Redis内部数据结构详解(5)--quicklist

2020-04-23  本文已影响0人  灰气球

原文链接跳转 -> 张铁蕾

本文是《Redis内部数据结构详解》系列的第五篇。在本文中，我们介绍一个Redis内部数据结构——quicklist。Redis对外暴露的list数据类型，它底层实现所依赖的内部数据结构就是quicklist。

我们在讨论中还会涉及到两个Redis配置（在redis.conf中的ADVANCED CONFIG部分）：

list-max-ziplist-size -2
list-compress-depth 0

我们在讨论中会详细解释这两个配置的含义。

注：本文讨论的quicklist实现基于Redis源码的3.2分支。

quicklist概述

Redis对外暴露的上层list数据类型，经常被用作队列使用。比如它支持的如下一些操作：

这些操作都是O(1)时间复杂度的。

当然，list也支持在任意中间位置的存取操作，比如lindex和linsert，但它们都需要对list进行遍历，所以时间复杂度较高。

概况起来，list具有这样的一些特点：它是一个有序列表，便于在表的两端追加和删除数据，而对于中间位置的存取具有O(N)的时间复杂度。这不正是一个双向链表所具有的特点吗？

list的内部实现quicklist正是一个双向链表。在quicklist.c的文件头部注释中，是这样描述quicklist的：

A doubly linked list of ziplists

它确实是一个双向链表，而且是一个ziplist的双向链表。

这是什么意思呢？

我们知道，双向链表是由多个节点（Node）组成的。这个描述的意思是：quicklist的每个节点都是一个ziplist。ziplist我们已经在上一篇介绍过。

ziplist本身也是一个有序列表，而且是一个内存紧缩的列表（各个数据项在内存上前后相邻）。比如，一个包含3个节点的quicklist，如果每个节点的ziplist又包含4个数据项，那么对外表现上，这个list就总共包含12个数据项。

quicklist的结构为什么这样设计呢？总结起来，大概又是一个空间和时间的折中：

于是，结合了双向链表和ziplist的优点，quicklist就应运而生了。

不过，这也带来了一个新问题：到底一个quicklist节点包含多长的ziplist合适呢？比如，同样是存储12个数据项，既可以是一个quicklist包含3个节点，而每个节点的ziplist又包含4个数据项，也可以是一个quicklist包含6个节点，而每个节点的ziplist又包含2个数据项。

这又是一个需要找平衡点的难题。我们只从存储效率上分析一下：

可见，一个quicklist节点上的ziplist要保持一个合理的长度。那到底多长合理呢？这可能取决于具体应用场景。实际上，Redis提供了一个配置参数list-max-ziplist-size，就是为了让使用者可以来根据自己的情况进行调整。

list-max-ziplist-size -2

我们来详细解释一下这个参数的含义。它可以取正值，也可以取负值。

当取正值的时候，表示按照数据项个数来限定每个quicklist节点上的ziplist长度。比如，当这个参数配置成5的时候，表示每个quicklist节点的ziplist最多包含5个数据项。

当取负值的时候，表示按照占用字节数来限定每个quicklist节点上的ziplist长度。这时，它只能取-1到-5这五个值，每个值含义如下：

另外，list的设计目标是能够用来存储很长的数据列表的。比如，Redis官网给出的这个教程：Writing a simple Twitter clone with PHP and Redis (http://redis.io/topics/twitter-clone)，就是使用list来存储类似Twitter的timeline数据。

当列表很长的时候，最容易被访问的很可能是两端的数据，中间的数据被访问的频率比较低（访问起来性能也很低）。如果应用场景符合这个特点，那么list还提供了一个选项，能够把中间的数据节点进行压缩，从而进一步节省内存空间。Redis的配置参数list-compress-depth就是用来完成这个设置的。

list-compress-depth 0

这个参数表示一个quicklist两端不被压缩的节点个数。注：这里的节点个数是指quicklist双向链表的节点个数，而不是指ziplist里面的数据项个数。实际上，一个quicklist节点上的ziplist，如果被压缩，就是整体被压缩的。

参数list-compress-depth的取值含义如下：

由于0是个特殊值，很容易看出quicklist的头节点和尾节点总是不被压缩的，以便于在表的两端进行快速存取。

Redis对于quicklist内部节点的压缩算法，采用的LZF (http://oldhome.schmorp.de/marc/liblzf.html)——一种无损压缩算法。

quicklist的数据结构定义

quicklist相关的数据结构定义可以在quicklist.h中找到：

typedef struct quicklistNode {
    struct quicklistNode *prev;
    struct quicklistNode *next;
    unsigned char *zl;
    unsigned int sz;             /* ziplist size in bytes */
    unsigned int count : 16;     /* count of items in ziplist */
    unsigned int encoding : 2;   /* RAW==1 or LZF==2 */
    unsigned int container : 2;  /* NONE==1 or ZIPLIST==2 */
    unsigned int recompress : 1; /* was this node previous compressed? */
    unsigned int attempted_compress : 1; /* node can't compress; too small */
    unsigned int extra : 10; /* more bits to steal for future usage */} quicklistNode;

typedef struct quicklistLZF {
    unsigned int sz; /* LZF size in bytes*/
    char compressed[];
} quicklistLZF;

typedef struct quicklist {
    quicklistNode *head;
    quicklistNode *tail;
    unsigned long count; /* total count of all entries in all ziplists */
    unsigned int len; /* number of quicklistNodes */
    int fill : 16; /* fill factor for individual nodes */
    unsigned int compress : 16; /* depth of end nodes not to compress;0=off */} quicklist;

