redis的发布/订阅（publish/subscribe）功能类似于传统的消息路由功能，发布者发布消息，订阅者接收消息，沟通发布者和订阅者之间的桥梁是订阅的channel或者pattern。发布者向指定的publish或者pattern发布消息，订阅者阻塞在订阅的channel或者pattern。可以
redis的发布/订阅（publish/subscribe）功能类似于传统的消息路由功能，发布者发布消息，订阅者接收消息，沟通发布者和订阅者之间的桥梁是订阅的channel或者pattern。发布者向指定的publish或者pattern发布消息，订阅者阻塞在订阅的channel或者pattern。可以看到，发布者不会指定哪个订阅者才能接收消息，订阅者也无法只接收特定发布者的消息。这种订阅者和发布者之间的关系是松耦合的，订阅者不知道是谁发布的消息，发布者也不知道谁会接收消息。
redis的发布/订阅功能主要通过SUBSCRIBE、UNSUBSCRIBE、PSUBSCRIBE、PUNSUBSCRIBE 、PUBLISH五个命令来表现。其中SUBSCRIBE、UNSUBSCRIBE用于订阅或者取消订阅channel，而PSUBSCRIBE、PUNSUBSCRIBE用于订阅或者取消订阅pattern，发布消息则通过publish命令。
对于发布/订阅功能的实现，我们先来看看几个与此相关的结构。
struct redisServer {
---
/* Pubsub */
dict *pubsub_channels;/* Map channels to list of subscribed clients */
list *pubsub_patterns;/* A list of pubsub_patterns */
---
}
typedef struct redisClient {
---
dict *pubsub_channels; /* channels a client is interested in (SUBSCRIBE) */
list *pubsub_patterns; /* patterns a client is interested in (SUBSCRIBE) */
} redisClient;
在redis的全局server变量（redisServer类型）中，channel和订阅者之间的关系用字典pubsub_channels来保存，特定channel和所有订阅者组成的链表构成pubsub_channels字典中的一项，即字典中的每一项可表示为（channel，订阅者链表）；pattern和订阅者之间的关系用链表pubsub_patterns来保存，链表中的每一项可表示成（pattern，redisClient）组成的字典。
在特定订阅者redisClient的结构中，pubsub_channels保存着它所订阅的channel的字典，而订阅的模式则保存在链表pubsub_patterns中。
从上面的解释，我们再来看看订阅/发布命令的最坏时间复杂度（注意字典增删查改一项的复杂度为O(1)，而链表的查删复杂度为O(N)，从链表尾部增加一项的复杂度为O(1)）。
SUBSCRIBE：
订阅者用SUBSCRIBE订阅特定channel，这需要在订阅者的redisClient结构中的pubsub_channels增加一项（复杂度为 O(1)），然后在redisServer 的pubsub_channels找到该channel（复杂度为O(1)），并在该channel的订阅者链表的尾部增加一项（复杂度为O(1)，注意，如果pubsub_channels中没找到该channel，则插入的复杂度也同为O(1)），因此订阅者用SUBSCRIBE订阅特定 channel的最坏时间复杂度为O(1)。
UNSUBSCRIBE：
订阅者取消订阅时，需要先从订阅者的redisClient结构中的pubsub_channels删除一项（复杂度为O(1)），然后在 redisServer 的pubsub_channels找到该channel（复杂度为O(1)），然后在channel的订阅者链表中删除该订阅者（复杂度为O(1)），因此总的复杂度为O(N)，N为特定channel的订阅者数。
PSUBSCRIBE：
订阅者用PSUBSCRIBE订阅pattern时，需要先在redisClient结构中的pubsub_patterns先查找是否已存在该 pattern（复杂度为O(N)），并在不存在的情况下往redisClient结构中的pubsub_patterns和redisServer结构中的pubsub_patterns链表尾部各增加一项（复杂度都为O(1)），因此，总的复杂度为O(N)，其中N为订阅者已订阅的模式。
PUNSUBSCRIBE：
订阅者用PUNSUBSCRIBE取消对pattern的订阅时，需要先在redisClient结构中的pubsub_patterns链表中删除该 pattern（复杂度为O(N)），并在redisServer结构中的pubsub_patterns链表中删除订阅者和pattern组成的映射（复杂度为O(M），因此，总的复杂度为O(N+M)，其中N为订阅者已订阅的模式，而M为系统中所有订阅者和所有pattern组成的映射数。
PUBLISH：
发布消息时，只会向特定channel发布，但该channel可能会匹配某个pattern。因此，需要先在redisServer结构中的 pubsub_channels找到该channel的订阅者链表（O(1)），然后发送给所有订阅者（复杂度为O(N)），然后查看 redisServer结构中的pubsub_patterns链表中的所有项，看channel是否和该项中的pattern匹配（复杂度为O(M)）（注意，这并不包括模式匹配的复杂度），因此，总的复杂度为O(N+M)，。其中N为该channel的订阅者数，而M为系统中所有订阅者和所有 pattern组成的映射数。另外，从这也可以看出，一个订阅者是可能多次收到同一个消息的。
解释了发布/订阅的算法后，其代码就好理解了，这里仅给出PUBLISH命令的处理函数publishCommand的代码，更多相关命令的代码请参看redis的源代码。
static void publishCommand(redisClient *c) {
int receivers = pubsubPublishMessage(c->argv[1],c->argv[2]);
addReplyLongLong(c,receivers);
}
/* Publish a message */
static int pubsubPublishMessage(robj *channel, robj *message) {
int receivers = 0;
struct dictEntry *de;
listNode *ln;
listIter li;
/* Send to clients listening for that channel */
de = dictFind(server.pubsub_channels,channel);
if (de) {
list *list = dictGetEntryVal(de);
listNode *ln;
listIter li;
listRewind(list,&li);
while ((ln = listNext(&li)) != NULL) {
redisClient *c = ln->value;
addReply(c,shared.mbulk3);
addReply(c,shared.messagebulk);
addReplyBulk(c,channel);
addReplyBulk(c,message);
receivers++;
}
}
/* Send to clients listening to matching channels */
if (listLength(server.pubsub_patterns)) {
listRewind(server.pubsub_patterns,&li);
channel = getDecodedObject(channel);
while ((ln = listNext(&li)) != NULL) {
pubsubPattern *pat = ln->value;
if (stringmatchlen((char*)pat->pattern->ptr,
sdslen(pat->pattern->ptr),
(char*)channel->ptr,
sdslen(channel->ptr),0)) {
addReply(pat->client,shared.mbulk4);
addReply(pat->client,shared.pmessagebulk);
addReplyBulk(pat->client,pat->pattern);
addReplyBulk(pat->client,channel);
addReplyBulk(pat->client,message);
receivers++;
}
}
decrRefCount(channel);
}
return receivers;
}
最后提醒一下，处于发布/订阅模式的client，是无法发布上述五种命令之外的命令（quit除外），这是在processCommand函数中检查的，可以参看前面命令处理章节对该函数的解释。
原文地址：redis源代码分析20–发布/订阅, 感谢原作者分享。