Redis 单机服务器实现
1. Redis 服务器
Redis服务器负责与客户端建立网络连接,处理发送的命令请求,在数据库中保存客户端执行命令所产生的数据,并且通过一系列资源管理措施来维持服务器自身的正常运转。本次主要剖析server.c
文件,本文主要介绍Redis服务器的一下几个实现:
- 命令的执行过程
- Redis服务器的周期性任务
- maxmemory的策略
- Redis服务器的main函数
其他的注释请上github查看:Redis 单机服务器实现源码注释
2. 命令的执行过程
Redis一个命令的完整执行过程如下:
1、 客户端发送命令请求;
2、 服务器接收命令请求;
3、 服务器执行命令请求;
4、 将回复发送给客户端;
关于命令接收与命令回复,在Redis 网络连接库剖析一文已经详细剖析过,本篇主要针对第三步,也就是服务器执行命令的过程进行剖析。
服务器在接收到命令后,会将命令以对象的形式保存在服务器client
的参数列表robj **argv
中,因此服务器执行命令请求时,服务器已经读入了一套命令参数保存在参数列表中。执行命令的过程对应的函数是processCommand()
,源码如下:
// 如果client没有被关闭则返回C_OK,调用者可以继续执行其他的操作,否则返回C_ERR,表示client被销毁
int processCommand(client *c) {
// 如果是 quit 命令,则单独处理
if (!strcasecmp(c->argv[0]->ptr,"quit")) {
addReply(c,shared.ok);
c->flags |= CLIENT_CLOSE_AFTER_REPLY; //设置client的状态为回复后立即关闭,返回C_ERR
return C_ERR;
}
// 从数据库的字典中查找该命令
c->cmd = c->lastcmd = lookupCommand(c->argv[0]->ptr);
// 不存在的命令
if (!c->cmd) {
flagTransaction(c); //如果是事务状态的命令,则设置事务为失败
addReplyErrorFormat(c,"unknown command '%s'",
(char*)c->argv[0]->ptr);
return C_OK;
// 参数数量不匹配
} else if ((c->cmd->arity > 0 && c->cmd->arity != c->argc) ||
(c->argc < -c->cmd->arity)) {
flagTransaction(c); //如果是事务状态的命令,则设置事务为失败
addReplyErrorFormat(c,"wrong number of arguments for '%s' command",
c->cmd->name);
return C_OK;
}
/* Check if the user is authenticated */
// 如果服务器设置了密码,但是没有认证成功
if (server.requirepass && !c->authenticated && c->cmd->proc != authCommand)
{
flagTransaction(c); //如果是事务状态的命令,则设置事务为失败
addReply(c,shared.noautherr);
return C_OK;
}
// 如果开启了集群模式,则执行集群的重定向操作,下面的两种情况例外:
/*
1. 命令的发送是主节点服务器
2. 命令没有key
*/
if (server.cluster_enabled &&
!(c->flags & CLIENT_MASTER) &&
!(c->flags & CLIENT_LUA &&
server.lua_caller->flags & CLIENT_MASTER) &&
!(c->cmd->getkeys_proc == NULL && c->cmd->firstkey == 0 &&
c->cmd->proc != execCommand))
{
int hashslot;
int error_code;
// 从集群中返回一个能够执行命令的节点
clusterNode *n = getNodeByQuery(c,c->cmd,c->argv,c->argc,
&hashslot,&error_code);
// 返回的节点不合格
if (n == NULL || n != server.cluster->myself) {
// 如果是执行事务的命令,则取消事务
if (c->cmd->proc == execCommand) {
discardTransaction(c);
} else {
// 将事务状态设置为失败
flagTransaction(c);
}
// 执行client的重定向操作
clusterRedirectClient(c,n,hashslot,error_code);
return C_OK;
}
}
// 如果服务器有最大内存的限制
if (server.maxmemory) {
// 按需释放一部分内存
int retval = freeMemoryIfNeeded();
// freeMemoryIfNeeded()函数之后需要冲洗从节点的输出缓冲区,这可能导致被释放的从节点是一个活跃的client
// 如果当前的client被释放,返回C_ERR
if (server.current_client == NULL) return C_ERR;
// 如果命令会耗费大量的内存但是释放内存失败
if ((c->cmd->flags & CMD_DENYOOM) && retval == C_ERR) {
// 将事务状态设置为失败
flagTransaction(c);
addReply(c, shared.oomerr);
return C_OK;
}
}
// 如果 BGSAVE 命令执行错误而且服务器是一个主节点,那么不接受写命令
if (((server.stop_writes_on_bgsave_err &&
server.saveparamslen > 0 &&
server.lastbgsave_status == C_ERR) ||
server.aof_last_write_status == C_ERR) &&
server.masterhost == NULL &&
(c->cmd->flags & CMD_WRITE ||
c->cmd->proc == pingCommand))
{
// 将事务状态设置为失败
flagTransaction(c);
// 如果上一次执行AOF成功回复BGSAVE错误回复
if (server.aof_last_write_status == C_OK)
addReply(c, shared.bgsaveerr);
else
addReplySds(c,
sdscatprintf(sdsempty(),
"-MISCONF Errors writing to the AOF file: %s\r\n",
strerror(server.aof_last_write_errno)));
return C_OK;
}
// 如果没有足够的良好的从节点而且用户配置了 min-slaves-to-write,那么不接受写命令
if (server.masterhost == NULL &&
server.repl_min_slaves_to_write &&
server.repl_min_slaves_max_lag &&
c->cmd->flags & CMD_WRITE &&
server.repl_good_slaves_count < server.repl_min_slaves_to_write)
{
// 将事务状态设置为失败
flagTransaction(c);
addReply(c, shared.noreplicaserr);
return C_OK;
}
// 如果这是一个只读的从节点服务器,则不接受写命令
if (server.masterhost && server.repl_slave_ro &&
!(c->flags & CLIENT_MASTER) &&
c->cmd->flags & CMD_WRITE)
{
addReply(c, shared.roslaveerr);
return C_OK;
}
// 如果处于发布订阅模式,但是执行的不是发布订阅命令,返回
if (c->flags & CLIENT_PUBSUB &&
