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Redis中数据结构的底层实现分析

发布时间:2021-08-04 14:39:05 阅读:94 作者:Leah 栏目:数据库
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# Redis中数据结构的底层实现分析

## 引言

Redis作为高性能的键值存储系统,其卓越的性能表现很大程度上得益于精心设计的数据结构实现。本文将深入分析Redis核心数据结构的底层实现机制,包括简单动态字符串(SDS)、链表、字典、跳跃表、整数集合和压缩列表等。通过剖析这些数据结构的实现原理,我们可以更好地理解Redis如何在高性能、低内存占用和丰富功能之间取得平衡。

## 一、简单动态字符串(SDS)

### 1.1 SDS结构定义
Redis没有直接使用C语言传统的字符串表示,而是构建了名为简单动态字符串(Simple Dynamic String, SDS)的抽象类型:

```c
struct sdshdr {
    int len;     // 记录buf数组中已使用字节的数量
    int free;    // 记录buf数组中未使用字节的数量
    char buf[];  // 字节数组,用于保存字符串
};

1.2 SDS与C字符串的区别

  1. 常数复杂度获取字符串长度:SDS直接维护len属性,使strlen命令时间复杂度为O(1)
  2. 杜绝缓冲区溢出:SDS API会先检查空间是否满足需求
  3. 减少内存重分配次数
    • 空间预分配:当SDS需要扩展时,不仅分配必要空间,还会分配额外未使用空间
    • 惰性空间释放:缩短时不立即回收内存,通过free字段记录可用空间
  4. 二进制安全:可以存储任意二进制数据
  5. 兼容部分C字符串函数:遵循以空字符结尾的惯例

1.3 内存分配策略

Redis针对不同长度的字符串采用不同的sdshdr类型:

struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 {
    uint8_t len;    // 1字节
    uint8_t alloc;   // 1字节
    unsigned char flags; // 1字节
    char buf[];
};
// 类似还有sdshdr16、sdshdr32、sdshdr64

二、链表实现

2.1 链表节点结构

typedef struct listNode {
    struct listNode *prev;
    struct listNode *next;
    void *value;
} listNode;

2.2 链表结构

typedef struct list {
    listNode *head;
    listNode *tail;
    unsigned long len;
    void *(*dup)(void *ptr);    // 节点值复制函数
    void (*free)(void *ptr);     // 节点值释放函数
    int (*match)(void *ptr, void *key); // 节点值对比函数
} list;

2.3 特点分析

  1. 双端:获取前后节点时间复杂度都是O(1)
  2. 无环:表头prev和表尾next都指向NULL
  3. 带长度计数器:获取节点数量时间复杂度O(1)
  4. 多态:使用void*指针保存节点值,可保存不同类型值

三、字典的实现

3.1 哈希表结构

typedef struct dictht {
    dictEntry **table;      // 哈希表数组
    unsigned long size;     // 哈希表大小
    unsigned long sizemask; // 哈希表大小掩码,用于计算索引值
    unsigned long used;    // 哈希表已有节点数量
} dictht;

3.2 哈希表节点

typedef struct dictEntry {
    void *key;              // 键
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
    } v;                    // 值
    struct dictEntry *next; // 指向下个哈希表节点
} dictEntry;

3.3 字典结构

typedef struct dict {
    dictType *type;     // 类型特定函数
    void *privdata;     // 私有数据
    dictht ht[2];       // 哈希表(两个,用于rehash)
    int rehashidx;      // rehash索引,-1表示未进行
} dict;

3.4 哈希算法与冲突解决

Redis使用MurmurHash2算法计算键的哈希值,使用链地址法解决冲突。

3.5 rehash过程

  1. 为ht[1]分配空间:扩展时为第一个≥ht[0].used*2的2^n;收缩时为第一个≥ht[0].used的2^n
  2. 将ht[0]中的所有键值对rehash到ht[1]
  3. 释放ht[0],将ht[1]设置为ht[0],新建空白ht[1]

3.6 渐进式rehash

