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阿二的夢想船

 

2011年11月29日

redis如何刪除過期數(shù)據(jù)

隨著nosql風(fēng)潮興起,redis作為當(dāng)中一個耀眼的明星,也越來越多的被關(guān)注和使用,我在工作中也廣泛的用到了redis來充當(dāng)cachekey-value DB,但當(dāng)大家發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)越來越多時,不禁有些擔(dān)心,redis能撐的住嗎,雖然官方已經(jīng)有漂亮的benchmark,自己也可以做做壓力測試,但是看看源碼,也是確認問題最直接的辦法之一。比如目前我們要確認的一個問題是,redis是如何刪除過期數(shù)據(jù)的?

用一個可以"find reference"IDE,沿著setex(Set the value and expiration of a key)命令一窺究竟:

void setexCommand(redisClient *c) {
    c
->argv[3= tryObjectEncoding(c->argv[3]);
    setGenericCommand(c,
0,c->argv[1],c->argv[3],c->argv[2]);
}

setGenericCommand是一個實現(xiàn)set,setnx,setex的通用函數(shù),參數(shù)設(shè)置不同而已。

void setCommand(redisClient *c) {
    c
->argv[2= tryObjectEncoding(c->argv[2]);
    setGenericCommand(c,
0,c->argv[1],c->argv[2],NULL);
}
 
void setnxCommand(redisClient *c) {
    c
->argv[2= tryObjectEncoding(c->argv[2]);
    setGenericCommand(c,
1,c->argv[1],c->argv[2],NULL);
}
 
void setexCommand(redisClient *c) {
    c
->argv[3= tryObjectEncoding(c->argv[3]);
    setGenericCommand(c,
0,c->argv[1],c->argv[3],c->argv[2]);
}

再看setGenericCommand

 1 void setGenericCommand(redisClient *c, int nx, robj *key, robj *val, robj *expire) {
 2     long seconds = 0/* initialized to avoid an harmness warning */
 3 
 4     if (expire) {
 5         if (getLongFromObjectOrReply(c, expire, &seconds, NULL) != REDIS_OK)
 6             return;
 7         if (seconds <= 0) {
 8             addReplyError(c,"invalid expire time in SETEX");
 9             return;
10         }
11     }
12 
13     if (lookupKeyWrite(c->db,key) != NULL && nx) {
14         addReply(c,shared.czero);
15         return;
16     }
17     setKey(c->db,key,val);
18     server.dirty++;
19     if (expire) setExpire(c->db,key,time(NULL)+seconds); 
20     addReply(c, nx ? shared.cone : shared.ok);
21 }
22 

13行處理"Set the value of a key, only if the key does not exist"的場景,17行插入這個key19行設(shè)置它的超時,注意時間戳已經(jīng)被設(shè)置成了到期時間。這里要看一下redisDb(c->db)的定義:

typedef struct redisDb {
    dict 
*dict;                 /* The keyspace for this DB */
    dict 
*expires;              /* Timeout of keys with a timeout set */
    dict 
*blocking_keys;        /* Keys with clients waiting for data (BLPOP) */
    dict 
*io_keys;              /* Keys with clients waiting for VM I/O */
    dict 
*watched_keys;         /* WATCHED keys for MULTI/EXEC CAS */
    
int id;
} redisDb;

僅關(guān)注dictexpires,分別來存key-value和它的超時,也就是說如果一個key-value是有超時的,那么它會存在dict里,同時也存到expires里,類似這樣的形式:dict[key]:value,expires[key]:timeout.

當(dāng)然key-value沒有超時,expires里就不存在這個key剩下setKeysetExpire兩個函數(shù)無非是插數(shù)據(jù)到兩個字典里,這里不再詳述。


