0
点赞
收藏
分享

微信扫一扫

redis介绍及技术分享

caoxingyu 02-11 18:00 阅读 6

1 Redis数据结构

1.1 动态字符串

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的集合。可见字符串是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:

redis介绍及技术分享_字符串

  • 获取字符串长度的需要通过运算
  • 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。

例如,我们执行命令:

redis介绍及技术分享_字符串_02

那么Redis将在底层创建两个SDS,其中一个是包含“name”的SDS,另一个是包含“虎哥”的SDS。

Redis是C语言实现的,其中SDS是一个结构体,源码如下:

redis介绍及技术分享_字符串_03

例如,一个包含字符串“name”的sds结构如下:

redis介绍及技术分享_Redis_04

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:

redis介绍及技术分享_List_05

假如我们要给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。称为内存预分配

redis介绍及技术分享_字符串_06

redis介绍及技术分享_字符串_07

1.2 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:

redis介绍及技术分享_List_08

其中的encoding包含三种模式,表示存储的整数大小不同:

redis介绍及技术分享_List_09

redis介绍及技术分享_Redis_10

现在,数组中每个数字都在int16_t的范围内,因此采用的编码方式是INTSET_ENC_INT16,每部分占用的字节大小为:

encoding:4字节

length:4字节

contents:2字节 * 3 = 6字节

redis介绍及技术分享_List_11

我们向该其中添加一个数字:50000,这个数字超出了int16_t的范围,intset会自动升级编码方式到合适的大小。

以当前案例来说流程如下:

  • 升级编码为INTSET_ENC_INT32, 每个整数占4字节,并按照新的编码方式及元素个数扩容数组
  • 倒序依次将数组中的元素拷贝到扩容后的正确位置
  • 将待添加的元素放入数组末尾
  • 最后,将inset的encoding属性改为INTSET_ENC_INT32,将length属性改为4

redis介绍及技术分享_字符串_12

源码如下:

redis介绍及技术分享_字符串_13

redis介绍及技术分享_List_14

小总结:

Intset可以看做是特殊的整数数组,具备一些特点:

  • Redis会确保Intset中的元素唯一、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

1.3 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。而键与值的映射关系正是通过Dict来实现的。

Dict由三部分组成,分别是:哈希表(DictHashTable)、哈希节点(DictEntry)、字典(Dict)

redis介绍及技术分享_Redis_15

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 & sizemask来计算元素应该存储到数组中的哪个索引位置。我们存储k1=v1,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。

redis介绍及技术分享_Redis_16

Dict由三部分组成,分别是:哈希表(DictHashTable)、哈希节点(DictEntry)、字典(Dict)

redis介绍及技术分享_Redis_17

redis介绍及技术分享_字符串_18

redis介绍及技术分享_List_19

Dict的扩容

Dict中的HashTable就是数组结合单向链表的实现,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) ,满足以下两种情况时会触发哈希表扩容:

哈希表的 LoadFactor >= 1,并且服务器没有执行 BGSAVE 或者 BGREWRITEAOF 等后台进程;

哈希表的 LoadFactor > 5 ;

redis介绍及技术分享_字符串_20

redis介绍及技术分享_List_21

Dict的rehash

不管是扩容还是收缩,必定会创建新的哈希表,导致哈希表的size和sizemask变化,而key的查询与sizemask有关。因此必须对哈希表中的每一个key重新计算索引,插入新的哈希表,这个过程称为rehash。过程是这样的:

计算新hash表的realeSize,值取决于当前要做的是扩容还是收缩:

  • 如果是扩容,则新size为第一个大于等于dict.ht[0].used + 1的2^n
  • 如果是收缩,则新size为第一个大于等于dict.ht[0].used的2^n (不得小于4)

按照新的realeSize申请内存空间,创建dictht,并赋值给dict.ht[1]

设置dict.rehashidx = 0,标示开始rehash

将dict.ht[0]中的每一个dictEntry都rehash到dict.ht[1]

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]的内存

将rehashidx赋值为-1,代表rehash结束

在rehash过程中,新增操作,则直接写入ht[1],查询、修改和删除则会在dict.ht[0]和dict.ht[1]依次查找并执行。这样可以确保ht[0]的数据只减不增,随着rehash最终为空

整个过程可以描述成:

redis介绍及技术分享_字符串_22

小总结:

Dict的结构:

  • 类似java的HashTable,底层是数组加链表来解决哈希冲突
  • Dict包含两个哈希表,ht[0]平常用,ht[1]用来rehash

Dict的伸缩:

  • 当LoadFactor大于5或者LoadFactor大于1并且没有子进程任务时,Dict扩容
  • 当LoadFactor小于0.1时,Dict收缩
  • 扩容大小为第一个大于等于used + 1的2^n
  • 收缩大小为第一个大于等于used 的2^n
  • Dict采用渐进式rehash,每次访问Dict时执行一次rehash
  • rehash时ht[0]只减不增,新增操作只在ht[1]执行,其它操作在两个哈希表

需要C/C++ Linux服务器架构师学习资料加qun812855908获取(资料包括C/C++,Linux,golang技术,Nginx,ZeroMQ,MySQL,Redis,fastdfs,MongoDB,ZK,流媒体,CDN,P2P,K8S,Docker,TCP/IP,协程,DPDK,ffmpeg等),免费分享

redis介绍及技术分享_Redis_23

1.4 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)。

redis介绍及技术分享_Redis_24

redis介绍及技术分享_Redis_25

redis介绍及技术分享_List_26

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用16个字节,浪费内存。而是采用了下面的结构:

redis介绍及技术分享_List_27

previous_entry_length:前一节点的长度,占1个或5个字节。

  • 如果前一节点的长度小于254字节,则采用1个字节来保存这个长度值
  • 如果前一节点的长度大于254字节,则采用5个字节来保存这个长度值,第一个字节为0xfe,后四个字节才是真实长度数据

encoding:编码属性,记录content的数据类型(字符串还是整数)以及长度,占用1个、2个或5个字节

contents:负责保存节点的数据,可以是字符串或整数

ZipList中所有存储长度的数值均采用小端字节序,即低位字节在前,高位字节在后。例如:数值0x1234,采用小端字节序后实际存储值为:0x3412

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”或者“10”开头,则证明content是字符串

redis介绍及技术分享_字符串_28

例如,我们要保存字符串:“ab”和 “bc”

redis介绍及技术分享_字符串_29

ZipListEntry中的encoding编码分为字符串和整数两种:

  • 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

redis介绍及技术分享_Redis_30

redis介绍及技术分享_字符串_31

redis介绍及技术分享_字符串_32

1.5 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:

如果前一节点的长度小于254字节,则采用1个字节来保存这个长度值

如果前一节点的长度大于等于254字节,则采用5个字节来保存这个长度值,第一个字节为0xfe,后四个字节才是真实长度数据

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:

redis介绍及技术分享_字符串_33

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(Cascade Update)。新增、删除都可能导致连锁更新的发生。

小总结:

ZipList特性:

  • 压缩列表的可以看做一种连续内存空间的"双向链表"
  • 列表的节点之间不是通过指针连接,而是记录上一节点和本节点长度来寻址,内存占用较低
  • 如果列表数据过多,导致链表过长,可能影响查询性能
  • 增或删较大数据时有可能发生连续更新问题

1.6 QuickList

问题1:ZipList虽然节省内存,但申请内存必须是连续空间,如果内存占用较多,申请内存效率很低。怎么办?

答:为了缓解这个问题,我们必须限制ZipList的长度和entry大小。

问题2:但是我们要存储大量数据,超出了ZipList最佳的上限该怎么办?

答:我们可以创建多个ZipList来分片存储数据。

问题3:数据拆分后比较分散,不方便管理和查找,这多个ZipList如何建立联系?

答:Redis在3.2版本引入了新的数据结构QuickList,它是一个双端链表,只不过链表中的每个节点都是一个ZipList。

redis介绍及技术分享_Redis_34

为了避免QuickList中的每个ZipList中entry过多,Redis提供了一个配置项:list-max-ziplist-size来限制。

如果值为正,则代表ZipList的允许的entry个数的最大值

如果值为负,则代表ZipList的最大内存大小,分5种情况:

  • -1:每个ZipList的内存占用不能超过4kb
  • -2:每个ZipList的内存占用不能超过8kb
  • -3:每个ZipList的内存占用不能超过16kb
  • -4:每个ZipList的内存占用不能超过32kb
  • -5:每个ZipList的内存占用不能超过64kb

其默认值为 -2:

redis介绍及技术分享_List_35

以下是QuickList的和QuickListNode的结构源码:

redis介绍及技术分享_Redis_36

我们接下来用一段流程图来描述当前的这个结构

redis介绍及技术分享_Redis_37

总结:

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
举报

相关推荐

0 条评论