Artikel ini adalah berdasarkan versi komuniti Redis 4.0.8
1 Analisis arahan
Permintaan arahan yang diterima oleh pelayan Redis ialah mula-mula disimpan dalam objek klien Penampan input querybuf kemudian menghuraikan pelbagai parameter permintaan arahan dan menyimpannya dalam medan argv dan argc objek klien.
Fungsi kemasukan untuk klien menghuraikan permintaan arahan ialah readQueryFromClient, yang membaca data soket dan menyimpannya dalam penimbal input objek klien, dan memanggil fungsi processInputBuffer untuk menghuraikan permintaan arahan.
Nota: Perintah sebaris: Gunakan sesi telnet untuk memasukkan arahan
void processInputBuffer(client *c) { ...... //循环遍历输入缓冲区,获取命令参数,调用processMultibulkBuffer解析命令参数和长度 while(sdslen(c->querybuf)) { if (c->reqtype == PROTO_REQ_INLINE) { if (processInlineBuffer(c) != C_OK) break;//处理telnet方式的内联命令 } else if (c->reqtype == PROTO_REQ_MULTIBULK) { if (processMultibulkBuffer(c) != C_OK) break; //解析命令参数和长度暂存到客户端结构体中 } else { serverPanic("Unknown request type"); } } } //解析命令参数和长度暂存到客户端结构体中 int processMultibulkBuffer(client *c) { //定位到行尾 newline = strchr(c->querybuf,'\r'); //解析命令请求参数数目,并存储在客户端对象的c->multibulklen字段 serverAssertWithInfo(c,NULL,c->querybuf[0] == '*'); ok = string2ll(c->querybuf+1,newline-(c->querybuf+1),&ll); c->multibulklen = ll; pos = (newline-c->querybuf)+2;//记录已解析命令的请求长度resp的长度 /* Setup argv array on client structure */ //分配请求参数存储空间 c->argv = zmalloc(sizeof(robj*)*c->multibulklen); // 开始循环解析每个请求参数 while(c->multibulklen) { ...... newline = strchr(c->querybuf+pos,'\r'); if (c->querybuf[pos] != '$') { return C_ERR; ok = string2ll(c->querybuf+pos+1,newline-(c->querybuf+pos+1),&ll); pos += newline-(c->querybuf+pos)+2; c->bulklen = ll;//字符串参数长度暂存在客户端对象的bulklen字段 //读取该长度的参数内容,并创建字符串对象,同时更新待解析参数multibulklen c->argv[c->argc++] =createStringObject(c->querybuf+pos,c->bulklen); pos += c->bulklen+2; c->multibulklen--; }
2 Panggilan arahan
Apabila nilai multibulklen dikemas kini kepada 0, ini bermakna bahawa parsing parameter selesai. Mula memanggil processCommand untuk memproses arahan Terdapat banyak logik pengesahan sebelum memproses arahan, seperti berikut:
void processInputBuffer(client *c) { ...... //调用processCommand来处理命令 if (processCommand(c) == C_OK) { ...... } } //处理命令函数 int processCommand(client *c) { //校验是否是quit命令 if (!strcasecmp(c->argv[0]->ptr,"quit")) { addReply(c,shared.ok); c->flags |= CLIENT_CLOSE_AFTER_REPLY; return C_ERR; } //调用lookupCommand,查看该命令是否存在 c->cmd = c->lastcmd = lookupCommand(c->argv[0]->ptr); if (!c->cmd) { flagTransaction(c); addReplyErrorFormat(c,"unknown command '%s'", (char*)c->argv[0]->ptr); return C_OK; //检查用户权限 if (server.requirepass && !c->authenticated && c->cmd->proc != authCommand) { addReply(c,shared.noautherr); //还有很多检查,不一一列举,比如集群/持久化/复制等 /* 真正执行命令 */ if (c->flags & CLIENT_MULTI && c->cmd->proc != execCommand && c->cmd->proc != discardCommand && c->cmd->proc != multiCommand && c->cmd->proc != watchCommand) queueMultiCommand(c); //将结果写入outbuffer addReply(c,shared.queued); } // 