_set从用户空间拷贝进内核空间，select结束还要再次拷贝回用户空间。
select无法得知具体是哪个fd就绪，需要遍历整个fd_set
fd_set监听的fd数量不能超过1024

2. IO多路复用-poll

//pollfd中的事件类型
#define POLLIN  //可读事件
#define POLLOUT  //可写事件
#define POLLERR  //错误事件
#define POLLNVAL  //fd未打开
struct pollfd {  //pollfd结构
    int fd;     //要监听的fd
    short int events;  //要监听的事件类型：读，写，异常
    short int revents;  //实际发生的事件类型
};
int poll(  //poll函数：同select函数，监听多个fd集合，判断就绪
    struct pollfd *fda;  //pollfd数组，可以自定义大小
    nfds_t nfda;  //数组元素个数
    int timeout;  //超时时间
);

IO流程：
① 创建pollfd数组，向其中添加关注的fd信息，数组大小自定义
② 调用poll函数，将pollfd数组拷贝进内核空间，转链表存储，无上限
③ 内核遍历fd，判断是否就绪
④ 数组就绪或超时后，拷贝pollfd数组回用户空间，返回就绪fd数量n
⑤ 用户进程判断n是否大于0
⑥ 大于0则遍历pollfd数组，找到就绪的fd

结论：与select对比：

select模式中的fd_set大小固定1024，而pollfd在内核中采用链表，理论无上限
监听fd越多，每次遍历耗时越久，性能反而下降

3. IO多路复用-epoll

epoll是对select和poll的改进，提供了三个函数

struct eventpoll {
    struct re_root rbr;  //一颗红黑树，记录要监听的fd
    struct list_head relist;  //一个链表，记录就绪fd
};
int epoll_create(int size);  //1.会在内核创建eventpoll结构体，返回对应的句柄epfd
int epoll_ctl(  //2.将一个fd添加到epoll的红黑树中，并设置ep_poll_callback，callback触发时，就把对应的fd加入到rdlist这个就绪列表中
    int epfd,  //epoll实例的句柄
    int op,  //要执行的操作，包括ADD，MOD，DEL
    int fd,  //要监听的fd
    struct epoll_event *event  //要监听的事件类型：读，写，异常等
)
int epoll_wait(  //3.检查rdlist列表是否为空，不为空则返回就绪的fd数量
    int epfd,  //eventpoll实例的句柄
    struct epoll_event *events,  //空event数组，用于接收就绪的fd
    itn maxevents,  //events数组的最大长度
    int timeout  //超时时间，-1永不超时，0不阻塞，大于0为阻塞时间
)

《图：epoll模式结构图》

总结：

基于epoll实例中的红黑树保存要监听的fd，接近无上限，而且增删改查效率都非常高，性能不会随监听的fd数量增加而下降。
每个fd只需要执行一次epoll_ctl添加到红黑树，以后每次epoll_wait无需传递任何参数，无需重复拷贝fd到内核空间。
内核会将就绪的fd直接拷贝回用户空间的指定位置，用户进程无需遍历所有fd就能知道就绪的fd是谁。

4. IO多路复用-事件通知机制

当fd有数据可读时，我们调用epoll_wait就可以得到通知，但是事件通知的模式有两种：

LevelTriggered:LT,当DF有数据可读，会重复通知多次，直至数据读取完成，epoll默认模式。
EdgeTriggered:ET,当FD有数据可读，只会通知一次，不管数据是否处理完成。

LT举例：假设有客户端socket对应FD已注册到epoll实例->socket发送2KB数据=> (服务端调用epoll_wait，得到通知FD就绪->服务端从FD读取1KB数据->回到服务端调用epoll_wait继续读取形成循环)。
问题：

ET、LT：调用epoll_wait会将就绪列表清空，导致第二次获取为空。
LT：1.多次通知导致效率下降。2.有惊群效应：有很多的进程在监听FD就绪队列，都在调用epoll_wait尝试去获取就绪的FD，1个就绪，所有的进程都去获取。

解决：LT：系统自动调用epoll_ctl把未读取的重新添加回队列 ET:1.需要手动添加（又回到LT）2.读取所有数据循环从FD读取数据（服务端从FD读取2KB数据）注意用非阻塞IO读取，阻塞为空时会死等。

