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分布式缓存技术PK:选择Redis还是Memcached?

经平台同意授权转载

作者:田京昆(腾讯后台研发工程师)

来源:腾云阁(https://www.qcloud.com/community/article/129)

Memcached和Redis,作为近些年最常用的缓存服务器,相信大家对它们再熟悉不过了。为了对它们有更深入的了解,我曾经读过它们的主要源码, 下面我将从个人角度简单对比一下它们的实现方式,有理解错误之处,欢迎指正。

文中使用的架构类的图片大多来自于网络,有部分图与最新实现有出入,文中已经指出。

一、综述

读一个软件的源码,首先要弄懂软件是用作干什么的,那Memcached和Redis是干啥的?众所周知,数据一般会放在数据库中,但是查询数据会相对比较慢,特别是用户很多时,频繁的查询,需要耗费大量的时间。怎么办呢?数据放在哪里查询快?那肯定是内存中。

Memcached和 R edis就是将数据存储在内存中,按照key-value的方式查询,可以大幅度提高效率。所以一般它们都用做缓存服务器,缓存常用的数据,需要查询的时候,直接从它们那儿获取,减少查询数据库的次数,提高查询效率。

二、服务方式

Memcached和Redis怎么提供服务呢?它们是独立的进程,需要的话,还可以让他们变成daemon进程,所以我们的用户进程要使用Memcached和Redis的服务的话,就需要进程间通信了。考虑到用户进程和Memcached和Redis不一定在同一台机器上,所以还需要支持网络间通信。

因此,Memcached和Redis自己本身就是网络服务器,用户进程通过与他们通过网络来传输数据,显然最简单和最常用的就是使用tcp连接了。另外,Memcached和Redis都支持udp协议。而且当用户进程和Memcached和Redis在同一机器时,还可以使用unix域套接字通信。

三、事件模型

下面开始讲他们具体是怎么实现的了。首先来看一下它们的事件模型。

自从epoll出来以后,几乎所有的网络服务器全都抛弃select和poll,换成了epoll。Redis也一样,只不多它还提供对select和poll的支持,可以自己配置使用哪一个,但是一般都是用epoll。另外针对BSD,还支持使用kqueue。而Memcached是基于libevent的,不过libevent底层也是使用epoll的,所以可以认为它们都是使用epoll。epoll的特性这里就不介绍了,网上介绍文章很多。

它们都使用epoll来做事件循环,不过Redis是单线程的服务器(Redis也是多线程的,只不过除了主线程以外,其他线程没有event loop,只是会进行一些后台存储工作),而Memcached是多线程的。 Redis的事件模型很简单,只有一个event loop,是简单的reactor实现。 不过 Redis事件模型中有一个亮点,我们知道epoll是针对fd的,它返回的就绪事件也是只有fd,Redis里面的fd就是服务器与客户端连接的socket的fd ,但是处理的时候,需要根据这个fd找到具体的客户端的信息,怎么找呢?通常的处理方式就是用红黑树将fd与客户端信息保存起来,通过fd查找,效率是lgn。

不过Redis比较特殊,Redis的客户端的数量上限可以设置,即可以知道同一时刻,Redis所打开的fd的上限,而我们知道,进程的fd在同一时刻是不会重复的(fd只有关闭后才能复用),所以Redis使用一个数组,将fd作为数组的下标,数组的元素就是客户端的信息,这样,直接通过fd就能定位客户端信息,查找效率是O(1),还省去了复杂的红黑树的实现(我曾经用c写一个网络服务器,就因为要保持fd和connect对应关系,不想自己写红黑树,然后用了STL里面的set,导致项目变成了c++的,最后项目使用g++编译,这事我不说谁知道?)。显然这种方式只能针对connection数量上限已确定,并且不是太大的网络服务器,像nginx这种http服务器就不适用,nginx就是自己写了红黑树。

Memcached是多线程的,使用master-worker的方式,主线程监听端口,建立连接,然后顺序分配给各个工作线程。 每一个从线程都有一个event loop,它们服务不同的客户端。master线程和worker线程之间使用管道通信,每一个工作线程都会创建一个管道,然后保存写端和读端,并且将读端加入event loop,监听可读事件。