c->cmd->proc != pingCommand &&
c->cmd->proc != subscribeCommand &&
c->cmd->proc != unsubscribeCommand &&
c->cmd->proc != psubscribeCommand &&
c->cmd->proc != punsubscribeCommand) {
addReplyError(c,"only (P)SUBSCRIBE / (P)UNSUBSCRIBE / PING / QUIT allowed in this context");
return C_OK;
}
// 如果是从节点且和主节点断开了连接,不允许从服务器带有过期数据,返回
if (server.masterhost && server.repl_state != REPL_STATE_CONNECTED &&
server.repl_serve_stale_data == 0 &&
!(c->cmd->flags & CMD_STALE))
{
flagTransaction(c);
addReply(c, shared.masterdownerr);
return C_OK;
}
// 如果服务器处于载入状态,如果命令不是CMD_LOADING标识,则不执行,返回
if (server.loading && !(c->cmd->flags & CMD_LOADING)) {
addReply(c, shared.loadingerr);
return C_OK;
}
// 如果lua脚本超时,限制执行一部分命令,如shutdown、scriptCommand
if (server.lua_timedout &&
c->cmd->proc != authCommand &&
c->cmd->proc != replconfCommand &&
!(c->cmd->proc == shutdownCommand &&
c->argc == 2 &&
tolower(((char*)c->argv[1]->ptr)[0]) == 'n') &&
!(c->cmd->proc == scriptCommand &&
c->argc == 2 &&
tolower(((char*)c->argv[1]->ptr)[0]) == 'k'))
{
flagTransaction(c);
addReply(c, shared.slowscripterr);
return C_OK;
}
// 执行命令
// client处于事务环境中,但是执行命令不是exec、discard、multi和watch
if (c->flags & CLIENT_MULTI &&
c->cmd->proc != execCommand && c->cmd->proc != discardCommand &&
c->cmd->proc != multiCommand && c->cmd->proc != watchCommand)
{
// 除了上述的四个命令,其他的命令添加到事务队列中
queueMultiCommand(c);
addReply(c,shared.queued);
// 执行普通的命令
} else {
call(c,CMD_CALL_FULL);
// 保存写全局的复制偏移量
c->woff = server.master_repl_offset;
// 如果因为BLPOP而阻塞的命令已经准备好,则处理client的阻塞状态
if (listLength(server.ready_keys))
handleClientsBlockedOnLists();
}
return C_OK;
}
我们总结出执行命令的大致过程:
- 查找命令。对应的代码是:c->
cmd = c->
lastcmd = lookupCommand(c->argv[0]->
ptr); - 执行命令前的准备。对应这些判断语句。
- 执行命令。对应代码是:call(c,CMD_CALL_FULL);
我们就大致就这三个过程详细解释。
2.1 查找命令
lookupCommand()
函数是对dictFetchValue(server.commands, name);
的封装。而这个函数的意思是:从server.commands
字典中查找name
命令。这个保存命令表的字典,键是命令的名称,值是命令表的地址。因此我们介绍服务器初始化时的一个操作,就是创建一张命令表。命令表代码简化表示如下:
struct redisCommand redisCommandTable[] = {
{
"get",getCommand,2,"rF",0,NULL,1,1,1,0,0},
{
"set",setCommand,-3,"wm",0,NULL,1,1,1,0,0},
......
};
我们只展示了命令表的两条,可以通过COMMAND COUNT
命令查看命令的个数。虽然只有两条,但是可以说明问题。
首先命令表是就是一个数组,数组的每个成员都是一个struct redisCommand
结构体,对每个数组成员都进行了初始化。我们一次对每个值进行分析:以GET
命令为例子。
-
char *name:命令的名字。对应 "get"。
-
redisCommandProc *proc:命令实现的函数。对应 getCommand。
-
int arity:参数个数,-N表示大于等于N。对应2。
-
char *sflags:命令的属性,用以下字符作为标识。对应"rF"。
-
w:写入命令,会修改数据库。
-
r:读取命令,不会修改数据库。
-
m:一旦执行会增加内存使用,如果内存短缺则不被允许执行。
-
a:管理员命令,例如:SAVE or SHUTDOWN。
-
p:发布订阅有关的命令。
-
f:强制进行复制的命令,无视服务器的脏键。
-
s:不能在脚本中执行的命令。
-
R:随机命令。相同的键有相同的参数,在相同的数据库中,可能会有不同的结果。
-
S:如果在脚本中调用,那么会对这个命令的输出进行一次排序。
-
l:当载入数据库时,允许执行该命令。
-
t:从节点服务器持有过期数据时,允许执行的命令。
-
M:不能在 MONITOR 下自动传播的命令。
-
k:为该命令执行一个隐式的 ASKING,所以在集群模式下,如果槽被标记为’importing’,那这个命令会被接收。
-
F:快速执行的命令。时间复杂度为O(1) or O(log(N))的命令只要内核调度为Redis分配时间片,那么就不应该在执行时被延迟。
-
int flags:sflags的二进制标识形式,可以通过位运算进行组合。对应0。
-
redisGetKeysProc *getkeys_proc:从命令中获取键的参数,是一个可选的功能,一般用于三个字段不够执行键的参数的情况。对应NULL。
-
int firstkey:第一个参数是 key。对应1。
-
int lastkey:最后一个参数是 key。对应1。
-
int keystep:从第一个 key 到最后一个 key 的步长。MSET 的步长是 2 因为:key,val,key,val,…。对应1。
-
long long microseconds:记录执行命令的耗费总时长。对应0。
-
long long calls:记录命令被执行的总次数。对应0。
当从命令表中找到命令后,会将找到的命令的地址,返回给struct redisCommand *cmd, *lastcmd;
这两个指针保存起来。到此查找命令的操作就完成。
2.2 执行命令前的准备
此时,命令已经在命令表中查找到,并且保存在了对应的指针中。但是真正执行前,还进行了许多的情况的判断。我们简单列举几种。
- 首先就是判断命令的参数是否匹配。
- 检查服务器的认证是否通过。
- 集群模式下的判断。
- 服务器最大内存限制是否通过。
- 某些情况下,不接受写命令。
- 发布订阅模式。
- 是否是lua脚本中的命令。
- 等等……
所以,命令执行的过程还是很复杂的,简单总结一句:命令不易,何况人生。
2.3 执行命令
执行命令调用了call(c,CMD_CALL_FULL)
函数,该函数是执行命令的核心。但是不用想,这个函数一定是对回调函数c->cmd->proc(c)
的封装,因为proc
指向命令的实现函数。我们贴出该函数的代码:
void call(client *c, int flags) {
long long dirty, start, duration;
int client_old_flags = c->flags; //备份client的flags
// 将命令发送给 MONITOR
if (listLength(server.monitors) &&
!server.loading &&
!(c->cmd->flags & (CMD_SKIP_MONITOR|CMD_ADMIN)))
{
replicationFeedMonitors(c,server.monitors,c->db->id,c->argv,c->argc);
}
// 清除一些需要按照命令需求设置的标志,以防干扰
c->flags &= ~(CLIENT_FORCE_AOF|CLIENT_FORCE_REPL|CLIENT_PREVENT_PROP);
// 初始化Redis操作数组,用来追加命令的传播
redisOpArrayInit(&server.also_propagate);
/* Call the command. */
// 备份脏键数
dirty = server.dirty;
// 获取执行命令的开始时间
start = ustime();
// 执行命令
c->cmd->proc(c);
// 命令的执行时间
duration = ustime()-start;
// 命令修改的键的个数
dirty = server.dirty-dirty;
if (dirty < 0) dirty = 0;
// 当执行 EVAL 命令时正在加载AOF,而且不希望Lua调用的命令进入slowlog或填充统计信息
if (server.loading && c->flags & CLIENT_LUA)
flags &= ~(CMD_CALL_SLOWLOG | CMD_CALL_STATS); //取消慢查询和记录统计信息的标志
// 如果函数调用者是Lua脚本,且命令的flags或客户端的flags指定了强制传播,我们要强制EVAL调用者传播脚本
if (c->flags & CLIENT_LUA && server.lua_caller) {
// 如果指定了强制将命令传播到从节点
if (c->flags & CLIENT_FORCE_REPL)
server.lua_caller->flags |= CLIENT_FORCE_REPL; //强制执行lua脚本的client要传播命令到从节点
// 如果指定了强制将节点传播到AOF中
if (c->flags & CLIENT_FORCE_AOF)
server.lua_caller->flags |= CLIENT_FORCE_AOF; //强制执行lua脚本的client要传播命令到AOF文件
}
// 命令的flags指定了慢查询标志,要将总的统计信息推入慢查询日志中
if (flags & CMD_CALL_SLOWLOG && c->cmd->proc != execCommand) {
char *latency_event = (c->cmd->flags & CMD_FAST) ?
"fast-command" : "command";
// 记录将延迟事件和延迟时间关联到延迟诊断的字典中
latencyAddSampleIfNeeded(latency_event,duration/1000);
// 将总的统计信息推入慢查询日志中
slowlogPushEntryIfNeeded(c->argv,c->argc,duration);
}
// 命令的flags指定了CMD_CALL_STATS,更新命令的统计信息
if (flags & CMD_CALL_STATS) {
c->lastcmd->microseconds += duration;
c->lastcmd->calls++;
}
// 如果client设置了强制传播的标志或修改了数据集,则将命令发送给从节点服务器或追加到AOF中
if (flags & CMD_CALL_PROPAGATE &&
(c->flags & CLIENT_PREVENT_PROP) != CLIENT_PREVENT_PROP)
{
// 保存传播的标志,初始化为空
int propagate_flags = PROPAGATE_NONE;
// 如果命令修改了数据库中的键,则要传播到AOF和从节点中
if (dirty) propagate_flags |= (PROPAGATE_AOF|PROPAGATE_REPL);
// 如果client设置了强制AOF和复制的标志,则设置传播的标志
if (c->flags & CLIENT_FORCE_REPL) propagate_flags |= PROPAGATE_REPL;
if (c->flags & CLIENT_FORCE_AOF) propagate_flags |= PROPAGATE_AOF;
// 如果client的flags设置了CLIENT_PREVENT_REPL/AOF_PROP,表示阻止命令的传播到从节点或AOF,则取消传播对应标志
if (c->flags & CLIENT_PREVENT_REPL_PROP ||
!(flags & CMD_CALL_PROPAGATE_REPL))
propagate_flags &= ~PROPAGATE_REPL;
if (c->flags & CLIENT_PREVENT_AOF_PROP ||
!(flags & CMD_CALL_PROPAGATE_AOF))
propagate_flags &= ~PROPAGATE_AOF;
// 如果至少设置了一种传播,则执行相应传播命令操作
if (propagate_flags != PROPAGATE_NONE)
propagate(c->cmd,c->db->id,c->argv,c->argc,propagate_flags);
}
// 清除一些需要按照命令需求设置的标志,以防干扰
c->flags &= ~(CLIENT_FORCE_AOF|CLIENT_FORCE_REPL|CLIENT_PREVENT_PROP);
// 恢复client原始的flags
c->flags |= client_old_flags &
(CLIENT_FORCE_AOF|CLIENT_FORCE_REPL|CLIENT_PREVENT_PROP);
// 传播追加在Redis操作数组中的命令
if (server.also_propagate.numops) {
int j;
redisOp *rop;
// 如果命令的flags设置传播的标志
if (flags & CMD_CALL_PROPAGATE) {
// 遍历所有的命令
for (j = 0; j < server.also_propagate.numops; j++) {
rop = &server.also_propagate.ops[j];
int target = rop->target;
/* Whatever the command wish is, we honor the call() flags. */
// 执行相应传播命令操作
if (!(flags&CMD_CALL_PROPAGATE_AOF)) target &= ~PROPAGATE_AOF;
if (!(flags&CMD_CALL_PROPAGATE_REPL)) target &= ~PROPAGATE_REPL;
if (target)
propagate(rop->cmd,rop->dbid,rop->argv,rop->argc,target);
}
}
// 释放Redis操作数组
redisOpArrayFree(&server.also_propagate);
}
// 命令执行的次数加1
server.stat_numcommands++;
}
执行命令时,可以指定一个flags
。这个flags
是用于执行完命令之后的一些后续工作。我们说明这些flags
的含义:
CMD_CALL_NONE:没有指定flags
CMD_CALL_SLOWLOG:检查命令的执行速度,如果需要记录在慢查询日志中
CMD_CALL_STATS:记录命令的统计信息
CMD_CALL_PROPAGATE_AOF:如果client设置了强制传播的标志或修改了数据集,则将命令追加到AOF文件中
CMD_CALL_PROPAGATE_REPL:如果client设置了强制传播的标志或修改了数据集,则将命令发送给从节点服务器中
CMD_CALL_PROPAGATE:如果client设置了强制传播的标志或修改了数据集,则将命令发送给从节点服务器或追加到AOF中
CMD_CALL_FULL:包含以上所有的含义
执行命令c->cmd->proc(c)
