大数据最新两大数据库缓存系统实现对比_两大缓存(3)

//#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。



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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



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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。  
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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。



**3.redis数据库持久化**

redis和memcached的最大不同，就是redis支持数据持久化，这也是很多人选择使用redis而不是memcached的最大原因。 redis的持久化，分为两种策略，用户可以配置使用不同的策略。


**3.1 RDB持久化**  
 用户执行save或者bgsave的时候，就会触发RDB持久化操作。RDB持久化操作的核心思想就是把数据库原封不动的保存在文件里。


那如何存储呢？如下图， 首先存储一个REDIS字符串，起到验证的作用，表示是RDB文件，然后保存redis的版本信息，然后是具体的数据库，然后存储结束符EOF，最后用检验和。关键就是databases，看它的名字也知道，它存储了多个数据库，数据库按照编号顺序存储，0号数据库存储完了，才轮到1，然后是2, 一直到最后一个数据库。  
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每一个数据库存储方式如下，首先一个1字节的常量SELECTDB，表示切换db了，然后下一个接上数据库的编号，它的长度是可变的，然后接下来就是具体的key-value对的数据了。  
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int rdbSaveKeyValuePair(rio *rdb, robj *key, robj *val,
long long expiretime, long long now)
{
/* Save the expire time */
if (expiretime != -1) {
/* If this key is already expired skip it */
if (expiretime < now) return 0;
if (rdbSaveType(rdb,REDIS_RDB_OPCODE_EXPIRETIME_MS) == -1) return -1;
if (rdbSaveMillisecondTime(rdb,expiretime) == -1) return -1;
}

/\* Save type, key, value \*/
if (rdbSaveObjectType(rdb,val) == -1) return -1;
if (rdbSaveStringObject(rdb,key) == -1) return -1;
if (rdbSaveObject(rdb,val) == -1) return -1;
return 1;
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}

由上面的代码也可以看出，存储的时候，先检查expire time，如果已经过期，不存就行了，否则，则将expire time存下来，注意，及时是存储expire time，也是先存储它的类型为REDIS\_RDB\_OPCODE\_EXPIRETIME\_MS，然后再存储具体过期时间。接下来存储真正的key-value对，首先存储value的类型，然后存储key（它按照字符串存储），然后存储value，如下图。  
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在rdbsaveobject中，会根据val的不同类型，按照不同的方式存储，不过从根本上来看，最终都是转换成字符串存储，比如val是一个linklist，那么先存储整个list的字节数，然后遍历这个list，把数据取出来，依次按照string写入文件。对于hash table，也是先计算字节数，然后依次取出hash table中的dictEntry，按照string的方式存储它的key和value，然后存储下一个dictEntry。 总之，RDB的存储方式，对一个key-value对，会先存储expire time（如果有的话），然后是value的类型，然后存储key（字符串方式），然后根据value的类型和底层实现方式，将value转换成字符串存储。这里面为了实现数据压缩，以及能够根据文件恢复数据，redis使用了很多编码的技巧，有些我也没太看懂，不过关键还是要理解思想，不要在意这些细节。


保存了RDB文件，当redis再启动的时候，就根据RDB文件来恢复数据库。由于以及在RDB文件中保存了数据库的号码，以及它包含的key-value对，以及每个key-value对中value的具体类型，实现方式，和数据，redis只要顺序读取文件，然后恢复object即可。由于保存了expire time，发现当前的时间已经比expire time大了，即数据已经超时了，则不恢复这个key-value对即可。


保存RDB文件是一个很巨大的工程，所以redis还提供后台保存的机制。即执行bgsave的时候，redis fork出一个子进程，让子进程来执行保存的工作，而父进程继续提供redis正常的数据库服务。由于子进程复制了父进程的地址空间，即子进程拥有父进程fork时的数据库，子进程执行save的操作，把它从父进程那儿继承来的数据库写入一个temp文件即可。在子进程复制期间，redis会记录数据库的修改次数（dirty）。当子进程完成时，发送给父进程SIGUSR1信号，父进程捕捉到这个信号，就知道子进程完成了复制，然后父进程将子进程保存的temp文件改名为真正的rdb文件（即真正保存成功了才改成目标文件，这才是保险的做法）。然后记录下这一次save的结束时间。