同时,每个从线程都有一个就绪连接队列,主线程连接连接后,将连接的item放入这个队列,然后往该线程的管道的写端写入一个connect命令,这样event loop中加入的管道读端就会就绪,从线程读取命令,解析命令发现是有连接,然后就会去自己的就绪队列中获取连接,并进行处理。多线程的优势就是可以充分发挥多核的优势,不过编写程序麻烦一点,Memcached里面就有各种锁和条件变量来进行线程同步。

四、内存分配

Memcached 和Redis的核心任务都是在内存中操作数据,内存管理自然是核心的内容。

首先看看他们的内存分配方式。 Memcached有自己的内存池 ,即预先分配一大块内存,然后接下来分配内存就从内存池中分配,这样可以减少内存分配的次数,提高效率,这也是大部分网络服务器的实现方式,只不过各个内存池的管理方式根据具体情况而不同。 而Redis没有自己得内存池,而是直接使用时分配,即什么时候需要什么时候分配,内存管理的事交给内核,自己只负责取和释放 (Redis既是单线程,又没有自己的内存池,是不是感觉实现的太简单了?那是因为它的重点都放在数据库模块了)。不过Redis支持使用tcmalloc来替换glibc的malloc,前者是Google的产品,比glibc的malloc快。

由于Redis没有自己的内存池,所以内存申请和释放的管理就简单很多,直接malloc和free即可,十分方便。而Memcached是支持内存池的,所以内存申请是从内存池中获取,而free也是还给内存池,所以需要很多额外的管理操作,实现起来麻烦很多,具体的会在后面Memcached的slab机制讲解中分析。

五、数据库实现

接下来看看他们的最核心内容,各自数据库的实现。

1、

Memcached数据库实现

Memcached 只支持key-value,即只能一个key对于一个value 。它的数据在内存中也是这样以key-value对的方式存储,它使用slab机制。

首先看 Memcached 是如何存储数据的,即存储key-value对。如下图,每一个key-value对都存储在一个item结构中,包含了相关的属性和key和value的值。

分布式缓存技术PK:选择Redis还是Memcached?

item是保存key-value对的,当item多的时候,怎么查找特定的item是个问题。

所以memcached维护了一个hash表,它用于快速查找item。hash表适用开链法(与redis一样)解决键的冲突,每一个hash表的桶里面存储了一个链表,链表节点就是item的指针,如上图中的h_next就是指桶里面的链表的下一个节点。 hash表支持扩容(item的数量是桶的数量的1.5以上时扩容),有一个primary_hashtable,还有一个old_hashtable,其中正常适用primary_hashtable,但是扩容的时候,将old_hashtable = primary_hashtable,然后primary_hashtable设置为新申请的hash表(桶的数量乘以2),然后依次将old_hashtable 里面的数据往新的hash表里面移动,并用一个变量expand_bucket记录以及移动了多少个桶,移动完成后,再free原来的old_hashtable 即可(Redis也是有两个hash表,也是移动,不过不是后台线程完成,而是每次移动一个桶)。扩容的操作,专门有一个后台扩容的线程来完成,需要扩容的时候,使用条件变量通知它,完成扩容后,它又考试阻塞等待扩容的条件变量。

这样在扩容的时候,查找一个item可能会在primary_hashtable和old_hashtable的任意一个中,需要根据比较它的桶的位置和expand_bucket的大小来比较确定它在哪个表里。

item是从哪里分配的呢?从slab中。 如下图,Memcached有很多slabclass,它们管理slab,每一个slab其实是trunk的集合,真正的item是在trunk中分配的,一个trunk分配一个item。一个slab中的trunk的大小一样,不同的slab,trunk的大小按比例递增,需要新申请一个item的时候,根据它的大小来选择trunk,规则是比它大的最小的那个trunk。

这样,不同大小的item就分配在不同的slab中,归不同的slabclass管理。 这样的缺点是会有部分内存浪费,因为一个trunk可能比item大,如图2,分配100B的item的时候,选择112的trunk,但是会有12B的浪费,这部分内存资源没有使用。

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分布式缓存技术PK:选择Redis还是Memcached?

