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一文彻底理解Redis序列化协议，你也可以编写Redis客户端（下）

2022-05-12 145
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本文涉及的产品
Redis 开源版，标准版 2GB
推荐场景：
搭建游戏排行榜
云数据库 Tair（兼容Redis），内存型 2GB
推荐场景：
通过缓存加速数据库访问
公共DNS（含HTTPDNS解析），每月1000万次HTTP解析
简介： 最近学习Netty的时候想做一个基于Redis服务协议的编码解码模块，过程中顺便阅读了Redis服务序列化协议RESP，结合自己的理解对文档进行了翻译并且简单实现了RESP基于Java语言的解析。编写本文的使用使用的JDK版本为[8+]。

基于RESP编写高性能解析器


因为JDK原生提供的字节缓冲区java.nio.ByteBuffer存在不能自动扩容、需要切换读写模式等等问题，这里直接引入Netty并且使用Netty提供的ByteBuf进行RESP数据类型解析。编写本文的时候（2019-10-09）Netty的最新版本为4.1.42.Final。引入依赖：


<dependency>
    <groupId>io.netty</groupId>
    <artifactId>netty-buffer</artifactId>
    <version>4.1.42.Final</version>
</dependency>
复制代码


定义解码器接口：


public interface RespDecoder<V>{
    V decode(ByteBuf buffer);
}
复制代码


定义常量：


public class RespConstants {
    public static final Charset ASCII = StandardCharsets.US_ASCII;
    public static final Charset UTF_8 = StandardCharsets.UTF_8;
    public static final byte DOLLAR_BYTE = '$';
    public static final byte ASTERISK_BYTE = '*';
    public static final byte PLUS_BYTE = '+';
    public static final byte MINUS_BYTE = '-';
    public static final byte COLON_BYTE = ':';
    public static final String EMPTY_STRING = "";
    public static final Long ZERO = 0L;
    public static final Long NEGATIVE_ONE = -1L;
    public static final byte CR = (byte) '\r';
    public static final byte LF = (byte) '\n';
    public static final byte[] CRLF = "\r\n".getBytes(ASCII);
    public enum ReplyType {
        SIMPLE_STRING,
        ERROR,
        INTEGER,
        BULK_STRING,
        RESP_ARRAY
    }
}
复制代码


下面的章节中解析模块的实现已经忽略第一个字节的解析，因为第一个字节是决定具体的数据类型。


解析简单字符串


简单字符串类型就是单行字符串，它的解析结果对应的就是Java中的String类型。解码器实现如下：


// 解析单行字符串
public class LineStringDecoder implements RespDecoder<String> {
    @Override
    public String decode(ByteBuf buffer) {
        return CodecUtils.X.readLine(buffer);
    }
}
public enum CodecUtils {
    X;
    public int findLineEndIndex(ByteBuf buffer) {
        int index = buffer.forEachByte(ByteProcessor.FIND_LF);
        return (index > 0 && buffer.getByte(index - 1) == '\r') ? index : -1;
    }
    public String readLine(ByteBuf buffer) {
        int lineEndIndex = findLineEndIndex(buffer);
        if (lineEndIndex > -1) {
            int lineStartIndex = buffer.readerIndex();
            // 计算字节长度
            int size = lineEndIndex - lineStartIndex - 1;
            byte[] bytes = new byte[size];
            buffer.readBytes(bytes);
            // 重置读游标为\r\n之后的第一个字节
            buffer.readerIndex(lineEndIndex + 1);
            buffer.markReaderIndex();
            return new String(bytes, RespConstants.UTF_8);
        }
        return null;
    }
}
public class RespSimpleStringDecoder extends LineStringDecoder {
}
复制代码


这里抽取出一个类LineStringDecoder用于解析单行字符串，这样在解析错误消息的时候可以做一次继承即可。测试一下：


public static void main(String[] args) throws Exception {
    ByteBuf buffer = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer();
    // +OK\r\n
    buffer.writeBytes("+OK".getBytes(RespConstants.UTF_8));
    buffer.writeBytes(RespConstants.CRLF);
    String value = RespCodec.X.decode(buffer);
    log.info("Decode result:{}", value);
}
// Decode result:OK
复制代码


