之前的文章讲解了 Redis 的数据结构，这回就可以看看作为内存数据库，Redis 是怎么存储数据的以及键是怎么过期的。
阅读这篇文章你将会了解到：
数据库的实现
struct redisServer{
...
//保存 db 的数组
redisDb *db;
//db 的数量
int dbnum;
...
}
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 *ready_keys; /* Blocked keys that received a PUSH */
dict *watched_keys; /* WATCHED keys for MULTI/EXEC CAS */
int id; /* Database ID */
long long avg_ttl; /* Average TTL, just for stats */
} redisDb;
总体来说redis的 server 包含若干个（默认16个） redisDb 数据库。
Redis 是一个 k-v 存储的键值对数据库。其中字典 dict 保存了数据库中的所有键值对，这个地方叫做 keyspace 直译过来就是“键空间”。
所以我们就可以这么认为，在 redisDb 中我们使用 dict（字典）来维护键空间。
数据库读写操作
所以对于数据的增删改查，就是对 keyspace 这个大 map 的增删改查。
当我们执行：
>redis SET mobile "13800000000"
实际上就是为 keyspace 增加了一个 key 是包含字符串“mobile”的字符串对象，value 为包含字符“13800000000”的字符串对象。
看图：
对于删改查，没啥好说的。类似java 的 map 操作，大多数程序员应该都能理解。
需要特别注意的是，再执行对键的读写操作的时候，Redis 还要做一些额外的维护动作：
-
更新键的 LRU 时间，记录键的最后活跃时间。
-
如果有客户对这个键执行了 WATCH 操作，会把这个键标记为 dirty，让事务注意到这个键已经被改过。
键的过期实现
Redis 作为缓存使用最主要的一个特性就是可以为键值对设置过期时间。就看看 Redis 是如果实现这一个最重要的特性的？
在 Redis 中与过期时间有关的命令
-
EXPIRE 设置 key 的存活时间单位秒
-
EXPIREAT 设置 key 的过期时间点单位秒
-
PEXPIRE 设置 key 的存活时间单位毫秒
-
PEXPIREAT 设置 key 的过期时间点单位毫秒
其实这些命令，底层的命令都是由 REXPIREAT 实现的。
在 redisDb 中使用了 dict *expires，来存储过期时间的。其中 key 指向了 keyspace 中的 key（c 语言中的指针）， value 是一个 long long 类型的时间戳，标定这个 key 过期的时间点，单位是毫秒。
>redis PEXPIREAT mobile 1521469812000
对于过期的判断逻辑就很简单：
-
在 字典 expires 中 key 是否存在。
-
如果 key 存在，value 的时间戳是否小于当前系统时间戳。
接下来就需要讨论一下过期的键的删除策略。
key的删除有三种策略：
-
定时删除，Redis定时的删除内存里面所有过期的键值对，这样能够保证内存友好，过期的key都会被删除，但是如果key的数量很多，一次删除需要cpu运算，cpu不友好。
-
惰性删除，只有 key 在被调用的时候才去检查键值对是否过期，但是会造成内存中存储大量的过期键值对，内存不友好，但是极大的减轻cpu 的负担。
这三种策略就是对时间和空间有不同的倾向。Redis为了平衡时间和空间，采用了后两种策略 惰性删除和定时部分删除。
过期键的定时删除的策略由 expire.c/activeExpireCycle() 函数实现，server.c/serverCron() 定时的调用 activieExpireCycle() 。
activeExpireCycle 的大的操作原则是，如果过期的key比较少，则删除key的数量也比较保守，如果，过期的键多，删除key的策略就会很激进。
static unsigned int current_db = 0; /* Last DB tested. */
static int timelimit_exit = 0; /* Time limit hit in prevIoUs call? */
static long long last_fast_cycle = 0; /* When last fast cycle ran. */
-
首先三个
static全局参数分别记录目前遍历的 db下标，上一次删除是否是超时退出的，上一次快速操作是什么时候进行的。 -
计算
timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;可以理解为 25% 的 cpu 时间。 -
如果 db 中 expire 的大小为0 不操作
-
expire 占总 key 小于 1% 不操作
-
num = dictSize(db->expires)；num 是 expire 使用的key的数量。
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slots = dictSlots(db->expires); slots 是 expire 字典的尺寸大小。
-
已使用的key（num） 大于 ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP 则设置为 ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP。也就是说每次只检查 ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP 个键。
-
每遍历十六次，计算操作时间，如果超过 timelimit 结束返回。
-
如果删除的过期键大于 ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP 的 1\4 就跳出循环，结束。
步骤比较复杂，总结一下：（这里都是以默认配置描述）
-
遍历所有的 redisDb
-
否则，遍历 redisDb 中的过期键，如果删除的键达到有过期时间的的key 的25% ，或者操作时间大于 cpu 时间的 25% 就结束当前循环，进入下一个redisDb。
后记
这篇文章主要解释了 Redis 的数据库是怎么实现的，同时介绍了 Redis 处理过期键的逻辑。看 Redis 的代码越多越发现，实际上 Redis 一直在做的一件事情就是平衡，一直在平衡程序的空间和时间。其实平时的业务设计，就是在宏观上平衡，平衡宏观系统的时间和空间。所以，看源码是让我们从微观学习系统架构的良好途径，是架构师的成长的必经之路。
最后
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