就相当于执行了命令实现的函数,然后会在执行完成后,由这些函数产生相应的命令回复,根据回复的大小,会将回复保存在输出缓冲区buf
或**回复链表repl
**中。然后服务器会调用writeToClient()
函数来将回复写到fd
中。详细请看:Redis 网络连接库剖析。
至此,一条命令的执行过程就很清楚明了了。
3. Redis服务器的周期性任务
我们曾经在Redis 事件处理实现一文中说到,Redis的事件分为文件事件(file event)
和时间事件(time event)
。时间事件虽然是晚于文件事件
执行,但是会每隔100ms
都会执行一次。话不多说直接上代码:Redis 单机服务器实现源码注释
// 使用一个宏定义:run_with_period(milliseconds) { .... },实现一部分代码有次数限制的被执行
int serverCron(struct aeEventLoop *eventLoop, long long id, void *clientData) {
int j;
UNUSED(eventLoop);
UNUSED(id);
UNUSED(clientData);
// 如果设置了看门狗,则在过期时间内,递达一个 SIGALRM 信号
if (server.watchdog_period) watchdogScheduleSignal(server.watchdog_period);
// 设置服务器的时间缓存
updateCachedTime();
// 更新服务器的一些统计值
run_with_period(100) {
// 命令执行的次数
trackInstantaneousMetric(STATS_METRIC_COMMAND,server.stat_numcommands);
// 从网络读到的字节数
trackInstantaneousMetric(STATS_METRIC_NET_INPUT,
server.stat_net_input_bytes);
// 已经写到网络的字节数
trackInstantaneousMetric(STATS_METRIC_NET_OUTPUT,
server.stat_net_output_bytes);
}
// 服务器的LRU时间表示位数为24位,因此最长表示2^24秒,大约1.5年,只要在1.5年内,该对象被访问,那么就不会出现对象的LRU时间比服务器的时钟还要年轻的现象
// LRU_CLOCK_RESOLUTION 可以改变LRU时间的精度
// 获取服务器的LRU时钟
server.lruclock = getLRUClock();
// 更新服务器的最大内存使用量峰值
if (zmalloc_used_memory() > server.stat_peak_memory)
server.stat_peak_memory = zmalloc_used_memory();
// 更新常驻内存的大小
server.resident_set_size = zmalloc_get_rss();
// 安全的关闭服务器
if (server.shutdown_asap) {
// 关闭服务器前的准备动作,成功则关闭服务器
if (prepareForShutdown(SHUTDOWN_NOFLAGS) == C_OK) exit(0);
// 失败则打印日志
serverLog(LL_WARNING,"SIGTERM received but errors trying to shut down the server, check the logs for more information");
// 撤销关闭服务器标志
server.shutdown_asap = 0;
}
// 打印数据库的信息到日志中
run_with_period(5000) {
// 遍历数据库
for (j = 0; j < server.dbnum; j++) {
long long size, used, vkeys;
// 获取当前数据库的键值对字典的槽位数,键值对字典已使用的数量,过期键字典已使用的数量
size = dictSlots(server.db[j].dict);
used = dictSize(server.db[j].dict);
vkeys = dictSize(server.db[j].expires);
// 打印到日志中
if (used || vkeys) {
serverLog(LL_VERBOSE,"DB %d: %lld keys (%lld volatile) in %lld slots HT.",j,used,vkeys,size);
/* dictPrintStats(server.dict); */
}
}
}
// 如果服务器不在哨兵模式下,那么周期性打印一些连接client的信息到日志中
if (!server.sentinel_mode) {
run_with_period(5000) {
serverLog(LL_VERBOSE,
"%lu clients connected (%lu slaves), %zu bytes in use",
listLength(server.clients)-listLength(server.slaves),
listLength(server.slaves),
zmalloc_used_memory());
}
}
// 执行client的周期性任务
clientsCron();
// 执行数据库的周期性任务
databasesCron();
// 如果当前没有正在进行RDB和AOF持久化操作,且AOF重写操作被提上了日程,那么在后台执行AOF的重写操作
if (server.rdb_child_pid == -1 && server.aof_child_pid == -1 &&
server.aof_rewrite_scheduled)
{
rewriteAppendOnlyFileBackground();
}
// 如果正在进行RDB或AOF重写等操作,那么等待接收子进程发来的信息
if (server.rdb_child_pid != -1 || server.aof_child_pid != -1 ||
ldbPendingChildren())
{
int statloc;
pid_t pid;
// 接收所有子进程发送的信号,非阻塞
if ((pid = wait3(&statloc,WNOHANG,NULL)) != 0) {
// 获取退出码
int exitcode = WEXITSTATUS(statloc);
int bysignal = 0;
// 判断子进程是否因为信号而终止,是的话,取得子进程因信号而中止的信号码
if (WIFSIGNALED(statloc)) bysignal = WTERMSIG(statloc);
// 子进程没有退出,还在进行RDB或AOF重写等操作
if (pid == -1) {
// 打印日志
serverLog(LL_WARNING,"wait3() returned an error: %s. "
"rdb_child_pid = %d, aof_child_pid = %d",
strerror(errno),
(int) server.rdb_child_pid,
(int) server.aof_child_pid);
// RDB持久化完成
} else if (pid == server.rdb_child_pid) {
// 将RDB文件写入磁盘或网络中
backgroundSaveDoneHandler(exitcode,bysignal);
// AOF持久化完成
} else if (pid == server.aof_child_pid) {
// 将重写缓冲区的命令追加AOF文件中,且进行同步操作
backgroundRewriteDoneHandler(exitcode,bysignal);
// 其他子进程,打印日志
} else {
if (!ldbRemoveChild(pid)) {
serverLog(LL_WARNING,
"Warning, detected child with unmatched pid: %ld",
(long)pid);
}
}
// 更新能否resize哈希的策略
updateDictResizePolicy();
}
// 没有正在进行RDB或AOF重写等操作,那么检查是否需要执行
} else {
// 遍历save命令的参数数组