这里有一个问题，在子进程保存期间，父进程的数据库已经被修改了，而父进程只是记录了修改的次数（dirty），被没有进行修正操作。似乎使得RDB保存的不是实时的数据库，有点不太高大上的样子。 不过后面要介绍的AOF持久化，就解决了这个问题。


除了客户执行sava或者bgsave命令，还可以配置RDB保存条件。即在配置文件中配置，在t时间内，数据库被修改了dirty次，则进行后台保存。redis在serve cron的时候，会根据dirty数目和上次保存的时间，来判断是否符合条件，符合条件的话，就进行bg save，注意，任意时刻只能有一个子进程来进行后台保存，因为保存是个很费io的操作，多个进程大量io效率不行，而且不好管理。


**3.2 AOF持久化**  
 首先想一个问题，保存数据库一定需要像RDB那样把数据库里面的所有数据保存下来么？有没有别的方法？


RDB保存的只是最终的数据库，它是一个结果。结果是怎么来的？是通过用户的各个命令建立起来的，所以可以不保存结果，而只保存建立这个结果的命令。 redis的AOF就是这个思想，它不同RDB保存db的数据，它保存的是一条一条建立数据库的命令。


我们首先来看AOF文件的格式，它里面保存的是一条一条的命令，首先存储命令长度，然后存储命令，具体的分隔符什么的可以自己深入研究，这都不是重点，反正知道AOF文件存储的是redis客户端执行的命令即可。


redis server中有一个sds aof\_buf, 如果aof持久化打开的话，每个修改数据库的命令都会存入这个aof\_buf（保存的是aof文件中命令格式的字符串），然后event loop没循环一次，在server cron中调用flushaofbuf，把aof\_buf中的命令写入aof文件（其实是write，真正写入的是内核缓冲区），再清空aof\_buf，进入下一次loop。这样所有的数据库的变化，都可以通过aof文件中的命令来还原，达到了保存数据库的效果。


需要注意的是，flushaofbuf中调用的write，它只是把数据写入了内核缓冲区，真正写入文件时内核自己决定的，可能需要延后一段时间。 不过redis支持配置，可以配置每次写入后sync，则在redis里面调用sync，将内核中的数据写入文件，这不过这要耗费一次系统调用，耗费时间而已。还可以配置策略为1秒钟sync一次，则redis会开启一个后台线程（所以说redis不是单线程，只是单eventloop而已），这个后台线程会每一秒调用一次sync。这里要问了，RDB的时候为什么没有考虑sync的事情呢？因为RDB是一次性存储的，不像AOF这样多次存储，RDB的时候调用一次sync也没什么影响，而且使用bg save的时候，子进程会自己退出（exit），这时候exit函数内会冲刷缓冲区，自动就写入了文件中。


再来看，如果不想使用aof\_buf保存每次的修改命令，也可以使用aof持久化。redis提供aof\_rewrite，即根据现有的数据库生成命令，然后把命令写入aof文件中。很奇特吧？对，就是这么厉害。进行aof\_rewrite的时候，redis变量每个数据库，然后根据key-value对中value的具体类型，生成不同的命令，比如是list，则它生成一个保存list的命令，这个命令里包含了保存该list所需要的的数据，如果这个list数据过长，还会分成多条命令，先创建这个list，然后往list里面添加元素，总之，就是根据数据反向生成保存数据的命令。然后将这些命令存储aof文件，这样不就和aof append达到同样的效果了么？


再来看，aof格式也支持后台模式。执行aof\_bgrewrite的时候，也是fork一个子进程，然后让子进程进行aof\_rewrite，把它复制的数据库写入一个临时文件，然后写完后用新号通知父进程。父进程判断子进程的退出信息是否正确，然后将临时文件更名成最终的aof文件。好了，问题来了。在子进程持久化期间，可能父进程的数据库有更新，怎么把这个更新通知子进程呢？难道要用进程间通信么？是不是有点麻烦呢？你猜redis怎么做的？它根本不通知子进程。


