2、当redis 服务器初始化时，会预先分配 16 个数据库（该数量可以通过配置文件配置），所有数据库保存到结构 redisServer 的一个成员 redisServer.db 数组中。当我们选择数据库 select number 时，程序直接通过 redisServer.db[number] 来切换数据库。有时候当程序需要知道自己是在哪个数据库时，直接读取 redisDb.id 即可。
3、既然我们知道一个数据库的所有键值都存储在redisDb.dict中，那么我们要知道如果找到key的位置，就有必要了解一下dict 的结构了：
typedef struct dict {
// 特定于类型的处理函数
dictType *type
// 类型处理函数的私有数据
void *privdata
// 哈希表（2个）
dictht ht[2]
// 记录 rehash 进度的标志，值为-1 表示 rehash 未进行
int rehashidx
// 当前正在运作的安全迭代器数量
int iterators
} dict
由上述的结构可以看出，redis 的字典使用哈希表作为其底层实现。dict 类型使用的两个指向哈希表的指针，其中 0 号哈希表（ht[0]）主要用于存储数据库的所有键值，而1号哈希表主要用于程序对 0 号哈希表进行 rehash 时使用，rehash 一般是在添加新值时会触发，这里不做过多的赘述。所以redis 中查找一个key，其实就是对进行该dict 结构中的 ht[0] 进行查找 *** 作。
4、既然是哈希，那么我们知道就会有哈希碰撞，那么当多个键哈希之后为同一个值怎么办呢？redis采取链表的方式来存储多个哈希碰撞的键。也就是说，当根据key的哈希值找到该列表后，如果列表的长度大于1，那么我们需要遍历该链表来找到我们所查找的key。当然，一般情况下链表长度都为是1，所以时间复杂度可看作o(1)。
二、当redis 拿到一个key 时，如果找到该key的位置。
了解了上述知识之后，我们就可以来分析redis如果在内存找到一个key了。
1、当拿到一个key后， redis 先判断当前库的0号哈希表是否为空，即：if (dict->ht[0].size == 0)。如果为true直接返回NULL。
2、判断该0号哈希表是否需要rehash，因为如果在进行rehash，那么两个表中者有可能存储该key。如果正在进行rehash，将调用一次_dictRehashStep方法，_dictRehashStep 用于对数据库字典、以及哈希键的字典进行被动 rehash，这里不作赘述。
3、计算哈希表，根据当前字典与key进行哈希值的计算。
4、根据哈希值与当前字典计算哈希表的索引值。
5、根据索引值在哈希表中取出链表，遍历该链表找到key的位置。一般情况，该链表长度为1。
6、当 ht[0] 查找完了之后，再进行了次rehash判断，如果未在rehashing，则直接结束，否则对ht[1]重复345步骤。
到此我们就找到了key在内存中的位置了。
redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。问题是这个项目还很新，可能还不足够稳定，redis 是一个高性能的key-value数据库。
redis的出现，很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。
它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。问题是这个项目还很新，可能还不足够稳定，而且没有在实际的一些大型系统应用的实例。此外，缺乏mc中批量get也是比较大的问题，始终批量获取跟多次获取的网络开销是不一样的。
数据库连接池（Connection pooling）是程序启动时建立足够的数据库连接，并将这些连接组成一个连接池，由程序动态地对池中的连接进行申请，使用，释放。
简单的说：创建数据库连接是一个很耗时的 *** 作，也容易对数据库造成安全隐患。所以，在程序初始化的时候，集中创建多个数据库连接，并把他们集中管理，供程序使用，可以保证较快的数据库读写速度，还更加安全可靠。
不使用数据库连接池
如果不使用数据库连接池，对于每一次SQL *** 作，都要走一遍下面完整的流程：
1.TCP建立连接的三次握手（客户端与 MySQL服务器的连接基于TCP协议）
2.MySQL认证的三次我收
3.真正的SQL执行
4.MySQL的关闭
5.TCP的四次握手关闭
可以看出来，为了执行一条SQL，需要进行大量的初始化与关闭 *** 作
使用数据库连接池
如果使用数据库连接池，那么会 事先申请（初始化）好 相关的数据库连接，然后在之后的SQL *** 作中会复用这些数据库连接， *** 作结束之后数据库也不会断开连接，而是将数据库对象放回到数据库连接池中
资源重用：由于数据库连接得到重用，避免了频繁的创建、释放连接引起的性能开销，在减少系统消耗的基础上，另一方面也增进了系统运行环境的平稳性（减少内存碎片以及数据库临时进程/线程的数量）。
更快的系统响应速度：数据库连接池在初始化过程中，往往已经创建了若干数据库连接置于池中备用。 此时连接的初始化工作均已完成。对于业务请求处理而言，直接利用现有可用连接，避免了从数据库连接初始化和释放过程的开销，从而缩减了系统整体响应时间。
统一的连接管理，避免数据库连接泄露：在较为完备的数据库连接池实现中，可根据预先的连接占用超时设定，强制收回被占用连接。从而避免了常规数据库连接 *** 作中可能出现的资源泄露。
如果说你的服务器CPU是4核i7的，连接池大小应该为((4*2)+1)=9
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源码下载
下载方式：https://github.com/dongyusheng/csdn-code/tree/master/db_pool（Github中下载）
db_pool目录下有两个目录，mysql_pool目录为MySQL连接池代码，redis_pool为redis连接池代码
下面介绍mysql_pool
CDBConn解析
概念： 代表一个数据连接对象实例
相关成员：
m_pDBPool：该数据库连接对象所属的数据库连接池
构造函数： 绑定自己所属于哪个数据库连接池
Init()函数： 创建数据库连接句柄
CDBPool解析
概念：代表一个数据库连接池
相关成员：
Init()函数：常见指定数量的数据库实例句柄，然后添加到m_free_list中，供后面使用
GetDBConn()函数： 用于从空闲队列中返回可以使用的数据库连接句柄
RelDBConn()函数： 程序使用完该数据库句柄之后，将句柄放回到空闲队列中
测试之前，将代码中的数据库地址、端口、账号密码等改为自己的（代码中有好几处）
进入MySQL， 创建mysql_pool_test数据库
进入到mysql_pool目录下， 创建一个build目录并进入 ：
然后输入如下的命令进行编译
之后就会在目录下生成如下的可执行文件
输入如下两条命令进行测试： 可以看到不使用数据库连接池，整个 *** 作耗时4秒左右；使用连接池之后，整个 *** 作耗时2秒左右，提升了一倍
源码下载
下面介绍redis_pool
测试
进入到redis_pool目录下， 创建一个build目录并进入 ：
然后输入如下的命令进行编译
之后就会在目录下生成如下的可执行文件
输入如下的命令进行测试： 可以看到不使用数据库连接池，整个 *** 作耗时182ms；使用连接池之后，整个 *** 作耗时21ms，提升了很多
进入redis，可以看到我们新建的key：
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