Redis原理篇——数据结构

动态字符串SDS

一.动态字符串SDS
我们都知道Redis中保存的Key是字符串,value往往是字符串或者字符串集合。可见字符串时Redis中最常用的一种数据结构。
不过Redis没有直接使用c语言中的字符串,因为c语言字符串存在很多问题:

  • 获取字符串长度需要通过运算
  • 非二进制安全
  • 不可修改
    Redis构建了一种新的字符串结构,称为简单动态字符串(Simple Dynamic String),简称SDS。
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    例如:一个包含字符串“name”的sds结构如下:
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    可以看到sds的这种结构的优势,因为已经指定了长度,所以就不需要进行运算去计算字符串的长度,直接通过len 就可以知道字符串的长度,虽然上图中也有字符串结束标志,但是并不是通过它来计算字符串的长度。

SDS之所以叫做动态字符串,是因为它具备动态扩容的能力,例如一个内容为“hi”的SDS:
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加入我们要给SDS追加一段字符串“,Amy”,这里首先会申请新内存空间:

  • 如果新字符串小于1M,则新空间为扩展后字符串长度的两倍+1;
  • 如果新字符串大于1M,则新空间为扩展后字符串长度+1M+1;
    我们将这种内存分配的方式称为内存预分配
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    SDS的优点:
  • 获取字符串长度的时间复杂度为O(1)
  • 支持动态扩容
  • 减少内存分配次数
  • 二进制安全

IntSet

IntSet是Redis中set集合的一种实现方式,基于整数数组来实现,并且具备长度可变,有序等特征。
结构如下:
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为了方便查找,Redis会将intset中所有的整数按照升序依次保存在contents数组中,结构如图:
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上图中,数组中的每个数字都在int_16的范围内,因此采用的编码方式为INSERT_ENC_INIT16,每部分占用的字符大小为:

  • encoding:4字节
  • length:4字节
  • contents:2字节*3=6字节
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    底层源码
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    intset可以看做是特殊的整数数组,具备一些特点:
  • Redis会确保intset的元素唯一,有序
  • 具备类型升级机制,可以节省内存空间
  • 底层采用二分查找方式来查询

Dict

我们知道Redis是一个键值型(Key-Value Pair)的数据库,我们可以根据键实现快速的增删改查。而键与值得映射关系正式通过Dict来实现的。Dict由三部分组成,分别是:哈希表、哈希节点、字典
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当我们向Dict添加键值对时,Redis首先根据key计算出hash值(h),然后利用h&sizemark来计算元素应该存储到数组中的哪个索引位置。假设k1的哈希值h=1,则1&3=1,因此k1=v1要存储到数组角标1位置。
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dict结构如下:
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Dict的扩容
Dict中的HashTable就是数组结合单项链表的实现,当集合中元素较多时,必然导致哈希冲突增多,链表过长,则查询效率会大大降低。
Dict在每次新增键值对时都会检查负载因子(LoadFactor = used/size),满足以下两种情况会触发哈希扩容:

  • 哈希表的 LoadFactor>=1.并且服务器没有执行bgsive或者bgrewriteaof等后台进程;
  • 哈希表的LoadFactor>5;
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    Dict收缩
    Dict除了扩容以外,每次删除元素时,也会对负载因子做检查,当loadfactor<0.1时,会做哈希表收缩:
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    Dict的rehash
    Dict的rehash并不是一次性完成的。试想一下,如果Dict中包含数百万的entry,要在一次rehash完成,极有可能导致主线程阻塞。因此Dict的rehash是分多次、渐进式的完成,因此称为渐进式rehash。流程如下:
    ①计算新的hash表的size,值取决于当前要做的是扩容还是收缩:
       - 如果是扩容,则新的size为第一个大于等于dict.ht[0].used+1的2的n次方
       - 如果是收缩,则新的size为第一个大于等于dict.ht[0].used的2的n次方(不得小于4)
    ②按照新的size申请内存空间,创建dictht,并赋值给dict.ht[1]
    ③设置dict.rehashidx = 0,表示开始rehash
    每次执行新增、查询、修改、删除操作时,都检查一下dict.rehashidx是否大于-1,如果是则将dict.ht[0].table[rehashidx]的entry链表rehash到dict.ht[1]并且将rehashidx++。直到dict.ht[0]所有的数据都rehash到dict.ht[1]中
    ⑤将dict.ht[1]赋值给dict.ht[0],给dict.ht[1]初始化为空哈希表,释放原来的dict.ht[0]内存
    ⑥将rehashidx赋值为-1,代表rehash结束
    ⑦在rehash过程中,新增操作,则直接写入ht[1],查询、修改、删除则会在dict.ht[0]和dict.ht[1]依次查找并执行。这样可以确保dict.ht[0]的数据只减不增,随着rehash最终为空。

压缩列表(ZipList)

ZipList是一种特殊的“双端链表”,由一系列特殊编码的连续内存块组成。可以在任意一端进行压入/弹出操作,并且该操作的时间复杂度为O(1)。
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ZipListEntry
ZipList中的entry并不像普通链表那样记录前后节点的指针,因为记录两个指针要占16字节,浪费内存。而是采用了下面的结构:
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Encoding编码
ZipListEntry中的encoding编码分为字符串和整数两种:

  • 字符串:如果encoding是以“00”,“01”,“10”开头,则证明content是字符串
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    例如,我们要保存字符串:“ab”和"bc"
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  • 整数:如果encoding是以“11”开始,则证明content是整数,且encoding固定只占用1个字节
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    例如,一个ZipList中包含两个整数数值:“2”和“5”
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    ZipList的连锁更新问题
    ZipList的每个entry都包含previous_entry_length来记录上一个节点的大小,长度是1个或5个字节:
  • 如果前一个节点长度小于254字节,则采用1个字节来包存这个长度
  • 如果前一个节点长度大于等于254字节,则采用5个字节来保存这个长度值,第一个字节为oxfe,后四个字节才是真是长度数据

现在,假设我们有N个连续的、长度为250-253字节之间的entry,因此entry的previous_entry_length属性用1个字节即可表示,如图所示:
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ZipList这种特殊情况下产生的连续多次空间扩展操作称之为连锁更新。新增、删除都可能导致连锁更新的发生。

QuickList

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QuickList结构图:
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QuickList的特点:

  • 是一个节点为ZipList的双端链表
  • 节点采用ZipList,解决了传统链表的内存占用问题
  • 控制了ZipList大小,解决连续内存空间申请效率问题
  • 中间节点可以压缩,进一步节省了内存

跳表(SkipList)

SkipList首先是链表,但与传统链表相比有几点差异:

  • 元素按照升序排列存储
  • 节点可能包含多个指针,指针跨度不同
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    SkipList的特点:
  • 跳表是一个双向链表,每个节点都包含score和ele值
  • 节点按照score值排序,score值一样则按照ele字典排序
  • 每个节点都可以包含多层指针,层数是1到32之间的随机数
  • 不同层指针到下一个节点的跨度不同,层级越高,跨度越大
  • 增删改查效率与红黑树基本一致,实现却更简单

RedisObject

Redis中的任意数据类型的键和值都会被封装为一个RedisObject,也叫做Redis对象
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Redis会根据存储的数据类型不同,选择不同的编码方式,每种数据类型使用的编码方式如下:
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