什么，不通知？那更新怎么办？ 在子进程执行aof\_bgrewrite期间，父进程会保存所有对数据库有更改的操作的命令（增，删除，改等），把他们保存在aof\_rewrite\_buf\_blocks中，这是一个链表，每个block都可以保存命令，存不下时，新申请block，然后放入链表后面即可，当子进程通知完成保存后，父进程将aof\_rewrite\_buf\_blocks的命令append 进aof文件就可以了。多么优美的设计，想一想自己当初还考虑用进程间通信，别人直接用最简单的方法就完美的解决了问题，有句话说得真对，越优秀的设计越趋于简单，而复杂的东西往往都是靠不住的。


至于aof文件的载入，也就是一条一条的执行aof文件里面的命令而已。不过考虑到这些命令就是客户端发送给redis的命令，所以redis干脆生成了一个假的客户端，它没有和redis建立网络连接，而是直接执行命令即可。首先搞清楚，这里的假的客户端，并不是真正的客户端，而是存储在redis里面的客户端的信息，里面有写和读的缓冲区，它是存在于redis服务器中的。所以，如下图，直接读入aof的命令，放入客户端的读缓冲区中，然后执行这个客户端的命令即可。这样就完成了aof文件的载入。



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// 创建伪客户端
fakeClient = createFakeClient();

while(命令不为空) {
// 获取一条命令的参数信息 argc， argv
…

// 执行
fakeClient->argc = argc;
fakeClient->argv = argv;
cmd->proc(fakeClient);
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}

整个aof持久化的设计，个人认为相当精彩。其中有很多地方，值得膜拜。



**4. redis的事务**

redis另一个比memcached强大的地方，是它支持简单的事务。事务简单说就是把几个命令合并，一次性执行全部命令。对于关系型数据库来说，事务还有回滚机制，即事务命令要么全部执行成功，只要有一条失败就回滚，回到事务执行前的状态。redis不支持回滚，它的事务只保证命令依次被执行，即使中间一条命令出错也会继续往下执行，所以说它只支持简单的事务。


首先看redis事务的执行过程。首先执行multi命令，表示开始事务，然后输入需要执行的命令，最后输入exec执行事务。 redis服务器收到multi命令后，会将对应的client的状态设置为REDIS\_MULTI，表示client处于事务阶段，并在client的multiState结构体里面保持事务的命令具体信息（当然首先也会检查命令是否能否识别，错误的命令不会保存），即命令的个数和具体的各个命令，当收到exec命令后，redis会顺序执行multiState里面保存的命令，然后保存每个命令的返回值，当有命令发生错误的时候，redis不会停止事务，而是保存错误信息，然后继续往下执行，当所有的命令都执行完后，将所有命令的返回值一起返回给客户。


redis为什么不支持回滚呢？网上看到的解释出现问题是由于客户程序的问题，所以没必要服务器回滚，同时，不支持回滚，redis服务器的运行高效很多。在我看来，redis的事务不是传统关系型数据库的事务，要求CIAD那么非常严格，或者说redis的事务都不是事务，只是提供了一种方式，使得客户端可以一次性执行多条命令而已，就把事务当做普通命令就行了，支持回滚也就没必要了。  
 ![两大数据库缓存系统实现对比两大数据库缓存系统实现对比](https://mc.qcloudimg.com/static/img/ce7e318f918cec4bad55b3137db4dabd/image.png "两大数据库缓存系统实现对比两大数据库缓存系统实现对比")


我们知道redis是单event loop的，在真正执行一个事物的时候（即redis收到exec命令后），事物的执行过程是不会被打断的，所有命令都会在一个event loop中执行完。但是在用户逐个输入事务的命令的时候，这期间，可能已经有别的客户修改了事务里面用到的数据，这就可能产生问题。


