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该系列博文会告诉你如何从入门到进阶，Redis基本的使用方法，Redis的基本数据结构，以及一些进阶的使用方法，同时也需要进一步了解Redis的底层数据结构，再接着，还会带来Redis主从复制、集群、分布式锁等方面的相关内容，以及作为缓存的一些使用方法和注意事项，以便让你更完整地了解整个Redis相关的技术体系，形成自己的知识框架。
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本文是《Redis内部数据结构详解》系列的第七篇。在本文中，我们围绕一个Redis的内部数据结构——intset展开讨论。
Redis里面使用intset是为了实现集合(set)这种对外的数据结构。set结构类似于数学上的集合的概念，它包含的元素无序，且不能重复。Redis里的set结构还实现了基础的集合并、交、差的操作。与Redis对外暴露的其它数据结构类似，set的底层实现，随着元素类型是否是整型以及添加的元素的数目多少，而有所变化。概括来讲，当set中添加的元素都是整型且元素数目较少时，set使用intset作为底层数据结构，否则，set使用dict作为底层数据结构。
在本文中我们将大体分成三个部分进行介绍：
- 集中介绍intset数据结构。
- 讨论set是如何在intset和dict基础上构建起来的。
- 集中讨论set的并、交、差的算法实现以及时间复杂度。注意，其中差集的计算在Redis中实现了两种算法。
我们在讨论中还会涉及到一个Redis配置（在redis.conf中的ADVANCED CONFIG部分）：
set-max-intset-entries 512
注：本文讨论的代码实现基于Redis源码的3.2分支。
intset数据结构简介
intset顾名思义，是由整数组成的集合。实际上，intset是一个由整数组成的有序集合，从而便于在上面进行二分查找，用于快速地判断一个元素是否属于这个集合。它在内存分配上与ziplist有些类似，是连续的一整块内存空间，而且对于大整数和小整数（按绝对值）采取了不同的编码，尽量对内存的使用进行了优化。
intset的数据结构定义如下（出自intset.h和intset.c）：
typedef struct intset {
uint32_t encoding;
uint32_t length;
int8_t contents[];
} intset;
#define INTSET_ENC_INT16 (sizeof(int16_t))
#define INTSET_ENC_INT32 (sizeof(int32_t))
#define INTSET_ENC_INT64 (sizeof(int64_t))
各个字段含义如下：
-
encoding: 数据编码，表示intset中的每个数据元素用几个字节来存储。它有三种可能的取值：INTSET_ENC_INT16表示每个元素用2个字节存储，INTSET_ENC_INT32表示每个元素用4个字节存储，INTSET_ENC_INT64表示每个元素用8个字节存储。因此，intset中存储的整数最多只能占用64bit。 -
length: 表示intset中的元素个数。encoding和length两个字段构成了intset的头部（header）。 -
contents: 是一个柔性数组（flexible array member），表示intset的header后面紧跟着数据元素。这个数组的总长度（即总字节数）等于encoding * length。柔性数组在Redis的很多数据结构的定义中都出现过（例如sds, quicklist, skiplist），用于表达一个偏移量。contents需要单独为其分配空间，这部分内存不包含在intset结构当中。
其中需要注意的是，intset可能会随着数据的添加而改变它的数据编码：
- 最开始，新创建的intset使用占内存最小的INTSET_ENC_INT16（值为2）作为数据编码。
- 每添加一个新元素，则根据元素大小决定是否对数据编码进行升级。
下图给出了一个添加数据的具体例子（点击看大图）。
intset添加数据举例
在上图中：
- 新创建的intset只有一个header，总共8个字节。其中
encoding= 2,length= 0。 - 添加13, 5两个元素之后，因为它们是比较小的整数，都能使用2个字节表示，所以
encoding不变，值还是2。 - 当添加32768的时候，它不再能用2个字节来表示了（2个字节能表达的数据范围是-215~215-1，而32768等于215，超出范围了），因此
encoding必须升级到INTSET_ENC_INT32（值为4），即用4个字节表示一个元素。 - 在添加每个元素的过程中，intset始终保持从小到大有序。
- 与ziplist类似，intset也是按小端（little endian）模式存储的（参见维基百科词条Endianness）。比如，在上图中intset添加完所有数据之后，表示
encoding字段的4个字节应该解释成0x00000004，而第5个数据应该解释成0x000186A0 = 100000。
intset与ziplist相比：
- ziplist可以存储任意二进制串，而intset只能存储整数。
- ziplist是无序的，而intset是从小到大有序的。因此，在ziplist上查找只能遍历，而在intset上可以进行二分查找，性能更高。
- ziplist可以对每个数据项进行不同的变长编码（每个数据项前面都有数据长度字段