解析错误消息


错误消息的本质也是单行字符串，所以其解码的实现可以和简单字符串的解码实现一致。错误消息数据类型的解码器如下：


public class RespErrorDecoder extends LineStringDecoder {
}
复制代码


测试一下：


public static void main(String[] args) throws Exception {
    ByteBuf buffer = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer();
    // -ERR unknown command 'foobar'\r\n
    buffer.writeBytes("-ERR unknown command 'foobar'".getBytes(RespConstants.UTF_8));
    buffer.writeBytes(RespConstants.CRLF);
    String value = RespCodec.X.decode(buffer);
    log.info("Decode result:{}", value);
}
// Decode result:ERR unknown command 'foobar'
复制代码


解析整型数字


整型数字类型，本质就是需要从字节序列中还原出带符号的64bit的长整型，因为是带符号的，类型标识位:后的第一个字节需要判断是否负数字符-，因为是从左向右解析，然后每解析出一个新的位，当前的数字值要乘10。其解码器的实现如下：


public class RespIntegerDecoder implements RespDecoder<Long> {
    @Override
    public Long decode(ByteBuf buffer) {
        int lineEndIndex = CodecUtils.X.findLineEndIndex(buffer);
        // 没有行尾，异常
        if (-1 == lineEndIndex) {
            return null;
        }
        long result = 0L;
        int lineStartIndex = buffer.readerIndex();
        boolean negative = false;
        byte firstByte = buffer.getByte(lineStartIndex);
        // 负数
        if (RespConstants.MINUS_BYTE == firstByte) {
            negative = true;
        } else {
            int digit = firstByte - '0';
            result = result * 10 + digit;
        }
        for (int i = lineStartIndex + 1; i < (lineEndIndex - 1); i++) {
            byte value = buffer.getByte(i);
            int digit = value - '0';
            result = result * 10 + digit;
        }
        if (negative) {
            result = -result;
        }
        // 重置读游标为\r\n之后的第一个字节
        buffer.readerIndex(lineEndIndex + 1);
        return result;
    }
}
复制代码


整型数字类型的解析相对复杂，一定要注意负数判断。测试一下：


public static void main(String[] args) throws Exception {
    ByteBuf buffer = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer();
    // :-1000\r\n
    buffer.writeBytes(":-1000".getBytes(RespConstants.UTF_8));
    buffer.writeBytes(RespConstants.CRLF);
    Long value = RespCodec.X.decode(buffer);
    log.info("Decode result:{}", value);
}
// Decode result:-1000
复制代码


解析定长字符串


定长字符串类型解析的关键是先读取类型标识符$后的第一个字节序列分块解析成64bit带符号的整数，用来确定后面需要解析的字符串内容的字节长度，然后再按照该长度读取后面的字节。其解码器实现如下：


public class RespBulkStringDecoder implements RespDecoder<String> {
    @Override
    public String decode(ByteBuf buffer) {
        int lineEndIndex = CodecUtils.X.findLineEndIndex(buffer);
        if (-1 == lineEndIndex) {
            return null;
        }
        // 使用RespIntegerDecoder读取长度
        Long length = (Long) DefaultRespCodec.DECODERS.get(ReplyType.INTEGER).decode(buffer);
        if (null == length) {
            return null;
        }
        // Bulk Null String
        if (RespConstants.NEGATIVE_ONE.equals(length)) {
            return null;
        }
        // Bulk Empty String
        if (RespConstants.ZERO.equals(length)) {
            return RespConstants.EMPTY_STRING;
        }
        // 真实字节内容的长度
        int readLength = (int) length.longValue();
        if (buffer.readableBytes() > readLength) {
            byte[] bytes = new byte[readLength];
            buffer.readBytes(bytes);
            // 重置读游标为\r\n之后的第一个字节
            buffer.readerIndex(buffer.readerIndex() + 2);
            return new String(bytes, RespConstants.UTF_8);
        }
        return null;
    }
}
复制代码


