底层数据结构
Redis作为Key-value存储系统,数据结构如下:
Redis底层数据结构.png
Redis没有表的概念,Redis实例所对应的DB以编号区分,DB本身就是key的命名空间,例如:user:1000作为key,表示在user这个命名空间下id为1000的元素,类似于user表的id=1000的行。
RedisDB结构
Redis中存在“数据库”的概念,该结构由redis.h中的redisDb定义。 当redis 服务器初始化时,会预先分配 16 个数据库,所有数据库保存到结构 redisServer 的一个成员 redisServer.db 数组中,redisClient中存在一个名叫db的指针指向当前使用的数据库
RedisDB结构体源码:
typedef struct redisDb {
int id; //id是数据库序号,为0-15(默认Redis有16个数据库)
long avg_ttl; //存储的数据库对象的平均ttl(time to live),用于统计
dict *dict; //存储数据库所有的key-value
dict *expires; //存储key的过期时间
dict *blocking_keys;//blpop 存储阻塞key和客户端对象
dict *ready_keys;//阻塞后push 响应阻塞客户端 存储阻塞后push的key和客户端对象
dict *watched_keys;//存储watch监控的的key和客户端对象
} redisDb;
- id:id是数据库序号,为0-15(默认Redis有16个数据库)
- dict:存储数据库所有的key-value,后面要详细讲解
- expires:存储key的过期时间,后面要详细讲解
RedisObject结构
Value是一个对象,包含字符串对象,列表对象,哈希对象,集合对象和有序集合对象。
结构信息概览
typedef struct redisObject {
unsigned type:4;//类型 五种对象类型
unsigned encoding:4;//编码
void *ptr;//指向底层实现数据结构的指针
//...
int refcount;//引用计数
//...
unsigned lru:LRU_BITS; //LRU_BITS为24bit 记录最后一次被命令程序访问的时间
//...
}robj;
4位Type:
type 字段表示对象的类型,占 4 位;REDIS_STRING(字符串)、REDIS_LIST (列表)、REDIS_HASH(哈希)、REDIS_SET(集合)、REDIS_ZSET(有 序集合)。当我们执行 type 命令时,便是通过读取 RedisObject 的 type 字段获得对象的类型
127.0.0.1:6379> type a1
string
4位encoding
encoding 表示对象的内部编码,占 4 位。每个对象有不同的实现编码。Redis 可以根据不同的使用场景来为对象设置不同的编码,大大提高了 Redis 的灵活性和效率。 通过 object encoding 命令,可以查看对象采用的编码方式
127.0.0.1:6379> object encoding a1
"int"
24位LRU:
lru 记录的是对象最后一次被命令程序访问的时间,( 4.0 版本占 24 位,2.6 版本占 22 位)。高16位存储一个分钟数级别的时间戳,低8位存储访问计数(lfu : 最近访问次数)
-
lru----> 高16位: 最后被访问的时间
-
lfu----->低8位:最近访问次数
refcount
refcount 记录的是该对象被引用的次数,类型为整型。
refcount 的作用:主要在于对象的引用计数和内存回收。
当对象的refcount>1时,称为共享对象。Redis 为了节省内存,当有一些对象重复出现时,新的程序不会创建新的对象,而是仍然使用原来的对 象。
ptr
ptr 指针指向具体的数据,比如:set hello world,ptr 指向包含字符串 world 的 SDS。
7种type
字符串对象
C语言: 字符数组 "\0", Redis 使用了 SDS(Simple Dynamic String)。用于存储字符串和整型数据。
SDS.png
struct sdshdr{
//记录buf数组中已使用字节的数量
int len;
//记录 buf 数组中未使用字节的数量
int free;
//字符数组,用于保存字符串
char buf[];
}
buf[] 的长度=len+free+1
SDS的优势:
- SDS 在 C 字符串的基础上加入了 free 和 len 字段,获取字符串长度:SDS 是 O(1),C 字符串是 O(n)。buf数组的长度=free+len+1
- SDS 由于记录了长度,在可能造成缓冲区溢出时会自动重新分配内存,杜绝了缓冲区溢出。
- 可以存取二进制数据,以字符串长度len来作为结束标识C: \0 空字符串 二进制数据包括空字符串,所以没有办法存取二进制数据SDS : 非二进制 \0。二进制: 字符串长度 可以存二进制数据
使用场景: SDS的主要应用在:存储字符串和整型数据、存储key、AOF缓冲区和用户输入缓冲。
跳跃表
跳跃表是有序集合(sorted-set)的底层实现,效率高,实现简单。跳跃表的基本思想:将有序链表中的部分节点分层,每一层都是一个有序链表。
查找:
在查找时优先从最高层开始向后查找,当到达某个节点时,如果next节点值大于要查找的值或next指针 指向null,则从当前节点下降一层继续向后查找。
举例:
跳跃表.png