调用execCommand执行命令 void execCommand(client *c) { call(c,CMD_CALL_FULL);//调用call执行命令 //调用execCommand调用call执行命令 void call(client *c, int flags) { start = ustime(); c->cmd->proc(c);//执行命令 duration = ustime()-start; //如果是慢查询,记录慢查询 if (flags & CMD_CALL_SLOWLOG && c->cmd->proc != execCommand) { char *latency_event = (c->cmd->flags & CMD_FAST) ? "fast-command" : "command"; latencyAddSampleIfNeeded(latency_event,duration/1000); //记录到慢日志中 slowlogPushEntryIfNeeded(c,c->argv,c->argc,duration); //更新统计信息:当前命令执行时间和调用次数 if (flags & CMD_CALL_STATS) { c->lastcmd->microseconds += duration; c->lastcmd->calls++;
3 Kembalikan hasil
Hasil dikembalikan oleh Redis tidak dikembalikan terus kepada klien, tetapi ditulis dahulu Masukkan penimbal output (medan buf) atau senarai dipautkan output (medan balasan)
int processCommand(client *c) { ...... //将结果写入outbuffer addReply(c,shared.queued); ...... } //将结果写入outbuffer void addReply(client *c, robj *obj) { //调用listAddNodeHead将客户端添加到服务端结构体的client_pending_write链表,以便后续能快速查找出哪些客户端有数据需要发送 if (prepareClientToWrite(c) != C_OK) return; //然后添加字符串到输出缓冲区 if (_addReplyToBuffer(c,obj->ptr,sdslen(obj->ptr)) != C_OK) //如果添加失败,则添加到输出链表中 _addReplyObjectToList(c,obj); }
Fungsi addReply hanya menyimpan sementara data untuk dihantar kepada klien dalam senarai terpaut keluaran atau penimbal keluaran, jadi bilakah data akan dihantar kepada Bagaimana pula dengan klien? Jawapannya ialah fungsi sebelum tidur yang dipanggil apabila gelung acara dihidupkan Fungsi ini secara khusus melaksanakan beberapa operasi yang tidak memakan masa, seperti memadamkan kunci tamat tempoh, mengembalikan balasan arahan kepada klien, dsb.
void beforeSleep(struct aeEventLoop *eventLoop) { ...... /* Handle writes with pending output buffers. */ handleClientsWithPendingWrites(); } //回复客户端命令函数 int handleClientsWithPendingWrites(void) { listIter li; listNode *ln; int processed = listLength(server.clients_pending_write); listRewind(server.clients_pending_write,&li); while((ln = listNext(&li))) { client *c = listNodeValue(ln); c->flags &= ~CLIENT_PENDING_WRITE; listDelNode(server.clients_pending_write,ln); /* 发送客户端数据 */ if (writeToClient(c->fd,c,0) == C_ERR) continue; /* If there is nothing left, do nothing. Otherwise install * the write handler. */ //如果数据量很大,一次性没有发送完成,则进行添加文件事件,监听当前客户端socket文件描述符的可写事件即可 if (clientHasPendingReplies(c) && aeCreateFileEvent(server.el, c->fd, AE_WRITABLE, sendReplyToClient, c) == AE_ERR) { freeClientAsync(c); } } return processed;.
Atas ialah kandungan terperinci Pemprosesan arahan Redis contoh analisis kod sumber. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kaedah pangkalan data Redis termasuk pangkalan data dalam memori dan penyimpanan nilai utama. 1) Redis menyimpan data dalam ingatan, dan membaca dan menulis dengan cepat. 2) Ia menggunakan pasangan nilai utama untuk menyimpan data, menyokong struktur data kompleks seperti senarai, koleksi, jadual hash dan koleksi yang diperintahkan, sesuai untuk pangkalan data cache dan NoSQL.