测试一下：


public static void main(String[] args) throws Exception{
    ByteBuf buffer = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer();
    // $6\r\nthrowable\r\n
    buffer = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer();
    buffer.writeBytes("$9".getBytes(RespConstants.UTF_8));
    buffer.writeBytes(RespConstants.CRLF);
    buffer.writeBytes("throwable".getBytes(RespConstants.UTF_8));
    buffer.writeBytes(RespConstants.CRLF);
    String value = RespCodec.X.decode(buffer);
    log.info("Decode result:{}", value);
}
// Decode result:throwable
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解析RESP数组


RESP数组类型解析的关键：


  • 先读取类型标识符*后的第一个字节序列分块解析成64bit带符号的整数，确定数组中的元素个数。
  • 递归解析每个元素。


参考过不少Redis协议解析框架，不少是用栈或者状态机实现，这里先简单点用递归实现，解码器代码如下：


public class RespArrayDecoder implements RespDecoder {
    @Override
    public Object decode(ByteBuf buffer) {
        int lineEndIndex = CodecUtils.X.findLineEndIndex(buffer);
        if (-1 == lineEndIndex) {
            return null;
        }
        // 解析元素个数
        Long length = (Long) DefaultRespCodec.DECODERS.get(ReplyType.INTEGER).decode(buffer);
        if (null == length) {
            return null;
        }
        // Null Array
        if (RespConstants.NEGATIVE_ONE.equals(length)) {
            return null;
        }
        // Array Empty List
        if (RespConstants.ZERO.equals(length)) {
            return Lists.newArrayList();
        }
        List<Object> result = Lists.newArrayListWithCapacity((int) length.longValue());
        // 递归
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            result.add(DefaultRespCodec.X.decode(buffer));
        }
        return result;
    }
}
复制代码


测试一下：


public static void main(String[] args) throws Exception {
    ByteBuf buffer = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer();
    //*2\r\n$3\r\nfoo\r\n$3\r\nbar\r\n
    buffer = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer();
    buffer.writeBytes("*2".getBytes(RespConstants.UTF_8));
    buffer.writeBytes(RespConstants.CRLF);
    buffer.writeBytes("$3".getBytes(RespConstants.UTF_8));
    buffer.writeBytes(RespConstants.CRLF);
    buffer.writeBytes("foo".getBytes(RespConstants.UTF_8));
    buffer.writeBytes(RespConstants.CRLF);
    buffer.writeBytes("$3".getBytes(RespConstants.UTF_8));
    buffer.writeBytes(RespConstants.CRLF);
    buffer.writeBytes("bar".getBytes(RespConstants.UTF_8));
    buffer.writeBytes(RespConstants.CRLF);
    List value = RespCodec.X.decode(buffer);
    log.info("Decode result:{}", value);
}
// Decode result:[foo, bar]
复制代码


小结


对RESP的内容和其编码解码的过程有相对深刻的认识后，就可以基于Netty编写Redis服务的编码解码模块，作为Netty入门的十分有意义的例子。本文的最后一节只演示了RESP的解码部分，编码模块和更多细节会在另一篇用Netty实现Redis客户端的文章中展示。


