redis源代码分析 - persistence
这篇讲的是Redis如何通过持久化机制确保数据安全。作者深入源码，拆解了全量持久化与增量持久化两大核心路径的实现细节。 全量持久化（save/bgsave）的关键在于利用操作系统的fork机制创建子进程，通过写时复制（Copy-on-Write）来实现后台快照，避免了阻塞主进程。而增量持久化（AOF）则通过追加写命令日志，并依赖定期的重写（rewrite）机制来压缩文件体积，两者在数据恢复时协同工作。 文章分析了Redis在实现这些机制时所做的巧妙权衡：比如bgsave如何最小化内存峰值，AOF重写如何生成紧凑的新日志，以及fsync策略在性能与可靠性之间的不同选择。这种对底层实现的剖析，能让读者理解Redis为何能在高性能与数据持久性之间取得平衡。
redis源代码分析 - event library
这篇讲的是Redis高性能背后的核心引擎之一——其事件库的源码实现。 作者从每个高并发服务都离不开的异步事件处理模型切入，深入Redis源码，拆解了其精巧的`ae`事件库设计。分析清晰地展示了Redis如何用统一的抽象层，优雅地管理**文件事件**（网络连接、读写就绪）与**时间事件**（定时任务）。 核心的巧妙之处在于其事件循环（`aeMain`）的运转机制：它基于IO多路复用（如epoll）获取就绪事件，然后通过一个简单的分发器，按顺序调用对应的处理器。更值得玩味的是，Redis在单线程模型下，如何通过事件库将阻塞操作（如持久化）与主事件循环巧妙地协调与调度，保证了其单线程的极致效率。 文章没有停留在API使用层面，而是带着读者沿着代码逻辑走了一遍事件从注册、触发到处理的完整生命线，对于想理解“单线程如何做到高并发”的开发者来说，这份对底层调度的剖析，提供了非常直观的视角。
redis源代码分析 - hash table
这篇深入剖析了Redis核心数据结构之一——哈希表（dict）的实现。作者从`dict.c`源码出发，揭示了Redis如何用一个结构同时管理两张哈希表（`ht[0]`和`ht[1]`），并在`rehash`过程中巧妙地通过“渐进式迁移”来避免阻塞。 文章的关键在于讲清楚了“渐进式rehash”的运作机制：当需要扩容或收缩时，Redis并不会一次性完成迁移，而是将rehash过程分散到后续的每一次增删改查操作中，每次只迁移一小部分。同时，它详细说明了触发rehash的负载因子阈值，以及在rehash期间如何通过一个标志位确保操作的正确性。 这种设计使得即使在处理百万级键值的大型哈希表时，Redis也能保持极低的延迟。文章将这个精巧的工程实现拆解得清晰易懂，展现了Redis为追求高性能而做出的底层权衡与智慧。