底层数据结构

2021-02-26 本文已影响0人奋斗的蛐蛐

底层数据结构

Redis作为Key-value存储系统，数据结构如下：

Redis底层数据结构.png

Redis没有表的概念，Redis实例所对应的DB以编号区分，DB本身就是key的命名空间，例如：user:1000作为key，表示在user这个命名空间下id为1000的元素，类似于user表的id=1000的行。

RedisDB结构

Redis中存在“数据库”的概念，该结构由redis.h中的redisDb定义。当redis 服务器初始化时，会预先分配 16 个数据库，所有数据库保存到结构 redisServer 的一个成员 redisServer.db 数组中，redisClient中存在一个名叫db的指针指向当前使用的数据库

RedisDB结构体源码:

typedef struct redisDb {
  int id; //id是数据库序号，为0-15(默认Redis有16个数据库)
  long avg_ttl; //存储的数据库对象的平均ttl(time to live)，用于统计
  dict *dict; //存储数据库所有的key-value
  dict *expires; //存储key的过期时间
  dict *blocking_keys;//blpop 存储阻塞key和客户端对象
  dict *ready_keys;//阻塞后push 响应阻塞客户端 存储阻塞后push的key和客户端对象 
  dict *watched_keys;//存储watch监控的的key和客户端对象
} redisDb;

id:id是数据库序号，为0-15(默认Redis有16个数据库)
dict:存储数据库所有的key-value，后面要详细讲解
expires:存储key的过期时间，后面要详细讲解

RedisObject结构

Value是一个对象，包含字符串对象，列表对象，哈希对象，集合对象和有序集合对象。

结构信息概览

typedef struct redisObject {
  unsigned type:4;//类型 五种对象类型
  unsigned encoding:4;//编码
  void *ptr;//指向底层实现数据结构的指针
  //...
  int refcount;//引用计数
  //...
  unsigned lru:LRU_BITS; //LRU_BITS为24bit 记录最后一次被命令程序访问的时间 
  //...
}robj;

4位Type：

type 字段表示对象的类型，占 4 位;REDIS_STRING(字符串)、REDIS_LIST (列表)、REDIS_HASH(哈希)、REDIS_SET(集合)、REDIS_ZSET(有序集合)。当我们执行 type 命令时，便是通过读取 RedisObject 的 type 字段获得对象的类型

127.0.0.1:6379> type a1
string

4位encoding

encoding 表示对象的内部编码，占 4 位。每个对象有不同的实现编码。Redis 可以根据不同的使用场景来为对象设置不同的编码，大大提高了 Redis 的灵活性和效率。通过 object encoding 命令，可以查看对象采用的编码方式

127.0.0.1:6379> object encoding a1
"int"

24位LRU：

lru 记录的是对象最后一次被命令程序访问的时间，( 4.0 版本占 24 位，2.6 版本占 22 位)。高16位存储一个分钟数级别的时间戳，低8位存储访问计数(lfu : 最近访问次数)

lru----> 高16位: 最后被访问的时间
lfu----->低8位:最近访问次数

refcount

refcount 记录的是该对象被引用的次数，类型为整型。

refcount 的作用：主要在于对象的引用计数和内存回收。

当对象的refcount>1时，称为共享对象。Redis 为了节省内存，当有一些对象重复出现时，新的程序不会创建新的对象，而是仍然使用原来的对象。

ptr

ptr 指针指向具体的数据，比如:set hello world，ptr 指向包含字符串 world 的 SDS。

7种type

字符串对象

C语言: 字符数组 "\0"， Redis 使用了 SDS(Simple Dynamic String)。用于存储字符串和整型数据。

SDS.png

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

buf[] 的长度=len+free+1

SDS的优势:

SDS 在 C 字符串的基础上加入了 free 和 len 字段，获取字符串长度:SDS 是 O(1)，C 字符串是 O(n)。buf数组的长度=free+len+1
SDS 由于记录了长度，在可能造成缓冲区溢出时会自动重新分配内存，杜绝了缓冲区溢出。
可以存取二进制数据，以字符串长度len来作为结束标识C: \0 空字符串二进制数据包括空字符串，所以没有办法存取二进制数据SDS : 非二进制 \0。二进制: 字符串长度可以存二进制数据

