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小編給大家分享一下Java如何手寫Redis服務端,希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲,下面讓我們一起去探討吧!
連到Redis服務器的客戶端建立了一個到6379端口的TCP連接。
雖然RESP在技術上不特定于TCP,但是在Redis的上下文中,該協議僅用于TCP連接(或類似的面向流的連接,如unix套接字)。
使用netty作為通訊框架。
Redis客戶端和服務器端通信使用名為 RESP (REdis Serialization Protocol) 的協議。雖然這個協議是專門為Redis設計的,它也可以用在其它 client-server 通信模式的軟件上。 RESP 協議在Redis1.2被引入,直到Redis2.0才成為和Redis服務器通信的標準。這個協議需要在你的Redis客戶端實現。
RESP 是一個支持多種數據類型的序列化協議:簡單字符串(Simple Strings),錯誤( Errors),整型( Integers), 大容量字符串(Bulk Strings)和數組(Arrays)。
RESP在Redis中作為一個請求-響應協議以如下方式使用:
客戶端以大容量字符串RESP數組的方式發送命令給服務器端。 服務器端根據命令的具體實現返回某一種RESP數據類型。 在 RESP 中,數據的類型依賴于首字節:
單行字符串(Simple Strings): 響應的首字節是 "+" 錯誤(Errors): 響應的首字節是 "-" 整型(Integers): 響應的首字節是 ":" 多行字符串(Bulk Strings): 響應的首字節是"$" 數組(Arrays): 響應的首字節是 "*" 另外,RESP可以使用大容量字符串或者數組類型的特殊變量表示空值,下面會具體解釋。RESP協議的不同部分總是以 "\r\n" (CRLF) 結束。 字符串 "foobar" 編碼如下:
"$6\r\nfoobar\r\n"
實際redis命令是什么樣的,比如 SET lhjljh lhjkjhkh
*3\r\n$3\r\nSET\r\n$6\r\nlhjljh\r\n$8\r\nlhjkjhkh
由于RESP天然是面向處理命令的,所以沒辦法直接把redis消息像grpc或者dubbo那樣直接序列化和反序列化消息。并且每個內容限定了長度,很適合做成及時序列化、零拷貝,直接針對輸入流做反序列化和序列化,這一點與Protostuff序列化協議的設計很類似。 所以序列化直接將服務端接收的流直接轉成值。
編解碼的實體類直接加入redis server 的處理某一個長連接tcp客戶端的管道上。
將消息解碼成RESP,還需要將RESP轉為Command對象,這里因為是java語言,方法與類綁定,編寫上和理解上會更加容易。但是會增加一些開銷。
底層主樹使用跳表ConcurrentSkipListMap實現,沒用hash類map的原因是服務端是集群后,客戶端可能使用hash路由,會導致服務端嚴重的hash沖突,性能大打折扣
key為封裝的“String”,重寫了equals方法避免相同的key但是在jvm中指針不同
value是一個接口,實現類是redis的五大基本類型,所有數據類型都包含超時時間
用封裝的值做value的原因是方便統一管理
底層使用LinkedList的原因是LinkedList實現了多種接口,實現各種命令直接調用其現成實現的方法即可
底層使用HashSet,redis里的set沒有多特殊
底層使用HashMap,這里和開頭說的HashMap不沖突。為什么不用跳表?壓縮列表很巧妙,大抵的意思就是將通信收到的數組直接填充到list中,將list直接按照次序直接當map使用,主要是0拷貝的思想,無需創建新資源,性能極高,但注意壓縮列表與壓縮無關。
首先需要封裝一個帶有值和分值的對象
再用TreeMap重寫compare方法即可,使用TreeMap原因是他天然有良好的排序功能,很多hash一致路由的算法都用的TreeMap二開。
再解析redis命令時,將redis寫命令添加到寫aof日志的隊列中
這里自己封裝了一個堵塞隊列,單線程吞吐量可以達到3000W /s是LinkedBlockingQueue的6到10倍,完全可以勝任此場景
RingBlockingQueue吞吐量非常高的原因是使用了內存連續頁的機制。
aof協議一句話概括就是將寫命令,追加到日志中,開始時將命令讀取,當作收到網絡的命令執行即可。由于協議過于簡單,這里就不貼鏈接了。 aof之日格式如下圖:
這里讀寫內存都是用的內存文件映射,好處是讀寫性能好,壞處是可能會出現內存泄漏,調試期間比較麻煩。
這里存儲和加載aof文件的代碼都是面向過程的,看起來非常復雜。實際上之前是按照面向對象寫的,封裝成了行對象,調用落盤符和拾起方法就可以寫入和讀取aof中的命令,但是TPS僅為10w/s,后來權衡后改為面向過程,吞吐量提升到了100W的TPS以上。
這里很容易聯想到mysql的只從,很多場景下會使用基于mysql主從的讀寫分離,或者zk的主從。 但實際上redis的主從是不保證一致性的,個人認為redist的主從主要考慮的是cap的分布式容錯性。 因為redis主從不保證一致性,所以使用redis讀寫分離,可能造成一些不一致的問題,寫寫是一致的,但是讀是不一致的,可以根據項目需要做取舍。
redis的主從復制這里作者沒看懂(可能也是一致性上有坑沒動力去看),所以沒寫出來。
redis集群主要分為幾個唯獨: 主從、分區集群、代理。 一般在redis客戶端的視角下,主要是分區集群,根據發送給redis的key做hash、md5等操作,取一個所有客戶端的共識值,將key和value發送,也就是客戶端路由分布式軟件的集群實現方式京東的redis集群設計到redis具體一個分片。
開啟aof壓測發現出現了內存泄漏,后來發現是頻繁新建內存池而造成的,所以將內存池池化,即aof對象中僅存在一個bytebuff內存池。
這里編解碼沒有單獨開辟byte數據接收bytebuff的數據進行編解碼,編解碼直接讀取bytebuff進行編解碼,沒有出現內存拷貝,唯獨新建了BytesWrapper對象,但存儲的數據都是使用BytesWrapper對象,對內存新建/銷毀的開銷很少。
下圖為c語言版的redis壓測數據:
下圖為java語言版的redis壓測數據:
redis原版的性能大概是E5系列CPU 4-5w左右,上圖中是使用amd芯片測試的數據。 使用redis自帶的壓測工具,維持100個客戶端連接,java版性能是c語言原版性能的75-90%左右,性能依然強悍。
看完了這篇文章,相信你對“Java如何手寫Redis服務端”有了一定的了解,如果想了解更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道,感謝各位的閱讀!
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