查找元素9,按道理我们需要从头结点开始遍历,一共遍历8个结点才能找到元素9。 第一次分层:遍历5次找到元素9(红色的线为查找路径)
跳跃表1.png
第二次分层: 遍历4次找到元素9
跳跃表2.png
第三层分层: 遍历4次找到元素9
跳跃表3.png
这种数据结构,就是跳跃表,它具有二分查找的功能。 插入与删除 上面例子中,9个结点,一共4层,是理想的跳跃表。 通过抛硬币(概率1/2)的方式来决定新插入结点跨越的层数: 正面:插入上层,背面:不插入 达到1/2概率(计算次数)
删除
找到指定元素并删除每层的该元素即可
跳跃表特点:
-
每层都是一个有序链表
-
查找次数近似于层数(1/2)
-
底层包含所有元素
-
空间复杂度 O(n) 扩充了一倍
Redis跳跃表的实现
//跳跃表节点
typedef struct zskiplistNode {
//存储字符串类型数据 redis3.0版本中使用robj类型表示, 但是在redis4.0.1中直接使用sds类型表示
sds ele;
//存储排序的分值
double score;
//后退指针,指向当前节点最底层的前一个节点
struct zskiplistNode *backward;
/*层,柔性数组,随机生成1-64的值 */
struct zskiplistLevel {
//指向本层下一个节点
struct zskiplistNode *forward;
//本层下个节点到本节点的元素个数
unsigned int span;
} level[];
} zskiplistNode;
//链表
typedef struct zskiplist{
//表头节点和表尾节点
structz skiplistNode *header, *tail;
//表中节点的数量
unsigned long length;
//表中层数最大的节点的层数
int level;
}zskiplist;
完整的跳跃表结构体:
完整的跳跃表结构体.png
跳跃表的优势:
- 可以快速查找到需要的节点
- 可以在O(1)的时间复杂度下,快速获得跳跃表的头节点、尾结点、长度和高度。
应用场景:有序集合的实现
字典
字典dict又称散列表(hash),是用来存储键值对的一种数据结构。 Redis整个数据库是用字典来存储的。(K-V结构) 对Redis进行CURD操作其实就是对字典中的数据进行CURD操作。
数组
数组:用来存储数据的容器,采用头指针+偏移量的方式能够以O(1)的时间复杂度定位到数据所在的内 存地址。Redis 海量存储 快
Hash函数
Hash(散列),作用是把任意长度的输入通过散列算法转换成固定类型、固定长度的散列值。 hash函数可以Redis里的key:包括字符串、整数、浮点数统一转换成整数。
数组下标=hash(key)%数组容量(hash值%数组容量得到的余数)
Hash冲突
不同的key经过计算后出现数组下标一致,称为Hash冲突。 采用单链表在相同的下标位置处存储原始key和value 当根据key找Value时,找到数组下标,遍历单链表可以找出key相同的value
Redis存储的原理.png
Redis字典的实现
Redis字典实现包括:字典(dict)、Hash表(dictht)、Hash表节点(dictEntry)。
Redis字典的实现.png
Hash表
typedef struct dictht {
// 哈希表数组
dictEntry **table;
// 哈希表数组的大小
unsigned long size;
// 用于映射位置的掩码,值永远等于(size-1)
unsigned long sizemask;
// 哈希表已有节点的数量,包含next单链表数据
unsigned long used;
} dictht;
-
hash表的数组初始容量为4,随着k-v存储量的增加需要对hash表数组进行扩容,新扩容量为当前量 的一倍,即4,8,16,32
-
索引值=Hash值&掩码值(Hash值与Hash表容量取余)
Hash表的节点
typedef struct dictEntry {
// 键
void *key;
union { // 值v的类型可以是以下4种类型
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
double d;
} v;
struct dictEntry *next; // 指向下一个哈希表节点,形成单向链表 解决hash冲突
} dictEntry;
key字段存储的是键值对中的键 v字段是个联合体,存储的是键值对中的值。 next指向下一个哈希表节点,用于解决hash冲突
Hash表的节点.png
Dict字典
typedef struct dict {
// 该字典对应的特定操作函数
dictType *type;
// 上述类型函数对应的可选参数
void *privdata;
//两张哈希表,存储键值对数据,ht[0]为原生 哈希表,ht[1]为 rehash 哈希表
dictht ht[2];
//rehash标识 当等于-1时表示没有在rehash,否则表示正在进行rehash操作,存储的值表示 ht[0]的rehash进行到 哪个索引值
long rehashidx;
// hash表 (数组下标)当前运行的迭代器数量
int iterators;
} dict;
type字段,指向dictType结构体,里边包括了对该字典操作的函数指针
typedef struct dictType {
// 计算哈希值的函数
unsigned int (*hashFunction)(const void *key);
