ioredis源码阅读[0]
最近因为工作需要，要去搞一个 Node.js 端的
Redis Client组件出来，暂时选择通过ioredis来作为 fork 对象。 因为之前有遇到过Redis在使用 twemproxy 时会一直出现无法连接服务器的问题，详情见 issues：https://github.com/luin/ioredis/issues/573 所以会修改源码修改这一问题，不过在修改完成之后跑单元测试发现，事情没有那么简单，并不只是 info -> ping 这样，所以只好去熟悉源码，然后针对性地调整一下逻辑。
ioredis 项目结构
从项目中看，源码都在 lib 文件夹下，是一个纯粹的 TS 项目。
lib 目录下的文件主要是一些通用能力的提供，比如 command、pipeline以及数据的传输等。
.
├── DataHandler.ts # 数据处理
├── ScanStream.ts
├── SubscriptionSet.ts
├── autoPipelining.ts
├── cluster # Redis Cluster 模式的实现
│ ├── ClusterOptions.ts
│ ├── ClusterSubscriber.ts
│ ├── ConnectionPool.ts
│ ├── DelayQueue.ts
│ ├── index.ts
│ └── util.ts
├── command.ts # 命令的具体实现
├── commander.ts # command 的调度方
├── connectors # 网络连接相关
│ ├── AbstractConnector.ts
│ ├── SentinelConnector
│ ├── StandaloneConnector.ts
│ └── index.ts
├── errors # 异常信息相关
│ ├── ClusterAllFailedError.ts
│ ├── MaxRetriesPerRequestError.ts
│ └── index.ts
├── index.ts # 入口文件
├── pipeline.ts # 管道逻辑
├── promiseContainer.ts # Promise 的一个封装
├── Redis # `Redis 实例的实现`
│ ├── RedisOptions.ts
│ ├── event_handler.ts
│ └── index.ts
├── script.ts
├── transaction.ts
├── types.ts
└── utils # 一些工具函数的实现
├── debug.ts
├── index.ts
└── lodash.ts而下分的两个文件夹，redis 与 cluster 都是具体的 redis client 实现，cluster 是对应的 cluster 集群化实现。
所以在看 README 的时候我们会发现有两种实例可以使用，https://www.npmjs.com/package/ioredis
new Redis
new Redis.Cluster我们先从最普通的 Redis 开始看，本篇笔记主要是针对 Redis，结合着 README 一步步捋逻辑。
const `Redis` = require("ioredis");
const `Redis` = `new Redis`();
redis.set("foo", "bar");
redis.get("foo", function (err, result) {
if (err) {
console.error(err);
} else {
console.log(result);
}
});最基础的使用顺序，首先实例化一个 Redis 对象，然后调用 Redis 对应的命令，如果对 Redis 命令不熟悉可以看一下这个网站：https://redis.io/commands#
入口代码位于 redis/index.ts，虽说 ioredis 用了 TS，但是构造函数的实现依然使用的是很古老的 ES5 方式，分别继承了 EventEmitter 和 Commander 两个类，第一个是 events 的，第二个则是 ioredis 自己提供的一个类，就在 commander.ts 文件中实现。
Redis 实例化
Redis 主要做的事情就是：
- 建立并维护与
Redis Server的网络连接 - 健康检查
- 维护队列在异常情况下保证请求不丢，可重试
看回到 Redis 会看到针对 this.connector 的一个赋值，抛开自定义的 Connector 与 Sentinels 只看最后一项最普通的 StandaloneConnector，这里就是用来建立与 Redis Server 的连接的。
翻看 lib/connectors/StandaloneConnector.ts 的文件会发现，最终调用的是 net.createConnection，这个其实也能和咱们在上边提到的 RESP 所对应上，就是用的最基本的 Redis 通讯协议来完成操作的。
各项参数初始化完毕后，则会调用 connect 来与 Redis Server 建立真正的连接。
net 模块的 createConnection 只能建立网络连接，并不能保证是我们预期的 Redis 服务。
通过 connect 拿到的 stream 对象其实就是 socket client：https://github.com/luin/ioredis/blob/master/lib/redis/index.ts#L321
在 connect 方法中主要就是去建立与 Redis Server 的链接，在建立连接以后，我们会调用 event_handler.connectHandler方法。