使用场景: SDS的主要应用在:存储字符串和整型数据、存储key、AOF缓冲区和用户输入缓冲。

跳跃表

跳跃表是有序集合(sorted-set)的底层实现，效率高，实现简单。跳跃表的基本思想:将有序链表中的部分节点分层，每一层都是一个有序链表。

查找：

在查找时优先从最高层开始向后查找，当到达某个节点时，如果next节点值大于要查找的值或next指针指向null，则从当前节点下降一层继续向后查找。

举例:

跳跃表.png

查找元素9，按道理我们需要从头结点开始遍历，一共遍历8个结点才能找到元素9。第一次分层:遍历5次找到元素9(红色的线为查找路径)

跳跃表1.png

第二次分层: 遍历4次找到元素9

跳跃表2.png

第三层分层: 遍历4次找到元素9

跳跃表3.png

这种数据结构，就是跳跃表，它具有二分查找的功能。插入与删除上面例子中，9个结点，一共4层，是理想的跳跃表。通过抛硬币(概率1/2)的方式来决定新插入结点跨越的层数: 正面:插入上层，背面:不插入达到1/2概率(计算次数)

删除

找到指定元素并删除每层的该元素即可

跳跃表特点:

每层都是一个有序链表
查找次数近似于层数(1/2)
底层包含所有元素
空间复杂度 O(n) 扩充了一倍

Redis跳跃表的实现

//跳跃表节点
typedef struct zskiplistNode {
  //存储字符串类型数据 redis3.0版本中使用robj类型表示， 但是在redis4.0.1中直接使用sds类型表示
  sds ele; 
  //存储排序的分值
  double score;
  //后退指针，指向当前节点最底层的前一个节点 
  struct zskiplistNode *backward;
  /*层，柔性数组，随机生成1-64的值 */
  struct zskiplistLevel {
      //指向本层下一个节点
      struct zskiplistNode *forward; 
       //本层下个节点到本节点的元素个数 
      unsigned int span;
  } level[];
 } zskiplistNode;
//链表
typedef struct zskiplist{
  //表头节点和表尾节点
  structz skiplistNode *header, *tail; 
  //表中节点的数量
  unsigned long length; 
  //表中层数最大的节点的层数
  int level;
}zskiplist;

完整的跳跃表结构体:

完整的跳跃表结构体.png

跳跃表的优势:

可以快速查找到需要的节点
可以在O(1)的时间复杂度下，快速获得跳跃表的头节点、尾结点、长度和高度。

应用场景:有序集合的实现

字典

字典dict又称散列表(hash)，是用来存储键值对的一种数据结构。 Redis整个数据库是用字典来存储的。(K-V结构) 对Redis进行CURD操作其实就是对字典中的数据进行CURD操作。

数组

数组:用来存储数据的容器，采用头指针+偏移量的方式能够以O(1)的时间复杂度定位到数据所在的内存地址。Redis 海量存储快

Hash函数

Hash(散列)，作用是把任意长度的输入通过散列算法转换成固定类型、固定长度的散列值。 hash函数可以Redis里的key:包括字符串、整数、浮点数统一转换成整数。

数组下标=hash(key)%数组容量(hash值%数组容量得到的余数)

Hash冲突

不同的key经过计算后出现数组下标一致，称为Hash冲突。采用单链表在相同的下标位置处存储原始key和value 当根据key找Value时，找到数组下标，遍历单链表可以找出key相同的value

Redis存储的原理.png

Redis字典的实现

Redis字典实现包括:字典(dict)、Hash表(dictht)、Hash表节点(dictEntry)。

Redis字典的实现.png

Hash表

typedef struct dictht {
  // 哈希表数组
  dictEntry **table;
  // 哈希表数组的大小
  unsigned long size;
  // 用于映射位置的掩码，值永远等于(size-1) 
  unsigned long sizemask;
  // 哈希表已有节点的数量,包含next单链表数据
  unsigned long used;
} dictht;

hash表的数组初始容量为4，随着k-v存储量的增加需要对hash表数组进行扩容，新扩容量为当前量的一倍，即4,8,16,32
索引值=Hash值&掩码值(Hash值与Hash表容量取余)

Hash表的节点

typedef struct dictEntry {
  // 键
  void *key;
   union { // 值v的类型可以是以下4种类型
     void *val;
     uint64_t u64;
     int64_t s64;
     double d;
  } v;
    struct dictEntry *next; // 指向下一个哈希表节点，形成单向链表 解决hash冲突
} dictEntry;

key字段存储的是键值对中的键 v字段是个联合体，存储的是键值对中的值。 next指向下一个哈希表节点，用于解决hash冲突

Hash表的节点.png

Dict字典

typedef struct dict {
  // 该字典对应的特定操作函数
  dictType *type;
  // 上述类型函数对应的可选参数
  void *privdata;
  //两张哈希表，存储键值对数据，ht[0]为原生 哈希表，ht[1]为 rehash 哈希表
  dictht ht[2];
  //rehash标识 当等于-1时表示没有在rehash，否则表示正在进行rehash操作，存储的值表示 ht[0]的rehash进行到  哪个索引值
  long rehashidx; 
  // hash表 (数组下标)当前运行的迭代器数量
  int iterators;
} dict;

type字段，指向dictType结构体，里边包括了对该字典操作的函数指针

typedef struct dictType {
  // 计算哈希值的函数
  unsigned int (*hashFunction)(const void *key);
  // 复制键的函数
  void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);
  // 复制值的函数
  void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);
  // 比较键的函数
  int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);
  // 销毁键的函数
  void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);
  // 销毁值的函数
  void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
} dictType;

Redis字典除了主数据库的K-V数据存储以外，还可以用于:散列表对象、哨兵模式中的主从节点管理等在不同的应用中，字典的形态都可能不同，dictType是为了实现各种形态的字典而抽象出来的操作函数 (多态)。

完整的Redis字典数据结构:

完整的Redis字典数据结构.png

字典扩容

字典达到存储上限，需要rehash(扩容) 扩容流程:

字典扩容.png

说明:

初次申请默认容量为4个dictEntry，非初次申请为当前hash表容量的一倍。
rehashidx=0表示要进行rehash操作。
新增加的数据在新的hash表h[1]
修改、删除、查询在老hash表h[0]、新hash表h[1]中(rehash中)
将老的hash表h[0]的数据重新计算索引值后全部迁移到新的hash表h[1]中，这个过程称为 rehash。

渐进式rehash

当数据量巨大时rehash的过程是非常缓慢的，所以需要进行优化。服务器忙，则只对一个节点进行rehash 服务器闲，可批量rehash(100节点)
应用场景:

主数据库的K-V数据存储
散列表对象(hash)
哨兵模式中的主从节点管理

压缩列表

压缩列表(ziplist)是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构。节省内存。是一个字节数组，可以包含多个节点(entry)。每个节点可以保存一个字节数组或一个整数。压缩列表的数据结构如下:

压缩列表的数据结构.png

zlbytes:压缩列表的字节长度
zltail:压缩列表尾元素相对于压缩列表起始地址的偏移量
zllen:压缩列表的元素个数
entry1..entryX : 压缩列表的各个节点
zlend:压缩列表的结尾，占一个字节，恒为0xFF(255)
entryX元素的编码结构

entryX元素的编码结构-.png
previous_entry_length:前一个元素的字节长度
encoding:表示当前元素的编码
content:数据内容

ziplist结构体如下:

typedef struct zlentry {
  //previous_entry_length字段的长度
  unsigned int prevrawlensize;
   //previous_entry_length字段存储的内容
  unsigned int prevrawlen;
  //encoding字段的长度
  unsigned int lensize;
  //数据内容长度
  unsigned int len;
  //当前元素的首部长度，即previous_entry_length字段长度与encoding字段长度之和。
  unsigned int headersize; 
  //数据类型
  unsigned char encoding;
   //当前元素首地址
  unsigned char *p;
} zlentry;

应用场景:

sorted-set和hash元素个数少且是小整数或短字符串(直接使用)
list用快速链表(quicklist)数据结构存储，而快速链表是双向列表与压缩列表的组合。(间接使用)

整数集合

整数集合(intset)是一个有序的(整数升序)、存储整数的连续存储结构。当Redis集合类型的元素都是整数并且都处在64位有符号整数范围内(2^64)，使用该结构体存储。