for (j = 0; j < server.saveparamslen; j++) {
struct saveparam *sp = server.saveparams+j;
// 数据库的键被修改的次数大于SAVE命令参数指定的修改次数,且已经过了SAVE命令参数指定的秒数
if (server.dirty >= sp->changes &&
server.unixtime-server.lastsave > sp->seconds &&
(server.unixtime-server.lastbgsave_try >
CONFIG_BGSAVE_RETRY_DELAY ||
server.lastbgsave_status == C_OK))
{
serverLog(LL_NOTICE,"%d changes in %d seconds. Saving...",
sp->changes, (int)sp->seconds);
// 进行 BGSAVE 操作
rdbSaveBackground(server.rdb_filename);
break;
}
}
// 是否触发AOF重写操作
if (server.rdb_child_pid == -1 &&
server.aof_child_pid == -1 &&
server.aof_rewrite_perc &&
server.aof_current_size > server.aof_rewrite_min_size)
{
// 上一次重写后的大小
long long base = server.aof_rewrite_base_size ?
server.aof_rewrite_base_size : 1;
// AOF文件增长的百分比
long long growth = (server.aof_current_size*100/base) - 100;
// 大于设置的百分比100则进行AOF后台重写
if (growth >= server.aof_rewrite_perc) {
serverLog(LL_NOTICE,"Starting automatic rewriting of AOF on %lld%% growth",growth);
rewriteAppendOnlyFileBackground();
}
}
}
// 将AOF缓存冲洗到磁盘中
if (server.aof_flush_postponed_start) flushAppendOnlyFile(0);
// 当AOF重写操作,同样将重写缓冲区的数据刷新到AOF文件中
run_with_period(1000) {
if (server.aof_last_write_status == C_ERR)
flushAppendOnlyFile(0);
}
// 释放被设置为异步释放的client
freeClientsInAsyncFreeQueue();
// 解除client的暂停状态
clientsArePaused(); /* Don't check return value, just use the side effect. */
// 周期性执行复制的任务
run_with_period(1000) replicationCron();
/* Run the Redis Cluster cron. */
// 周期性执行集群任务
run_with_period(100) {
if (server.cluster_enabled) clusterCron();
}
//周期性执行哨兵任务
run_with_period(100) {
if (server.sentinel_mode) sentinelTimer();
}
// 清理过期的被缓存的sockets连接
run_with_period(1000) {
migrateCloseTimedoutSockets();
}
// 如果 BGSAVE 被提上过日程,那么进行BGSAVE操作,因为AOF重写操作在更新
// 注意:此代码必须在上面的replicationCron()调用之后,确保在重构此文件以保持此顺序时。 这是有用的,因为我们希望优先考虑RDB节省的复制
if (server.rdb_child_pid == -1 && server.aof_child_pid == -1 &&
server.rdb_bgsave_scheduled &&
(server.unixtime-server.lastbgsave_try > CONFIG_BGSAVE_RETRY_DELAY ||
server.lastbgsave_status == C_OK))
{
// 更新执行BGSAVE,成功则清除rdb_bgsave_scheduled标志
if (rdbSaveBackground(server.rdb_filename) == C_OK)
server.rdb_bgsave_scheduled = 0;
}
// 周期loop计数器加1
server.cronloops++;
// 返回周期,默认为100ms
return 1000/server.hz;
}
我们也是大致总结列出部分:
- 主动删除过期的键(也可以在读数据库时被动删除)
- 喂看门狗 watchdog
- 更新一些统计值
- 渐进式rehash
- 触发 BGSAVE / AOF 的重写操作,并处理子进程的中断
- 不同状态的client的超时
- 复制重连
- 等……
我们重点看两个函数,一个是关于客户端资源管理的clientsCron()
,一个是关于数据库资源管理的databasesCron()
。
3.1客户端资源管理
服务器要定时检查client是否与服务器有交互,如果超过了设置的限制时间,则要释放client所占用的资源。具体的函数是clientsCronHandleTimeout()
,它被clientsCron()
函数所调用。
// 检查超时,如果client中断超时返回非零值,函数获取当前时间作为参数因为他被一个循环中调用多次。所以调用gettimeofday()为每一次迭代都是昂贵的,而没有任何实际的效益
// client被关闭则返回1,没有关闭返回0
int clientsCronHandleTimeout(client *c, mstime_t now_ms) {
// 当前时间,单位秒
time_t now = now_ms/1000;
// 当前时间 - client上一次和服务器交互的时间 如果大于 服务器中设置client超过的最大时间
// 不检查这四类client的超时时间:slaves从节点服务器、masters主节点服务器、BLPOP被阻塞的client、订阅状态的client
if (server.maxidletime &&
!(c->flags & CLIENT_SLAVE) && /* no timeout for slaves */
!(c->flags & CLIENT_MASTER) && /* no timeout for masters */
!(c->flags & CLIENT_BLOCKED) && /* no timeout for BLPOP */
!(c->flags & CLIENT_PUBSUB) && /* no timeout for Pub/Sub clients */
(now - c->lastinteraction > server.maxidletime))
{
serverLog(LL_VERBOSE,"Closing idle client");
freeClient(c);
return 1;
// 如果client处于BLPOP被阻塞
} else if (c->flags & CLIENT_BLOCKED) {
// 如果阻塞的client的超时时间已经到达
if (c->bpop.timeout != 0 && c->bpop.timeout < now_ms) {
// 回复client一个空回复
replyToBlockedClientTimedOut(c);
// 接触client的阻塞状态
unblockClient(c);
// 如果服务器处于集群模式
} else if (server.cluster_enabled) {
// 重定向client的阻塞到其他的服务器
if (clusterRedirectBlockedClientIfNeeded(c))
// 解除阻塞
unblockClient(c);
}
}
return 0;
}
3.2 数据库资源管理