这里主要做了两件事：
- 去尝试 check
Redis Server的状态，也就是我们最开始提到的遇到的那个坑了，我们可以通过Redis.prototype._readyCheck方法看到具体的实现，ioredis采用info命令作为探针，但是这个在twemproxy集群模式下就会产生一些问题，因为该模式会禁用一些命令，其中就包括info，那么这就会导致Redis Client始终认为服务是不可用的。 - 添加了针对
socket client的data事件监听，这里是用于后续接受返回数据的，主要逻辑在DataHandler.ts，后边会提到。
代码语言：javascript复制readyCheck 的逻辑存在于 redis/index.ts 和 redis/event_handler.ts 文件中
Redis.prototype._readyCheck = function (callback) {
const _this = this;
this.info(function (err, res) {
if (err) {
return callback(err);
}
if (typeof res !== "string") {
return callback(null, res);
}
const info: { [key: string]: any } = {};
const lines = res.split("rn");
for (let i = 0; i < lines.length; i) {
const [fieldName, ...fieldValueParts] = lines[i].split(":");
const fieldValue = fieldValueParts.join(":");
if (fieldValue) {
info[fieldName] = fieldValue;
}
}
if (!info.loading || info.loading === "0") {
callback(null, info);
} else {
const loadingEtaMs = (info.loading_eta_seconds || 1) * 1000;
const retryTime =
_this.options.maxLoadingRetryTime &&
_this.options.maxLoadingRetryTime < loadingEtaMs
? _this.options.maxLoadingRetryTime
: loadingEtaMs;
debug("Redis server still loading, trying again in " retryTime "ms");
setTimeout(function () {
_this._readyCheck(callback);
}, retryTime);
}
});
};在检测 Redis 可用以后则会触发 callback，该 callback 还会去检查 offlineQueue 是否有值，可以理解为是 Redis 可用之前调用命令的那些记录， ioredis 并不会直接报错告诉你说连接未建立，而是暂存在自己的一个队列中，等到可用后按照顺序发出去。
Redis 在实例化的过程中主要也就是做了这些事情，接下来我们就要看 Redis 命令发出以后，具体执行的逻辑了。
Commander
Commander 的作用就是实现了各种 Redis Client 的命令，通过 https://www.npmjs.com/package/redis-commands 遍历得到的。
同时会针对 Client 的 Ready 状态进行处理，在 Ready 之前会做一些暂存命令之类的操作。
比较像是一个抽象类，因为 Redis 和 Redis Cluster 都会继承并覆盖一些 API 来完成工作。
commands.forEach(function (commandName) {
Commander.prototype[commandName] = generateFunction(commandName, "utf8");
Commander.prototype[commandName "Buffer"] = generateFunction(
commandName,
null
);
});
function generateFunction(_encoding: string);
function generateFunction(_commandName: string | void, _encoding: string);
function generateFunction(_commandName?: string, _encoding?: string) {
if (typeof _encoding === "undefined") {
_encoding = _commandName;
_commandName = null;
}
return function (...args) {
const commandName = _commandName || args.shift();
let callback = args[args.length - 1];
if (typeof callback === "function") {
args.pop();
} else {
callback = undefined;
}
const options = {
errorStack: this.options.showFriendlyErrorStack
? new Error().stack
: undefined,
keyPrefix: this.options.keyPrefix,