参考资料：


链接


希望你能读到这里，然后发现我：


附录


本文涉及的所有代码：


public class RespConstants {
    public static final Charset ASCII = StandardCharsets.US_ASCII;
    public static final Charset UTF_8 = StandardCharsets.UTF_8;
    public static final byte DOLLAR_BYTE = '$';
    public static final byte ASTERISK_BYTE = '*';
    public static final byte PLUS_BYTE = '+';
    public static final byte MINUS_BYTE = '-';
    public static final byte COLON_BYTE = ':';
    public static final String EMPTY_STRING = "";
    public static final Long ZERO = 0L;
    public static final Long NEGATIVE_ONE = -1L;
    public static final byte CR = (byte) '\r';
    public static final byte LF = (byte) '\n';
    public static final byte[] CRLF = "\r\n".getBytes(ASCII);
    public enum ReplyType {
        SIMPLE_STRING,
        ERROR,
        INTEGER,
        BULK_STRING,
        RESP_ARRAY
    }
}
public enum CodecUtils {
    X;
    public int findLineEndIndex(ByteBuf buffer) {
        int index = buffer.forEachByte(ByteProcessor.FIND_LF);
        return (index > 0 && buffer.getByte(index - 1) == '\r') ? index : -1;
    }
    public String readLine(ByteBuf buffer) {
        int lineEndIndex = findLineEndIndex(buffer);
        if (lineEndIndex > -1) {
            int lineStartIndex = buffer.readerIndex();
            // 计算字节长度
            int size = lineEndIndex - lineStartIndex - 1;
            byte[] bytes = new byte[size];
            buffer.readBytes(bytes);
            // 重置读游标为\r\n之后的第一个字节
            buffer.readerIndex(lineEndIndex + 1);
            buffer.markReaderIndex();
            return new String(bytes, RespConstants.UTF_8);
        }
        return null;
    }
}
public interface RespCodec {
    RespCodec X = DefaultRespCodec.X;
    <IN, OUT> OUT decode(ByteBuf buffer);
    <IN, OUT> ByteBuf encode(IN in);
}
public enum DefaultRespCodec implements RespCodec {
    X;
    static final Map<ReplyType, RespDecoder> DECODERS = Maps.newConcurrentMap();
    private static final RespDecoder DEFAULT_DECODER = new DefaultRespDecoder();
    static {
        DECODERS.put(ReplyType.SIMPLE_STRING, new RespSimpleStringDecoder());
        DECODERS.put(ReplyType.ERROR, new RespErrorDecoder());
        DECODERS.put(ReplyType.INTEGER, new RespIntegerDecoder());
        DECODERS.put(ReplyType.BULK_STRING, new RespBulkStringDecoder());
        DECODERS.put(ReplyType.RESP_ARRAY, new RespArrayDecoder());
    }
    @SuppressWarnings("unchecked")
    @Override
    public <IN, OUT> OUT decode(ByteBuf buffer) {
        return (OUT) DECODERS.getOrDefault(determineReplyType(buffer), DEFAULT_DECODER).decode(buffer);
    }
    private ReplyType determineReplyType(ByteBuf buffer) {
        byte firstByte = buffer.readByte();
        ReplyType replyType;
        switch (firstByte) {
            case RespConstants.PLUS_BYTE:
                replyType = ReplyType.SIMPLE_STRING;
                break;
            case RespConstants.MINUS_BYTE:
                replyType = ReplyType.ERROR;
                break;
            case RespConstants.COLON_BYTE:
                replyType = ReplyType.INTEGER;
                break;
            case RespConstants.DOLLAR_BYTE:
                replyType = ReplyType.BULK_STRING;
                break;
            case RespConstants.ASTERISK_BYTE:
                replyType = ReplyType.RESP_ARRAY;
                break;
            default: {
                throw new IllegalArgumentException("first byte:" + firstByte);
            }
        }
        return replyType;
    }
    @Override
    public <IN, OUT> ByteBuf encode(IN in) {
        // TODO
        throw new UnsupportedOperationException("encode");
    }
}
public interface RespDecoder<V> {
    V decode(ByteBuf buffer);
}
public class DefaultRespDecoder implements RespDecoder {
    @Override
    public Object decode(ByteBuf buffer) {
        throw new IllegalStateException("decoder");
    }
}
public class LineStringDecoder implements RespDecoder<String> {
    @Override
    public String decode(ByteBuf buffer) {
        return CodecUtils.X.readLine(buffer);
    }
}
public class RespSimpleStringDecoder extends LineStringDecoder {
}
public class RespErrorDecoder extends LineStringDecoder {
}
public class RespIntegerDecoder implements RespDecoder<Long> {
    @Override
    public Long decode(ByteBuf buffer) {
        int lineEndIndex = CodecUtils.X.findLineEndIndex(buffer);
        // 没有行尾，异常
        if (-1 == lineEndIndex) {
            return null;
        }
        long result = 0L;
        int lineStartIndex = buffer.readerIndex();
        boolean negative = false;
        byte firstByte = buffer.getByte(lineStartIndex);
        // 负数
        if (RespConstants.MINUS_BYTE == firstByte) {
            negative = true;
        } else {
            int digit = firstByte - '0';
            result = result * 10 + digit;
        }
        for (int i = lineStartIndex + 1; i < (lineEndIndex - 1); i++) {
            byte value = buffer.getByte(i);
            int digit = value - '0';
            result = result * 10 + digit;
        }
        if (negative) {
            result = -result;
        }
        // 重置读游标为\r\n之后的第一个字节
        buffer.readerIndex(lineEndIndex + 1);
        return result;
    }
}
public class RespBulkStringDecoder implements RespDecoder<String> {
    @Override
    public String decode(ByteBuf buffer) {
        int lineEndIndex = CodecUtils.X.findLineEndIndex(buffer);
        if (-1 == lineEndIndex) {
            return null;
        }
        Long length = (Long) DefaultRespCodec.DECODERS.get(ReplyType.INTEGER).decode(buffer);
        if (null == length) {
            return null;
        }
        // Bulk Null String
        if (RespConstants.NEGATIVE_ONE.equals(length)) {
            return null;
        }
        // Bulk Empty String
        if (RespConstants.ZERO.equals(length)) {
            return RespConstants.EMPTY_STRING;
        }
        // 真实字节内容的长度
        int readLength = (int) length.longValue();
        if (buffer.readableBytes() > readLength) {
            byte[] bytes = new byte[readLength];
            buffer.readBytes(bytes);
            // 重置读游标为\r\n之后的第一个字节
            buffer.readerIndex(buffer.readerIndex() + 2);
            return new String(bytes, RespConstants.UTF_8);
        }
        return null;
    }
}
public class RespArrayDecoder implements RespDecoder {
    @Override
    public Object decode(ByteBuf buffer) {
        int lineEndIndex = CodecUtils.X.findLineEndIndex(buffer);
        if (-1 == lineEndIndex) {
            return null;
        }
        // 解析元素个数
        Long length = (Long) DefaultRespCodec.DECODERS.get(ReplyType.INTEGER).decode(buffer);
        if (null == length) {
            return null;
        }
        // Null Array
        if (RespConstants.NEGATIVE_ONE.equals(length)) {
            return null;
        }
        // Array Empty List
        if (RespConstants.ZERO.equals(length)) {
            return Lists.newArrayList();
        }
        List<Object> result = Lists.newArrayListWithCapacity((int) length.longValue());
        // 递归
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            result.add(DefaultRespCodec.X.decode(buffer));
        }
        return result;
    }
}


