Redis-6-原理篇-Redis数据结构
SDS
Why SDS
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：
- 获取字符串长度的需要通过运算
- 非二进制安全
- 不可修改
SDS
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。
Redis是C语言实现的，其中SDS是一个结构体，源码如下：
SDS底层结构
例如，一个包含字符串“name”的sds结构如下：
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：
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。
SDS优点
- 获取字符串长度时间复杂度 $O(1)$
- 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。
intset结构
其中的encoding包含三种模式，表示存储的整数大小不同：
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：
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
如果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
- 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
源码如下
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
Dict
Redis是一个键值型（Key-Value Pair）的数据库，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）
当向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。
Dict由三部分组成，分别是：哈希表（DictHashTable）、哈希节点（DictEntry）、字典（Dict）
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；
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。
过程如下：
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）
- 如果是扩容，则新
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：
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
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 $O(1)$ 。
| 属性 | 类型 | 长度 | 用途 |
|---|---|---|---|
| zlbytes | uint32_t | 4 字节 | 记录整个压缩列表占用的内存字节数 |
| zltail | uint32_t | 4 字节 | 记录压缩列表表尾节点距离压缩列表的起始地址有多少字节，通过这个偏移量，可以确定表尾节点的地址。 |
| zllen | uint16_t | 2 字节 | 记录了压缩列表包含的节点数量。 最大值为UINT16_MAX （65534），如果超过这个值，此处会记录为65535，但节点的真实数量需要遍历整个压缩列表才能计算得出。 |
| entry | 列表节点 | 不定 | 压缩列表包含的各个节点，节点的长度由节点保存的内容决定。 |
| zlend | uint8_t | 1 字节 | 特殊值 0xFF （十进制 255 ），用于标记压缩列表的末端。 |
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：
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
| 编码 | 编码长度 | 字符串大小 |
|---|---|---|
| |00pppppp| | 1 bytes | <= 63 bytes |
| |01pppppp|qqqqqqqq| | 2 bytes | <= 16383 bytes |
| |10000000|qqqqqqqq|rrrrrrrr|ssssssss|tttttttt| | 5 bytes | <= 4294967295 bytes |
例如，我们要保存字符串：“ab”和 “bc”
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
| 编码 | 编码长度 | 整数类型 |
|---|---|---|
11000000 |
1 | int16_t（2 bytes） |
11010000 |
1 | int32_t（4 bytes） |
11100000 |
1 | int64_t（8 bytes） |
11110000 |
1 | 24位有符整数(3 bytes) |
11111110 |
1 | 8位有符整数(1 bytes) |
1111xxxx |
1 | 直接在xxxx位置保存数值，范围从0001~1101，减1后结果为实际值 |
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：
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。
ZipList特性总结：
- 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
QuickList
存在问题
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？
为了缓解这个问题，我们必须限制ZipList的长度和entry大小。
但是我们要存储大量数据，超出了ZipList最佳的上限该怎么办？
可以创建多个ZipList来分片存储数据。
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？
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。
QuickList
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：
以下是QuickList的和QuickListNode的结构源码：
接下来用一段流程图来描述当前的这个结构
QuickList的特点总结
- 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
SkipList
SkipList（跳表）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
跳表结构定义
SkipList的特点总结
- 跳跃表是一个双向链表，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
redisObject：
- 从Redis的使用者的角度，⼀个Redis节点包含多个database（非cluster模式下默认是16个，cluster模式下只能是1个），而一个database维护了从key space到object space的映射关系。这个映射关系的key是string类型，⽽value可以是多种数据类型