REDIS adalah penyelesaian pangkalan data yang kuat kerana ia menyediakan prestasi cepat, struktur data yang kaya, ketersediaan dan skalabilitas yang tinggi, keupayaan kegigihan, dan pelbagai sokongan ekosistem. 1) Prestasi yang sangat cepat: Data Redis disimpan dalam ingatan dan mempunyai kelajuan membaca dan menulis yang sangat cepat, sesuai untuk aplikasi kesesuaian yang tinggi dan rendah. 2) Struktur data yang kaya: Menyokong pelbagai jenis data, seperti senarai, koleksi, dan lain -lain, yang sesuai untuk pelbagai senario. 3) Ketersediaan dan skalabilitas yang tinggi: Menyokong replikasi master-hamba dan mod kluster untuk mencapai ketersediaan yang tinggi dan berskala mendatar. 4) Kegigihan dan keselamatan data: Ketekunan data dicapai melalui RDB dan AOF untuk memastikan integriti dan kebolehpercayaan data. 5) Sokongan ekosistem dan komuniti yang luas: dengan ekosistem yang besar dan komuniti aktif,

Ciri -ciri utama Redis termasuk kelajuan, fleksibiliti dan sokongan struktur data yang kaya. 1) Kelajuan: Redis adalah pangkalan data dalam memori, dan membaca dan menulis operasi hampir seketika, sesuai untuk pengurusan cache dan sesi. 2) Fleksibiliti: Menyokong pelbagai struktur data, seperti rentetan, senarai, koleksi, dan lain -lain, yang sesuai untuk pemprosesan data yang kompleks. 3) Sokongan Struktur Data: Menyediakan rentetan, senarai, koleksi, jadual hash, dan lain -lain, yang sesuai untuk keperluan perniagaan yang berbeza.

Fungsi teras Redis adalah sistem penyimpanan dan pemprosesan data berprestasi tinggi. 1) Akses data berkelajuan tinggi: Redis menyimpan data dalam memori dan menyediakan kelajuan membaca dan menulis tahap mikrosecond. 2) Struktur Data Kaya: Menyokong rentetan, senarai, koleksi, dan lain -lain, dan menyesuaikan diri dengan pelbagai senario aplikasi. 3) Kegigihan: Data berterusan ke cakera melalui RDB dan AOF. 4) Menerbitkan langganan: boleh digunakan dalam beratur mesej atau sistem komunikasi masa nyata.

Redis menyokong pelbagai struktur data, termasuk: 1. String, sesuai untuk menyimpan data nilai tunggal; 2. Senarai, sesuai untuk beratur dan susunan; 3. Tetapkan, digunakan untuk menyimpan data yang tidak duplikasi; 4. Diarahkan set, sesuai untuk senarai ranking dan beratur keutamaan; 5. Jadual hash, sesuai untuk menyimpan objek atau data berstruktur.

Kaunter Redis adalah satu mekanisme yang menggunakan penyimpanan pasangan nilai utama REDIS untuk melaksanakan operasi pengiraan, termasuk langkah-langkah berikut: mewujudkan kekunci kaunter, meningkatkan tuduhan, mengurangkan tuduhan, menetapkan semula, dan mendapatkan tuduhan. Kelebihan kaunter Redis termasuk kelajuan cepat, konkurensi tinggi, ketahanan dan kesederhanaan dan kemudahan penggunaan. Ia boleh digunakan dalam senario seperti pengiraan akses pengguna, penjejakan metrik masa nyata, skor permainan dan kedudukan, dan pengiraan pemprosesan pesanan.

Gunakan alat baris perintah redis (redis-cli) untuk mengurus dan mengendalikan redis melalui langkah-langkah berikut: Sambungkan ke pelayan, tentukan alamat dan port. Hantar arahan ke pelayan menggunakan nama arahan dan parameter. Gunakan arahan bantuan untuk melihat maklumat bantuan untuk arahan tertentu. Gunakan perintah berhenti untuk keluar dari alat baris arahan.

Mod Redis cluster menyebarkan contoh Redis ke pelbagai pelayan melalui sharding, meningkatkan skalabilitas dan ketersediaan. Langkah -langkah pembinaan adalah seperti berikut: Buat contoh Redis ganjil dengan pelabuhan yang berbeza; Buat 3 contoh sentinel, memantau contoh redis dan failover; Konfigurasi fail konfigurasi sentinel, tambahkan pemantauan maklumat contoh dan tetapan failover; Konfigurasi fail konfigurasi contoh Redis, aktifkan mod kluster dan tentukan laluan fail maklumat kluster; Buat fail nodes.conf, yang mengandungi maklumat setiap contoh Redis; Mulakan kluster, laksanakan perintah Buat untuk membuat kluster dan tentukan bilangan replika; Log masuk ke kluster untuk melaksanakan perintah maklumat kluster untuk mengesahkan status kluster; buat


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna