小编给大家分享一下Java如何手写Redis服务端，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！
连到Redis服务器的客户端建立了一个到6379端口的TCP连接。
虽然RESP在技术上不特定于TCP，但是在Redis的上下文中，该协议仅用于TCP连接（或类似的面向流的连接，如unix套接字）。
使用netty作为通讯框架。
Redis客户端和服务器端通信使用名为 RESP (REdis Serialization Protocol) 的协议。虽然这个协议是专门为Redis设计的，它也可以用在其它 client-server 通信模式的软件上。 RESP 协议在Redis1.2被引入，直到Redis2.0才成为和Redis服务器通信的标准。这个协议需要在你的Redis客户端实现。
RESP 是一个支持多种数据类型的序列化协议：简单字符串（Simple Strings）,错误（ Errors）,整型（ Integers）, 大容量字符串（Bulk Strings）和数组（Arrays）。
RESP在Redis中作为一个请求-响应协议以如下方式使用：
客户端以大容量字符串RESP数组的方式发送命令给服务器端。 服务器端根据命令的具体实现返回某一种RESP数据类型。 在 RESP 中，数据的类型依赖于首字节：
单行字符串（Simple Strings）： 响应的首字节是 "+" 错误（Errors）： 响应的首字节是 "-" 整型（Integers）： 响应的首字节是 ":" 多行字符串（Bulk Strings）： 响应的首字节是"$" 数组（Arrays）： 响应的首字节是 "*" 另外，RESP可以使用大容量字符串或者数组类型的特殊变量表示空值，下面会具体解释。RESP协议的不同部分总是以 "\r\n" (CRLF) 结束。 字符串 "foobar" 编码如下:
"$6\r\nfoobar\r\n"
实际redis命令是什么样的，比如 SET lhjljh lhjkjhkh
*3\r\n$3\r\nSET\r\n$6\r\nlhjljh\r\n$8\r\nlhjkjhkh
由于RESP天然是面向处理命令的，所以没办法直接把redis消息像grpc或者dubbo那样直接序列化和反序列化消息。并且每个内容限定了长度，很适合做成及时序列化、零拷贝，直接针对输入流做反序列化和序列化，这一点与Protostuff序列化协议的设计很类似。 所以序列化直接将服务端接收的流直接转成值。
编解码的实体类直接加入redis server 的处理某一个长连接tcp客户端的管道上。
将消息解码成RESP，还需要将RESP转为Command对象，这里因为是java语言，方法与类绑定，编写上和理解上会更加容易。但是会增加一些开销。
底层主树使用跳表ConcurrentSkipListMap实现，没用hash类map的原因是服务端是集群后，客户端可能使用hash路由，会导致服务端严重的hash冲突，性能大打折扣
key为封装的“String”，重写了equals方法避免相同的key但是在jvm中指针不同
value是一个接口，实现类是redis的五大基本类型，所有数据类型都包含超时时间
用封装的值做value的原因是方便统一管理
底层使用LinkedList的原因是LinkedList实现了多种接口，实现各种命令直接调用其现成实现的方法即可
底层使用HashSet，redis里的set没有多特殊
底层使用HashMap，这里和开头说的HashMap不冲突。为什么不用跳表？压缩列表很巧妙，大抵的意思就是将通信收到的数组直接填充到list中，将list直接按照次序直接当map使用，主要是0拷贝的思想，无需创建新资源，性能极高，但注意压缩列表与压缩无关。
首先需要封装一个带有值和分值的对象
再用TreeMap重写compare方法即可，使用TreeMap原因是他天然有良好的排序功能，很多hash一致路由的算法都用的TreeMap二开。
再解析redis命令时，将redis写命令添加到写aof日志的队列中
这里自己封装了一个堵塞队列，单线程吞吐量可以达到3000W /s是LinkedBlockingQueue的6到10倍，完全可以胜任此场景
RingBlockingQueue吞吐量非常高的原因是使用了内存连续页的机制。
aof协议一句话概括就是将写命令，追加到日志中，开始时将命令读取，当作收到网络的命令执行即可。由于协议过于简单，这里就不贴链接了。 aof之日格式如下图：
这里读写内存都是用的内存文件映射，好处是读写性能好，坏处是可能会出现内存泄漏，调试期间比较麻烦。
这里存储和加载aof文件的代码都是面向过程的，看起来非常复杂。实际上之前是按照面向对象写的，封装成了行对象，调用落盘符和拾起方法就可以写入和读取aof中的命令，但是TPS仅为10w/s，后来权衡后改为面向过程，吞吐量提升到了100W的TPS以上。
这里很容易联想到mysql的只从，很多场景下会使用基于mysql主从的读写分离，或者zk的主从。 但实际上redis的主从是不保证一致性的，个人认为redist的主从主要考虑的是cap的分布式容错性。 因为redis主从不保证一致性，所以使用redis读写分离，可能造成一些不一致的问题，写写是一致的，但是读是不一致的，可以根据项目需要做取舍。
redis的主从复制这里作者没看懂（可能也是一致性上有坑没动力去看），所以没写出来。
redis集群主要分为几个唯独： 主从、分区集群、代理。 一般在redis客户端的视角下，主要是分区集群，根据发送给redis的key做hash、md5等操作，取一个所有客户端的共识值，将key和value发送，也就是客户端路由分布式软件的集群实现方式京东的redis集群设计到redis具体一个分片。
开启aof压测发现出现了内存泄漏，后来发现是频繁新建内存池而造成的，所以将内存池池化，即aof对象中仅存在一个bytebuff内存池。
这里编解码没有单独开辟byte数据接收bytebuff的数据进行编解码，编解码直接读取bytebuff进行编解码，没有出现内存拷贝，唯独新建了BytesWrapper对象，但存储的数据都是使用BytesWrapper对象，对内存新建/销毁的开销很少。
下图为c语言版的redis压测数据：
下图为java语言版的redis压测数据：
redis原版的性能大概是E5系列CPU 4-5w左右，上图中是使用amd芯片测试的数据。 使用redis自带的压测工具，维持100个客户端连接，java版性能是c语言原版性能的75-90%左右，性能依然强悍。
看完了这篇文章，相信你对“Java如何手写Redis服务端”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！
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