// 复制键的函数
void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);
// 复制值的函数
void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);
// 比较键的函数
int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);
// 销毁键的函数
void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);
// 销毁值的函数
void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
} dictType;
Redis字典除了主数据库的K-V数据存储以外,还可以用于:散列表对象、哨兵模式中的主从节点管理等 在不同的应用中,字典的形态都可能不同,dictType是为了实现各种形态的字典而抽象出来的操作函数 (多态)。
完整的Redis字典数据结构:
完整的Redis字典数据结构.png
字典扩容
字典达到存储上限,需要rehash(扩容) 扩容流程:
字典扩容.png
说明:
- 初次申请默认容量为4个dictEntry,非初次申请为当前hash表容量的一倍。
- rehashidx=0表示要进行rehash操作。
- 新增加的数据在新的hash表h[1]
- 修改、删除、查询在老hash表h[0]、新hash表h[1]中(rehash中)
- 将老的hash表h[0]的数据重新计算索引值后全部迁移到新的hash表h[1]中,这个过程称为 rehash。
渐进式rehash
当数据量巨大时rehash的过程是非常缓慢的,所以需要进行优化。 服务器忙,则只对一个节点进行rehash 服务器闲,可批量rehash(100节点)
应用场景:
- 主数据库的K-V数据存储
- 散列表对象(hash)
- 哨兵模式中的主从节点管理
压缩列表
压缩列表(ziplist)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。节省内存。是一个字节数组,可以包含多个节点(entry)。每个节点可以保存一个字节数组或一个整数。 压缩列表的数据结构如下:
压缩列表的数据结构.png
-
zlbytes:压缩列表的字节长度
-
zltail:压缩列表尾元素相对于压缩列表起始地址的偏移量
-
zllen:压缩列表的元素个数
-
entry1..entryX : 压缩列表的各个节点
-
zlend:压缩列表的结尾,占一个字节,恒为0xFF(255)
-
entryX元素的编码结构
entryX元素的编码结构-.png -
previous_entry_length:前一个元素的字节长度
-
encoding:表示当前元素的编码
-
content:数据内容
ziplist结构体如下:
typedef struct zlentry {
//previous_entry_length字段的长度
unsigned int prevrawlensize;
//previous_entry_length字段存储的内容
unsigned int prevrawlen;
//encoding字段的长度
unsigned int lensize;
//数据内容长度
unsigned int len;
//当前元素的首部长度,即previous_entry_length字段长度与encoding字段长度之和。
unsigned int headersize;
//数据类型
unsigned char encoding;
//当前元素首地址
unsigned char *p;
} zlentry;
应用场景:
- sorted-set和hash元素个数少且是小整数或短字符串(直接使用)
- list用快速链表(quicklist)数据结构存储,而快速链表是双向列表与压缩列表的组合。(间接使用)
整数集合
整数集合(intset)是一个有序的(整数升序)、存储整数的连续存储结构。 当Redis集合类型的元素都是整数并且都处在64位有符号整数范围内(2^64),使用该结构体存储。
127.0.0.1:6379> sadd set:001 1 3 5 6 2
(integer) 5
127.0.0.1:6379> object encoding set:001
"intset"
127.0.0.1:6379> sadd set:004 1 100000000000000000000000000 9999999999
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding set:004
"hashtable"
intset的结构图如下:
intset的结构图.png
typedef struct intset{
//编码方式
uint32_t encoding;
//集合包含的元素数量
uint32_t length;
//保存元素的数组
int8_t contents[];
}intset;
应用场景:可以保存类型为int16_t、int32_t 或者int64_t 的整数值,并且保证集合中不会出现重复元素。
快速列表
快速列表(quicklist)是Redis底层重要的数据结构。是列表的底层实现。(在Redis3.2之前,Redis采 用双向链表(adlist)和压缩列表(ziplist)实现。)在Redis3.2以后结合adlist和ziplist的优势Redis设 计出了quicklist。
