redis的源代码(v1.3.14)应该算是挺简单的.
"核心"部分就在redis.c,大概也就1W多行,不多.
除去各种命令的处理,整体框架只有几千行吧.
基本的处理流程在aeMain里.
当然,在此之前,会先load数据.
毕竟,这是一个基于基于内存的key-value.
也所以呢,这成为它的第一个问题.
appendonly模式下,是通过读log来恢复数据的.
实际上,log的内容大概就是命令的内容,制造了一个fackeclient将log的内容重放一边.
在非appendonly模式下,则是读数据文件,一个个都add回去.
两者的不同在于,明显,非appendonly的文件必然是某个时期的数据快照.
而log,只能说是某一段时间的数据操作过程吧.
也就是说,如果停机回复的话,大概在log和数据文件上要小心处理.
当然,省事的情况就是只load快照文件.
不管是何种情况,可以肯定的一点是,启动时间跟数据量成正比.
启动完成之后会在aeMain里面loop.
redis是事件风格的,或者说是poll风格的.
也就是说,每个命令会形成一个事件,然后如队列.
在一次循环过程中poll出来处理.
完了再下一次的从队列里select ready的event.
void aeMain(aeEventLoop *eventLoop) {
eventLoop->stop = 0;
while (!eventLoop->stop) {
if (eventLoop->beforesleep != NULL)
eventLoop->beforesleep(eventLoop);
aeProcessEvents(eventLoop, AE_ALL_EVENTS);
}
}
处理的基本主题在aeProcessEvents里.
当然,更直接的是在aeApiPoll里.
apiPoll里面会涉及到具体的socekt操作.
其实也并不复杂,就是把ready的file descriptor放到read write的ready列表里.然后设置相应的事件标记.
剩下的只是返回一个ready的数量,其余的依然在aeProcessEvent里.
值得注意下的是,其实apiPoll有三个实现,通过宏控制.
对应的其实就是通常io的三个基本模型,select,epoll,kqueue.
不仅仅apipoll
. 所有aeApi族的函数都相对应于三个版本.
某种程度上说,这其实是api族函数其实是跟io相关的底层调用.
值得注意的是,在apipoll里面,只是准备好fd,实际的read write实在processevent里做的.
更实际的get set等操作,其实是在更早之前的beforeSleep里.
也就是eventloop那一段.
实话,beforeSleep这个名字多少有些不恰当.
因为它并不sleep,相反,还做了挺多事情.
核心的redis命令执行入口call()就是在这里调用的.
一个while循环各个ready的client.
对于每个client,尝试取一个command来执行,调用call.
完了之后,如果还有堆积的命令则调用processInputBuffer,有里面的processCommand做未竟的事业.
等所有client处理完了,则会根据参数配置,看是否对log做一次flush操作.
注意到这一个过程是单进程单线程的.
考虑到client很多,并且请求很多的话,恐怕数据的顺序就不好说了.
运气好的api call,恰好在靠前的client队列里,那自然就在log里比较靠前了.
一种理论上的极端情况是,两个并发写同一个key值,先发起的也许由于机遇问题,分在了靠后的client的话,那么,不管你早多少,事实上先写到库的是后发的那个连接.
某种程度上说,这靠的不是先天,而是后知后觉.
所以,目前来看,redis在高并发的时候情况可能不会很乐观.
连接数多,导致loop ready client处理api call的时候,靠后的client在时序上靠后了.
理论上,不能保证比较强的时序性.
其次就是每次loop 完rady client之后的写操作.
尽管,通过参数配置,可以让它隔一段时间再写,但毕竟这是同步写过程,属于block io吧.
而且,如果reids并发访问很高,那么加上loop ready client时所花费的时间,积累的log越多,block io的时间会越来越长吧.
当然,这只是纯纸上谈兵.实际如何,很难说.
因为,怎样才算是高并发和高频读写呢,这个没有确切说法吧.
至于各个readis命令的大致实现以及hash的内存策略问题,有空再谈谈.
其实也挺简单的.
2010-06-12
浅谈Redis
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