那么redis是如何刪除過期key的呢。

通過查看dbDelete的調(diào)用者,首先注意到這一個函數(shù),是用來刪除過期key的。

 1 int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) {
 2     time_t when = getExpire(db,key);
 3 
 4     if (when < 0return 0/* No expire for this key */
 5 
 6     /* Don't expire anything while loading. It will be done later. */
 7     if (server.loading) return 0;
 8 
 9     /* If we are running in the context of a slave, return ASAP:
10      * the slave key expiration is controlled by the master that will
11      * send us synthesized DEL operations for expired keys.
12      *
13      * Still we try to return the right information to the caller, 
14      * that is, 0 if we think the key should be still valid, 1 if
15      * we think the key is expired at this time. */
16     if (server.masterhost != NULL) {
17         return time(NULL) > when;
18     }
19 
20     /* Return when this key has not expired */
21     if (time(NULL) <= when) return 0;
22 
23     /* Delete the key */
24     server.stat_expiredkeys++;
25     propagateExpire(db,key);
26     return dbDelete(db,key);
27 }
28 

ifNeed表示能刪則刪,所以4行沒有設(shè)置超時不刪,7行在"loading"時不刪,16行非主庫不刪,21行未到期不刪。25行同步從庫和文件。

再看看哪些函數(shù)調(diào)用了expireIfNeeded,有lookupKeyReadlookupKeyWritedbRandomKeyexistsCommandkeysCommand。通過這些函數(shù)命名可以看出,只要訪問了某一個key,順帶做的事情就是嘗試查看過期并刪除,這就保證了用戶不可能訪問到過期的key。但是如果有大量的key過期,并且沒有被訪問到,那么就浪費了許多內(nèi)存。Redis是如何處理這個問題的呢。


dbDelete的調(diào)用者里還發(fā)現(xiàn)這樣一個函數(shù):

 1 /* Try to expire a few timed out keys. The algorithm used is adaptive and
 2  * will use few CPU cycles if there are few expiring keys, otherwise
 3  * it will get more aggressive to avoid that too much memory is used by
 4  * keys that can be removed from the keyspace. */
 5 void activeExpireCycle(void) {
 6     int j;
 7 
 8     for (j = 0; j < server.dbnum; j++) {
 9         int expired;
10         redisDb *db = server.db+j;
11 
12         /* Continue to expire if at the end of the cycle more than 25%
13          * of the keys were expired. */
14         do {
15             long num = dictSize(db->expires);
16             time_t now = time(NULL);
17 
18             expired = 0;
19             if (num > REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON)
20                 num = REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON;
21             while (num--) {
22                 dictEntry *de;
23                 time_t t;
24 
25                 if ((de = dictGetRandomKey(db->expires)) == NULL) break;
26                 t = (time_t) dictGetEntryVal(de);
27                 if (now > t) {
28                     sds key = dictGetEntryKey(de);
29                     robj *keyobj = createStringObject(key,sdslen(key));
30 
31                     propagateExpire(db,keyobj);
32                     dbDelete(db,keyobj);
33                     decrRefCount(keyobj);
34                     expired++;
35                     server.stat_expiredkeys++;
36                 }
37             }
38         } while (expired > REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON/4);
39     }
40 }
41 

這個函數(shù)的意圖已經(jīng)有說明:刪一點點過期key,如果過期key較少,那也只用一點點cpu25行隨機取一個key38行刪key成功的概率較低就退出。這個函數(shù)被放在一個cron里,每毫秒被調(diào)用一次。這個算法保證每次會刪除一定比例的key,但是如果key總量很大,而這個比例控制的太大,就需要更多次的循環(huán),浪費cpu,控制的太小,過期的key就會變多,浪費內(nèi)存——這就是時空權(quán)衡了。

 

最后在dbDelete的調(diào)用者里還發(fā)現(xiàn)這樣一個函數(shù):

/* This function gets called when 'maxmemory' is set on the config file to limit
 * the max memory used by the server, and we are out of memory.
 * This function will try to, in order:
 *
 * - Free objects from the free list
 * - Try to remove keys with an EXPIRE set
 *
 * It is not possible to free enough memory to reach used-memory < maxmemory
 * the server will start refusing commands that will enlarge even more the
 * memory usage.
 
