今天开始研究Redis源码中的一些工具类的代码实现，工具类在任何语言中，实现的算法原理应该都是一样的，所以可以借此机会学习一下一些比较经典的算法。比如说我今天看的Crc循环冗余校验算法和rand随机数产生算法。           CRC算法全称循环冗余校验算法。CRC校验的基本思想是利用线性编码理论,在发送端根据要传送的k位二进制码序列,以一定的规则产生一个校验用的监督码（既CRC码）r位,并附在信息后边,构成一个新的二进制码序列数共(k+r)位,最后发送出去。在接收端, 则根据信息码和CRC码之间所遵循的规则进行检验,以确定传送中是否出错。16位的CRC码产生的规则是先将要发送的二进制序列数左移16位（既乘以 ）后,再除以一个多项式,最后 所得到的余数既是CRC码。在Redis中实现的冗余校验算法为字节型算法； 字节型算法的一般描述为：本字节的CRC码，等于上一字节CRC码的低8位左移8位，与上一字节CRC右移8位同本字节异或后所得的CRC码异或。     字节型算法如下： 1)CRC寄存器组初始化为全"0"(0x0000)。（注意：CRC寄存器组初始化全为1时，最后CRC应取反。） 2)CRC寄存器组向左移8位,并保存到CRC寄存器组。 3)原CRC寄存器组高8位（右移8位）与数据字节进行异或运算，得出一个指向值表的索引。 4)索引所指的表值与CRC寄存器组做异或运算。 5)数据指针加1，如果数据没有全部处理完，则重复步骤2)。 6)得出CRC。  我们来对应一下在Redis中的代码，完全符合； ~~~ /* Crc64循环冗余运算算法，crc:基础值0，s：传入的内容，l:内容长度 */ uint64_t crc64(uint64_t crc, const unsigned char *s, uint64_t l) { uint64_t j; for (j = 0; j < l; j++) { uint8_t byte = s[j]; crc = crc64_tab[(uint8_t)crc ^ byte] ^ (crc >> 8); } return crc; } ~~~ Redis内置的例子， ~~~ /* Test main */ /* 测试的代码 */ #ifdef TEST_MAIN #include <stdio.h> int main(void) { printf("e9c6d914c4b8d9ca == %016llx\n", (unsigned long long) crc64(0,(unsigned char*)"123456789",9)); return 0; } ~~~ 对字符串1到9做冗余运算。     下面说说Redis中的随机算法实现的原理，一开始以为是调用的是math.Rand()方法，后来发现，我真的是错了。作者给出的理由是: ~~~ /* Pseudo random number generation functions derived from the drand48() * function obtained from pysam source code. * * This functions are used in order to replace the default math.random() * Lua implementation with something having exactly the same behavior * across different systems (by default Lua uses libc's rand() that is not * required to implement a specific PRNG generating the same sequence * in different systems if seeded with the same integer). * * The original code appears to be under the public domain. * I modified it removing the non needed functions and all the * 1960-style C coding stuff... * * 随机函数在不同的系统可能会表现出不同的行为，作者就没有采用系统自带的math.random, * ,而是基于drand48()随机算法，重写了随机函数行为,作者在重写随机代码的时候取出了不需要的方法 * ---------------------------------------------------------------------------- ~~~            也就是说作者是重写了随机算法。基于的算法实现是drand48()算法。因为此算法用到了48位的数字所以用此名。srand48和drand48是Unix库函数，drand48的作用是产生[0,1]之间均匀分布的随机数，采用了线性同余法和48位整数运算来产生伪随机序列函数用上面的算法产生一个48位的伪随机整数，然后再取出此整数的高32位作为随机数，然后将这个32位的伪随机数规划到[0,1]之间，用函数srand48来初始化drand48（),其只对于48位整数的高32位进行初始化，而其低16位被设定为随机值。这是一种统计特性比较好的伪随机发生器。这2个函数原版的C语言实现: ~~~ #ifndef DRAND48_H #define DRAND48_H #include <stdlib.h> #define m 0x100000000LL #define c 0xB16 #define a 0x5DEECE66DLL static unsigned long long seed = 1; double drand48(void) { seed = (a * seed + c) & 0xFFFFFFFFFFFFLL; unsigned int x = seed >> 16; return ((double)x / (double)m); } void srand48(unsigned int i) { seed = (((long long int)i) << 16) | rand(); } #endif ~~~ 因为这里还是用到了系统的rand()函数，z作者完全没有用系统自带的，所以在Redis中这里的实现就略有不同了: ~~~ int32_t redisLrand48() { next(); return (((int32_t)x[2] << (N - 1)) + (x[1] >> 1)); } /* 设置种子 */ void redisSrand48(int32_t seedval) { SEED(X0, LOW(seedval), HIGH(seedval)); } static void next(void) { uint32_t p[2], q[2], r[2], carry0, carry1; MUL(a[0], x[0], p); ADDEQU(p[0], c, carry0); ADDEQU(p[1], carry0, carry1); MUL(a[0], x[1], q); ADDEQU(p[1], q[0], carry0); MUL(a[1], x[0], r); x[2] = LOW(carry0 + carry1 + CARRY(p[1], r[0]) + q[1] + r[1] + a[0] * x[2] + a[1] * x[1] + a[2] * x[0]); x[1] = LOW(p[1] + r[0]); x[0] = LOW(p[0]); } ~~~ 具体的next的实现，参照源代码，各种4则运算的并操作。