如上图,整个构造就是这样,slabclass管理slab,一个slabclass有一个slab_list,可以管理多个slab,同一个slabclass中的slab的trunk大小都一样。slabclass有一个指针slot,保存了未分配的item已经被free掉的item(不是真的free内存,只是不用了而已),有item不用的时候,就放入slot的头部,这样每次需要在当前slab中分配item的时候,直接取slot取即可,不用管item是未分配过的还是被释放掉的。

然后,每一个slabclass对应一个链表,有head数组和tail数组,它们分别保存了链表的头节点和尾节点。链表中的节点就是改slabclass所分配的item,新分配的放在头部,链表越往后的item,表示它已经很久没有被使用了。当slabclass的内存不足,需要删除一些过期item的时候,就可以从链表的尾部开始删除,没错,这个链表就是为了实现LRU。光靠它还不行,因为链表的查询是O(n)的,所以定位item的时候,使用hash表,这已经有了,所有分配的item已经在hash表中了, 因此,hash用于查找item,然后链表有用存储item的最近使用顺序,这也是lru的标准实现方法。

每次需要新分配item的时候,找到slabclass对于的链表,从尾部往前找,看item是否已经过期,过期的话,直接就用这个过期的item当做新的item。没有过期的,则需要从slab中分配trunk,如果slab用完了,则需要往slabclass中添加slab了。

Memcached支持设置过期时间,即expire time,但是内部并不定期检查数据是否过期,而是客户进程使用该数据的时候,Memcached会检查expire time,如果过期,直接返回错误。这样的优点是,不需要额外的cpu来进行expire time的检查,缺点是有可能过期数据很久不被使用,则一直没有被释放,占用内存。

Memcached是多线程的,而且只维护了一个数据库,所以可能有多个客户进程操作同一个数据,这就有可能产生问题。 比如,A已经把数据更改了,然后B也更改了改数据,那么A的操作就被覆盖了,而可能A不知道,A任务数据现在的状态时他改完后的那个值,这样就可能产生问题。为了解决这个问题,Memcached使用了CAS协议,简单说就是item保存一个64位的unsigned int值,标记数据的版本,每更新一次(数据值有修改),版本号增加,然后每次对数据进行更改操作,需要比对客户进程传来的版本号和服务器这边item的版本号是否一致,一致则可进行更改操作,否则提示脏数据。

以上就是Memcached如何实现一个key-value的数据库的介绍。

2、

Redis数据库实现

首先 Redis数据库的功能强大一些,因为不像Memcached只支持保存字符串,Redis支持string、 list、 set、sorted set、hash table 5种数据结构。 例如存储一个人的信息就可以使用hash table,用人的名字做key,然后name super, age 24, 通过key 和 name,就可以取到名字super,或者通过key和age,就可以取到年龄24。这样,当只需要取得age的时候,不需要把人的整个信息取回来,然后从里面找age,直接获取age即可,高效方便。

为了实现这些数据结构,Redis定义了抽象的对象Redis object,如下图。每一个对象有类型,一共5种:字符串,链表,集合,有序集合,哈希表。 同时,为了提高效率,Redis为每种类型准备了多种实现方式,根据特定的场景来选择合适的实现方式,encoding就是表示对象的实现方式的。还有记录了对象的lru,即上次被访问的时间,同时在Redis 服务器中会记录一个当前的时间(近似值,因为这个时间只是每隔一定时间,服务器进行自动维护的时候才更新),它们两个只差就可以计算出对象多久没有被访问了。 

然后Redis object中还有引用计数,这是为了共享对象,然后确定对象的删除时间用的。最后使用一个void*指针来指向对象的真正内容。正式由于使用了抽象Redis object,使得数据库操作数据时方便很多,全部统一使用Redis object对象即可,需要区分对象类型的时候,再根据type来判断。而且正式由于采用了这种面向对象的方法,让redis的代码看起来很像c++代码,其实全是用c写的。

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说到底Redis还是一个key-value的数据库,不管它支持多少种数据结构,最终存储的还是以key-value的方式,只不过value可以是链表,set,sorted set,hash table等。和Memcached一样,所有的key都是string,而set,sorted set,hash table等具体存储的时候也用到了string。 而c没有现成的string,所以redis的首要任务就是实现一个string,取名叫sds(simple dynamic string),如下的代码, 非常简单的一个结构体,len存储改string的内存总长度,free表示还有多少字节没有使用,而buf存储具体的数据,显然len-free就是目前字符串的长度。

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字符串解决了,所有的key都存成sds就行了,那么key和value怎么关联呢? key-value的格式在脚本语言中很好处理,直接使用字典即可,C没有字典,怎么办呢?自己写一个呗(Redis十分热衷于造轮子) 。看下面的代码,privdata存额外信息,用的很少,至少我们发现。 dictht是具体的哈希表,一个dict对应两张哈希表,这是为了扩容(包括rehashidx也是为了扩容)。dictType存储了哈希表的属性。redis还为dict实现了迭代器(所以说看起来像c++代码)。