replyEncoding: _encoding,
};
if (this.options.dropBufferSupport && !_encoding) {
return asCallback(
PromiseContainer.get().reject(new Error(DROP_BUFFER_SUPPORT_ERROR)),
callback
);
}
// No auto pipeline, use regular command sending
if (!shouldUseAutoPipelining(this, commandName)) {
return this.sendCommand(
new Command(commandName, args, options, callback)
);
}
// Create a new pipeline and make sure it's scheduled
return executeWithAutoPipelining(this, commandName, args, callback);
};
}在实现所有命令的同时还实现了一批 Buffer 后缀的 API，他们主要的区别我们可以通过 generateFunction 函数的实现来看到，被传入到了 Command 实例中。
而 Command 对象则是具体的命令实现，所以我们还需要先去看一下 Command。
Command
Command 负责的事情，主要是参数的处理、返回值的处理，生成命令传输的实际值以及 callback 的触发。
实例化
在 Command 的实例化过程中，除去一些属性的赋值，还调用了一个 initPromise 方法，在内部生成了一个 Promise 对象。
其中有两处比较重要的处理，一个是关于参数的转换，还有一个是返回值的处理。
private initPromise() {
const Promise = getPromise();
const promise = new Promise((resolve, reject) => {
if (!this.transformed) {
this.transformed = true;
const transformer = Command._transformer.argument[this.name];
if (transformer) {
this.args = transformer(this.args);
}
this.stringifyArguments();
}
this.resolve = this._convertValue(resolve);
if (this.errorStack) {
this.reject = (err) => {
reject(optimizeErrorStack(err, this.errorStack, __dirname));
};
} else {
this.reject = reject;
}
});
this.promise = asCallback(promise, this.callback);
}参数、返回值特殊处理
如果检索 Command.ts 文件，会发现 Command._transformer.argument 通过 setArgumentTransformer 方法进行设置。
然后再观察代码中有用到 setArgumentTransformer 的是少数几个 hset 命令，以及 mset 命令。
Command.setArgumentTransformer("hmset", function (args) {
if (args.length === 2) {
if (typeof Map !== "undefined" && args[1] instanceof Map) {
return [args[0]].concat(convertMapToArray(args[1]));
}
if (typeof args[1] === "object" && args[1] !== null) {
return [args[0]].concat(convertObjectToArray(args[1]));
}
}
return args;
});如果大家使用过 Redis 的 hash set 操作，应该都会知道，操作多个键值的方式是通过追加参数完成的：
> HMSET key field value [field value ...]这样在 JS 中使用也需要将一个数组传递进去，由用户自己维护数组的 key value，这样一个顺序的操作方式，必然是没有写 JS 习惯的 Object 传参要舒服的，所以 ioredis 提供一个参数转换的逻辑，用来将 Object 转换为一维数组：
export function convertObjectToArray(obj) {
const result = [];
const keys = Object.keys(obj);
for (let i = 0, l = keys.length; i < l; i ) {
result.push(keys[i], obj[keys[i]]);
}
return result;
}
export function convertMapToArray<K, V>(map: Map<K, V>): Array<K | V> {
const result = [];
let pos = 0;
map.forEach(function (value, key) {
result[pos] = key;
result[pos 1] = value;
pos = 2;
});
return result;