len），而intset只能整体使用一个统一的编码（encoding）。
intset的查找和添加操作
要理解intset的一些实现细节，只需要关注intset的两个关键操作基本就可以了：查找（intsetFind）和添加（intsetAdd）元素。
intsetFind的关键代码如下所示（出自intset.c）：
uint8_t intsetFind(intset *is, int64_t value) {
uint8_t valenc = _intsetValueEncoding(value);
return valenc <= intrev32ifbe(is->encoding) && intsetSearch(is,value,NULL);
}
static uint8_t intsetSearch(intset *is, int64_t value, uint32_t *pos) {
int min = 0, max = intrev32ifbe(is->length)-1, mid = -1;
int64_t cur = -1;
/* The value can never be found when the set is empty */
if (intrev32ifbe(is->length) == 0) {
if (pos) *pos = 0;
return 0;
} else {
/* Check for the case where we know we cannot find the value,
* but do know the insert position. */
if (value > _intsetGet(is,intrev32ifbe(is->length)-1)) {
if (pos) *pos = intrev32ifbe(is->length);
return 0;
} else if (value < _intsetGet(is,0)) {
if (pos) *pos = 0;
return 0;
}
}
while(max >= min) {
mid = ((unsigned int)min + (unsigned int)max) >> 1;
cur = _intsetGet(is,mid);
if (value > cur) {
min = mid+1;
} else if (value < cur) {
max = mid-1;
} else {
break;
}
}
if (value == cur) {
if (pos) *pos = mid;
return 1;
} else {
if (pos) *pos = min;
return 0;
}
}
关于以上代码，我们需要注意的地方包括：
-
intsetFind在指定的intset中查找指定的元素value，找到返回1，没找到返回0。 -
_intsetValueEncoding函数会根据要查找的value落在哪个范围而计算出相应的数据编码（即它应该用几个字节来存储）。 - 如果
value所需的数据编码比当前intset的编码要大，则它肯定在当前intset所能存储的数据范围之外（特别大或特别小），所以这时会直接返回0；否则调用intsetSearch执行一个二分查找算法。 -
intsetSearch在指定的intset中查找指定的元素value，如果找到，则返回1并且将参数pos指向找到的元素位置；如果没找到，则返回0并且将参数pos指向能插入该元素的位置。 -
intsetSearch是对于二分查找算法的一个实现，它大致分为三个部分：- 特殊处理intset为空的情况。
- 特殊处理两个边界情况：当要查找的
value比最后一个元素还要大或者比第一个元素还要小的时候。实际上，这两部分的特殊处理，在二分查找中并不是必须的，但它们在这里提供了特殊情况下快速失败的可能。 - 真正执行二分查找过程。注意：如果最后没找到，插入位置在
min指定的位置。
- 代码中出现的
intrev32ifbe是为了在需要的时候做大小端转换的。前面我们提到过，intset里的数据是按小端（little endian）模式存储的，因此在大端（big endian）机器上运行时，这里的intrev32ifbe会做相应的转换。 - 这个查找算法的总的时间复杂度为O(log n)。
而intsetAdd的关键代码如下所示（出自intset.c）：
intset *intsetAdd(intset *is, int64_t value, uint8_t *success) {
uint8_t valenc = _intsetValueEncoding(value);
uint32_t pos;
if (success) *success = 1;
/* Upgrade encoding if necessary. If we need to upgrade, we know that
* this value should be either appended (if > 0) or prepended (if < 0),
* because it lies outside the range of existing values. */
if (valenc > intrev32ifbe(is->encoding)) {
/* This always succeeds, so we don't need to curry *success. */
return intsetUpgradeAndAdd(is,value);
} else {
/* Abort if the value is already present in the set.