哈希表的具体实现是和mc类似的做法,也是使用开链法来解决冲突,不过里面用到了一些小技巧。比如使用dictType存储函数指针,可以动态配置桶里面元素的操作方法。又比如dictht中保存的sizemask取size(桶的数量)-1,用它与key做&操作来代替取余运算,加快速度等等。总的来看,dict里面有两个哈希表,每个哈希表的桶里面存储dictEntry链表,dictEntry存储具体的key和value。

前面说过,一个dict对于两个dictht,是为了扩容(其实还有缩容)。正常的时候,dict只使用dictht[0],当dict[0]中已有entry的数量与桶的数量达到一定的比例后,就会触发扩容和缩容操作,我们统称为rehash,这时,为dictht[1]申请rehash后的大小的内存,然后把dictht[0]里的数据往dictht[1]里面移动,并用rehashidx记录当前已经移动万的桶的数量,当所有桶都移完后,rehash完成,这时将dictht[1]变成dictht[0], 将原来的dictht[0]变成dictht[1],并变为null即可。

不同于Memcached,这里不用开一个后台线程来做,而是就在event loop中完成,并且rehash不是一次性完成,而是分成多次,每次用户操作dict之前,Redis移动一个桶的数据,直到rehash完成。这样就把移动分成多个小移动完成,把rehash的时间开销均分到用户每个操作上,这样避免了用户一个请求导致rehash的时候,需要等待很长时间,直到rehash完成才有返回的情况。不过在rehash期间,每个操作都变慢了点,而且用户还不知道redis在他的请求中间添加了移动数据的操作,感觉Redis太贱了 😀

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有了dict,数据库就好实现了。所有数据读存储在dict中,key存储成dictEntry中的key(string),用void* 指向一个redis object,它可以是5种类型中的任何一种。如下图,结构构造是这样,不过这个图已经过时了,有一些与Redis 3.0不符合的地方。

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5 种type的对象,每一个都至少有两种底层实现方式。string有3种:

  • REDIS_ENCODING_RAW;

  • REDIS_ENCIDING_INT;

  • REDIS_ENCODING_EMBSTR;

list有:普通双向链表和压缩链表,压缩链表简单的说,就是讲数组改造成链表,连续的空间,然后通过存储字符串的大小信息来模拟链表,相对普通链表来说可以节省空间,不过有副作用,由于是连续的空间,所以改变内存大小的时候,需要重新分配,并且由于保存了字符串的字节大小,所有有可能引起连续更新(具体实现请详细看代码)。

set有dict和intset(全是整数的时候使用它来存储), sorted set有:skiplist和ziplist, hashtable实现有压缩列表和dict和ziplist。skiplist就是跳表,它有接近于红黑树的效率,但是实现起来比红黑树简单很多,所以被采用(奇怪,这里又不造轮子了,难道因为这个轮子有点难?)。 hash table可以使用dict实现,则改dict中,每个dictentry中key保存了key(这是哈希表中的键值对的key),而value则保存了value,它们都是string。 而set中的dict,每个dictentry中key保存了set中具体的一个元素的值,value则为null。

图中的zset(有序集合)有误,zset使用skiplist和ziplist实现,skiplist很好理解,就把它当做红黑树的替代品就行,和红黑树一样,它也可以排序。怎么用ziplist存储zset呢?首先在zset中,每个set中的元素都有一个分值score,用它来排序。所以在ziplist中,按照分值大小,先存元素,再存它的score,再存下一个元素,然后score。这样连续存储,所以插入或者删除的时候,都需要重新分配内存。所以当元素超过一定数量,或者某个元素的字符数超过一定数量,Redis就会选择使用skiplist来实现zset(如果当前使用的是ziplist,会将这个ziplist中的数据取出,存入一个新的skiplist,然后删除改ziplist,这就是底层实现转换,其余类型的redis object也是可以转换的)。

另外,ziplist如何实现hashtable呢?其实也很简单,就是存储一个key,存储一个value,再存储一个key,再存储一个value。还是顺序存储,与zset实现类似,所以当元素超过一定数量,或者某个元素的字符数超过一定数量时,就会转换成hashtable来实现。 各种底层实现方式是可以转换的,Redis可以根据情况选择最合适的实现方式,这也是这样使用类似面向对象的实现方式的好处。