}如果仔细看 Command._transformer 会发现还有一个 reply 属性值，这里的逻辑主要在 _convertValue 中有所体现，大致就是在接收到返回值以后，会先调用我们传入的自定义函数用来处理返回值。
目前翻代码用到的唯一一处是 hgetall 的处理逻辑，hmget 与 hgetall 在 Redis 中都是返回一个数组的数据，而 ioredis 将数组按照 kv 的格式拼接为一个 Object 方便用户操作。
Command.setReplyTransformer("hgetall", function (result) {
if (Array.isArray(result)) {
const obj = {};
for (let i = 0; i < result.length; i = 2) {
obj[result[i]] = result[i 1];
}
return obj;
}
return result;
});设置 key 前缀
如果看 Command 实例化的过程中，还会发现有 _iterateKeys 这样的一个函数调用，该函数具有两个作用：
- 提取参数中所有的 key
- 可选的将 key 添加一个前缀（prefix）
函数内部使用了 redis-commands 的两个 API， exists 和 getKeyIndexes，用来获取参数数组中所有的 key 的下标。
因为这个函数做了两件事，所以在第一次看到构造函数的用法时，再看函数具体的实现，会对最后返回的 this.keys 很疑惑，但是当看到 Command 还提供了一个 getKeys API 就能够明白是怎样的逻辑了。
如果设置了 keyPrefix ，则会触发 _iterateKeys 用来调整 key 名，并存储到 keys 中用于返回值。
当调用 getKeys 时，如果没有设置 keyPrefix ，则会用默认的空处理函数来执行同样的逻辑，就是获取所有的 key，然后返回出去；如果之前已经设置过 keyPrefix 那么就会直接返回 this.keys 不再重复执行逻辑。
// 构造函数内逻辑
if (options.keyPrefix) {
this._iterateKeys((key) => options.keyPrefix key);
}
// 另一处调用的位置
public getKeys(): Array<string | Buffer> {
return this._iterateKeys();
}
private _iterateKeys(
transform: Function = (key) => key
): Array<string | Buffer> {
if (typeof this.keys === "undefined") {
this.keys = [];
if (commands.exists(this.name)) {
const keyIndexes = commands.getKeyIndexes(this.name, this.args);
for (const index of keyIndexes) {
this.args[index] = transform(this.args[index]);
this.keys.push(this.args[index] as string | Buffer);
}
}
}
return this.keys;
}发送命令数据的生成
大家使用 Redis 应该更多的是通过代码中的 Client 调用各种命令来做，偶尔会通过 redis-cli 直接命令行操作。
但其实 Redis 使用了一个叫做 RESP (REdis Serialization Protocol) 的协议来进行传输。
如果本机有 Redis 的话，我们在本地可以很简单的进行演示。
> echo -e '*1rn$4rnPINGrn' | nc 127.0.0.1 6379
PONG我们会得到一个 PONG 字符串。这样的一个交互其实才是绝大多数 Client 与 Redis Server 交互时所使用的格式。
P.S.
RESP有提供人类可读的版本进行交互，但是性能相对要低一些。
举例说明如果我们要执行一个 set 和一个 get 应该怎样去写这个命令：
代码语言：javascript复制# 开头代表注释
# SET hello world
# 参数个数
*3
# 该行命令值的长度（set 命令）
$3
# 命令对应的值（set 命令）
SET
# 该行命令值的长度（具体的 key: hello）
$5
# 命令对应的值（具体的 key: hello）
hello
# 该行命令值的长度（value 的长度）
$5
# 命令对应的值（value 本体）
world
# GET hello
# 参数个数
*2
# 该行命令值的长度（get 命令）
$3
# 命令对应的值（get 命令）
GET
# 该行命令值的长度（具体的 key: hello）
$5
# 命令对应的值（具体的 key: hello）
helloset 的返回值没什么意外，就是一个 OK，而 get 的返回值则有两行，第一行 $5 表示返回值的长度，第二行才是真正的返回值 world。
所以如果去看 Command 的 toWritable 函数就是实现了这样的逻辑，因为比较长所以就不贴了：https://github.com/luin/ioredis/blob/master/lib/command.ts#L269
Command 主要实现的就是这些逻辑，我们在 Commander 的视线中可以看到所有命令调用的末尾都会执行 this.sendCommand， 具体的调度就是在 Redis、Redis Cluster 等具体的实现中做的了。所以我们可以回到 Redis 去看下实现逻辑。
