浅谈Redis五种数据结构的底层原理

概念

Redis做为一个开源的用C编写的非关系型数据库，基于优秀的CRUD效率，经常使用于软件系统的缓存，其自己提供了如下五种数据格式：

• string：字符串

• list：列表

• hash：散列表

• set：无序集合

• zset：有序集合

接下来咱们就要针对这五种数据结构，来分析其底层的结构

这里选用的版本是redis-5.0.4，因此可能有不少地方和现在网络上的其余博文不太一致，不一样的地方我会在文中指出

string

由于redis使用c语言开发，因此天然没有java和c++的那些字符串类库，在redis中，其本身定义了一种字符串格式，叫作SDS（Simple Dynamic String），即简单动态字符串

这个结构定义在sds.h中：

typedef char *sds;

可是这个sds类型仅做为参数和返回值使用，并非真正用于操做的类型，真正核心的部分是下面的这些类：

struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr5 {
   unsigned char flags; 
   char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 {
   uint8_t len; 
   uint8_t alloc; 
   unsigned char flags; 
   char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr16 {
   uint16_t len;
   uint16_t alloc; 
   unsigned char flags;
   char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr32 {
   uint32_t len;
   uint32_t alloc; 
   unsigned char flags; 
   char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr64 {
   uint64_t len; 
   uint64_t alloc;
   unsigned char flags; 
   char buf[];
};

除掉第一个结构体（已经弃用），sds具体类型的结构能够分为如下部分：

• len：已使用的长度，即字符串的真实长度

• alloc：除去标头和终止符('\0')后的长度

• flags：低3位表示字符串类型，其他5位未使用（我暂时没发现redis在哪里使用过这个属性）

• buf[]：存储字符数据

这里和老版本作一下对比，由于我手头只有4.x和5.x的版本，它们sds的实现是一致的，可是据其余人说sds以前的版本实现方式不一样，有时间我会去下载下来看一下，其将字符串分为如下部分：

• len：buf中已经占有的长度（表示此字符串的实际长度）

• free：buf中未使用的缓冲区长度

• buf[]：实际保存字符串数据的地方

redis同时写重写了大量的与sds类型相关的方法，那redis为何要这么下功夫呢，有如下4个优势：

• 下降获取字符串长度的时间复杂度到O(1)

• 减小了修改字符串时的内存重分配次数

• 兼容c字符串的同时，提升了一些字符串工具方法的效率

• 二进制安全（数据写入的格式和读取的格式一致）

list

咱们查看源文件能够看到有两个list，一个是ziplist，字面意是压缩列表，另外一个是quicklist，字面意是快速列表，在redis中直接使用的是quicklist，可是咱们先来看ziplist

ziplist

ziplist并非一个类名，其结构是下面这样的： <zlbytes><zltail><entries><entry>...<entry><zlend>

其中各部分表明的含义以下：

• zlbytes：4个字节（32bits），表示ziplist占用的总字节数

• zltail：4个字节（32bits），表示ziplist中最后一个节点在ziplist中的偏移字节数

• entries：2个字节（16bits），表示ziplist中的元素数

• entry：长度不定，表示ziplist中的数据

• zlend：1个字节（8bits），表示结束标记，这个值固定为ff（255）

这些数据均为小端存储，因此可能有些人查看数据的二进制流与其含义对应不上，实际上是由于读数据的方式错了

ziplist内部采起数据压缩的方式进行存储，压缩方式就不是重点了，咱们仅从宏观来看，ziplist相似一个封装的数组，经过zltail能够方便地进行追加和删除尾部数据、使用entries能够方便地计算长度

可是其依然有数组的缺点，就是当插入和删除数据时会频繁地引发数据移动，因此就引出了quicklist数据类型

quicklist

其核心数据结构以下：

typedef struct quicklist {
   quicklistNode *head;
   quicklistNode *tail;
   unsigned long count;        /* ziplist全部节点的个数 */
   unsigned long len;          /* quicklistNode节点的个数 */
   int fill : 16;              /* 单个节点的填充因子 */
   unsigned int compress : 16; /* 压缩端结点的深度 */
} quicklist;

