Redis源码解析：探索Redis的内存淘汰策略与HyperLogLog数据结构

摘要

本文将深入探讨Redis的内存淘汰策略和HyperLogLog数据结构，通过源码分析，我们将揭示Redis如何实现内存优化和高效的基数统计。

关键词

Redis，源码分析，内存淘汰策略，HyperLogLog数据结构

Redis的内存淘汰策略

Redis的内存淘汰策略是其内存优化的关键。Redis使用多种内存淘汰策略来应对内存压力。我们来看一下，Redis是如何实现内存淘汰策略的。

// 代码片段：Redis内存淘汰策略
void freeMemoryIfNeeded(void) {
    size_t mem_used = zmalloc_used_memory();

    if (mem_used <= server.maxmemory) return;

    int j, k, keys_freed = 0;

    for (j = 0; j < server.dbnum; j++) {
        int numkeys = dictSize(server.db[j].dict);
        for (k = 0; k < numkeys; k++) {
            dictEntry *de;
            robj *keyobj;

            de = dictGetRandomKey(server.db[j].dict);
            keyobj = dictGetKey(de);
            if (!keyobj) continue;
            if (de->v.val->refcount==1 && !keyobj->ptr) {
                dbDelete(server.db+j,keyobj);
                keys_freed++;
            }
            if (keys_freed > REDIS_FREE_MEMORY_NEEDED_TO_CONTINUE) break;
        }
    }
}

这是Redis内存淘汰策略的核心函数freeMemoryIfNeeded。它在内存使用超过限制时，随机淘汰一些键值对。这个设计，体现了Redis对内存优化的重视。

Redis的HyperLogLog数据结构

Redis的HyperLogLog数据结构是其高效基数统计的保障。Redis使用HyperLogLog数据结构来实现大规模数据的基数统计。我们来看一下，Redis是如何实现HyperLogLog数据结构的。

// 代码片段：Redis HyperLogLog数据结构
void pfaddCommand(client *c) {
    robj *o;
    uint64_t added = 0;

    /* Check if the specified key is an existing one. */
    o = lookupKeyWrite(c->db,c->argv[1]);
    if (o == NULL) {
        /* Create a new empty bitmap. */
        o = createPfObject();
        dbAdd(c->db,c->argv[1],o);
    } else {
        if (checkType(c,o,OBJ_STRING)) return;
    }

    /* Add all the elements to the bitmap. */
    for (int j = 2; j < c->argc; j++) {
        if (pfAdd(o,c->argv[j]->ptr)) added++;
    }

    addReply(c, added ? shared.cone : shared.czero);
}

这是Redis HyperLogLog数据结构的核心函数pfaddCommand。它将一个元素添加到HyperLogLog数据结构中。这个设计，体现了Redis对高效基数统计的重视。

结论

通过对Redis源码的分析，我们可以看到，Redis的内存淘汰策略和HyperLogLog数据结构，都源自其对内存优化和高效基数统计的重视。Redis的设计哲学和技术实现，值得我们深入学习和借鉴。