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。