* This call will populate "pos" with the right position to insert
* the value when it cannot be found. */
if (intsetSearch(is,value,&pos)) {
if (success) *success = 0;
return is;
}
is = intsetResize(is,intrev32ifbe(is->length)+1);
if (pos < intrev32ifbe(is->length)) intsetMoveTail(is,pos,pos+1);
}
_intsetSet(is,pos,value);
is->length = intrev32ifbe(intrev32ifbe(is->length)+1);
return is;
}
关于以上代码，我们需要注意的地方包括：
-
intsetAdd在intset中添加新元素value。如果value在添加前已经存在，则不会重复添加，这时参数success被置为0；如果value在原来intset中不存在，则将value插入到适当位置，这时参数success被置为0。 - 如果要添加的元素
value所需的数据编码比当前intset的编码要大，那么则调用intsetUpgradeAndAdd将intset的编码进行升级后再插入value。 - 调用
intsetSearch，如果能查到，则不会重复添加。 - 如果没查到，则调用
intsetResize对intset进行内存扩充，使得它能够容纳新添加的元素。因为intset是一块连续空间，因此这个操作会引发内存的realloc（参见http://man.cx/realloc）。这有可能带来一次数据拷贝。同时调用intsetMoveTail将待插入位置后面的元素统一向后移动1个位置，这也涉及到一次数据拷贝。值得注意的是，在intsetMoveTail中是调用memmove完成这次数据拷贝的。memmove保证了在拷贝过程中不会造成数据重叠或覆盖，具体参见http://man.cx/memmove。 -
intsetUpgradeAndAdd的实现中也会调用intsetResize来完成内存扩充。在进行编码升级时，intsetUpgradeAndAdd的实现会把原来intset中的每个元素取出来，再用新的编码重新写入新的位置。 - 注意一下
intsetAdd的返回值，它返回一个新的intset指针。它可能与传入的intset指针is相同，也可能不同。调用方必须用这里返回的新的intset，替换之前传进来的旧的intset变量。类似这种接口使用模式，在Redis的实现代码中是很常见的，比如我们之前在介绍sds和ziplist的时候都碰到过类似的情况。 - 显然，这个
intsetAdd算法总的时间复杂度为O(n)。
Redis的set
为了更好地理解Redis对外暴露的set数据结构，我们先看一下set的一些关键的命令。下面是一些命令举例：
set命令举例
上面这些命令的含义：
-
sadd用于分别向集合s1和s2中添加元素。添加的元素既有数字，也有非数字（”a”和”b”）。 -
sismember用于判断指定的元素是否在集合内存在。 -
sinter,sunion和sdiff分别用于计算集合的交集、并集和差集。
我们前面提到过，set的底层实现，随着元素类型是否是整型以及添加的元素的数目多少，而有所变化。例如，具体到上述命令的执行过程中，集合s1的底层数据结构会发生如下变化：
- 在开始执行完
sadd s1 13 5之后，由于添加的都是比较小的整数，所以s1底层是一个intset，其数据编码encoding= 2。 - 在执行完
sadd s1 32768 10 100000之后，s1底层仍然是一个intset，但其数据编码encoding从2升级到了4。 - 在执行完
sadd s1 a b之后，由于添加的元素不再是数字，s1底层的实现会转成一个dict。
我们知道，dict是一个用于维护key和value映射关系的数据结构，那么当set底层用dict表示的时候，它的key和value分别是什么呢？实际上，key就是要添加的集合元素，而value是NULL。
除了前面提到的由于添加非数字元素造成集合底层由intset转成dict之外，还有两种情况可能造成这种转换：
- 添加了一个数字，但它无法用64bit的有符号数来表达。intset能够表达的最大的整数范围为-264~264-1，因此，如果添加的数字超出了这个范围，这也会导致intset转成dict。
