呐,说是基础,其实你不知道的话,用着也没啥问题,但无脑用不考虑场景的话,数据类型用错会造成不小的问题。看了下 Raiden_xin 的总结:小白也能看懂的Redis教学基础篇——redis基础数据结构,细致专业,就摘录一部分吧。

Redis是C语音编写的基于内存的数据结构存储系统。可作数据库、缓存和消息中间件使用。

其支持多种类型的数据结构:字符串(strings);列表(lists);字典(dictht);集合(sets);有序集合(sorted sets)。

通常我们在项目中可以用它来做缓存、记录签到数据、分布式锁等等。

今天我们先说一下它的前三种基础数据结构:字符串、列表和字典。


字符串(strings)

Redis拥有两种字符串表述方式,其一是C语言传统的字符串表述方式,常用Redis代码中字符串常量等一些无需对字符串进行修改的地方。

struct sdshdr{
    //记录字符数组中已经使用的字节数量 即是字符串的长度
    int len;
    //记录字符数组中未使用的字节数
    int free;
    //字符数组 用于保存字符串
    char buf[];
}

struct sdshdr

Redis为什么要使用这样的结构,其实和java使用StringBuilder的思维是大相径庭。为了方便修改和提升性能。比如C的字符串获取字符串长度时要遍历整个字符数组。
其时间复杂度是O(n),而SDS则可以直接获取len,时间复杂度为O(1)。修改字符串N次字符串并且字符串和以前的长度不一致时,C普通字符串长度必然需要执行N次内存重分配。

而SDS存在预扩容,所以最多需要执行N次内存分配。

注:与扩容其本质和list类似,在需要的长度大于现在数组的长度时,会触发字符串扩容,当数据小于1M时,字符数组每次扩容都是其原来容量的2倍。1M后每次扩容新增1M容量。(这个和MongoDB的数据块扩容相似)


列表

Redis中的列表相当于java中的LinkedList,它是一个双向链表,插入和删除都拥有极好的性能,时间复杂度为O(1),但是随机查找比较慢,时间复杂度为O(n)。

虽然可以将列表当成一个LinkedList,但是在Redis内部列表并不是一个简单的双向链表的实现。

在列表保存元素个数小于512个且每个元素长度小于64字节的时候为了节省内存其底层实现是一块连续内存来存储,称之为ziplist压缩列表。当不满足之前的两个条件时则改用quicklist快速列表来存储原元素。


ziplist压缩列表

压缩列表是Redis为了节约内存而开发的,是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构。一个压缩列表可以包含任意多个节点,每个节点保存一个字节数组或者一个整数值。

struct ziplist<T>{
    int32 zlbytes;
    int32 zltail_offset;
    int16 zllemhth;
    T[] entries;
    int8 zlend;
}

其结构如下图所示:
struct ziplist

节点结构如下:

struct entry{
    int<var> previous_entry_length;//前一个原数的字节长度
    int<var> encoding;//元数类型编码
    optional byte[] content;//元素内容
}

ziplist entry

这里有一个点要注意,如果entryX+1和起身后的节点的长度都都在250~253个字节之间的话,如果entryX长度变成了254个字节。那么entryX+1中的previous_entry_length将扩容成5个字节,这将导致entryX+1的整体长度也会大于254个字节,引起entryX+2个字节中的previous_entry_length也发生扩容,使得entryX+2的整体长度也超过254。并对后面的节点造成连锁影响这个就叫连锁更新。

将会对性能造成一定的影响。


quicklist快速列表

快速列表是ziplist和linkedlist的混合体。它将linkedlist按段切分,每一段使用ziplist让内存紧凑,多个ziplist之间使用双向指针串接起来。为了进一步节省空间。Redis还会对ziplist进行压缩,使用LZF算法压缩。可以选择压缩的深度,默认的压缩深度是0既不压缩。有时候为了节省空间,但是又不想因为压缩而影响取出和放入的性能,可以选着压缩深度为1或者2。既首尾的第一个或者首尾的第一个和第二个不压缩。

struct quicklist{
    quicklistNode* head;//头节点
    quicklistNode* tail;//尾节点
    long count;//元素总数
    int nodes;//ziplist 节点数量
    int compressDepth;//LZF 算法压缩深度
};

struct quicklistNode{
    quicklistNode* prev;//前一个节点
    quicklistNode* next;//下一个节点
    ziplist* zl;//指向压缩列表的指针
    int32 size;//压缩列表的字节总数
    int16 count;//压缩列表中的元素个数
    int2 encoding;//存储形式 2bit 是原生字节数组还是被压缩过的
};

复制代码

struct quicklist


字典(dictht)

字典又称之为hash,或者映射(map),也可以理解为redis自己实现的JDK1.7版本的HashMap。是一种用于保存键值对的抽象数据结构。在字典中,一个键(Key)可以和一个值(value)进行关联,成为一个键值对。

字典中每个键都是唯一的。程序可以在字典中根据键查找与之关联的值,或者通过键来跟新或者删除值。接下来的内容将详细介绍Redis中字典的两种底层实现。


ziplist

当字典中的元素满足以下两个条件时,字典的底层将会使用ziplist来报错键值对。

1.字典对象保存的所有键值对的键和值的字符串长度都小于64个字节。

2.字段对象保存的键值对数量小于512个。

看到这里也许有的看官会不明白了。在上面我们刚刚学过ziplist压缩列表,大家都知道这其实就是一个数组。前面的列表可以用数组来保存,但是这里是键值对啊,一个map,怎么用数组来保存?

ziplist


hash表

hash表顾名思义,其本质就是一个HashMap:

typedef struct dict{
    dictType *type;//类型特定函数
    void *privdata;//私有函数
    dictht ht[2];//hash表
    int trehashidx;//扩容索引 当不在扩容的时候 为-1
};

typedef struct dictht{
    dictEntry **table;//哈希表数组
    unsigned long size;//哈希表大小
    unsigned long sizemask;//哈希表槽位取模基准参数 总是等于size - 1
    unsigned long used;//已有节点数量
}

typedef struct dictEntry{
    void *key;//键
    //值 这里三个属性是因为 值可能是一个对象引用也可能是 一个uint64_t或者int64_t整数值
    union{
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
    } v;
    //下一个节点 多个槽位相同的值 串联成一个链表
    struct dictEntry *next;
}

结构示意图:

struct dict

渐进式rehash :

字典在扩容的过程中会在 ht[1] 创建一个新的哈希表,而且它并不会一次性将所有的数据都转移到新的哈希表之中。而是分而治之,像蚂蚁搬家一样,一部分一部分的迁移,我们称之为渐进式rehash。


参考资料

小白也能看懂的Redis教学基础篇——redis基础数据结构


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