127.0.0.1:6379> sadd set:001 1 3 5 6 2 
(integer) 5
127.0.0.1:6379> object encoding set:001 
"intset"
127.0.0.1:6379> sadd set:004 1 100000000000000000000000000 9999999999
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding set:004
"hashtable"

intset的结构图如下:

intset的结构图.png

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

应用场景:可以保存类型为int16_t、int32_t 或者int64_t 的整数值，并且保证集合中不会出现重复元素。

快速列表

快速列表(quicklist)是Redis底层重要的数据结构。是列表的底层实现。(在Redis3.2之前，Redis采用双向链表(adlist)和压缩列表(ziplist)实现。)在Redis3.2以后结合adlist和ziplist的优势Redis设计出了quicklist。

127.0.0.1:6379> lpush list:001 1 2 5 4 3
(integer) 5
127.0.0.1:6379> object encoding list:001 
"quicklist"

双向列表

双向列表.png

双向链表优势:

双向:链表具有前置节点和后置节点的引用，获取这两个节点时间复杂度都为O(1)。
普通链表(单链表):节点类保留下一节点的引用。链表类只保留头节点的引用，只能从头节点插入删除
无环:表头节点的 prev 指针和表尾节点的 next 指针都指向 NULL,对链表的访问都是以 NULL 结束。

环状:头的前一个节点指向尾节点
带链表长度计数器:通过 len 属性获取链表长度的时间复杂度为 O(1)。
多态:链表节点使用 void* 指针来保存节点值，可以保存各种不同类型的值。

快速列表

quicklist是一个双向链表，链表中的每个节点时一个ziplist结构。quicklist中的每个节点ziplist都能够存储多个数据元素。

快速列表.png

quicklist的结构定义如下:

typedef struct quicklist {
  // 指向quicklist的头部
  quicklistNode *head;
  // 指向quicklist的尾部
  quicklistNode *tail;
  // 列表中所有数据项的个数总和
  unsigned long count;
  // quicklist节点的个数，即ziplist的个数
  unsigned int len;
  // ziplist大小限定，由list-max-ziplist-size给定(Redis设定)
  int fill : 16; 
  // 节点压缩深度设置，由list-compress-depth给定(Redis设定)
  unsigned int compress : 16; 
} quicklist;

quicklistNode的结构定义如下:

typedef struct quicklistNode {
  // 指向上一个ziplist节点
  struct quicklistNode *prev;
  // 指向下一个ziplist节点
  struct quicklistNode *next;
  // 数据指针，如果没有被压缩，就指向ziplist结构，反之指向quicklistLZF结构
  unsigned char *zl;
  // 表示指向ziplist结构的总长度(内存占用长度)
  unsigned int sz;
  // 表示ziplist中的数据项个数
  unsigned int count : 16
  // 编码方式，1--ziplist，2--quicklistLZF
  unsigned int encoding : 2;
  // 预留字段，存放数据的方式，1--NONE，2--ziplist
  unsigned int container : 2;
  // 解压标记，当查看一个被压缩的数据时，需要暂时解压，标记此参数为1，之后再重新进行压缩
  unsigned int recompress : 1;
  // 测试相关
  unsigned int attempted_compress : 1;
  // 扩展字段，暂时没用
  unsigned int extra : 10;
} quicklistNode;

数据压缩

quicklist每个节点的实际数据存储结构为ziplist，这种结构的优势在于节省存储空间。为了进一步降低 ziplist的存储空间，还可以对ziplist进行压缩。Redis采用的压缩算法是LZF。其基本思想是:数据与前面重复的记录重复位置及长度，不重复的记录原始数据。压缩过后的数据可以分成多个片段，每个片段有两个部分:解释字段和数据字段。quicklistLZF的结构体如下:

typedef struct quicklistLZF {
  unsigned int sz; // LZF压缩后占用的字节数 
  char compressed[]; // 柔性数组，指向数据部分
} quicklistLZF;

应用场景:列表(List)的底层实现、发布与订阅、慢查询、监视器等功能。

流对象

stream主要由:消息、生产者、消费者和消费组构成。

流对象.png

Redis Stream的底层主要使用了listpack(紧凑列表)和Rax树(基数树)。

Listpack

listpack表示一个字符串列表的序列化，listpack可用于存储字符串或整数。用于存储stream的消息内容。

结构如下图:

Listpack.png

Rax树

Rax 是一个有序字典树 (基数树 Radix Tree)，按照 key 的字典序排列，支持快速地定位、插入和删除操作。

Rax树.png

Rax 被用在 Redis Stream 结构里面用于存储消息队列，在 Stream 里面消息 ID 的前缀是时间戳 + 序号，这样的消息可以理解为时间序列消息。使用 Rax 结构进行存储就可以快速地根据消息 ID 定位到具体的消息，然后继续遍历指定消息之后的所有消息。

Rax2.png

应用场景: stream的底层实现

10种encoding

encoding 表示对象的内部编码，占 4 位。Redis通过 encoding 属性为对象设置不同的编码对于少的和小的数据，Redis采用小的和压缩的存储方式，体现Redis的灵活性大大提高了 Redis 的存储量和执行效率
比如Set对象:

intset : 元素是64位以内的整数
hashtable:元素是64位以外的整数

如下所示:

127.0.0.1:6379> sadd set:001 1 3 5 6 2 
(integer) 5
127.0.0.1:6379> object encoding set:001 
"intset"
127.0.0.1:6379> sadd set:004 1 100000000000000000000000000 9999999999 
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding set:004
"hashtable"

String

int、raw、embstr

int

REDIS_ENCODING_INT(int类型的整数)

127.0.0.1:6379> set n1 123
OK
127.0.0.1:6379> object encoding n1 
"int"

embstr

REDIS_ENCODING_EMBSTR(编码的简单动态字符串) ,小字符串长度小于44个字节

127.0.0.1:6379> set name:001 zhangfei
OK
127.0.0.1:6379> object encoding name:001 
"embstr"

raw

REDIS_ENCODING_RAW (简单动态字符串) 大字符串长度大于44个字节

127.0.0.1:6379> set address:001 asdasdasdasdasdasdsadasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasd asdasdasdas
OK
127.0.0.1:6379> object encoding address:001
"raw"

list

列表的编码是quicklist。 REDIS_ENCODING_QUICKLIST(快速列表)

127.0.0.1:6379> lpush list:001 1 2 5 4 3 
(integer) 5
127.0.0.1:6379> object encoding list:001 
"quicklist"

Hash

散列的编码是字典和压缩列表

Dict

REDIS_ENCODING_HT(字典) 当散列表元素的个数比较多或元素不是小整数或短字符串时。

127.0.0.1:6379> hmset user:003 username111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 11111111111111111111111111111111 zhangfei password 111 num 2300000000000000000000000000000000000000000000000000

OK
127.0.0.1:6379> object encoding user:003
"hashtable"

Ziplist

REDIS_ENCODING_ZIPLIST(压缩列表) 当散列表元素的个数比较少，且元素都是小整数或短字符串时。

127.0.0.1:6379> hmset user:001 username zhangfei password 111 age 23 sex M 
OK
127.0.0.1:6379> object encoding user:001
"ziplist"

set

集合的编码是整形集合和字典

intset

REDIS_ENCODING_INTSET(整数集合) 当Redis集合类型的元素都是整数并且都处在64位有符号整数范围内(<18446744073709551616)

127.0.0.1:6379> sadd set:001 1 3 5 6 2 
(integer) 5
127.0.0.1:6379> object encoding set:001 
"intset"

Dict

REDIS_ENCODING_HT(字典) 当Redis集合类型的元素都是整数并且都处在64位有符号整数范围外(>18446744073709551616)

127.0.0.1:6379> sadd set:004 1 100000000000000000000000000 9999999999 
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding set:004
"hashtable"

zset

有序集合的编码是压缩列表和跳跃表+字典

ziplist

REDIS_ENCODING_ZIPLST(压缩列表) 。当元素的个数比较少，且元素都是小整数或短字符串时。

127.0.0.1:6379> zadd hit:1 100 item1 20 item2 45 item3 
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding hit:1
"ziplist"

skiplist + dict

REDIS_ENCODING_SKIPLIST(跳跃表+字典) ,当元素的个数比较多或元素不是小整数或短字符串时。

127.0.0.1:6379> zadd hit:2 100 item1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 1111111111111111111111111111111111 20 item2 45 item3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding hit:2
"skiplist"

底层数据结构