结论：ET避免了LT的惊群效应，ET最好结合非阻塞IO读取FD数据，相比LT会复杂。

5. IO多路复用-web服务流程

基于epoll模式的web服务的基本流程图：
《图：基于epoll模式的web服务的基本流程图》

信号驱动IO（一阶段不阻塞，二阶段阻塞）

《图：信号驱动IO》
与内核建立SIGIO的信号关联并设置回调，当内核有FD就绪时，会发出SIGIO信号通知用户，期间用户应用可以执行其他业务，无需阻塞等待。

缺点：当有大量的IO操作，信号较多，SIGIO处理函数不能及时处理可能导致信号队列溢出。而且内核空间与用户空间的频繁信号交互性能低。

异步IO（真正的双阶段非阻塞）

整个过程都是非阻塞，用户进程调用异步API后就返回，内核等待数据就绪并拷贝到用户空间后才会递交信号。通知用户进程。
《图：异步IO》

缺点：高并发时内核全在IO操作，导致挤压。

同步和异步

IO操作是同步还是异步，主要看数据在内核空间与用户空间的拷贝过程（读写数据的IO），也就是二阶段的同步还是异步。
《图：两阶段同步与异步》

Redis网络模型

Redis4.0引入多线程异步处理耗时较长操作（删除unlink，同步）Redis6.0在核心网络模型中引入多线程，进一步提高多核CPU的利用率。
Redis为什么是单线程？

Redis是内存性数据库。性能瓶颈是网络延迟而非执行速度，因此多线程并不能带来巨大的性能提升。
多线程会导致频繁上下文切换，必然引入线程锁
多线程有安全问题，复杂度增加，性能反而降低

单线程下的Redis网络模型：Redis通过IO多路复用来提高网络性能，并且支持各种不同的多路复用实现，并将这些实现封装，提供统一高性能API库AE(如:ae_epoll.c).
P171Redis实现epoll源码。

serverSocket->aeEventLoop->beforeSleep->aeApiPoll
《图：Redis网络模型》
Redis6.0为了提高IO读写效率，因此在解析客户端命令，写相响应结果时采用多线程。核心的命令执行，IO多路复用模块依然是由主线程执行。

通信协议

RESP协议

Redis是CS架构的应用，通信一般分为2步(不包括pipline和PubSub)：

客户端想服务端发送一条命令
服务端解析并执行命令，返回响应结果给客户端

因此客户端发送命令的格式，服务端响应结果的格式必须有一个规范，这个规范就是通信协议。Redis使用的RESP协议，到6.0升级到RESP3（增加客户端缓存）

RESP中，通过首字节的字符来区分不同数据类型，常用的数据类型包括5种：

单行字符串：首字节是‘+’，后面跟上单行字符串，以CRLF(“\r\n”)结尾，例如返回“OK”:“+OK\r\n”
错误：首字节是‘-’，与单行字符串格式一样，只是字符串是异常信息，例如：“-Error message\r\n”
数值：首字节是’:'，后面跟上数字格式的字符串，以CRLF结尾。例如：“10\r\n”
多行字符串：首字节是’$'，表示二进制安全的字符串，最大支持512MB
数组：首字节是’*'，后面跟上数组元素个数，再跟上元素，元素数据类型不限

模拟Redis客户端

见util包下RESP.java

内存策略

内存回收

Redis性能强主要是因为基于内存存储。单节点内存不宜多大，会影响持久化或主从同步性能。可修改maxmemory: 1gb。

过期策略

可通过expire命令给Redis设置TTL。
DB结构：Redis是k-v内存数据库，均保存在Dict结构中，但是有两盒Dict，一个用来保存k-v，一个用来记录key-TTL。

typedef struct redisDb {
    dict *dict;                     //（dict1）存放所有k-v，被称为keyspace
    dict *expires;                  //（dict2）存放每一个key及其对应TTL存货时间，只包含设置了TTL的key。
    dict *blocking_keys;            //key with clients waiting for data （BLPOP）
    dict *ready_keys;               //blocked key that received a push
    dict *watched_keys;             //watched key for multi/exec cas
    int id;
    long long avg_ttl;              //记录平均TTL时长
    unsigned long expires_cursor;   //expire检查时在dict中抽样的索引位置
    list *defrag_later;             //等待碎片整理的key列表
} redisDb;

