Memcached 与 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。前两年还在学校时，我曾经读过它们的主要源码，如今写篇笔记从个人角度简单对比一下它们的实现方式，权当做复习，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redis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。
而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是有自己得内存池的，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。
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。
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，所以，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。然后还有记录了对象的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。
//#define REDIS_STRING 0 // 字符串类型
//#define REDIS_LIST 1 // 链表类型
//#define REDIS_SET 2 // 集合类型(无序的)，可以求差集，并集等
//#define REDIS_ZSET 3 // 有序的集合类型
//#define REDIS_HASH 4 // 哈希类型
//#define REDIS_ENCODING_RAW 0 /* Raw representation */ //raw 未加工
//#define REDIS_ENCODING_INT 1 /* Encoded as integer */
//#define REDIS_ENCODING_HT 2 /* Encoded as hash table */
//#define REDIS_ENCODING_ZIPMAP 3 /* Encoded as zipmap */
//#define REDIS_ENCODING_LINKEDLIST 4 /* Encoded as regular linked list */
//#define REDIS_ENCODING_ZIPLIST 5 /* Encoded as ziplist */
//#define REDIS_ENCODING_INTSET 6 /* Encoded as intset */
//#define REDIS_ENCODING_SKIPLIST 7 /* Encoded as skiplist */
//#define REDIS_ENCODING_EMBSTR 8 /* Embedded sds
string encoding */
typedef struct redisObject {
unsigned type:4; // 对象的类型，包括 /* Object types */
unsigned encoding:4; // 底部为了节省空间，一种type的数据，
// 可 以采用不同的存储方式
unsigned lru:REDIS_LRU_BITS; /* lru time (relative to server.lruclock) */
int refcount; // 引用计数
void *ptr;
} robj;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。
struct sdshdr {
int len;
int free;
char buf[];
};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 :-D
typedef struct dict {
dictType *type; // 哈希表的相关属性
void *privdata; // 额外信息
dictht ht[2]; // 两张哈希表，分主和副，用于扩容
int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */ // 记录当前数据迁移的位置，在扩容的时候用的
int iterators; /* number of iterators currently running */ // 目前存在的迭代器的数量
} dict;
typedef struct dictht {
dictEntry **table; // dictEntry是item，多个item组成hash桶里面的链表，table则是多个链表头指针组成的数组的指针
unsigned long size; // 这个就是桶的数量
// sizemask取size - 1, 然后一个数据来的时候，通过计算出的hashkey, 让hashkey & sizemask来确定它要放的桶的位置
// 当size取2^n的时候，sizemask就是1...111，这样就和hashkey % size有一样的效果，但是使用&会快很多。这就是原因
unsigned long sizemask;
unsigned long used; // 已经数值的dictEntry数量
} dictht;
typedef struct dictType {
unsigned int (*hashFunction)(const void *key); // hash的方法
void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key); // key的复制方法
void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj); // value的复制方法
int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2); // key之间的比较
void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key); // key的析构
void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj); // value的析构
} dictType;
typedef struct dictEntry {
void *key;
union {
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
} v;
struct dictEntry *next;
} dictEntry;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redis3.0不符合的地方。
5中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，首先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。
以上就是redis的数据的实现，与memcached不同，redis还支持数据持久化，这个下面介绍。