*/
void freeMemoryIfNeeded(void)

這個函數(shù)太長就不再詳述了,注釋部分說明只有在配置文件中設(shè)置了最大內(nèi)存時候才會調(diào)用這個函數(shù),而設(shè)置這個參數(shù)的意義是,你把redis當(dāng)做一個內(nèi)存cache而不是key-value數(shù)據(jù)庫。


以上3種刪除過期key的途徑,第二種定期刪除一定比例的key是主要的刪除途徑,第一種“讀時刪除”保證過期key不會被訪問到,第三種是一個當(dāng)內(nèi)存超出設(shè)定時的暴力手段。由此也能看出redis設(shè)計的巧妙之處,

posted @ 2011-11-29 19:57 阿二 閱讀(14904) | 評論 (1)編輯 收藏

2010年9月10日

Poco::TCPServer框架解析

     摘要: POCO C++ Libraries提供一套 C++ 的類庫用以開發(fā)基于網(wǎng)絡(luò)的可移植的應(yīng)用程序,功能涉及線程、文件、流,網(wǎng)絡(luò)協(xié)議包括:HTTP、FTP、SMTP 等,還提供 XML 的解析和 SQL 數(shù)據(jù)庫的訪問接口。不僅給我的工作帶來極大的便利,而且設(shè)計巧妙,代碼易讀,注釋豐富,也是非常好的學(xué)習(xí)材料。  閱讀全文

posted @ 2010-09-10 01:05 阿二 閱讀(18935) | 評論 (13)編輯 收藏

2008年9月9日

從海量數(shù)據(jù)中找出中位數(shù)

題目和基本思路都來源網(wǎng)上,本人加以整理。

題目:在一個文件中有 10G 個整數(shù),亂序排列,要求找出中位數(shù)。內(nèi)存限制為 2G。只寫出思路即可(內(nèi)存限制為 2G的意思就是,可以使用2G的空間來運行程序,而不考慮這臺機器上的其他軟件的占用內(nèi)存)。

關(guān)于中位數(shù):數(shù)據(jù)排序后,位置在最中間的數(shù)值。即將數(shù)據(jù)分成兩部分,一部分大于該數(shù)值,一部分小于該數(shù)值。中位數(shù)的位置:當(dāng)樣本數(shù)為奇數(shù)時,中位數(shù)=(N+1)/2 ; 當(dāng)樣本數(shù)為偶數(shù)時,中位數(shù)為N/2與1+N/2的均值(那么10G個數(shù)的中位數(shù),就第5G大的數(shù)與第5G+1大的數(shù)的均值了)。

分析:明顯是一道工程性很強的題目,和一般的查找中位數(shù)的題目有幾點不同。
1. 原數(shù)據(jù)不能讀進內(nèi)存,不然可以用快速選擇,如果數(shù)的范圍合適的話還可以考慮桶排序或者計數(shù)排序,但這里假設(shè)是32位整數(shù),仍有4G種取值,需要一個16G大小的數(shù)組來計數(shù)。

2. 若看成從N個數(shù)中找出第K大的數(shù),如果K個數(shù)可以讀進內(nèi)存,可以利用最小或最大堆,但這里K=N/2,有5G個數(shù),仍然不能讀進內(nèi)存。

3. 接上,對于N個數(shù)和K個數(shù)都不能一次讀進內(nèi)存的情況,《編程之美》里給出一個方案:設(shè)k<K,且k個數(shù)可以完全讀進內(nèi)存,那么先構(gòu)建k個數(shù)的堆,先找出第0到k大的數(shù),再掃描一遍數(shù)組找出第k+1到2k的數(shù),再掃描直到找出第K個數(shù)。雖然每次時間大約是nlog(k),但需要掃描ceil(K/k)次,這里要掃描5次。

解法:首先假設(shè)是32位無符號整數(shù)。
1. 讀一遍10G個整數(shù),把整數(shù)映射到256M個區(qū)段中,用一個64位無符號整數(shù)給每個相應(yīng)區(qū)段記數(shù)。
說明:整數(shù)范圍是0 - 2^32 - 1,一共有4G種取值,映射到256M個區(qū)段,則每個區(qū)段有16(4G/256M = 16)種值,每16個值算一段, 0~15是第1段,16~31是第2段,……2^32-16 ~2^32-1是第256M段。一個64位無符號整數(shù)最大值是0~8G-1,這里先不考慮溢出的情況。總共占用內(nèi)存256M×8B=2GB。