所以redis还提供了watch命令，用户可以在输入multi之前，执行watch命令，指定需要观察的数据，这样如果在exec之前，有其他的客户端修改了这些被watch的数据，则exec的时候，执行到处理被修改的数据的命令的时候，会执行失败，提示数据已经dirty。 这是如何是实现的呢？ 原来在每一个redisDb中还有一个dict watched\_keys，watched\_kesy中dictentry的key是被watch的数据库的key，而value则是一个list，里面存储的是watch它的client。


同时，每个client也有一个watched\_keys，里面保存的是这个client当前watch的key。在执行watch的时候，redis在对应的数据库的watched\_keys中找到这个key（如果没有，则新建一个dictentry），然后在它的客户列表中加入这个client，同时，往这个client的watched\_keys中加入这个key。当有客户执行一个命令修改数据的时候，redis首先在watched\_keys中找这个key，如果发现有它，证明有client在watch它，则遍历所有watch它的client，将这些client设置为REDIS\_DIRTY\_CAS，表面有watch的key被dirty了。


当客户执行的事务的时候，首先会检查是否被设置了REDIS\_DIRTY\_CAS，如果是，则表明数据dirty了，事务无法执行，会立即返回错误，只有client没有被设置REDIS\_DIRTY\_CAS的时候才能够执行事务。 需要指出的是，执行exec后，该client的所有watch的key都会被清除，同时db中该key的client列表也会清除该client，即执行exec后，该client不再watch任何key（即使exec没有执行成功也是一样）。所以说redis的事务是简单的事务，算不上真正的事务。


以上就是redis的事务，感觉实现很简单，实际用处也不是太大。



**5. redis的发布订阅频道**

redis支持频道，即加入一个频道的用户相当于加入了一个群，客户往频道里面发的信息，频道里的所有client都能收到。


实现也很简单，也watch\_keys实现差不多，redis server中保存了一个pubsub\_channels的dict，里面的key是频道的名称（显然要唯一了），value则是一个链表，保存加入了该频道的client。同时，每个client都有一个pubsub\_channels，保存了自己关注的频道。当用用户往频道发消息的时候，首先在server中的pubsub\_channels找到改频道，然后遍历client，给他们发消息。而订阅，取消订阅频道不够都是操作pubsub\_channels而已，很好理解。


同时，redis还支持模式频道。即通过正则匹配频道，如有模式频道p*,* 1, 则向普通频道p1发送消息时，会匹配p*，*1，除了往普通频道发消息外，还会往p*，*1模式频道中的client发消息。注意，这里是用发布命令里面的普通频道来匹配已有的模式频道，而不是在发布命令里制定模式频道，然后匹配redis里面保存的频道。


实现方式也很简单，在redis server里面有个pubsub\_patterns的list（这里为什么不用dict？因为pubsub\_patterns的个数一般较少，不需要使用dict，简单的list就好了），它里面存储的是pubsubPattern结构体，里面是模式和client信息，如下所示，一个模式，一个client，所以如果有多个clint监听一个pubsub\_patterns的话，在list面会有多个pubsubPattern，保存client和pubsub\_patterns的对应关系。 同时，在client里面，也有一个pubsub\_patterns list，不过里面存储的就是它监听的pubsub\_patterns的列表（就是sds），而不是pubsubPattern结构体。



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typedef struct pubsubPattern {
redisClient *client; // 监听的client
robj *pattern; // 模式
} pubsubPattern;

当用户往一个频道发送消息的时候，首先会在redis server中的pubsub\_channels里面查找该频道，然后往它的客户列表发送消息。然后在redis server里面的pubsub\_patterns里面查找匹配的模式，然后往client里面发送消息。 这里并没有去除重复的客户，在pubsub\_channels可能已经给某一个client发过message了，然后在pubsub\_patterns中可能还会给用户再发一次（甚至更多次）。 估计redis认为这是客户程序自己的问题，所以不处理。



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/* Publish a message */
int pubsubPublishMessage(robj *channel, robj *message) {
int receivers = 0;
dictEntry *de;
listNode *ln;
listIter li;

/* Send to clients listening for that channel */
de = dictFind(server.pubsub_channels,channel);
if (de) {
list *list = dictGetVal(de);

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