1.redis源码解读（一）：事件驱动的码图io模型，为什么，码图是码图什么，怎么做
2.redis源码学习-quicklist篇
3.Redis 码图源码分析字典（dict）
4.Redis源码阅读（1）——zmalloc
5.Redis 源码剖析 3 -- redisCommand
6.Redis源码从哪里读起？
redis源码解读（一）：事件驱动的io模型，为什么，码图是码图斩魂源码什么，怎么做
Redis作为一个高性能的码图内存数据库，因其出色的码图读写性能和丰富的数据结构支持，已成为互联网应用不可或缺的码图中间件之一。阅读其源码，码图可以了解其内部针对高性能和分布式做的码图种种设计，包括但不限于reactor模型（单线程处理大量网络连接），码图定时任务的码图实现（面试常问），分布式CAP BASE理论的码图实际应用，高效的码图数据结构的实现，其次还能够通过大神的代码学习C语言的编码风格和技巧，让自己的代码更加优雅。
下面进入正题：为什么需要事件驱动的io模型
我们可以简单地将一个服务端程序拆成三部分，接受请求->处理请求->返回结果，其中接收请求和处理请求便是我们常说的网络io。那么网络io如何实现呢，首先我们介绍最基础的io模型，同步阻塞式io，也是很多同学在学校所学的“网络编程”。
使用同步阻塞式io的单线程服务端程序处理请求大致有以下几个步骤
其中3,4步都有可能使线程阻塞（6也会可能阻塞，这里先不讨论）
在第3步，如果没有客户端请求和服务端建立连接，那么服务端线程将会阻塞。如果redis采用这种io模型，那主线程就无法执行一些定时任务，比如过期key的清理，持久化操作，集群操作等。
在第4步，如果客户端已经建立连接但是没有发送数据，服务端线程会阻塞。若说第3步所提到的定时任务还可以通过多开两个线程来实现，那么第4步的14的十进制整数源码阻塞就是硬伤了，如果一个客户端建立了连接但是一直不发送数据，服务端便会崩溃，无法处理其他任何请求。所以同步阻塞式io肯定是不能满足互联网领域高并发的需求的。
下面给出一个阻塞式io的服务端程序示例：
刚才提到，阻塞式io的主要问题是，调用recv接收客户端请求时会导致线程阻塞，无法处理其他客户端请求。那么我们不难想到，既然调用recv会使线程阻塞，那么我们多开几个几个线程不就好了，让那些没有阻塞的线程去处理其他客户端的请求。
我们将阻塞式io处理请求的步骤改造下：
改造后，我们用一个线程去做accept，也就是获取已经建立的连接，我们称这个线程为主线程。然后获取到的每个连接开一个新的线程去处理，这样就能够将阻塞的部分放到新的线程，达到不阻塞主线程的目的，主线程仍然可以继续接收其他客户端的连接并开新的线程去处理。这个方案对高并发服务器来说是一个可行的方案，此外我们还可以使用线程池等手段来继续优化，减少线程建立和销毁的开销。
将阻塞式io改为多线程io：
我们刚才提到多线程可以解决并发问题，然而redis6.0之前使用的是单线程来处理，之所以用单线程，官方给的答复是redis的瓶颈不在cpu，既然不在cpu那么用单线程可以降低系统的复杂度，避免线程同步等问题。如何在一个线程中非阻塞地处理多个socket，进而实现多个客户端的并发处理呢，那就要借助io多路复用了。
io多路复用是操作系统提供的另一种io机制，这种机制可以实现在一个线程中监控多个socket，返回可读或可写的socket，当一个socket可读或可写时再去操作它，这样就避免了对某个socket的源码编辑器少儿编程入口阻塞等待。
将多线程io改为io多路复用：
什么是事件驱动的io模型（Reactor）
这里只讨论redis用到的单线程Reactor模型
事件驱动的io模型并不是一个具体的调用，而是高并发服务器的一种抽象的编程模式。
在Reactor模型中，有三种事件：
与这三种事件对应的，有三种handler，负责处理对应的事件。我们在一个主循环中不断判断是否有事件到来（一般通过io多路复用获取事件），有事件到来就调用对应的handler去处理时间。
听着玄乎，实际上也就这一张图：
事件驱动的io模型在redis中的实现
以下提及的源码版本为 5.0.8
文字的苍白的，建议参照本文最后的方法下载代码，自己调试下
整体框架
redis-server的main方法在 src/server.c 最后，在main方法中，首先进行一系列的初始化操作，最后进入进入Reactor模型的主循环中：
