Redis底层数据结构

Redis底层数据结构

动态字符串SDS

Redis中的key都是字符串，而value往往是字符串或者是字符串的集合（List、hash里面保存的还是字符串）。可见字符串是Redis中最常见的数据结构。

Redis虽然是用C语言来实现的，但是并没有直接使用C语言中的字符串，因为C语言字符串有很多问题：

• 获取字符串长度需要运算 （末尾有一个\0来标识字符串的结尾，不直接保存字符串的长度）
• 非二进制安全 （不能包含特殊字符，其中如果保存\0，读取这个字符串就会出错）
• 不可修改

所以Redis就构建了一个新的字符串结构，称为 简单动态字符串（Simple Dynamic String） ，简称是SDS。

Redis是C语言实现的，其中SDS是一个结构体，源码如下：

struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 { 
    uint8_t len; /* buf已保存的字符串字节数，不包含结束标示*/
    uint8_t alloc; /* buf申请的总的字节数，不包含结束标示*/
    unsigned char flags; /* 不同SDS的头类型，用来控制SDS的头大小 */
    char buf[];
};

还分别由有sdshdr5，sdshdr16，sdshdr32，sdshdr64。代表的是len这个字段的大小，意味着这个字符串的长度大小。flags属性就是标识是哪种头类型。例如，一个包含字符串“name”的sds结构如下：

SDS数据结构本身保存了长度，所以不需要计算就知道长度，也不会有二进制安全问题，同时是可以动态扩容，可修改的。

如果要追加字符串，如果内存不够，那么首先会先申请内存空间，由于申请内存空间的操作是很耗时的，涉及到内核态和用户态的转换，所以我们会预先申请比较多的内存。 内存预分配 如下

• 如果新字符串小于1M，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。

IntSet

顾名思义，IntSet是一个整数集合，是Redis中set集合的一种实现方式，基于整数数组来实现，具有长度可变、有序等特征。

// 整数集合结构体
typedef struct intset {
    uint32_t encoding;  // 编码方式，决定存储的整数类型
    uint32_t length;    // 集合中元素的数量
    int8_t contents[];  // 柔性数组，存储实际的整数数据
} intset;

// 编码方式定义（根据整数大小选择不同类型，节省空间）
#define INTSET_ENC_INT16 (sizeof(int16_t))   // 2字节，范围：-32768~32767
#define INTSET_ENC_INT32 (sizeof(int32_t))   // 4字节，范围：-2147483648~2147483647
#define INTSET_ENC_INT64 (sizeof(int64_t))   // 8字节，范围：-9223372036854775808~9223372036854775807

contents是指针，指向了IntSet用来保存数的数组中第一个元素的地址。而encoding决定了每个数的大小。

为了方便查找，Redis会兼顾IntSet中所有的整数按照升序依次保存在contents数组中（保存指针）。结构如图：

固定每个元素的encoding方式，方便我们可以通过数组角标寻址。

IntSet的编码方式会 自动升级 ，如果当前IntSet中的元素现在是int16_t的编码方式，如果加入了一个50000的元素，这个元素超出了int16_t的范围，那么IntSet就会自动将所有元素的编码方式都升级为int32_t，每个元素就变成了4字节。然后 倒序 地将数组中现有的元素拷贝到扩容后地正确位置，因为如果正序地话，因为元素占用字节扩充了，会往后延申，会覆盖掉后面的元素，倒序不会出现 数据覆盖 的问题。最后将待添加的元素加入数组末尾。

底层使用 二分查找 方式来查询。

Dict

Redis是键值型的数据库，我们可以根据键快速查找到对应的值，并且快速地进行增删改查。键和值地映射关系就是通过Dict这个数据结构来实现的。

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

这里的字典其实就很类似Java中的HashMap，键值对保存在Entry里（哈希节点），键和值的类型一般都是 指针 ，指向 SDS对象 ，然后用数组（哈希表）来保存哈希节点，如果出现哈希冲突了，就使用拉链法也就是链表把冲突的哈希节点串起来保存。哈希表扩容的长度一定要是2^n次方长度，因为可以直接使用&运算来计算出Entry所在的桶位置。

Dict就是类似HashMap，其中有两个哈希表，主要就是使用其中一个，另外一个是rehash的时候使用的。

当哈希表中的元素越来越多的时候，哈希冲突也会很多，就会导致链表越来越长，查询效率就会很低。

Dict在每次新增键值对的时候都会检查 负载因子 （LoadFactor = used/size），满足以下两种情况时就会触发 哈希表扩容：

• 哈希表的LoadFactor >= 1,并且服务器没有指向BGSAVE 或者 BGReWRITEAOF等进程。
• 哈希表的 LoadFactor >5。

除了扩容之外，每次删除元素的时候，也会对负载因子进行检查，当LoadFactor<0.1的时候，就会做哈希表收缩。

rehash 不管是扩容还是收缩，一定会创建一个新的哈希表，导致哈希表的size和sizemask变化，而key的查询与sizemask有关。因此必须要对哈希表中的每一个key重新计算索引，插入到新的哈希表中，这个过程叫做 rehash 。还记得我们之前说过的每个dict都有两个哈希表吗，其中一个哈希表就是当前使用的，另外一个哈希表就是用来做扩容用的，将正在使用的哈希表中的所有entry都rehash到另外一个哈希表中，然后再把rehash后的哈希表复制回正在使用的哈希表，再把用来rehash的哈希表变为空。所以dict中两个哈希表的作用就是一个是用来 正常使用 的，另外一个是用来做 rehash 使用的。