咱们能够明显地看出，quicklist是一个双向链表的结构，可是内部又涉及了ziplist，咱们能够这么说，在宏观上，quicklist是一个双向链表，在微观上，每个quicklist的节点都是一个ziplist

在redis.conf中，可使用下面两个参数来进行优化：

• list-max-ziplist-size：表示每一个quicklistNode的字节大小。默认为2，表示8KB

• list-compress-depth：表示quicklistNode节点是否要压缩。默认为0，表示不压缩

这种存储方式的优势和链表的优势一致，就是插入和删除的效率很高，而链表查询的效率又由ziplist来进行弥补，因此quicklist就成为了list数据结构的首选

hash

hash这种结构在redis的使用时最为常见，在redis中，hash这种结构有两种表示：zipmap和dict

zipmap

zipmap其格式形以下面这样： <zmlen><len>"foo"<len><free>"bar"<len>"hello"<len><free>"world"

各部分的含义以下：

• zmlen：1个字节，表示zipmap的总字节数

• len：1~5个字节，表示接下来存储的字符串长度

• free：1个字节，是一个无符号的8位数，表示字符串后面的空闲未使用字节数，因为修改与键对应的值而产生

这其中相邻的两个字符串就分别是键和值，好比在上面的例子中，就表示"foo" => "bar", "hello" => "world"这样的对应关系

这种方式的缺点也很明显，就是查找的时间复杂度为O(n)，因此只能看成一个轻量级的hashmap来使用

dict

这种方式就适于存储大规模的数据，其格式以下：

typedef struct dict {
   dictType *type;/* 指向自定义类型的指针，能够存储各种型数据 */
   void *privdata; /* 私有数据的指针 */
   dictht ht[2];/* 两个hash表，通常只有h[0]有效，h1[1]只在rehash的时候才有值 */
   long rehashidx; /* -1：没有在rehash的过程当中，大于等于0：表示执行rehash到第几步 */
   unsigned long iterators; /* 正在遍历的迭代器个数 */
} dict;

若是咱们不想更深刻的话了解到这种程度就能够了，其中真正存储数据的是dictEntry结构，以下：

typedef struct dictEntry {
   void *key;
   union {
       void *val;
       uint64_t u64;
       int64_t s64;
       double d;
  } v;
   struct dictEntry *next;
} dictEntry;

很明显是一个链表，咱们知道这是采用链式结构存储就足够了

这种方式会消耗较多的内存，因此通常数据较少时会采用轻量级的zipmap

set

在redis中，咱们能够查看intset.h文件，这是一个存储整数的集合，其结构以下：

typedef struct intset {
   uint32_t encoding;
   uint32_t length;
   int8_t contents[];
} intset;

其中各字段含义以下：

• encoding：数据编码格式，表示每一个数据元素用几个字节存储（可取的值有二、4，和8）

• length：元素个数

• contents：柔性数组，这部份内存单独分配，不包含在intset中

具体的操做咱们就不详细展开了，了解集合这种数据结构的应该都很清楚，咱们这里说一下，intset有一个数据升级的概念，比方说咱们有一个16位整数的set，这时候插入了一个32位整数，因此就致使整个集合都升级为32位整数，可是反过来却不行，这也就是柔性数组的由来

若是集合过大，会采用dict的方式来进行存储

zset

zset，有不少地方也叫作sorted set，是一个键值对的结构，其键被称为member，也就是集合元素（zset依然是set，因此member不能相同），其对应的值被称为score，是一个浮点数，能够理解为优先级，用于排列zset的顺序

其也有两种存储方式，一种是ziplist/zipmap的格式，这种方式咱们就不过多介绍了，只须要了解这种格式将数据按照score的顺序排列便可

另外一种存储格式是采用了skiplist，意为跳跃表，能够当作平衡树映射的数组，其查找的时间复杂度和平衡树基本没有差异，可是实现更为简单，形以下面这样的结构（图来源跳跃表的原理）：

感谢阅读至文末，彩蛋奉上

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