Redis数据结构——动态字符串、Dict、ZipList

一、Redis数据结构-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:

  • 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:

在这里插入图片描述

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“KEKE”的SDS。

Redis是C语言实现的,其中SDS是一个结构体,源码如下:

在这里插入图片描述

例如,一个包含字符串“name”的sds结构如下:
在这里插入图片描述

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:
在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

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。

Redis数据结构-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:

在这里插入图片描述

其中的encoding包含三种模式,表示存储的整数大小不同:
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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

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。

在这里插入图片描述

源码如下:

intset *intsetAdd(intset *is, int64_t value, uint8_t *success){
	uint8_t valenc = _intsetValueEncoding(value);//获取当前值编码
    uint32_t pos;//要插入的位置
	if (success) *success = 1;
    //判断编码是不是超过了当前intset的编码
    if (valenc > intrev32ifbe(is->encoding)){//超出编码,需要升级
    	return intsetUpgradeAndAdd(is,value);
    } else {
    //在当前intset中查找值与value—样的元素的角标pos
        if (intsetSearch(is,value,&pos)) {
          if (success)*success = O;//如果找到了,则无需插入,直接结束并返回失败return is;
    }
    //数组扩容
    is = intsetResize(is,intrev32ifbe(is->length)+1);
    //移动数组中pos之后的元素到pos+1,给新元素腾出空间
    if (pos < intrev32ifbe(is->length)) intsetMoveTail(is,pos,pos+1);
    }
    //插入新元素
    _intsetSet(is,pos,value);/重置元素长度
    is->length = intrev32ifbe(intrev32ifbe(is->length)+ 1);
    return is;
}

static intset *intsetUpgradeAndAdd(intset *is, int64_t value){//获取当前intset编码
    uint8_t curenc = intrev32ifbe(is->encoding);//获取新编码
    uint8_t newenc = _intsetValueEncoding(value);//获取元素个数
    int length = intrev32ifbe(is->length);
    //判断新元素是大于0还是小于0,小于0插入队首、大于0插入队尾
    int prepend = value < 0 ? 1 : 0;
    //重置编码为新编码
    is->encoding = intrev32ifbe(newenc);
    //重置数组大小
    is = intsetResize(is,intrev32ifbe(is->length)+1);
    //倒序遍历,逐个搬运元素到新的位置,_intsetGetEncoded按照旧编码方式查找旧元素
    while(length--) // _intsetSet按照新编码方式插入新元素
    	intsetSet(is,length+prepend, _intsetGetEncoded(is,length,curenc));
    //插入新元素,prepend决定是队首还是队尾
    if (prepend)
    	_intsetSet(is,0,value);
    else
    	_intsetSet(is,intrev32ifbe(is->length),value);
    //修改数组长度
    is- >length = intrev32ifbe(intrev32ifbe(is->length)+ 1);
    return is;
}

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。

二、 Redis数据结构-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)。

typedef struct dictht {
    // entry数组
	//数组中保存的是指向entry的指针
    dictEntry **table;
	//哈希表大小
	unsigned long size;
	//哈希表大小的掩码,总等于size - 1
    unsigned long sizemask;
	// entry个数
	unsigned long used;
} dictht;


typedef struct dictEntry {
    void *key;//键
	union {
		void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
        double d;
    } v;//值
	//下一个Entry的指针
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

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。
在这里插入图片描述

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

typedef struct dict {
    dictType *type; // dict类型,内置不同的hash函数
    void *privdata;//私有数据,在做特殊hash运算时用
    dictht ht[2];//一个Dict包含两个哈希表,其中一个是当前数据,另一个一般是空,rehash时使用
    long rehashidx; // rehash的进度,-1表示未进行
    int16_t pauserehash; // rehash是否暂停,1则暂停,0则继续
} dict;

typedef struct dictht {// entry数组
    //数组中保存的是指向entry的指针
    dictEntry **table;
    //哈希表大小
    unsigned long size;
    //哈希表大小的掩码,总等于size - 1
    unsigned long sizemask;
    // entry个数
    unsigned long used;
}dictht;

typedef struct dictEntry {
    void *key;//键
		union {
			void *val;
            uint64_t u64;
            int64_t s64;
            double d;
        } v;//值
	//下一个Entry的指针
    struct dictEntry *next;
}dictEntry;

typedef struct dict {
    dictType *type; // dict类型,内置不同的hash函数
    void *privdata;//私有数据,在做特殊hash运算时用
    dictht ht[2];//一个Dict包含两个哈希表,其中一个是当前数据,另一个一般是空,rehash时使用
    long rehashidx; // rehash的进度,-1表示未进行
    int16_t pauserehash; // rehash是否暂停,1则暂停,O则继续
} 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 ;

static int dictExpandlfNeeded(dict*d){
    //如果正在rehash,则返回ok
    if (dictlsRehashing(d)) return DICT_OK;
    //如果哈希表为空,则初始化哈希表为默认大小:4
    if (d->ht[0].size == 0) return dictExpand(d, DICT_HT_INITIAL_SIZE);
    //当负载因子(used/size)达到1以上,并且当前没有进行bgrewrite等子进程操作
    //或者负载因子超过5,则进行dictExpand ,也就是扩容
    if (d->ht[0].used >= d->ht[0].size &i&
    (dict_can_resize || d->ht[0].used/d->ht[0].size > dict_force_resize_ratio){
    //扩容大小为used + 1,底层会对扩容大小做判断,实际上找的是第一个大于等于used+1的2^n
        return dictExpand(d, d->ht[0].used + 1);
    }
    return DICT_OK;
}

// t_hash.c # hashTypeDeleted()
//……
if (dictDelete((dict*)o->ptr, field) == C_OK){
    deleted = 1;
	//删除成功后,检查是否需要重置Dict大小,如果需要则调用dictResize重置
    /*Always check if the dictionary needs a resize after a delete.*/
	if (htNeedsResize(o->ptr)) dictResize(o->ptr);
}
……

// server.c文件
int htNeedsResize(dict *dict) {
    long long size, used;
    //哈希表大小
    size = dictSlots(dict);
    // entry数量
    used = dictSize(dict);
    // size > 4(哈希表初识大小)并且负载因子低于0.1
    return (size > DICT_HT_INITIAL_SIZE && (used*100/size <HASHTABLE_MIN_FILL));
}
        
int dictResize(dict *d){
    unsigned long minimal;
    //如果正在做bgsave或bgrewriteof或rehash,则返回错误
    if (!dict_can_resize |l dictlsRehashing(d))
        return DICT_ERR;
    //获取used,也就是entry个数
    minimal = d->ht[0].used;//如果used小于4,则重置为4
    if (minimal < DICT_HT_INITIAL_SIZE)
        minimal = DICT_HT_INITIAL_SIZE;
    //重置大小为minimal,其实是第一个大于等于minimal的2^n
    return dictExpand(d, minimal);
}

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:

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。

三、 Redis数据结构-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
zlbytesuint32_t4 字节记录整个压缩列表占用的内存字节数
zltailuint32_t4 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。
zllenuint16_t2 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。
zlenduint8_t1 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”。

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。
编码编码长度整数类型
110000001int16_t(2 bytes)
110100001int32_t(4 bytes)
111000001int64_t(8 bytes)
11110000124位有符整数(3 bytes)
1111111018位有符整数(1 bytes)
1111xxxx1直接在xxxx位置保存数值,范围从0001~1101,减1后结果为实际值

Redis数据结构-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:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-r3EpMeDL-1683891939936)(.\原理篇.assets\1653986217182.png)]

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。

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