需要指出的是,使用skiplist来实现zset的时候,其实还用了一个dict,这个dict存储一样的键值对。为什么呢?因为skiplist的查找只是lgn的(可能变成n),而dict可以到O(1), 所以使用一个dict来加速查找,由于skiplist和dict可以指向同一个redis object,所以不会浪费太多内存。另外使用ziplist实现zset的时候,为什么不用dict来加速查找呢?因为ziplist支持的元素个数很少(个数多时就转换成skiplist了),顺序遍历也很快,所以不用dict了。

这样看来,上面的dict,dictType,dictHt,dictEntry,redis object都是很有考量的,它们配合实现了一个具有面向对象色彩的灵活、高效数据库。不得不说,redis数据库的设计还是很厉害的。

与Memcached不同的是,Redis的数据库不止一个,默认就有16个,编号0-15。客户可以选择使用哪一个数据库,默认使用0号数据库。 不同的数据库数据不共享,即在不同的数据库中可以存在同样的key,但是在同一个数据库中,key必须是唯一的。

Redis也支持expire time的设置,我们看上面的redis object,里面没有保存expire的字段,那redis怎么记录数据的expire time呢? Redis是为每个数据库又增加了一个dict,这个dict叫expire dict,它里面的dict entry里面的key就是数对的key,而value全是数据为64位int的redis object,这个int就是expire time。这样,判断一个key是否过期的时候,去expire dict里面找到它,取出expire time比对当前时间即可。为什么这样做呢? 因为并不是所有的key都会设置过期时间,所以,对于不设置expire time的key来说,保存一个expire time会浪费空间,而是用expire dict来单独保存的话,可以根据需要灵活使用内存(检测到key过期时,会把它从expire dict中删除)。

Redis的expire 机制是怎样的呢? 与Memcahed类似,Redis也是惰性删除,即要用到数据时,先检查key是否过期,过期则删除,然后返回错误。单纯的靠惰性删除,上面说过可能会导致内存浪费,所以Redis也有补充方案,Redis里面有个定时执行的函数,叫servercron,它是维护服务器的函数,在它里面,会对过期数据进行删除,注意不是全删,而是在一定的时间内,对每个数据库的expire dict里面的数据随机选取出来,如果过期,则删除,否则再选,直到规定的时间到。即随机选取过期的数据删除,这个操作的时间分两种,一种较长,一种较短,一般执行短时间的删除,每隔一定的时间,执行一次长时间的删除。这样可以有效的缓解光采用惰性删除而导致的内存浪费问题。

4、

Redis数据库持久化

Redis和memcached的最大不同,就是Redis支持数据持久化 ,这也是很多人选择使用Redis而不是Memcached的最大原因。Redis的持久化,分为两种策略,用户可以配置使用不同的策略。

  • RDB 持久化

用户执行save或者bgsave的时候,就会触发RDB持久化操作。RDB持久化操作的核心思想就是把数据库原封不动的保存在文件里。

那如何存储呢?如下图, 首先存储一个Redis字符串,起到验证的作用,表示是RDB文件,然后保存Redis的版本信息,然后是具体的数据库,然后存储结束符EOF,最后用检验和。关键就是databases,看它的名字也知道,它存储了多个数据库,数据库按照编号顺序存储,0号数据库存储完了,才轮到1,然后是2, 一直到最后一个数据库。

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每一个数据库存储方式如下,首先一个1字节的常量SELECTDB,表示切换DB了,然后下一个接上数据库的编号,它的长度是可变的,然后接下来就是具体的key-value对的数据了。

分布式缓存技术PK:选择Redis还是Memcached?

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由上面的代码也可以看出,存储的时候,先检查expire time,如果已经过期,不存就行了,否则,则将expire time存下来,注意,及时是存储expire time,也是先存储它的类型为REDIS_RDB_OPCODE_EXPIRETIME_MS,然后再存储具体过期时间。接下来存储真正的key-value对,首先存储value的类型,然后存储key(它按照字符串存储),然后存储value,如下图。

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在rdbsaveobject中,会根据val的不同类型,按照不同的方式存储,不过从根本上来看,最终都是转换成字符串存储,比如val是一个linklist,那么先存储整个list的字节数,然后遍历这个list,把数据取出来,依次按照string写入文件。对于hash table,也是先计算字节数,然后依次取出hash table中的dictEntry,按照string的方式存储它的key和value,然后存储下一个dictEntry。