主循环在aeMain函数中，aeMain函数传入的参数 server.el ，是一个 aeEventLoop 类型的全局变量，保存了主循环的一些状态信息，包括需要处理的读写事件、时间事件列表，epoll相关信息，回调函数等。
aeMain函数中，我们可以看到当 eventLoop->stop 标志位为0时，while循环中的内容会被重复执行，每次循环首先会调用beforesleep回调函数，然后处理时间。beforesleep函数在main函数中被注册，会进行集群状态更新、AOF落盘等任务。
之所以叫beforesleep，是因为aeProcessEvents函数中包含了获取事件和处理事件的逻辑，其中获取读写事件时通过epoll_wait实现，会将线程阻塞。
在aeProcessEvents函数中，处理读写事件和时间事件，参数flags定义了需要处理的cf无后座辅助怎么写源码事件类型，我们可以暂时忽略这个参数，认为读写时间都需要处理。
aeProcessEvents函数的逻辑可以分为三个部分，首先获取距离最近的时间事件，这一步的目的是为了确定epoll_wait的超时时间，并不是实际处理时间事件。
第二个部分为获取读写事件并处理，首先调用epoll_wait，获取需要处理的读写事件，超时时间为第一步确定的时间，也就是说，如果在超时时间内有读写事件到来，那么处理读写时间，如果没有读写时间就阻塞到下一个时间事件到来，去处理时间事件。
第三个部分为处理时间事件。
事件注册与获取
上面我们讲了整体框架，了解了主循环的大致流程。接下来我们来看其中的细节，首先是读写事件的注册与获取。
redis将读、写、连接事件用结构aeFileEvent表示，因为这些事件都是通过epoll_wait获取的。
事件的具体类型通过mask标志位来区分。aeFileEvent还保存了事件处理的回调函数指针（rfileProc、wfileProc）和需要读写的数据指针（clientData）。
既然读写事件是通过epoll io多路复用实现，那么就避不开epoll的三部曲 epoll_create epoll_ctrl epoll_wait，接下来我们看下redis对epoll接口的封装。
我们之前提到aeMain函数的参数是一个 aeEventLoop 类型的全局变量，aeEventLoop中保存了epoll文件描述符和epoll事件。在aeApiCreate函数（src/ae_epoll.c）中，会调用epoll_create来创建初始化epoll文件描述符和epoll事件，调用关系为 main -> initServer -> aeCreateEventLoop -> aeApiCreate
调用epoll_create创建epoll后，就可以添加需要监控的文件描述符了，需要监控的码支付系统源码免挂版情形有三个，一是监控新的客户端连接连接请求，二是监控客户端发送指令，也就是读事件，三是监控客户端写事件，也就是处理完了请求写回结果。
这三种情形在redis中被抽象为文件事件，文件事件通过函数aeCreateFileEvent（src/ae.c）添加，添加一个文件事件主要包含三个步骤，通过epoll_ctl添加监控的文件描述符，指定回调函数和指定读写缓冲区。
最后是通过epoll_wait来获取事件，上文我们提到，在每次主循环中，首先根据最近到达的时间事件来计算epoll_wait的超时时间，然后调用epoll_wait获取事件，再处理事件，其中获取事件在函数aeApiPoll（src/ae_epoll.c）中。
获取到事件后，主循环中会逐个调用事件的回调函数来处理事件。
读写事件的实现
写累了，有空补上……
如何使用vscode调试redis源码
编译出二进制程序
这一步有可能报错：
jemalloc是内存分配的一种更高效的实现，用于代替libc的默认实现。这里报错找不到jemalloc，我们只需要将其替换成libc默认实现就好：
如果报错：
我们可以在src目录找到一个脚本名为mkreleasehdr.sh，其中包含创建release.h的逻辑，将报错信息网上翻可以发现有一行：
看来是这个脚本没有执行权限，导致release.h没有成功创建，我们需要给这个脚本添加执行权限然后重新编译：
2. 创建调试配置（vscode）
创建文件 .vscode/launch.json，并填入以下内容：
然后就可以进入调试页面打断点调试了，main函数在 src/server.c
redis源码学习-quicklist篇