- 从Redis内部实现的⾓度，database内的这个映射关系是用⼀个dict来维护的。dict的key固定用动态字符串sds来表达。而value则比较复杂，为了在同⼀个dict内能够存储不同类型的value，这就需要⼀个通⽤的数据结构，这个通用的数据结构就是robj，全名是redisObject。
Redis的编码方式
Redis中会根据存储的数据类型不同，选择不同的编码方式，共包含11种不同类型：
| 编号 | 编码方式 | 说明 |
|---|---|---|
| 0 | OBJ_ENCODING_RAW | raw编码动态字符串 |
| 1 | OBJ_ENCODING_INT | long类型的整数的字符串 |
| 2 | OBJ_ENCODING_HT | hash表（字典dict） |
| 3 | OBJ_ENCODING_ZIPMAP | 已废弃 |
| 4 | OBJ_ENCODING_LINKEDLIST | 双端链表 |
| 5 | OBJ_ENCODING_ZIPLIST | 压缩列表 |
| 6 | OBJ_ENCODING_INTSET | 整数集合 |
| 7 | OBJ_ENCODING_SKIPLIST | 跳表 |
| 8 | OBJ_ENCODING_EMBSTR | embstr的动态字符串 |
| 9 | OBJ_ENCODING_QUICKLIST | 快速列表 |
| 10 | OBJ_ENCODING_STREAM | Stream流 |
五种数据结构
Redis中会根据存储的数据类型不同，选择不同的编码方式。每种数据类型的使用的编码方式如下：
| 数据类型 | 编码方式 |
|---|---|
| OBJ_STRING | int、embstr、raw |
| OBJ_LIST | LinkedList和ZipList(3.2以前)、QuickList（3.2以后） |
| OBJ_SET | intset、HT |
| OBJ_ZSET | ZipList、HT、SkipList |
| OBJ_HASH | ZipList、HT |
String
String是Redis中最常见的数据存储类型，其基本编码方式是RAW，基于简单动态字符串（SDS）实现，存储上限为512mb。
如果存储的SDS长度小于44字节，则会采用EMBSTR编码，此时object head与SDS是一段连续空间。申请内存时只需要调用一次内存分配函数效率更高。
底层实现⽅式：动态字符串sds 或者 long。String的内部存储结构⼀般是sds（Simple Dynamic String，可以动态扩展内存），但是如果⼀个String类型的value的值是数字，那么Redis内部会把它转成long类型来存储，从⽽减少内存的使用。
如果存储的字符串是整数值，并且大小在LONG_MAX范围内，则会采用INT编码：直接将数据保存在RedisObject的ptr指针位置（刚好8字节），不再需要SDS
String在Redis中是⽤⼀个robj来表示的
用来表示String的robj可能编码成3种内部表⽰，其中前两种编码使⽤的是sds来存储，最后⼀种OBJ_ENCODING_INT编码直接把string存成了long型
- OBJ_ENCODING_RAW
- OBJ_ENCODING_EMBSTR
- OBJ_ENCODING_INT。
在对string进行incr, decr等操作的时候，如果它内部是OBJ_ENCODING_INT编码，那么可以直接行加减操作；
如果它内部是OBJ_ENCODING_RAW或OBJ_ENCODING_EMBSTR编码，那么Redis会先试图把sds存储的字符串转成long型，如果能转成功，再进行加减操作。
对⼀个内部表示成long型的string执行append, setbit, getrange这些命令，针对的仍然是string的值（即⼗进制表示的字符串），而不是针对内部表⽰的long型进⾏操作。
List
Redis的List结构类似一个双端链表，可以从首、尾操作列表中的元素：
在3.2版本之前，Redis采用ZipList和LinkedList来实现List，当元素数量小于512并且元素大小小于64字节时采用ZipList编码，超过则采用LinkedList编码
在3.2版本之后，Redis统一采用QuickList来实现List
Set
Set是Redis中的单列集合，满足下列特点：
- 不保证有序性
- 保证元素唯一
- 求交集、并集、差集
Set是Redis中的集合，不一定确保元素有序，可以满足元素唯一、查询效率要求极高。为了查询效率和唯一性，set采用HT编码（Dict）。Dict中的key用来存储元素，value统一为null。当存储的所有数据都是整数，并且元素数量不超过set-max-intset-entries时，Set会采用IntSet编码，以节省内存
结构如下
ZSET
ZSet也就是SortedSet，其中每一个元素都需要指定一个score值和member值：
- 可以根据score值排序后
- member必须唯一
- 可以根据member查询分数
因此，zset底层数据结构必须满足键值存储、键必须唯一、可排序这几个需求
- SkipList：可以排序，并且可以同时存储score和ele值（member）
- HT（Dict）：可以键值存储，并且可以根据key找value
当元素数量不多时，HT和SkipList的优势不明显，而且更耗内存。因此zset还会采用ZipList结构来节省内存，不过需要同时满足两个条件：
- 元素数量小于zset_max_ziplist_entries，默认值128
- 每个元素都小于zset_max_ziplist_value字节，默认值64
ziplist本身没有排序功能，而且没有键值对的概念，因此需要有zset通过编码实现：
- ZipList是连续内存，因此score和element是紧挨在一起的两个entry， element在前，score在后
- score越小越接近队首，score越大越接近队尾，按照score值升序排列
Hash
Hash结构与Redis中的Zset非常类似：
- 都是键值存储
- 都需求根据键获取值
- 键必须唯一
区别如下：
- zset的键是member，值是score；hash的键和值都是任意值
- zset要根据score排序；hash则无需排序
底层实现方式：压缩列表ziplist 或者 字典dict
当Hash中数据项比较少的情况下，Hash底层才⽤压缩列表ziplist进⾏存储数据，随着数据的增加，底层的ziplist就可能会转成dict，具体配置如下：
1 | hash-max-ziplist-entries 512 |
当满足上面两个条件其中之⼀的时候，Redis就使⽤dict字典来实现hash。
Redis的hash之所以这样设计，是因为当ziplist变得很⼤的时候，它有如下几个缺点：
- 每次插⼊或修改引发的realloc操作会有更⼤的概率造成内存拷贝，从而降低性能。
- ⼀旦发生内存拷贝，内存拷贝的成本也相应增加，因为要拷贝更⼤的⼀块数据。
- 当ziplist数据项过多的时候，在它上⾯查找指定的数据项就会性能变得很低，因为ziplist上的查找需要进行遍历。
总之，ziplist本来就设计为各个数据项挨在⼀起组成连续的内存空间，这种结构并不擅长做修改操作。⼀旦数据发⽣改动，就会引发内存realloc，可能导致内存拷贝。