总之,RDB的存储方式,对一个key-value对,会先存储expire time(如果有的话),然后是value的类型,然后存储key(字符串方式),然后根据value的类型和底层实现方式,将value转换成字符串存储。这里面为了实现数据压缩,以及能够根据文件恢复数据,redis使用了很多编码的技巧,有些我也没太看懂,不过关键还是要理解思想,不要在意这些细节。

保存了RDB文件,当Redis再启动的时候,就根据RDB文件来恢复数据库。由于以及在RDB文件中保存了数据库的号码,以及它包含的key-value对,以及每个key-value对中value的具体类型,实现方式,和数据,redis只要顺序读取文件,然后恢复object即可。由于保存了expire time,发现当前的时间已经比expire time大了,即数据已经超时了,则不恢复这个key-value对即可。

保存RDB文件是一个很巨大的工程,所以Redis还提供后台保存的机制。即执行bgsave的时候,Redis fork出一个子进程,让子进程来执行保存的工作,而父进程继续提供redis正常的数据库服务。由于子进程复制了父进程的地址空间,即子进程拥有父进程fork时的数据库,子进程执行save的操作,把它从父进程那儿继承来的数据库写入一个temp文件即可。在子进程复制期间,Redis会记录数据库的修改次数(dirty)。当子进程完成时,发送给父进程SIGUSR1信号,父进程捕捉到这个信号,就知道子进程完成了复制,然后父进程将子进程保存的temp文件改名为真正的RDB文件(即真正保存成功了才改成目标文件,这才是保险的做法)。然后记录下这一次save的结束时间。

这里有一个问题,在子进程保存期间,父进程的数据库已经被修改了,而父进程只是记录了修改的次数(dirty),被没有进行修正操作。似乎使得RDB保存的不是实时的数据库,有点不太高大上的样子。 不过后面要介绍的AOF持久化,就解决了这个问题。

除了客户执行sava或者bgsave命令,还可以配置RDB保存条件。即在配置文件中配置,在t时间内,数据库被修改了dirty次,则进行后台保存。Redis在serve cron的时候,会根据dirty数目和上次保存的时间,来判断是否符合条件,符合条件的话,就进行bg save,注意,任意时刻只能有一个子进程来进行后台保存,因为保存是个很费io的操作,多个进程大量io效率不行,而且不好管理。

  • AOF 持久化

首先想一个问题,保存数据库一定需要像RDB那样把数据库里面的所有数据保存下来么?有没有别的方法?

RDB保存的只是最终的数据库,它是一个结果。结果是怎么来的?是通过用户的各个命令建立起来的,所以可以不保存结果,而只保存建立这个结果的命令。Redis的AOF就是这个思想,它不同RDB保存db的数据,它保存的是一条一条建立数据库的命令。

我们首先来看AOF文件的格式,它里面保存的是一条一条的命令,首先存储命令长度,然后存储命令,具体的分隔符什么的可以自己深入研究,这都不是重点,反正知道AOF文件存储的是Redis客户端执行的命令即可。

Redis server中有一个sds aof_buf, 如果aof持久化打开的话,每个修改数据库的命令都会存入这个aof_buf(保存的是aof文件中命令格式的字符串),然后event loop没循环一次,在server cron中调用flushaofbuf,把aof_buf中的命令写入aof文件(其实是write,真正写入的是内核缓冲区),再清空aof_buf,进入下一次loop。这样所有的数据库的变化,都可以通过aof文件中的命令来还原,达到了保存数据库的效果。

需要注意的是,flushaofbuf中调用的write,它只是把数据写入了内核缓冲区,真正写入文件时内核自己决定的,可能需要延后一段时间。 不过Redis支持配置,可以配置每次写入后sync,则在Redis里面调用sync,将内核中的数据写入文件,这不过这要耗费一次系统调用,耗费时间而已。还可以配置策略为1秒钟sync一次,则Redis会开启一个后台线程(所以说Redis不是单线程,只是单eventloop而已),这个后台线程会每一秒调用一次sync。这里要问了,RDB的时候为什么没有考虑sync的事情呢?因为RDB是一次性存储的,不像AOF这样多次存储,RDB的时候调用一次sync也没什么影响,而且使用bg save的时候,子进程会自己退出(Exit),这时候Exit函数内会冲刷缓冲区,自动就写入了文件中。

再来看,如果不想使用aof_buf保存每次的修改命令,也可以使用aof持久化。

Redis提供aof_rewrite,即根据现有的数据库生成命令,然后把命令写入aof文件中。很奇特吧?对,就是这么厉害。进行aof_rewrite的时候,Redis变量每个数据库,然后根据key-value对中value的具体类型,生成不同的命令,比如是list,则它生成一个保存list的命令,这个命令里包含了保存该list所需要的的数据,如果这个list数据过长,还会分成多条命令,先创建这个list,然后往list里面添加元素,总之,就是根据数据反向生成保存数据的命令。然后将这些命令存储aof文件,这样不就和aof append达到同样的效果了么?