上面对rehash的概括是粗略的，真实的reash为了保证Redis的性能（避免Redis的主线程阻塞）并不是一次性完成的，而是 渐进式 地，分多次完成的，也叫做 渐进式rehash：

1. 计算新hash表的size，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.ht0.used + 1的2ⁿ 。如果是收缩，则新size为第一个大于等于dict.ht0.used的2ⁿ（不得小于4）
2. ②按照新的size申请内存空间，创建dictht，并赋值给dict.ht1
3. 设置dict.rehashidx = 0，标示开始rehash
4. 将dict.ht0中的每一个dictEntry都rehash到dict.ht1
5. 每次执行新增、查询、修改、删除操作时，都检查一下dict.rehashidx是否大于-1，如果是则将dict.ht0.tablerehashidx的entry链表rehash到dict.ht1，并且将rehashidx++。直至dict.ht0的所有数据都rehash到dict.ht1
6. 将dict.ht1赋值给dict.ht0，给dict.ht1初始化为空哈希表，释放原来的dict.ht0的内存
7. 将rehashidx赋值为-1，代表rehash结束
8. 在rehash过程中，新增操作，则直接写入ht1，查询、修改和删除则会在dict.ht0和dict.ht1依次查找并执行。这样可以确保ht0的数据只减不增，随着rehash最终为空 。

ZipList

ZipList是一种特殊的 “双端链表” ，说它是特殊的链表，因为它不是链表，链表的内存空间往往是不连续的，且每个节点都会保存指针，指向下一个或者上一个节点，很浪费内存。而ZipList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）。

ZipList的Entry并不像普通链表那样记录前后节点的指针，记录两个指针的话会占用16个字节，那样会很占用内存，ZipList的Entry由自己独特的结构：

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

这样，我们可以很轻松地知道当前这个Entry的长度，就可以顺序遍历。借助previous_entry_length，我们可以很轻松地知道前一个Entry的长度，然后去进行逆序遍历。

ZipList的Entry没有前后节点指针可以节省很多内存空间，连续存储的特性可以加快访问速度。但是有一个问题，就是连续存储的内存是很稀有的，内存往往是碎片化的，所以ZipList比较适合存储比较少的数据。

QuickList

那么既然内存中连续内存比较稀有，ZipList只适合存储少量的数据，那么当我们需要存储大量数据的时候应该怎么做呢？我们可以创建多个ZipList来分片存储数据，然后把这些多个ZipList连起来就行了。

QuickList就是这么做的，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本身的双端链表是有前后指针的，就类似普通的双端链表了。

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 -1: 每个 ZipList 的内存占用不能超过 4kb ② -2: 每个 ZipList 的内存占用不能超过 8kb ③ -3: 每个 ZipList 的内存占用不能超过 16kb ④ -4: 每个 ZipList 的内存占用不能超过 32kb ⑤ -5: 每个 ZipList 的内存占用不能超过 64kb

QuickList 的特点：

• 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

ZipList和QuickList都可以说是“双端链表”，那么我们知道双端链表是没办法做随机读取的，我们想要读取某个数据，只能顺序遍历然后取出该数据。那么我们需要随机读取怎么办呢，SkipList就可以实现这个功能。

SkipList（跳表） 首先是链表，但与传统链表相比有些差异：

• 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。

SkipList 的特点：

• 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

上面介绍的SDS、IntSet、Dict、ZipList、QuickList、SkipList都是底层数据结构。Redis中的任意数据类型的键和值都会被封装成一个RedisObject，也叫做Redis对象。

typedef struct redisObject {
    unsigned type:4;           // 数据类型（4位）：OBJ_STRING, OBJ_LIST, OBJ_HASH, 等
    unsigned encoding:4;       // 编码方式（4位）：OBJ_ENCODING_RAW, OBJ_ENCODING_INT, 等
    unsigned lru:LRU_BITS;     // LRU 时间戳或 LFU 计数器（24位，取决于配置）
    int refcount;              // 引用计数，用于内存回收
    void *ptr;                 // 指向实际数据的指针（如 SDS、字典、跳表等）
} robj;

// 数据类型定义
#define OBJ_STRING 0    // 字符串
#define OBJ_LIST 1      // 列表
#define OBJ_SET 2       // 集合
#define OBJ_ZSET 3      // 有序集合
#define OBJ_HASH 4      // 哈希

// 编码方式定义（部分）
#define OBJ_ENCODING_RAW 0        // 原始字符串（SDS）
#define OBJ_ENCODING_INT 1        // 整数（直接存储在 ptr 中，不使用 SDS）
#define OBJ_ENCODING_HT 2         // 哈希表（字典）
#define OBJ_ENCODING_ZIPMAP 3     // 压缩映射（已废弃）
#define OBJ_ENCODING_LINKEDLIST 4 // 双向链表（列表的旧编码）
#define OBJ_ENCODING_ZIPLIST 5    // 压缩列表
#define OBJ_ENCODING_INTSET 6     // 整数集合
#define OBJ_ENCODING_SKIPLIST 7   // 跳表（有序集合）
#define OBJ_ENCODING_EMBSTR 8     // 嵌入式字符串（短字符串优化）
#define OBJ_ENCODING_QUICKLIST 9  // 快速列表（列表的新编码）
#define OBJ_ENCODING_STREAM 10    // 流