《图：RedisDB结构》
问题：1.Redis如何知道一个key是否过期？2.是不是TTL到期立即删除？

利用两个dict分别记录k-v对及key-ttl对
因为需要扫key，耗时较大，所以采用惰性删除和周期删除

惰性删除：在访问一个key时检查存活时间，过期则删除。缺点：一直没人访问则永远不会被删除
周期删除：通过定时任务，周期抽样部分过期key执行删除：1.设置定时任务serverCron()，按照server.hz频率来执行清理，模式为SLOW。2.每个事件循环前调用beforeSleep()函数，执行清理，模式为FAST.

int serverCron(struct aeEventLoop *eventLoop, Long long id, void *clientData) {
    //更新lrulock到当前时间，为后期的LRU和LFU做准备
    unsigned int lrulock = getLRUClock();
    atomicSet(server.lrulock,lrulock);
    //执行database的数据清理，例如过期key处理
    databasesCron(); //尝试清理key，模式为SLOW
    return 1000/server.hz;
}
void aeMain(aeEventLoop *eventLoop) {
    eventLoop -> stop = 0;
    while(!eventLoop -> stop) {
        //beforeSleep() --> Fast清理模式
        // n == aeApiPoll()
        //如果n > 0,FD就绪，处理IO事件
        //如果到了执行时间，则调用serverCron() --> SLOW
    }
}

SLOW规则：主要：频率默认10，每次不超过25ms

执行频率受server.hz影响，默认10，即每秒执行10次，每个执行周期100ms
执行清理耗时不超多一次执行周期的25%
逐个遍历db，和db中的bucket，抽取20个key判断是否过期。
如果没有达到时间上限25ms，并且过期key比例大于10%，再进行一次抽象，否则结束。

FAST规则：主要：频率不固定，两次间隔不低于2ms，每次不超过1ms

执行频率受beforeSleep调用影响，但两次FAST模式间隔不低于2ms
执行清理耗时不超1ms
逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽取2.个key判断是否过期。
如果没有达到时间上限1ms，并且过期key比例大于10%，再进行一次抽样，斗则结束。

淘汰策略

内存淘汰：当Redis内存达到设置阈值，主动挑选部分key进行删除释放内存。通过执行processCommand()中尝试内存淘汰：

/***redis在执行任务命令之前都会检查内存***/
int processCommand(client *c) {
    //如果服务器设置了server.maxmemory属性，并且并未执行lua脚本
    if(server.maxmemory && !server.lua_timeout) {
        //尝试进行内存淘汰performEvictions
        int out_of_memory = (performEvictions() == EVICT_FAIL);
        
        if(out_of_memory && reject_cmd_on_oom) {
            rejectCommand(c, shared.oomerr);
            return C_OK;
        }
    }
}

《图：performEvictions算法流程图》
Reids支持8种不同的策略来删除key：

noeviction：不淘汰任务key，内存满时不允许写入，默认
volatile-ttl：对设置TTL的key，比较剩余TTL，小的先淘汰
allkeys-random：全体key随机淘汰。db中dict随机
volatile-random：对设置了TTL的key随机淘汰
allkeys-lru：全体key基于LRU算法淘汰
volatile-lru：对设置了TTL的key基于LRU算法淘汰
allkeys-lfu：全体key基于LFU算法淘汰
volatile—lfu:对设置了TTL的key基于LFU算法淘汰

LRU：最少最近使用，用当前时间减去最后一次访问时间，值越大先淘汰。
LFU：最小频率使用，统计每个key访问频率。值越小先淘汰。
Redis的数据都会被封装为RedisObject结构：

typedef struct redisObject {
    unsigned type : 4;      //对象类型
    unsigned encoding:4;    //编码方式
    unsigned lru:LRU_BITS;  //LRU:以秒为单位记录最近一次访问，长24bit。LFU：高16位以分钟位单位记录最近一次访问时间，低8位记录逻辑（算法）访问次数。
    int refcount;           //引用指针，计数位0则可回收
    void *ptr;              //数据指针，指向真实数据
} robj;

LFU的访问次数为逻辑访问次数，并不是每次key访问都会被计数，而是通过运算：