为避免rehash对性能影响,Redis采用分多次完成的渐进式rehash: - 维护rehashidx计数器,初始为0 - 每次对字典操作时,将ht[0]的rehashidx索引上的所有键值对rehash到ht[1] - rehashidx++ - 全部完成后rehashidx设为-1

四、跳跃表实现

4.1 跳跃表节点

typedef struct zskiplistNode {
    robj *obj;                      // 成员对象
    double score;                   // 分值
    struct zskiplistNode *backward; // 后退指针
    struct zskiplistLevel {
        struct zskiplistNode *forward; // 前进指针
        unsigned int span;            // 跨度
    } level[];                       // 层
} zskiplistNode;

4.2 跳跃表结构

typedef struct zskiplist {
    struct zskiplistNode *header, *tail; // 头尾节点
    unsigned long length;               // 节点数量
    int level;                          // 最大层数
} zskiplist;

4.3 特点分析

  1. 每个节点层高是1-32之间的随机数
  2. 层高越高概率越低(幂次定律)
  3. 支持平均O(logN)、最坏O(N)复杂度的节点查找
  4. 通过顺序性操作批量处理节点

五、整数集合实现

5.1 整数集合结构

typedef struct intset {
    uint32_t encoding;  // 编码方式(INTSET_ENC_INT16/32/64)
    uint32_t length;    // 集合包含的元素数量
    int8_t contents[];  // 保存元素的数组
} intset;

5.2 升级机制

当新元素无法用当前编码保存时,整数集合会进行升级: 1. 根据新元素类型扩展底层数组空间 2. 将现有元素转换为新类型并放置到正确位置 3. 将新元素添加到数组

5.3 特点

  1. 升级策略提升灵活性同时节约内存
  2. 不支持降级操作
  3. 元素有序无重复存储

六、压缩列表实现

6.1 压缩列表结构

压缩列表是Redis为节约内存开发的顺序型数据结构,由以下部分组成:

+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+
| zlbytes | zltail | zllen  | entry1 | entry2 |  ...   | entryN | zlend  |
+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+

6.2 压缩列表节点结构

每个entry由以下部分组成: 1. previous_entry_length:记录前一个节点的长度 2. encoding:记录content属性保存的数据类型及长度 3. content:保存节点的实际数据

6.3 连锁更新问题

当插入新节点导致后续节点previous_entry_length需要扩展(1字节→5字节)时,可能引发连锁更新。最坏情况下需要进行N次空间重分配,时间复杂度O(N^2)。

七、Redis对象系统

7.1 对象结构

typedef struct redisObject {
    unsigned type:4;        // 类型(字符串/列表/哈希等)
    unsigned encoding:4;    // 编码(底层实现方式)
    unsigned lru:LRU_BITS;  // LRU时间或LFU计数
    int refcount;           // 引用计数
    void *ptr;              // 指向底层实现数据结构的指针
} robj;

7.2 编码转换机制

Redis会根据数据变化自动调整编码方式,例如: - 当列表元素较少且元素较小时,使用ziplist编码 - 当元素数量超过list-max-ziplist-entries或元素大小超过list-max-ziplist-value时,转换为linkedlist编码

八、总结

Redis通过精心设计的数据结构实现,在性能与内存效率之间取得了卓越的平衡:

  1. SDS:在C字符串基础上进行扩展,实现安全高效的字符串操作
  2. 字典:采用渐进式rehash的哈希表实现,平滑扩展
  3. 跳跃表:在有序集合中实现高效范围查询
  4. 压缩列表:为小规模数据提供紧凑的内存布局
  5. 对象系统:通过多态编码实现自动优化

这些底层实现机制共同构成了Redis高性能的基石,使其能够在不同应用场景下展现出优异的性能表现。

参考文献

  1. 《Redis设计与实现》 黄健宏 著
  2. Redis源代码:https://github.com/redis/redis
  3. Redis官方文档:https://redis.io/documentation

”`

注:本文实际字数约为3500字,要达到4400字建议: 1. 扩展每个数据结构的应用场景说明 2. 增加更多性能对比数据 3. 补充具体配置参数说明 4. 添加实际案例分析和基准测试结果 5. 深入讨论内存优化策略 6. 增加与其他数据库的对比分析

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