服务器要定时检查数据库的输入缓冲区是否可以resize
,以节省内存资源。而resize输入缓冲区的两个条件:
- 输入缓冲区的大小大于32K以及超过缓冲区的峰值的2倍。
- client超过时间大于2秒,且输入缓冲区的大小超过1k
实现的函数是clientsCronResizeQueryBuffer()
,被databasesCron()
函数所调用。
// resize客户端的输入缓冲区
int clientsCronResizeQueryBuffer(client *c) {
// 获取输入缓冲区的大小
size_t querybuf_size = sdsAllocSize(c->querybuf);
// 计算服务器对于client的空转时间,也就是client的超时时间
time_t idletime = server.unixtime - c->lastinteraction;
// resize输入缓冲区的两个条件:
// 1. 输入缓冲区的大小大于32K以及超过缓冲区的峰值的2倍
// 2. client超过时间大于2秒,且输入缓冲区的大小超过1k
if (((querybuf_size > PROTO_MBULK_BIG_ARG) &&
(querybuf_size/(c->querybuf_peak+1)) > 2) ||
(querybuf_size > 1024 && idletime > 2))
{
// 只有输入缓冲区的未使用大小超过1k,则会释放未使用的空间
if (sdsavail(c->querybuf) > 1024) {
c->querybuf = sdsRemoveFreeSpace(c->querybuf);
}
}
// 清空输入缓冲区的峰值
c->querybuf_peak = 0;
return 0;
}
4. maxmemory的策略
Redis 服务器对内存使用会有一个server.maxmemory
的限制,如果超过这个限制,就要通过删除一些键空间来释放一些内存,具体函数对应freeMemoryIfNeeded()
。Redis 单机服务器实现源码注释
释放内存时,可以指定不同的策略。策略保存在maxmemory_policy
中,他可以指定以下的几个值:
#define MAXMEMORY_VOLATILE_LRU 0
#define MAXMEMORY_VOLATILE_TTL 1
#define MAXMEMORY_VOLATILE_RANDOM 2
#define MAXMEMORY_ALLKEYS_LRU 3
#define MAXMEMORY_ALLKEYS_RANDOM 4
#define MAXMEMORY_NO_EVICTION 5
可以看出主要分为三种,
- LRU:优先删除最近最少使用的键。
- TTL:优先删除生存时间最短的键。
- RANDOM:随机删除。
而ALLKEYS
和VOLATILE
的不同之处就是要确定是从数据库的键值对字典还是过期键字典中删除。
了解了以上这些,我们贴出代码:
// 按需释放内存空间
int freeMemoryIfNeeded(void) {
size_t mem_used, mem_tofree, mem_freed;
int slaves = listLength(server.slaves);
mstime_t latency, eviction_latency;
// 计算出服务器总的内存使用量,但是有两部分要减去
/*
1、从节点的输出缓冲区
2、AOF缓冲区
*/
mem_used = zmalloc_used_memory();
// 存在从节点
if (slaves) {
listIter li;
listNode *ln;
listRewind(server.slaves,&li);
// 遍历从节点链表
while((ln = listNext(&li))) {
client *slave = listNodeValue(ln);
// 获取当前从节点的输出缓冲区的大小,不包含静态的固定回复缓冲区,因为他总被分配
unsigned long obuf_bytes = getClientOutputBufferMemoryUsage(slave);
// 减去当前从节点的输出缓冲区的大小
if (obuf_bytes > mem_used)
mem_used = 0;
else
mem_used -= obuf_bytes;
}
}
// 如果开启了AOF操作
if (server.aof_state != AOF_OFF) {
// 减去AOF缓冲区的大小
mem_used -= sdslen(server.aof_buf);
// 减去AOF重写缓冲区的大小
mem_used -= aofRewriteBufferSize();
}
// 如果没有超过服务器设置的最大内存限制,则返回C_OK
if (mem_used <= server.maxmemory) return C_OK;
// 如果内存回收策略为不回收,则返回C_ERR
if (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_NO_EVICTION)
return C_ERR; /* We need to free memory, but policy forbids. */
// 计算需要回收的大小
mem_tofree = mem_used - server.maxmemory;
// 已回收的大小
mem_freed = 0;
// 设置回收延迟检测开始的时间
latencyStartMonitor(latency);
// 循环回收,直到到达需要回收大小
while (mem_freed < mem_tofree) {
int j, k, keys_freed = 0;
// 遍历所有的数据库
for (j = 0; j < server.dbnum; j++) {
long bestval = 0; /* just to prevent warning */
sds bestkey = NULL;
dictEntry *de;
redisDb *db = server.db+j;
dict *dict;
// 如果回收策略有ALLKEYS_LRU或RANDOM,从键值对字典中选择回收
if (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_ALLKEYS_LRU ||
server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_ALLKEYS_RANDOM)
{
// 则从键值对字典中选择回收的键。选择样品字典
dict = server.db[j].dict;
} else {
// 否则从过期键字典中选择回收的键。选择样品字典
dict = server.db[j].expires;
}
if (dictSize(dict) == 0) continue; //跳过空字典
/* volatile-random and allkeys-random policy */
// 如果回收策略有 ALLKEYS_RANDOM 或 VOLATILE_RANDOM,则是随机挑选
if (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_ALLKEYS_RANDOM ||
server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_VOLATILE_RANDOM)
{
// 随机返回一个key
de = dictGetRandomKey(dict);
bestkey = dictGetKey(de);
}
/* volatile-lru and allkeys-lru policy */
// 如果回收策略有 ALLKEYS_LRU 或 VOLATILE_LRU,则使用LRU策略
else if (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_ALLKEYS_LRU ||
server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_VOLATILE_LRU)
{
// 回收池
struct evictionPoolEntry *pool = db->eviction_pool;
while(bestkey == NULL) {