Redis源码中的quicklist是ziplist优化版的双端链表，旨在提高内存效率和操作效率。ziplist虽然内存使用率高，但查找和增删操作的最坏时间复杂度可能达到O(n^2)，这与Redis高效数据处理的要求不符。quicklist通过每个节点独立的ziplist结构，降低了更新复杂度，同时保持了内存使用率。
quicklist的基本结构包括：头节点（head）、尾节点（tail）、entry总数（count）、节点总数（len）、容量指示（fill）、压缩深度（compress）、以及用于内存管理的bookmarks。节点结构包括双向链表的prev和next，ziplist的引用zl，ziplist的字节数sz、item数count、以及ziplist类型（raw或lzf压缩）和尝试压缩标志（attempted_compress）。
核心操作函数如create用于初始化节点，insert则根据需求执行头插法或尾插法。delete则简单地从链表中移除节点，释放相关内存。quicklist的优化重点在于ziplist，理解了ziplist的工作原理，quicklist的数据结构理解就相对容易了。
Redis 源码分析字典（dict）
Redis 的内部字典世界：从哈希表到高效管理的深度解析
Redis，作为开源的高性能键值存储系统，其内部实现的字典数据结构是其核心组件之一。这个数据结构采用自定义的哈希表——dictEntry，巧妙地存储和管理着键值对。让我们一起深入理解这一强大工具的运作机制。
首先，Redis的字典是基于哈希表的，通过哈希函数将键转换为数组索引，实现高效查找。dictEntry结构巧妙地封装了键（key）、值（value）以及指向下一个节点的指针，构成了数据存储的基本单元。同时，dict包含一系列操作函数，包括哈希计算、键值复制、比较以及销毁操作，这些函数的指针类型（dictType）和实际数据结构共同构建了其高效性能。
在字典的管理中，rehash是一个关键概念，它标志着哈希表的重新分布过程。rehash标志是一个计数器，用于跟踪当前哈希表实例的状态，确保在负载过高时进行扩容。当ht_used[0]非零，且满足特定条件（如元素数量超过初始桶数），服务器会触发resize操作，这通常在serverCron定时任务中进行，以避免磁盘I/O竞争。
rehash过程中，Redis采取渐进式策略，通过dictRehash函数，逐个移动键值对到新哈希表，确保操作的线程安全。为了避免长时间阻塞，这个过程被分散到函数中，并通过serverCron定时任务，以毫秒级的步长进行，确保在无磁盘写操作时进行。
在处理过期键时，dictRehashMilliseconds()函数扮演重要角色，它在rehash时监控时间消耗，确保性能。rehash过程中，dictAdd负责插入新哈希表，而dictFind和dictDelete则需处理ht_table[0]和ht_table[1]的键值对。
Redis的默认哈希算法采用SipHash，保证了数据的分布均匀性。在持久化时，负载因子默认设置为5，而rehash后，数据结构会采用迭代器的形式，分为安全和非安全两种，以满足不同场景的需求。
在实际操作中，如keysCommand，会选择安全模式以避免重复遍历，而在处理大规模数据时，如scan命令，可能需要使用非安全模式，但需注意可能带来的问题。
总的来说，Redis的字典数据结构是其高效性能的基石，通过精细的哈希管理、rehash策略以及迭代器设计，确保了在高并发和频繁操作下的稳定性和性能。深入理解这些内部细节，对于优化Redis性能和应对复杂应用场景至关重要。
Redis源码阅读（1）——zmalloc
zmalloc是一个简化内存分配的库，包含以下API函数：zmalloc
zcalloc
zrealloc
zfree
zstrdup
zmalloc_used_memory
zmalloc_set_oom_handler
zmalloc_get_rss
zmalloc_get_allocator_info
zmalloc_get_private_dirty
zmalloc_get_smap_bytes_by_field
zmalloc_get_memory_size
zlibc_free