Redis 发送命令
sendCommand 的实现中，会进行 Redis 状态的检查，如果是 wait 或者 end 之类的，会进行对应的处理。
然后我们会去检查当前是否是一个可以发送命令的状态：
let writable =
this.status === "ready" ||
(!stream &&
this.status === "connect" &&
commands.exists(command.name) &&
commands.hasFlag(command.name, "loading"));
if (!this.stream) {
writable = false;
} else if (!this.stream.writable) {
writable = false;
} else if (this.stream._writableState && this.stream._writableState.ended) {
writable = false;
}代码还算比较清晰，这里也要提到一点，我们在处理 info 命令的问题是，使用 ping 命令来代替 info，最初就卡在了这里，后续 debug 发现， ping 命令并不具备 loading 这一 flag 特性，所以 ping 命令都被放到了 offlineQueue 中，针对这一情况，我们将 ping 添加一个额外的判断逻辑，确保 write 的值为真。
接下来如果 write 为真，那么我们就会使用 stream 也就是前边建立的 socket 连接来发送我们真实的命令了，这时候就是调用的 write 并将 Command#toWritable 的返回值作为数据传进去，也就是之前提到的基于 RESP 格式的序列化。
同时会将一些信息放到 commandQueue 中，它和 offlineQueue 都是同一个类型的实例，后边会提到具体的作用。
this.commandQueue.push({
command: command, // Command 实例
stream: stream, // socket client（其实并没有地方会用到它，不知道为什么要传过去）
select: this.condition.select, // 这个也是没有被用到
});另一个开源的模块， denque: https://www.npmjs.com/package/denque
如果 write 为假，那么命令就会被放到 offlineQueue 中。
结束逻辑后会把 command.promise 进行返回，我们在 Command 实例化过程中可以看到，其实是实例化了一个 Promise 对象，并把 resolve 与 reject 做了一次引用，后边在数据返回时会用到。
当我们命令已经发送完毕后，那么下一步就是等数据返回了，这里就要说到前边在介绍 React 实例化后 connect 所调用的 DataHandler 实例所做的事情了。
DataHandler
DataHandler 是一个比较另类的类的写法，因为使用时就直接 new 了但并没有接收返回值。
在构造函数中，就做了两件事，一个是实例化了一个 RedisParser 对象，另一个就是监听了 redis.stream.on('data') 事件，也就是我们在实例化 Redis 时传递过来的 socket client，在 data 事件触发时调用 RedisParser.execute 来完成解析。
RedisParser 是另一个开源模块了，有兴趣的小伙伴可以看这里：https://www.npmjs.com/package/redis-parser
目前可以认为在调用 execute 方法后会调用实例化时传入的 return Reply 就可以了，这是一个解析后的 response，我们会拿到这个 response 之后会从 commandQueue 中依次取出之前传入的对象。
取出的方式是按照队列的方式来取的，通过 shift，每次取出队列中的第一个元素。
然后调用元素中 command 属性的 resolve 方法，也就是我们在调用各种 Redis 命令时传入的 callback 了。
这里需要补充一些 Redis 相关的知识，我们从整个逻辑链路可以看到，大致是这样的：
- 用户执行命令
Redis实例化Command并放入队列- 接收到数据响应后解析数据，并获取队列中第一个元素，调用对应的
callback
同时间可能会有很多 Redis 请求被发出去，但是再接收到数据后并不需要去判断这次响应对应的是哪一个 command，因为 Redis 本身也是一个单进程的工作模式，命令的处理也会按照接收数据的先后顺序来处理，因为本身 ioredis 用的也是同一个 socket 连接，所以也不会存在说命令发送到远端的先后顺序会发生变化。
所以我们就可以很放心的通过最简单的方式， push shift 来处理数据了。
这也是为什么一些大 key 的操作会导致整个 Redis 服务响应变慢了。（在不做分片之类的处理情况下）
小结
到此为止，普通模式下的 Redis Client 整体逻辑我们已经梳理完了，从创建到发送命令到接收返回值。
后边会针对 Redis Cluster 再输出一篇笔记，一起来看一下在 Cluster 模式下又会有什么不一样的处理逻辑。
参考资料
- ioredis
- redis commands
- Node.js | net
- Why Redis is single-threaded and why is Redis so fast!
- Redis is single-threaded, then how does it do concurrent I/O?