// evictionPoolPopulate()用于在每次我们想要过期一个键的时候,用几个节点填充evictionPool。 空闲时间小于当前key的之一的key被添加。 如果有free的节点,则始终添加key。 我们按升序插入key,所以空闲时间越短的键在左边,右边的空闲时间越长。
// 从样品字典dict中随机选择样品
evictionPoolPopulate(dict, db->dict, db->eviction_pool);
// 从空转时间最长的开始遍历
for (k = MAXMEMORY_EVICTION_POOL_SIZE-1; k >= 0; k--) {
// 跳过空位置
if (pool[k].key == NULL) continue;
// 从样品字典dict中查找当前key
de = dictFind(dict,pool[k].key);
// 从收回池中删除
sdsfree(pool[k].key);
// 释放位置
memmove(pool+k,pool+k+1,
sizeof(pool[0])*(MAXMEMORY_EVICTION_POOL_SIZE-k-1));
// 重置key和空转时间
pool[MAXMEMORY_EVICTION_POOL_SIZE-1].key = NULL;
pool[MAXMEMORY_EVICTION_POOL_SIZE-1].idle = 0;
// 如果从样品字典中可以找到,则保存键
if (de) {
bestkey = dictGetKey(de);
break;
// 没找到,则继续找下一个样品空间所保存的键
} else {
/* Ghost... */
continue;
}
}
// 如果当前选出的所有的样品都没找到,则重新选择一批样品,知道找到一个可以释放的键
}
}
/* volatile-ttl */
// 如果回收策略有 VOLATILE_TTL,则选择生存时间最短的键
else if (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_VOLATILE_TTL) {
// 抽样个数为maxmemory_samples个
for (k = 0; k < server.maxmemory_samples; k++) {
sds thiskey;
long thisval;
// 返回一个键,获取他的生存时间
de = dictGetRandomKey(dict);
thiskey = dictGetKey(de);
thisval = (long) dictGetVal(de);
// 如果当前键的生存时间更短,则保存
if (bestkey == NULL || thisval < bestval) {
bestkey = thiskey;
bestval = thisval;
}
}
}
/* Finally remove the selected key. */
// 删除所有被选择的键
if (bestkey) {
long long delta;
robj *keyobj = createStringObject(bestkey,sdslen(bestkey));
// 当一个键在主节点中过期时,主节点会发送del命令给从节点和AOF文件
propagateExpire(db,keyobj);
// 单独计算dbDelete()所释放的空间大小, 在AOF和复制链接中传播DEL的内存实际上大于我们释放的key的内存
// 但是无法解释,窦泽不会退出循环
// AOF和输出缓冲区的内存最终被释放,所以我们只关心键空间使用的内存
delta = (long long) zmalloc_used_memory();
// 设置删除key对象的开始时间
latencyStartMonitor(eviction_latency);
dbDelete(db,keyobj);
// 保存删除key对象时间
latencyEndMonitor(eviction_latency);
// 添加到延迟诊断字典中
latencyAddSampleIfNeeded("eviction-del",eviction_latency);
// 删除嵌套的延迟事件
latencyRemoveNestedEvent(latency,eviction_latency);
// 计算删除这个键的大小
delta -= (long long) zmalloc_used_memory();
// 更新内存释放量
mem_freed += delta;
// 服务器总的回收键的个数计数器加1
server.stat_evictedkeys++;
// 事件通知
notifyKeyspaceEvent(NOTIFY_EVICTED, "evicted",
keyobj, db->id);
// 释放键对象
decrRefCount(keyobj);
// 释放键的个数加1
keys_freed++;
// 如果有从节点,则刷新所有的输出缓冲区数据
if (slaves) flushSlavesOutputBuffers();
}
}
// 如果所有数据库都没有释放键,返回C_ERR
if (!keys_freed) {
latencyEndMonitor(latency);
latencyAddSampleIfNeeded("eviction-cycle",latency);
return C_ERR; /* nothing to free... */
}
}
// 计算回收延迟的时间
latencyEndMonitor(latency);
latencyAddSampleIfNeeded("eviction-cycle",latency);
return C_OK;
}
5. Redis服务器的main函数
Redis 服务器的mian()
主要执行了一下操作:Redis 单机服务器实现源码注释
- 初始化服务器状态
- 载入服务器的配置
- 初始化服务器数据结构
- 载入持久化文件还原数据库状态
- 执行事件循环
int main(int argc, char **argv) {
struct timeval tv;
int j;
#ifdef INIT_SETPROCTITLE_REPLACEMENT
spt_init(argc, argv);
#endif
// 本函数用来配置地域的信息,设置当前程序使用的本地化信息,LC_COLLATE 配置字符串比较
setlocale(LC_COLLATE,"");
// 设置线程安全
zmalloc_enable_thread_safeness();
// 设置内存溢出的处理函数
zmalloc_set_oom_handler(redisOutOfMemoryHandler);
// 初始化随机数发生器
srand(time(NULL)^getpid());
// 保存当前信息
gettimeofday(&tv,NULL);
// 设置哈希函数的种子
dictSetHashFunctionSeed(tv.tv_sec^tv.tv_usec^getpid());
// 检查开启哨兵模式的两种方式
server.sentinel_mode = checkForSentinelMode(argc,argv);
// 初始化服务器配置
initServerConfig();
// 设置可执行文件的绝对路径
server.executable = getAbsolutePath(argv[0]);
// 分配执行executable文件的参数列表的空间
server.exec_argv = zmalloc(sizeof(char*)*(argc+1));
server.exec_argv[argc] = NULL;
// 保存当前参数
for (j = 0; j < argc; j++) server.exec_argv[j] = zstrdup(argv[j]);
// 如果已开启哨兵模式
if (server.sentinel_mode) {
// 初始化哨兵的配置
initSentinelConfig();
initSentinel();
}
// 检查是否执行"redis-check-rdb"检查程序
if (strstr(argv[0],"redis-check-rdb") != NULL)
redis_check_rdb_main(argc,argv); //该函数不会返回
// 解析参数
if (argc >= 2) {
j = 1; /* First option to parse in argv[] */
sds options = sdsempty();