127.0.0.1:6379> lpush list:001 1 2 5 4 3
(integer) 5
127.0.0.1:6379> object encoding list:001
"quicklist"
双向列表
双向列表.png双向链表优势:
-
双向:链表具有前置节点和后置节点的引用,获取这两个节点时间复杂度都为O(1)。
-
普通链表(单链表):节点类保留下一节点的引用。链表类只保留头节点的引用,只能从头节点插 入删除
-
无环:表头节点的 prev 指针和表尾节点的 next 指针都指向 NULL,对链表的访问都是以 NULL 结 束。
环状:头的前一个节点指向尾节点
-
带链表长度计数器:通过 len 属性获取链表长度的时间复杂度为 O(1)。
-
多态:链表节点使用 void* 指针来保存节点值,可以保存各种不同类型的值。
快速列表
quicklist是一个双向链表,链表中的每个节点时一个ziplist结构。quicklist中的每个节点ziplist都能够存 储多个数据元素。
快速列表.png
quicklist的结构定义如下:
typedef struct quicklist {
// 指向quicklist的头部
quicklistNode *head;
// 指向quicklist的尾部
quicklistNode *tail;
// 列表中所有数据项的个数总和
unsigned long count;
// quicklist节点的个数,即ziplist的个数
unsigned int len;
// ziplist大小限定,由list-max-ziplist-size给定(Redis设定)
int fill : 16;
// 节点压缩深度设置,由list-compress-depth给定(Redis设定)
unsigned int compress : 16;
} quicklist;
quicklistNode的结构定义如下:
typedef struct quicklistNode {
// 指向上一个ziplist节点
struct quicklistNode *prev;
// 指向下一个ziplist节点
struct quicklistNode *next;
// 数据指针,如果没有被压缩,就指向ziplist结构,反之指向quicklistLZF结构
unsigned char *zl;
// 表示指向ziplist结构的总长度(内存占用长度)
unsigned int sz;
// 表示ziplist中的数据项个数
unsigned int count : 16
// 编码方式,1--ziplist,2--quicklistLZF
unsigned int encoding : 2;
// 预留字段,存放数据的方式,1--NONE,2--ziplist
unsigned int container : 2;
// 解压标记,当查看一个被压缩的数据时,需要暂时解压,标记此参数为1,之后再重新进行压缩
unsigned int recompress : 1;
// 测试相关
unsigned int attempted_compress : 1;
// 扩展字段,暂时没用
unsigned int extra : 10;
} quicklistNode;
数据压缩
quicklist每个节点的实际数据存储结构为ziplist,这种结构的优势在于节省存储空间。为了进一步降低 ziplist的存储空间,还可以对ziplist进行压缩。Redis采用的压缩算法是LZF。其基本思想是:数据与前 面重复的记录重复位置及长度,不重复的记录原始数据。压缩过后的数据可以分成多个片段,每个片段有两个部分:解释字段和数据字段。quicklistLZF的结构 体如下:
typedef struct quicklistLZF {
unsigned int sz; // LZF压缩后占用的字节数
char compressed[]; // 柔性数组,指向数据部分
} quicklistLZF;
应用场景:列表(List)的底层实现、发布与订阅、慢查询、监视器等功能。
流对象
stream主要由:消息、生产者、消费者和消费组构成。
流对象.png
Redis Stream的底层主要使用了listpack(紧凑列表)和Rax树(基数树)。
Listpack
listpack表示一个字符串列表的序列化,listpack可用于存储字符串或整数。用于存储stream的消息内 容。
结构如下图:
Listpack.png
Rax树
Rax 是一个有序字典树 (基数树 Radix Tree),按照 key 的字典序排列,支持快速地定位、插入和删除操作。
Rax树.png
Rax 被用在 Redis Stream 结构里面用于存储消息队列,在 Stream 里面消息 ID 的前缀是时间戳 + 序 号,这样的消息可以理解为时间序列消息。使用 Rax 结构 进行存储就可以快速地根据消息 ID 定位到具 体的消息,然后继续遍历指定消息 之后的所有消息。
Rax2.png
应用场景: stream的底层实现
10种encoding
encoding 表示对象的内部编码,占 4 位。Redis通过 encoding 属性为对象设置不同的编码 对于少的和小的数据,Redis采用小的和压缩的存储方式,体现Redis的灵活性 大大提高了 Redis 的存储量和执行效率
比如Set对象:
- intset : 元素是64位以内的整数
- hashtable:元素是64位以外的整数
如下所示:
127.0.0.1:6379> sadd set:001 1 3 5 6 2
(integer) 5
127.0.0.1:6379> object encoding set:001
"intset"
127.0.0.1:6379> sadd set:004 1 100000000000000000000000000 9999999999
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding set:004
"hashtable"
String
int、raw、embstr
int
REDIS_ENCODING_INT(int类型的整数)
127.0.0.1:6379> set n1 123
OK
127.0.0.1:6379> object encoding n1
"int"
embstr
REDIS_ENCODING_EMBSTR(编码的简单动态字符串) ,小字符串 长度小于44个字节
127.0.0.1:6379> set name:001 zhangfei
OK
127.0.0.1:6379> object encoding name:001
"embstr"
raw
REDIS_ENCODING_RAW (简单动态字符串) 大字符串 长度大于44个字节
127.0.0.1:6379> set address:001 asdasdasdasdasdasdsadasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasd asdasdasdas
OK
127.0.0.1:6379> object encoding address:001
"raw"
list
列表的编码是quicklist。 REDIS_ENCODING_QUICKLIST(快速列表)
127.0.0.1:6379> lpush list:001 1 2 5 4 3
(integer) 5
127.0.0.1:6379> object encoding list:001
"quicklist"
Hash
散列的编码是字典和压缩列表
Dict
REDIS_ENCODING_HT(字典) 当散列表元素的个数比较多或元素不是小整数或短字符串时。
127.0.0.1:6379> hmset user:003 username111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 11111111111111111111111111111111 zhangfei password 111 num 2300000000000000000000000000000000000000000000000000
OK
127.0.0.1:6379> object encoding user:003
"hashtable"
Ziplist
REDIS_ENCODING_ZIPLIST(压缩列表) 当散列表元素的个数比较少,且元素都是小整数或短字符串时。
127.0.0.1:6379> hmset user:001 username zhangfei password 111 age 23 sex M
OK
127.0.0.1:6379> object encoding user:001
"ziplist"
set
集合的编码是整形集合和字典
intset
REDIS_ENCODING_INTSET(整数集合) 当Redis集合类型的元素都是整数并且都处在64位有符号整数范围内(<18446744073709551616)
127.0.0.1:6379> sadd set:001 1 3 5 6 2
(integer) 5
127.0.0.1:6379> object encoding set:001
"intset"
Dict
REDIS_ENCODING_HT(字典) 当Redis集合类型的元素都是整数并且都处在64位有符号整数范围外(>18446744073709551616)
127.0.0.1:6379> sadd set:004 1 100000000000000000000000000 9999999999
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding set:004
"hashtable"
zset
有序集合的编码是压缩列表和跳跃表+字典
ziplist
REDIS_ENCODING_ZIPLST(压缩列表) 。当元素的个数比较少,且元素都是小整数或短字符串时。
127.0.0.1:6379> zadd hit:1 100 item1 20 item2 45 item3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding hit:1
"ziplist"
skiplist + dict
REDIS_ENCODING_SKIPLIST(跳跃表+字典) ,当元素的个数比较多或元素不是小整数或短字符串时。
127.0.0.1:6379> zadd hit:2 100 item1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 1111111111111111111111111111111111 20 item2 45 item3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding hit:2
"skiplist"
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