quicklistNode结构代表quicklist的一个节点，其中各个字段的含义如下：

quicklistLZF结构表示一个被压缩过的ziplist。其中：

真正表示quicklist的数据结构是同名的quicklist这个struct：

image

上图是一个quicklist的结构图举例（点击可以看大图）。图中例子对应的ziplist大小配置和节点压缩深度配置，如下：

list-max-ziplist-size 3
list-compress-depth 2

这个例子中我们需要注意的几点是：

现在我们来大概计算一下quicklistNode结构中的count字段这16bit是否够用。

我们已经知道，ziplist大小受到list-max-ziplist-size参数的限制。按照正值和负值有两种情况：

实际上，在目前的quicklist的实现中，ziplist的大小还会受到另外的限制，根本不会达到这里所分析的最大值。

下面进入代码分析阶段。

quicklist的创建

当我们使用lpush或rpush命令第一次向一个不存在的list里面插入数据的时候，Redis会首先调用quicklistCreate接口创建一个空的quicklist。

quicklist *quicklistCreate(void) {
    struct quicklist *quicklist;

    quicklist = zmalloc(sizeof(*quicklist));
    quicklist->head = quicklist->tail = NULL;
    quicklist->len = 0;
    quicklist->count = 0;
    quicklist->compress = 0;
    quicklist->fill = -2;        return quicklist;
}

在很多介绍数据结构的书上，实现双向链表的时候经常会多增加一个空余的头节点，主要是为了插入和删除操作的方便。从上面quicklistCreate的代码可以看出，quicklist是一个不包含空余头节点的双向链表（head和tail都初始化为NULL）。

quicklist的push操作

quicklist的push操作是调用quicklistPush来实现的。

void quicklistPush(quicklist *quicklist, void *value, const size_t sz,                   int where) {        if (where == QUICKLIST_HEAD) {
        quicklistPushHead(quicklist, value, sz);
    } else if (where == QUICKLIST_TAIL) {
        quicklistPushTail(quicklist, value, sz);
    }
}

/* Add new entry to head node of quicklist.
 *
 * Returns 0 if used existing head.
 * Returns 1 if new head created. */int quicklistPushHead(quicklist *quicklist, void *value, size_t sz) {
    quicklistNode *orig_head = quicklist->head;    if (likely(
            _quicklistNodeAllowInsert(quicklist->head, quicklist->fill, sz))) {
        quicklist->head->zl =
            ziplistPush(quicklist->head->zl, value, sz, ZIPLIST_HEAD);
        quicklistNodeUpdateSz(quicklist->head);
    } else {
        quicklistNode *node = quicklistCreateNode();
        node->zl = ziplistPush(ziplistNew(), value, sz, ZIPLIST_HEAD);

        quicklistNodeUpdateSz(node);
        _quicklistInsertNodeBefore(quicklist, quicklist->head, node);
    }
    quicklist->count++;
    quicklist->head->count++;        return (orig_head != quicklist->head);
}

/* Add new entry to tail node of quicklist.
 *
 * Returns 0 if used existing tail.
 * Returns 1 if new tail created. */int quicklistPushTail(quicklist *quicklist, void *value, size_t sz) {
    quicklistNode *orig_tail = quicklist->tail;    if (likely(
            _quicklistNodeAllowInsert(quicklist->tail, quicklist->fill, sz))) {
        quicklist->tail->zl =
            ziplistPush(quicklist->tail->zl, value, sz, ZIPLIST_TAIL);
        quicklistNodeUpdateSz(quicklist->tail);
    } else {
        quicklistNode *node = quicklistCreateNode();
        node->zl = ziplistPush(ziplistNew(), value, sz, ZIPLIST_TAIL);

        quicklistNodeUpdateSz(node);
        _quicklistInsertNodeAfter(quicklist, quicklist->tail, node);
    }
    quicklist->count++;
    quicklist->tail->count++;        return (orig_tail != quicklist->tail);
}

不管是在头部还是尾部插入数据，都包含两种情况：

在_quicklistInsertNodeAfter的实现中，还会根据list-compress-depth的配置将里面的节点进行压缩。它的实现比较繁琐，我们这里就不展开讨论了。

quicklist的其它操作

quicklist的操作较多，且实现细节都比较繁杂，这里就不一一分析源码了，我们简单介绍一些比较重要的操作。

quicklist的pop操作是调用quicklistPopCustom来实现的。quicklistPopCustom的实现过程基本上跟quicklistPush相反，先从头部或尾部节点的ziplist中把对应的数据项删除，如果在删除后ziplist为空了，那么对应的头部或尾部节点也要删除。删除后还可能涉及到里面节点的解压缩问题。

quicklist不仅实现了从头部或尾部插入，也实现了从任意指定的位置插入。quicklistInsertAfter和quicklistInsertBefore就是分别在指定位置后面和前面插入数据项。这种在任意指定位置插入数据的操作，情况比较复杂，有众多的逻辑分支。

quicklistSetOptions用于设置ziplist大小配置参数（list-max-ziplist-size）和节点压缩深度配置参数（list-compress-depth）。代码比较简单，就是将相应的值分别设置给quicklist结构的fill字段和compress字段。

下一篇我们将介绍skiplist和它所支撑的Redis数据类型sorted set，敬请期待。

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