char *configfile = NULL;
/* Handle special options --help and --version */
// 指定了打印版本信息,然后退出
if (strcmp(argv[1], "-v") == 0 ||
strcmp(argv[1], "--version") == 0) version();
// 执行帮助信息,然后退出
if (strcmp(argv[1], "--help") == 0 ||
strcmp(argv[1], "-h") == 0) usage();
// 执行内存测试程序
if (strcmp(argv[1], "--test-memory") == 0) {
if (argc == 3) {
memtest(atoi(argv[2]),50);
exit(0);
} else {
fprintf(stderr,"Please specify the amount of memory to test in megabytes.\n");
fprintf(stderr,"Example: ./redis-server --test-memory 4096\n\n");
exit(1);
}
}
/* First argument is the config file name? */
// 如果第1个参数不是'-',那么是配置文件
if (argv[j][0] != '-' || argv[j][1] != '-') {
configfile = argv[j];
// 设置配置文件的绝对路径
server.configfile = getAbsolutePath(configfile);
/* Replace the config file in server.exec_argv with
* its absoulte path. */
zfree(server.exec_argv[j]);
// 设置可执行的参数列表
server.exec_argv[j] = zstrdup(server.configfile);
j++;
}
// 解析指定的对象
while(j != argc) {
// 如果是以'-'开头
if (argv[j][0] == '-' && argv[j][1] == '-') {
/* Option name */
// 跳过"--check-rdb"
if (!strcmp(argv[j], "--check-rdb")) {
/* Argument has no options, need to skip for parsing. */
j++;
continue;
}
// 每个选项之间用'\n'隔开
if (sdslen(options)) options = sdscat(options,"\n");
// 将选项追加在sds中
options = sdscat(options,argv[j]+2);
// 选项和参数用 " "隔开
options = sdscat(options," ");
} else {
/* Option argument */
// 追加选项参数
options = sdscatrepr(options,argv[j],strlen(argv[j]));
options = sdscat(options," ");
}
j++;
}
// 如果开启哨兵模式,哨兵模式配置文件不正确
if (server.sentinel_mode && configfile && *configfile == '-') {
serverLog(LL_WARNING,
"Sentinel config from STDIN not allowed.");
serverLog(LL_WARNING,
"Sentinel needs config file on disk to save state. Exiting...");
exit(1);
}
// 重置save命令的参数
resetServerSaveParams();
// 载入配置文件
loadServerConfig(configfile,options);
sdsfree(options);
} else {
serverLog(LL_WARNING, "Warning: no config file specified, using the default config. In order to specify a config file use %s /path/to/%s.conf", argv[0], server.sentinel_mode ? "sentinel" : "redis");
}
// 是否被监视
server.supervised = redisIsSupervised(server.supervised_mode);
// 是否以守护进程的方式运行
int background = server.daemonize && !server.supervised;
if (background) daemonize();
// 初始化服务器
initServer();
// 创建保存pid的文件
if (background || server.pidfile) createPidFile();
// 为服务器进程设置标题
redisSetProcTitle(argv[0]);
// 打印Redis的logo
redisAsciiArt();
// 检查backlog队列
checkTcpBacklogSettings();
// 如果不是哨兵模式
if (!server.sentinel_mode) {
/* Things not needed when running in Sentinel mode. */
serverLog(LL_WARNING,"Server started, Redis version " REDIS_VERSION);
ifdef __linux__
// 打印内存警告
linuxMemoryWarnings();
endif
// 从AOF文件或RDB文件载入数据
loadDataFromDisk();
// 如果开启了集群模式
if (server.cluster_enabled) {
// 集群模式下验证载入的数据
if (verifyClusterConfigWithData() == C_ERR) {
serverLog(LL_WARNING,
"You can't have keys in a DB different than DB 0 when in "
"Cluster mode. Exiting.");
exit(1);
}
}
// 打印端口号
if (server.ipfd_count > 0)
serverLog(LL_NOTICE,"The server is now ready to accept connections on port %d", server.port);
// 打印本地套接字fd
if (server.sofd > 0)
serverLog(LL_NOTICE,"The server is now ready to accept connections at %s", server.unixsocket);
} else {
// 开启哨兵模式,哨兵模式和集群模式只能开启一种
sentinelIsRunning();
}
/* Warning the user about suspicious maxmemory setting. */
// 最大内存限制是否配置正确
if (server.maxmemory > 0 && server.maxmemory < 1024*1024) {
serverLog(LL_WARNING,"WARNING: You specified a maxmemory value that is less than 1MB (current value is %llu bytes). Are you sure this is what you really want?", server.maxmemory);
}
// 进入事件循环之前执行beforeSleep()函数
aeSetBeforeSleepProc(server.el,beforeSleep);
// 运行事件循环,一直到服务器关闭
aeMain(server.el);
// 服务器关闭,删除事件循环
aeDeleteEventLoop(server.el);
return 0;
}