其中，zmalloc用于分配内存，zcalloc在分配内存的同时初始化为0，zrealloc用于重新分配内存，zfree用于释放内存，zstrdup用于复制字符串并分配内存，zmalloc_used_memory用于获取已分配内存的大小，zmalloc_set_oom_handler用于设置内存溢出处理器，zmalloc_get_rss用于获取当前进程的内存使用量，zmalloc_get_allocator_info用于获取分配器信息，zmalloc_get_private_dirty用于获取私有脏数据，zmalloc_get_smap_bytes_by_field用于获取指定字段的内存使用量，zmalloc_get_memory_size用于获取内存大小，zlibc_free用于释放内存。 在zmalloc中，宏函数update_zmalloc_stat_alloc用于更新used_memory的值。这个宏函数中的if语句用于补齐分配的内存字节数到sizeof(long)，但是我不太理解5.0源码中为什么atomicIncr使用的是__n而不是直接对_n进行操作。测试发现，used_memory的值并未对齐到8，那么if语句的存在意义何在呢？ 同样地，update_zmalloc_stat_free宏函数用于更新已释放内存的统计信息。与update_zmalloc_stat_alloc相比，虽然malloc_usable_size已经返回精确的字节数，但update_zmalloc_stat_alloc为何不直接使用atomicIncr更新used_memory呢？在Unstable分支中，已有开发者对此进行了优化。Redis 源码剖析 3 -- redisCommand
Redis 使用 redisCommand 结构体处理命令请求，其内包含一个指向对应处理函数的 proc 指针。redisCommandTable 是一个存储所有 Redis 命令的数组，位于 server.c 文件中。此数组通过 populateCommandTable() 函数填充，该函数将 redisCommandTable 的内容添加到 server.commands 字典，将 Redis 支持的所有命令及其实现整合。
populateCommandTable() 函数中包含 populateCommandTableParseFlags() 子函数，用于将 sflags 字符串转换为对应的 flags 值。lookupCommand*() 函数族负责从 server.commands 中查找相应的命令。
Redis源码从哪里读起？
如果你正寻求理解Redis源码的路径，本文为你提供了一个全面的指南。Redis 是使用 C 语言构建的，因此，我们从 main 函数开始，深入探索其核心逻辑。在阅读过程中，我们应聚焦于从外部命令输入到内部执行流程的路径，逐步理解 Redis 的工作原理。
理解事件机制对于深入 Redis 的核心至关重要。通过 Redis 的事件循环，我们可以实现单线程环境下的高效处理多任务的能力。这一机制允许 Redis 以线程安全的方式处理大量请求，同时在执行后台任务时保持响应速度。事件循环与系统提供的异步 I/O 多路复用机制相结合，确保了 CPU 资源的高效利用，避免了并发执行的复杂性。
在讨论事件循环时，我们重点关注了两个阶段：初始化和事件处理。初始化阶段涉及配置和数据加载，而事件处理阶段则负责响应客户端请求、执行命令以及周期性任务的调度。通过事件循环，Redis 实现了在单一线程下处理多个请求的高效运行模式。
理解 Redis 命令请求的处理流程是整个指南的关键部分。当客户端向 Redis 发送命令时，流程分为两个阶段：连接建立和命令执行与响应。连接建立阶段由事件循环触发，而命令执行与响应阶段则涉及读取客户端发送的数据，执行命令并返回结果。这一过程通过特定的回调函数实现，确保了命令处理的高效和线程安全。
此外，我们还讨论了 Redis 的事件机制，即事件驱动程序库 ae.c，它在不同操作系统上支持多种 I/O 多路复用机制。在选择底层机制时，Redis 优先考虑后三种更现代、高效的方案，例如 macOS 上的 kqueue 和 Linux 上的 epoll。理解这些机制对于实现高性能网络服务至关重要。
为了帮助读者在阅读 Redis 源码时构建清晰的思维路径，我们提供了一个树型图展示关键函数之间的调用关系。这张图基于 Redis 源码的 5.0 分支，详细地展示了初始化、事件处理、命令请求处理等关键流程的调用顺序。
最后，本文提供的参考文献旨在为读者提供进一步学习的资源。对于希望深入理解 Redis 源码并学习 C 语言编程经验的读者，这些资源将起到重要作用。总的来说，本文旨在为那些希望从源头上理解 Redis 工作机制的技术爱好者提供一个全面、系统化的指南。