redis设计思想
来自： http://blog.csdn.net//jiao_fuyou/article/details/32705753
不同于nginx的精雕细琢，redis代码的风格趋向于简洁实用。简洁启事，下面所述不再列举任何源码，不拼凑任何外来资料。去除末枝，下面直入redis主题，尽可能简洁地描述redis的设计思想。
整体模型：单进程单线程事件驱动模式。
Redis在主处理流程中，采用了单进程接受各种client请求并返回结果，整体处理流程采用事件驱动的方式进行。通过其IO复用的方式监听aeEventLoop事件，在事件处理的过程中，这种模式对处理函数的要求：进行一次事件处理需要尽可能地快。因此会有以下几种处理方法：
1.对于非长时间处理事件，直接处理。如set命令；
2.对于需要长时间处理的事件，分步处理，直至完成。如rehash过程，在单次事件处理过程中，每次只移动一个桶。
3.对于阻塞函数，如从磁盘读取vm数据等，采用异步的模式。从磁盘load数据，是一个较为耗时的操作，如处理函数中直接读取数据，将会阻塞整体的单线程处理其他的client请求。
多线程开发的复杂性是我们所清楚的。采用单进程单线程的模式，可以避免很多复杂性，另外事务性操作，无须额外加锁，大大降低了开发难度。
IO复用
Redis的IO复用层，可以看作是一个tiny libevent，其实现只有四个文件，ae.c，ae_select.c，
ae_kqueue.c，ae_epoll.c。一目了然，ae是事件监听总的interface，select、kqueque、epoll是三种可选的IO复用方式。小而够用，简洁高效，充分体现了redis的设计理念。Redis Default：select，C10K max。
事件监听
在单线程事件驱动模型中，往往会遇到两种任务，定时处理任务及事件触发任务，于是会有如下问题：事件触发任务在无任务时，会处于阻塞状态；定时任务要求定时处理，于是往往会有如下两种处理方式：
1. 如果定时任务时间间隔为t，一般设IO复用层的超时时间为t/10，这样可以保证定时任务得到及时处理，在调用所有cron任务时，会做间隔时间判断。
2. 计算当前事件与最近的定时任务开始时间的间隔，设置IO复用超时时间为该事件。这样定时任务也能得到及时处理。
注意：以上定时任务的处理时间，都为估约时间，非精确时间。前一种方式每轮计算量少，当容易引起空转，后一种计算量大，但减少了空转次数。Redis采用的是后一种方式。
这里也许有人会问：为什么不采用sigaction、setitimer等设置精确时钟，以后再也不用为cron事件做额外处理。原因如下：
定时时钟，往往会让进程陷入内核态，内核软中断往往会打破用户态一个函数的完整性，因此会破坏相关的状态转移；另外加入软中断的程序，将可能为程序带来不可避免地复杂性。
以曾经做过一个项目的一段挫折经历为例：
一个电话多路呼转的项目，采用的是单线程异步事件驱动模型，每次定时任务有个让空闲通道“挂机”的任务。先前采用预制的驱动时钟，时钟信号为实时信号（信号宏值取32-64之间的一个数），信号在sigqueue中排队，这样如果任务阻塞返回后，会瞬间抛出大量时钟事件，造成空闲通道多次挂机失败。后改用setitimer设置系统时钟，软中断打断了用户态的一次mutex_lock和mutex_unlock，并且挂机时使用了该锁，造成整个进程时有时无的死锁现象。
数据结构
Intset，该set不同于hash set数据结构，该数据结构其实是一个有序数组，对于：
插入操作：二分查找该有序数组——>找到位置——>有则返回，无则插入该位置，memmove后续元素。
查找操作：二分查找。
相对于以hash table为基础的set而言，该模型简单且更省空间。时间复杂度，在作者的presentation中提及在size 20-50k的数据量下，基本与hashset无异。这里可以认为，hash set遍历链表的时间，与intset二分查找的时间基本差不多。但其实另一方面，作者没有提及的，intset的插入速度，实际降低了，因为需要memmove的数据量，是O(n)的；但较hash set更有优势的是，该array set，是有序的。
Ziplist，该数据结构是针对small size数据设计的数组list，好比常见的索引数组，不同于linked list，其保存在一个数组中，且用value-header保存链接项及其本身的偏移、长度，encoding等，用于遍历list。在需求上，encoding保证多种不同的数据，可以保存在同一个list中，如int16、int32、str等。
zset：hash dict + skip list。常见的有序set以rb tree为基础。而在整个redis中，我们很难发现任何复杂数据结构tree的踪影。Redis以hash dict保证散列查找的效率，以跳表结构保证有序及范围查找需求的快速满足，范围查找抛弃了rb tree，b+-* tree，也体现了其不想复杂的简洁美学。
......
整个redis中，没有任何专门的内存池结构。所有内存分配，不像stl，niginx，内存分配都有其内存池机构分配，redis没有！Redis全是size+malloc的zmalloc分配，其常见的小对象，在intset，ziplist等数据结构地以数组方式申请，并不断用realloc的方式resize，间接地体现了内存池的思想，但却没有实现一个内存池管理模块，作者简单暴力的美学，体现得淋漓尽致。
持久化模块
持久化是redis这种内存数据库的拓展功能，如memcachedb对memcached一样。其借鉴却大大削减了OS的vm处理机制（复杂程度较memecached远不在数量级），以够用的理念拿为己用，在某些地方按照需求定制。其思想为一个大的磁盘文件，作为vm文件，bitmap保存所有block的使用情况，redisObject与vmPointer为同型异构体，后者指明value在vm文件中的位置等信息，且对大的value进行lzf压缩解压以减少磁盘IO所带来的性能开销；而Key作为索引永远保存在内存中。
常见的LRU实现有如下几种：
如memcached，有专门的lru list数据结构，保存着数据的LRU信息（存入的时间戳，链表），每次使用会改变这个链表，最终淘汰置换该list末尾的数据。
如Linux内核，分为active和inactive两个list，根据相应的计算经验规则，将页放入相应的list，并对inactive中的page进行再激活或淘汰置换。
而redis没有相应的lru数据结构，其lru机制为：整个redis有一个时钟，每隔一段时间更新一次，每一个数据都会保存它们最近使用时当前的时钟，随机选出dict中几个数据，根据其value的大小和最后更新的系统时钟值，确定其swap的能力，超过某个阈值，则将其更换出去。
Vm的思想，对于redis这种崇尚简洁实效为美的设计来说，多少还是有些复杂，因此作者一直在考虑另外一种实现方式去替代vm的持久化机制，可见
主辅同步模块：redis的弱项，目前只能同到辅，而辅不能到主，有待继续开发，对此模块感兴趣的可以参考mysql的实现。
结语：redis崇尚简洁、实效、暴力的美学，让redis成为kv-db中效率的代表，而所有db的source code中，恐怕很难找到比redis更简单易读的代码了。这很多方面，值得我们设计开发借鉴。
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