再来看,aof格式也支持后台模式。执行aof_bgrewrite的时候,也是fork一个子进程,然后让子进程进行aof_rewrite,把它复制的数据库写入一个临时文件,然后写完后用新号通知父进程。父进程判断子进程的退出信息是否正确,然后将临时文件更名成最终的aof文件。好了,问题来了。在子进程持久化期间,可能父进程的数据库有更新,怎么把这个更新通知子进程呢?难道要用进程间通信么?是不是有点麻烦呢?你猜redis怎么做的?它根本不通知子进程。什么,不通知?那更新怎么办? 在子进程执行aof_bgrewrite期间,父进程会保存所有对数据库有更改的操作的命令(增,删除,改等),把他们保存在aof_rewrite_buf_blocks中,这是一个链表,每个block都可以保存命令,存不下时,新申请block,然后放入链表后面即可,当子进程通知完成保存后,父进程将aof_rewrite_buf_blocks的命令append 进aof文件就可以了。多么优美的设计,想一想自己当初还考虑用进程间通信,别人直接用最简单的方法就完美的解决了问题,有句话说得真对,越优秀的设计越趋于简单,而复杂的东西往往都是靠不住的。

至于aof文件的载入,也就是一条一条的执行aof文件里面的命令而已。不过考虑到这些命令就是客户端发送给Redis的命令,所以Redis干脆生成了一个假的客户端,它没有和Redis建立网络连接,而是直接执行命令即可。首先搞清楚,这里的假的客户端,并不是真正的客户端,而是存储在Redis里面的客户端的信息,里面有写和读的缓冲区,它是存在于Redis服务器中的。所以,如下图,直接读入aof的命令,放入客户端的读缓冲区中,然后执行这个客户端的命令即可。这样就完成了aof文件的载入。

分布式缓存技术PK:选择Redis还是Memcached?

整个aof持久化的设计,个人认为相当精彩。其中有很多地方,值得膜拜。

5、

Redis的事务

Redis另一个比Memcached强大的地方,是它支持简单的事务。事务简单说就是把几个命令合并,一次性执行全部命令。对于关系型数据库来说,事务还有回滚机制,即事务命令要么全部执行成功,只要有一条失败就回滚,回到事务执行前的状态。Redis不支持回滚,它的事务只保证命令依次被执行,即使中间一条命令出错也会继续往下执行,所以说它只支持简单的事务。

首先看Redis事务的执行过程。首先执行multi命令,表示开始事务,然后输入需要执行的命令,最后输入exec执行事务。Redis服务器收到multi命令后,会将对应的client的状态设置为REDIS_MULTI,表示client处于事务阶段,并在client的multiState结构体里面保持事务的命令具体信息(当然首先也会检查命令是否能否识别,错误的命令不会保存),即命令的个数和具体的各个命令,当收到exec命令后,Redis会顺序执行multiState里面保存的命令,然后保存每个命令的返回值,当有命令发生错误的时候,Redis不会停止事务,而是保存错误信息,然后继续往下执行,当所有的命令都执行完后,将所有命令的返回值一起返回给客户。

Redis为什么不支持回滚呢?网上看到的解释出现问题是由于客户程序的问题,所以没必要服务器回滚,同时,不支持回滚,Redis服务器的运行高效很多。在我看来,Redis的事务不是传统关系型数据库的事务,要求CIAD那么非常严格,或者说Redis的事务都不是事务,只是提供了一种方式,使得客户端可以一次性执行多条命令而已,就把事务当做普通命令就行了,支持回滚也就没必要了。

分布式缓存技术PK:选择Redis还是Memcached?