- 添加的集合元素个数超过了
set-max-intset-entries配置的值的时候，也会导致intset转成dict（具体的触发条件参见t_set.c中的setTypeAdd相关代码）。
对于小集合使用intset来存储，主要的原因是节省内存。特别是当存储的元素个数较少的时候，dict所带来的内存开销要大得多（包含两个哈希表、链表指针以及大量的其它元数据）。所以，当存储大量的小集合而且集合元素都是数字的时候，用intset能节省下一笔可观的内存空间。
实际上，从时间复杂度上比较，intset的平均情况是没有dict性能高的。以查找为例，intset是O(log n)的，而dict可以认为是O(1)的。但是，由于使用intset的时候集合元素个数比较少，所以这个影响不大。
Redis set的并、交、差算法
Redis set的并、交、差算法的实现代码，在t_set.c中。其中计算交集调用的是sinterGenericCommand，计算并集和差集调用的是sunionDiffGenericCommand。它们都能同时对多个（可以多于2个）集合进行运算。当对多个集合进行差集运算时，它表达的含义是：用第一个集合与第二个集合做差集，所得结果再与第三个集合做差集，依次向后类推。
我们在这里简要介绍一下三个算法的实现思路。
交集
计算交集的过程大概可以分为三部分：
- 检查各个集合，对于不存在的集合当做空集来处理。一旦出现空集，则不用继续计算了，最终的交集就是空集。
- 对各个集合按照元素个数由少到多进行排序。这个排序有利于后面计算的时候从最小的集合开始，需要处理的元素个数较少。
- 对排序后第一个集合（也就是最小集合）进行遍历，对于它的每一个元素，依次在后面的所有集合中进行查找。只有在所有集合中都能找到的元素，才加入到最后的结果集合中。
需要注意的是，上述第3步在集合中进行查找，对于intset和dict的存储来说时间复杂度分别是O(log n)和O(1)。但由于只有小集合才使用intset，所以可以粗略地认为intset的查找也是常数时间复杂度的。因此，如Redis官方文档上所说（http://redis.io/commands/sinter），sinter命令的时间复杂度为：
O(N*M) worst case where N is the cardinality of the smallest set and M is the number of sets.
并集
计算并集最简单，只需要遍历所有集合，将每一个元素都添加到最后的结果集合中。向集合中添加元素会自动去重。
由于要遍历所有集合的每个元素，所以Redis官方文档给出的sunion命令的时间复杂度为（http://redis.io/commands/sunion）：
O(N) where N is the total number of elements in all given sets.
注意，这里同前面讨论交集计算一样，将元素插入到结果集合的过程，忽略intset的情况，认为时间复杂度为O(1)。
差集
计算差集有两种可能的算法，它们的时间复杂度有所区别。
第一种算法：
- 对第一个集合进行遍历，对于它的每一个元素，依次在后面的所有集合中进行查找。只有在所有集合中都找不到的元素，才加入到最后的结果集合中。
这种算法的时间复杂度为O(N*M)，其中N是第一个集合的元素个数，M是集合数目。
第二种算法：
- 将第一个集合的所有元素都加入到一个中间集合中。
- 遍历后面所有的集合，对于碰到的每一个元素，从中间集合中删掉它。
- 最后中间集合剩下的元素就构成了差集。
这种算法的时间复杂度为O(N)，其中N是所有集合的元素个数总和。
在计算差集的开始部分，会先分别估算一下两种算法预期的时间复杂度，然后选择复杂度低的算法来进行运算。还有两点需要注意：
- 在一定程度上优先选择第一种算法，因为它涉及到的操作比较少，只用添加，而第二种算法要先添加再删除。
- 如果选择了第一种算法，那么在执行该算法之前，Redis的实现中对于第二个集合之后的所有集合，按照元素个数由多到少进行了排序。这个排序有利于以更大的概率查找到元素，从而更快地结束查找。
对于sdiff的时间复杂度，Redis官方文档（http://redis.io/commands/sdiff）只给出了第二种算法的结果，是不准确的。
系列下一篇待续，敬请期待。
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