redis源码笔记 serverCron

serverCron是redis每隔100ms执行的一个循环事件，由ae事件框架驱动。其主要执行如下任务：

1.记录循环时间：

server.unixtime = time(NULL)

redis使用全局状态cache了当前的时间值。在vm实现以及lru实现中，均需要对每一个对象的访问记录其时间，在这种情况下，对精度的要求并不高（100ms内的访问值一样是没有问题的）。使用cache的时间值，其代价要远远低于每次均调用time()系统调用

2.更新LRUClock值：

updateLRUClock()

后续在执行lru淘汰策略时，作为比较的基准值。redis默认的时间精度是10s(#define REDIS_LRU_CLOCK_RESOLUTION 10)，保存lru clock的变量共有22bit。换算成总的时间为1.5 year（每隔1.5年循环一次）。

不知为何在最初设计的时候，为lru clock只给了22bit的空间。

3.更新峰值内存占用：

 550     if (zmalloc_used_memory() > server.stat_peak_memory)
 551         server.stat_peak_memory = zmalloc_used_memory();

4.处理shutdown_asap

在上一篇blog中，介绍了redis对SIG_TERM信号的处理。其信号处理函数中并没有立即终止进程的执行，而是选择了标记shutdown_asap flag，然后在serverCron中通过执行prepareForShutdown函数，优雅的退出。

 555     if (server.shutdown_asap) {
 556         if (prepareForShutdown() == REDIS_OK) exit(0);
 557         redisLog(REDIS_WARNING,"SIGTERM received but errors trying to shut down the server, check the logs for more information");
 558     }

在prepareForShutdown函数中，redis处理了rdb、aof记录文件退出的情况，最后保存了一次rdb文件，关闭了相关的文件描述符以及删除了保存pid的文件（server.pidfile）.

5.打印统计信息

统计信息分为两类，两类统计信息均为每5s输出一次。第一类是key数目、设置了超时值的key数目、以及当前的hashtable的槽位数：

 561     for (j = 0; j < server.dbnum; j++) {
 562         long long size, used, vkeys;
 563 
 564         size = dictSlots(server.db[j].dict);
 565         used = dictSize(server.db[j].dict);
 566         vkeys = dictSize(server.db[j].expires);
 567         if (!(loops % 50) && (used || vkeys)) {
 568             redisLog(REDIS_VERBOSE,"DB %d: %lld keys (%lld volatile) in %lld slots HT.",j,used,vkeys,size);
 569             /* dictPrintStats(server.dict); */
 570         }
 571     }

第二类是当前的client数目，slaves数目，以及总体的内存使用情况：

 585     if (!(loops % 50)) {
 586         redisLog(REDIS_VERBOSE,"%d clients connected (%d slaves), %zu bytes in use",
 587             listLength(server.clients)-listLength(server.slaves),
 588             listLength(server.slaves),
 589             zmalloc_used_memory());
 590     }

6.尝试resize hash表

因为现在的操作系统fork进程均大多数采用的是copy-on-write，为了避免resize哈希表造成的无谓的页面拷贝，在有后台的rdb save进程或是rdb rewrite进程时，不会尝试resize哈希表。

否则，将会每隔1s，进行一次resize哈希表的尝试；同时，如果设置了递增式rehash(redis默认是设置的)，每次serverCron执行，均会尝试执行一次递增式rehash操作（占用1ms的CPU时间）；

579     if (server.bgsavechildpid == -1 && server.bgrewritechildpid == -1) {
580         if (!(loops % 10)) tryResizeHashTables();
581         if (server.activerehashing) incrementallyRehash();
582     }

7.关闭超时的客户端

每隔10s进行一次尝试

 593     if ((server.maxidletime && !(loops % 100)) || server.bpop_blocked_clients)
 594         closeTimedoutClients();

8.如果用户在此期间，请求进行aof的rewrite操作，调度执行rewrite

 598     if (server.bgsavechildpid == -1 && server.bgrewritechildpid == -1 &&
 599         server.aofrewrite_scheduled)
 600     {       
 601         rewriteAppendOnlyFileBackground();
 602     }     

9.如果有后台的save rdb操作或是rewrite操作：

调用wait3获取子进程状态。此wait3为非阻塞（设置了WNOHANG flag）。注意：APUE2在进程控制章节其实挺不提倡用wait3和wait4接口的，不过redis的作者貌似对这个情有独钟。如果后台进程刚好退出，调用backgroundSaveDoneHandler或backgroundRewriteDoneHandler进行必要的善后工作，并更新dict resize policy（如果已经没有后台进程了，就可以允许执行resize操作了）。

 605     if (server.bgsavechildpid != -1 || server.bgrewritechildpid != -1) {
 606         int statloc;
 607         pid_t pid;
 608     
 609         if ((pid = wait3(&statloc,WNOHANG,NULL)) != 0) {
 610             if (pid == server.bgsavechildpid) {
 611                 backgroundSaveDoneHandler(statloc);
 612             } else {
 613                 backgroundRewriteDoneHandler(statloc);
 614             }
 615             updateDictResizePolicy();
 616         }

10.否则，如果没有后台的save rdb操作及rewrite操作：

首先，根据saveparams规定的rdb save策略，如果满足条件，执行后台rdbSave操作；

其次，根据aofrewrite策略，如果当前aof文件增长的规模，要求触发rewrite操作，则执行后台的rewrite操作。

 622          for (j = 0; j < server.saveparamslen; j++) {
 623             struct saveparam *sp = server.saveparams+j;
 624         
 625             if (server.dirty >= sp->changes &&
 626                 now-server.lastsave > sp->seconds) {
 627                 redisLog(REDIS_NOTICE,"%d changes in %d seconds. Saving...",
 628                     sp->changes, sp->seconds);
 629                 rdbSaveBackground(server.dbfilename);
 630                 break;
 631             }
 632          }      
 633 
 634          /* Trigger an AOF rewrite if needed */
 635          if (server.bgsavechildpid == -1 &&
 636              server.bgrewritechildpid == -1 &&
 637              server.auto_aofrewrite_perc &&
 638              server.appendonly_current_size > server.auto_aofrewrite_min_size)
 639          {
 640             long long base = server.auto_aofrewrite_base_size ?
 641                             server.auto_aofrewrite_base_size : 1;
 642             long long growth = (server.appendonly_current_size*100/base) - 100;
 643             if (growth >= server.auto_aofrewrite_perc) {
 644                 redisLog(REDIS_NOTICE,"Starting automatic rewriting of AOF on %lld%% growth",growth);
 645                 rewriteAppendOnlyFileBackground();
 646             }
 647         }

11.如果推迟执行aof flush，则进行flush操作，调用flushAppendOnlyFile函数；

12.如果此redis instance为master，则调用activeExpireCycle，对过期值进行处理（slave只等待master的DEL，保持slave和master的严格一致）；

13.最后，每隔1s，调用replicationCron，执行与replication相关的操作。

在blog的最后，对serverCron的开头结尾进行简单的探讨;

serverCron开头，有这样几行代码：

 525     REDIS_NOTUSED(eventLoop);
 526     REDIS_NOTUSED(id);
 527     REDIS_NOTUSED(clientData);

表明，这个时间处理例程内部，对aeCreateTimeEvent规定的函数原型所传的参数，均没有使用。redis的ae库据作者所说，是参考libevent的实现精简再精简得到的，猜测其接口的设计也是借鉴了很多libevent的接口设计风格。

serverCron最后，return 100。表明server将会在100ms后重新调用这个例程的执行。