文章标签：
云数据库 Tair（兼容 Redis）
云解析DNS
Java
NoSQL
Redis
关键词：
redis序列化
云数据库 Tair（兼容 Redis）序列化
序列化客户端
序列化redis
序列化协议
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这篇文章介绍了在Java中使用Redis客户端的几种方法，包括Jedis、SpringDataRedis和SpringBoot整合Redis的操作。文章详细解释了Jedis的基本使用步骤，Jedis连接池的创建和使用，以及在SpringBoot项目中如何配置和使用RedisTemplate和StringRedisTemplate。此外，还探讨了RedisTemplate序列化的两种实践方案，包括默认的JDK序列化和自定义的JSON序列化，以及StringRedisTemplate的使用，它要求键和值都必须是String类型。
杀死一只知更鸟debug
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redis的java客户端的使用（Jedis、SpringDataRedis、SpringBoot整合redis、redisTemplate序列化及stringRedisTemplate序列化）
何雨晨
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redis序列化数据时，如何包含clsss类型信息？
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小王老师呀
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Python中序列化/反序列化JSON格式的数据
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游客moiomvrp3vyac2
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Java编程中的对象序列化与反序列化
【10月更文挑战第22天】在Java的世界里，对象序列化和反序列化是数据持久化和网络传输的关键技术。本文将带你了解如何在Java中实现对象的序列化与反序列化，并探讨其背后的原理。通过实际代码示例，我们将一步步展示如何将复杂数据结构转换为字节流，以及如何将这些字节流还原为Java对象。文章还将讨论在使用序列化时应注意的安全性问题，以确保你的应用程序既高效又安全。
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历年考试不作弊
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2月前
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Java编程中的对象序列化与反序列化
【10月更文挑战第9天】在Java的世界里，对象序列化是连接数据持久化与网络通信的桥梁。本文将深入探讨Java对象序列化的机制、实践方法及反序列化过程，通过代码示例揭示其背后的原理。从基础概念到高级应用，我们将一步步揭开序列化技术的神秘面纱，让读者能够掌握这一强大工具，以应对数据存储和传输的挑战。
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