2. 從前到后對每一段的計數(shù)累加,當(dāng)累加的和超過5G時停止,找出這個區(qū)段(即累加停止時達到的區(qū)段,也是中位數(shù)所在的區(qū)段)的數(shù)值范圍,設(shè)為[a,a+15],同時記錄累加到前一個區(qū)段的總數(shù),設(shè)為m。然后,釋放除這個區(qū)段占用的內(nèi)存。

3. 再讀一遍10G個整數(shù),把在[a,a+15]內(nèi)的每個值計數(shù),即有16個計數(shù)。

4. 對新的計數(shù)依次累加,每次的和設(shè)為n,當(dāng)m+n的值超過5G時停止,此時的這個計數(shù)所對應(yīng)的數(shù)就是中位數(shù)。

總結(jié):
1.以上方法只要讀兩遍整數(shù),對每個整數(shù)也只是常數(shù)時間的操作,總體來說是線性時間。

2. 考慮其他情況。
若是有符號的整數(shù),只需改變映射即可。若是64為整數(shù),則增加每個區(qū)段的范圍,那么在第二次讀數(shù)時,要考慮更多的計數(shù)。若過某個計數(shù)溢出,那么可認定所在的區(qū)段或代表整數(shù)為所求,這里只需做好相應(yīng)的處理。噢,忘了還要找第5G+1大的數(shù)了,相信有了以上的成果,找到這個數(shù)也不難了吧。

3. 時空權(quán)衡。
花費256個區(qū)段也許只是恰好配合2GB的內(nèi)存(其實也不是,呵呵)。可以增大區(qū)段范圍,減少區(qū)段數(shù)目,節(jié)省一些內(nèi)存,雖然增加第二部分的對單個數(shù)值的計數(shù),但第一部分對每個區(qū)段的計數(shù)加快了(總體改變??待測)。

4. 映射時盡量用位操作,由于每個區(qū)段的起點都是2的整數(shù)冪,映射起來也很方便。

posted @ 2008-09-09 22:49 阿二 閱讀(6169) | 評論 (2)編輯 收藏

基于boost::multi_array的矩陣相乘

博客第一篇,還望大家多多指點。

看了半天的boost::multi_array文檔,才發(fā)現(xiàn)可以用shape()[]這個的東西,來取某一維的長度

而關(guān)于視圖部分,小弟看的一知半解,
比如,怎么樣把一個4×4的矩陣分成4個2×2的矩陣呢
雖然可以用別的途徑解決,但還是想看下multi_array的視圖操作

本來要實現(xiàn)下Strassen算法的,
下面是普通的矩陣乘法。

#include <iostream>
#include 
"boost/multi_array.hpp"
using namespace std;

typedef boost::multi_array
<int2> matrix; 

matrix matrix_multiply(matrix
& a,matrix& b)
{
    matrix::index row
=a.shape()[0];
    matrix::index col
=b.shape()[1];
    matrix c(boost::extents[row][col]);

    
for (matrix::index i=0; i!=a.shape()[0]; ++i)
        
for (matrix::index j=0; j!=b.shape()[1]; ++j)
            
for (matrix::index k=0; k!=a.shape()[1]; ++k)
                c[i][j]
+=a[i][k]*b[k][j];

    
return c;
}


void print(const matrix& m)
{
    
for (matrix::index i=0; i!=m.shape()[0]; cout<<endl,++i)
        
for (matrix::index j=0; j!=m.shape()[1]; ++j)
                cout
<<m[i][j]<<" ";    
}


int main() {   

    
int values[] = {   
        
012,   
        
345    
    }
;   
    
const int values_size = 6;   
    matrix A(boost::extents[
2][3]);  
    matrix B(boost::extents[
3][2]); 
    A.assign(values,values 
+ values_size);
    B.assign(values,values 
+ values_size);

        cout
<<"matrix A"<<endl;
        print(A);   
    cout
<<endl;cout<<"*"<<endl;cout<<"matrix B"<<endl;
        print(B);   
    cout
<<endl;cout<<"="<<endl;cout<<"matrix C"<<endl;
    print(matrix_multiply(A,B));
    cout
<<endl;  

    
return 0;
}
 

posted @ 2008-09-09 20:21 阿二 閱讀(1654) | 評論 (1)編輯 收藏

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