Redis到底靠啥类库撑着，想知道它背后的那些代码吗？

Redis这个高性能的键值数据库，之所以能如此快速和稳定，背后确实依赖着一系列精心设计和实现的底层支撑库，这些库就像是Redis大厦的地基和承重墙，虽然用户看不见，但却至关重要，想知道它背后有哪些关键的代码支撑吗？我们可以绕过那些晦涩的专业术语,用更直白的方式来聊聊。

Redis最核心的依赖之一，是一个名为“jemalloc”的内存分配器，你可能觉得分配内存很简单，不就是向操作系统要一块空间再用掉吗？但在一个每秒要处理数十万次请求的数据库里，如何高效、快速地分配和释放无数个小块内存，同时避免内存碎片（就像一块完整的蛋糕被切得七零八落，最后虽然总空间够，但找不到一块完整的来用），就成了一个巨大的挑战，Redis的创始人Salvatore Sanfilippo在早期就发现，使用操作系统默认的malloc（内存分配函数）会导致性能不稳定和内存碎片问题，根据Redis官方文档和其开发者们的讨论记录，他们经过测试，最终选择了jemalloc，这个库由Jason Evans开发，它在处理多线程环境下的内存分配方面表现出色，能有效地减少内存碎片，从而保证了Redis在高负载下仍能保持平滑的性能，可以说,jemalloc是Redis高性能的隐形功臣。

Redis使用了多种“底层数据结构”的库或自己精巧的实现，来保证数据操作的效率，虽然Redis向用户提供字符串、列表、哈希等数据类型，但它的底层实现却非常考究，Redis并没有直接使用C语言中传统的链表，而是自己实现了一种叫“快速列表”（quicklist）的结构，它结合了双向链表和压缩列表的优点，在内存使用和性能之间取得了很好的平衡，对于哈希表这种结构，Redis也实现了自己的版本，并采用了渐进式重新哈希（incremental rehashing）的技术，这个技术名字听起来复杂，但思想很直观：当哈希表需要扩容时，Redis不会一次性把所有数据搬移到新表（那会导致服务瞬间卡顿），而是分批、分步骤地慢慢迁移，在每次处理请求时迁移一点点，这样就把一个大操作拆分成无数个小操作，避免了服务中断，这种设计思想在Redis的源代码文件（比如dict.c）中有着清晰的体现。

为了实现网络通信，Redis依赖于高效的事件驱动库，Redis是一个单线程的模型（指处理命令的核心模块），但它却能同时处理成千上万个客户端的连接，这背后的魔法就是事件循环，在Linux系统上，Redis默认使用其内置的ae（Anti-entropy？不，这里其实是简单缩写）事件驱动库，但这个库底层会封装更高效的系统调用，如epoll，epoll是Linux内核提供的一种机制，允许程序监控大量文件描述符（可以理解为网络连接），当哪个连接有数据可读或可写时，epoll会通知Redis，Redis再去处理，这就避免了盲目地轮询每一个连接，极大地提高了效率，在Redis的ae.c和ae_epoll.c等源代码文件中，你可以看到这套机制的实现，对于其他操作系统，Redis也会适配使用类似的机制,比如在macOS上使用kqueue。

Redis的持久化功能（把内存数据保存到磁盘）也离不开底层系统的支持，虽然主要是自己实现的，但在处理文件IO时，它会利用操作系统的特性，在后台执行快照（RDB）时，它会使用操作系统的写时复制（Copy-on-Write） 机制，当Redis需要创建子进程来生成RDB文件时，子进程会共享父进程的内存页，只有当父进程（主Redis进程）修改了某块数据时，操作系统才会真正复制那块数据给子进程，这个机制由操作系统内核提供，使得创建子进程的速度极快，并且节省了大量内存，相关的逻辑可以在Redis源码的rdb.c文件中找到。

我们不能忘记一些辅助性的库，比如用于CRC校验、SHA256哈希计算等基础功能的库，这些库保证了Redis在数据完整性、安全性方面的需求。

Redis并非凭空诞生，它站在了许多优秀底层库的肩膀上，它明智地选择了jemalloc来管理内存，自己则专注于实现精巧高效的数据结构和单线程事件驱动模型，并充分利用操作系统提供的epoll、写时复制等高级特性，这些背后的代码共同协作，才成就了Redis简单易用外表下的强悍性能，如果你想深入了解，翻阅Redis在GitHub上开源的代码，特别是那些以.c和.h结尾的源文件,就是探索这些秘密的最佳途径。