我们知道Redis是单event loop的,在真正执行一个事物的时候(即redis收到exec命令后),事物的执行过程是不会被打断的,所有命令都会在一个event loop中执行完。但是在用户逐个输入事务的命令的时候,这期间,可能已经有别的客户修改了事务里面用到的数据,这就可能产生问题。所以Redis还提供了watch命令,用户可以在输入multi之前,执行watch命令,指定需要观察的数据,这样如果在exec之前,有其他的客户端修改了这些被watch的数据,则exec的时候,执行到处理被修改的数据的命令的时候,会执行失败,提示数据已经dirty。 这是如何是实现的呢? 原来在每一个RedisDb中还有一个dict watched_keys,watched_kesy中dictentry的key是被watch的数据库的key,而value则是一个list,里面存储的是watch它的client。

同时,每个client也有一个watched_keys,里面保存的是这个client当前watch的key。在执行watch的时候,Redis在对应的数据库的watched_keys中找到这个key(如果没有,则新建一个dictentry),然后在它的客户列表中加入这个client,同时,往这个client的watched_keys中加入这个key。当有客户执行一个命令修改数据的时候,Redis首先在watched_keys中找这个key,如果发现有它,证明有client在watch它,则遍历所有watch它的client,将这些client设置为REDIS_DIRTY_CAS,表面有watch的key被dirty了。当客户执行的事务的时候,首先会检查是否被设置了REDIS_DIRTY_CAS,如果是,则表明数据dirty了,事务无法执行,会立即返回错误,只有client没有被设置REDIS_DIRTY_CAS的时候才能够执行事务。 需要指出的是,执行exec后,该client的所有watch的key都会被清除,同时DB中该key的client列表也会清除该client,即执行exec后,该client不再watch任何key(即使exec没有执行成功也是一样)。所以说redis的事务是简单的事务,算不上真正的事务。

以上就是Redis的事务,感觉实现很简单,实际用处也不是太大。

6、

Redis的发布订阅频道

Redis支持频道,即加入一个频道的用户相当于加入了一个群,客户往频道里面发的信息,频道里的所有client都能收到。

实现也很简单,也watch_keys实现差不多,Redis server中保存了一个pubsub_channels的dict,里面的key是频道的名称(显然要唯一了),value则是一个链表,保存加入了该频道的client。同时,每个client都有一个pubsub_channels,保存了自己关注的频道。当用用户往频道发消息的时候,首先在server中的pubsub_channels找到改频道,然后遍历client,给他们发消息。而订阅,取消订阅频道不够都是操作pubsub_channels而已,很好理解。

同时,redis还支持模式频道。即通过正则匹配频道,如有模式频道p, 1, 则向普通频道p1发送消息时,会匹配p,1,除了往普通频道发消息外,还会往p,1模式频道中的client发消息。

注意,这里是用发布命令里面的普通频道来匹配已有的模式频道,而不是在发布命令里制定模式频道,然后匹配Redis里面保存的频道。实现方式也很简单,在Redis server里面有个pubsub_patterns的list(这里为什么不用dict?因为pubsub_patterns的个数一般较少,不需要使用dict,简单的list就好了),它里面存储的是pubsubPattern结构体,里面是模式和client信息,如下所示,一个模式,一个client,所以如果有多个clint监听一个pubsub_patterns的话,在list面会有多个pubsubPattern,保存client和pubsub_patterns的对应关系。 同时,在client里面,也有一个pubsub_patterns list,不过里面存储的就是它监听的pubsub_patterns的列表(就是sds),而不是pubsubPattern结构体。

分布式缓存技术PK:选择Redis还是Memcached?

当用户往一个频道发送消息的时候,首先会在Redis server中的pubsub_channels里面查找该频道,然后往它的客户列表发送消息。然后在Redis server里面的pubsub_patterns里面查找匹配的模式,然后往client里面发送消息。 这里并没有去除重复的客户,在pubsub_channels可能已经给某一个client发过message了,然后在pubsub_patterns中可能还会给用户再发一次(甚至更多次)。 估计Redis认为这是客户程序自己的问题,所以不处理。

分布式缓存技术PK:选择Redis还是Memcached?  

五、总结

总的来看,Redis比Memcached的功能多很多,实现也更复杂。 不过Memcached更专注于保存key-value数据(这已经能满足大多数使用场景了),而Redis提供更丰富的数据结构及其他的一些功能。

不能说Redis比Memcached好,只是从源码阅读的角度来看,Redis的价值或许更大一点。 另外,Redis 3.0里面支持了集群功能,这部分的代码还没有研究,后续再跟进。

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