怎么进行Redis数据结构底层实现

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这篇文章将为大家详细讲解有关怎么进行 Redis 数据结构底层实现，文章内容质量较高，因此丸趣 TV 小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

面试中，redis 也是很受面试官亲睐的一部分。我向在这里讲的是 redis 的底层数据结构，而不是你理解的五大数据结构。你有没有想过 redis 底层是怎样的数据结构呢，他们和我们 java 中的 HashMap、List、等使用的数据结构有什么区别呢。

1. 字符串处理(string)

我们都知道 redis 是用 C 语言写，但是 C 语言处理字符串和数组的成本是很高的，下面我分别说几个例子。

没有数据结构支撑的几个问题

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极其容易造成缓冲区溢出问题，比如用 strcat()，在用这个函数之前必须要先给目标变量分配足够的空间，否则就会溢出。

如果要获取字符串的长度，没有数据结构的支撑，可能就需要遍历，它的复杂度是 O(N)

内存重分配。C 字符串的每次变更 (曾长或缩短) 都会对数组作内存重分配。同样，如果是缩短，没有处理好多余的空间，也会造成内存泄漏。

好了，Redis 自己构建了一种名叫 Simple dynamic string(SDS)的数据结构，他分别对这几个问题作了处理。我们先来看看它的结构源码：

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

再来说说它的优点：

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开发者不用担心字符串变更造成的内存溢出问题。

常数时间复杂度获取字符串长度 len 字段。

空间预分配 free 字段，会默认留够一定的空间防止多次重分配内存。

更多了解：https://redis.io/topics/internals-sds

这就是 string 的底层实现，更是 redis 对所有字符串数据的处理方式(SDS 会被嵌套到别的数据结构里使用)。

2. 链表

Redis 的链表在双向链表上扩展了头、尾节点、元素数等属性。

2.1 源码

ListNode 节点数据结构：

typedef struct listNode{ // 前置节点  struct listNode *prev; // 后置节点  struct listNode *next; // 节点的值  void *value; }listNode

链表数据结构：

typedef struct list{ // 表头节点  listNode *head; // 表尾节点  listNode *tail; // 链表所包含的节点数量  unsigned long len; // 节点值复制函数  void (*free) (void *ptr); // 节点值释放函数  void (*free) (void *ptr); // 节点值对比函数  int (*match) (void *ptr,void *key); }list;

从上面可以看到，Redis 的链表有这几个特点：

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可以直接获得头、尾节点。

常数时间复杂度得到链表长度。

是双向链表。

3. 字典(Hash)

Redis 的 Hash，就是在数组 + 链表的基础上，进行了一些 rehash 优化等。

3.1 数据结构源码

哈希表：

typedef struct dictht { //  哈希表数组  dictEntry **table; //  哈希表大小  unsigned long size; //  哈希表大小掩码，用于计算索引值  //  总是等于  size - 1 unsigned long sizemask; //  该哈希表已有节点的数量  unsigned long used; } dictht;

Hash 表节点：

typedef struct dictEntry { //  键  void *key; //  值  union { void *val; uint64_t u64; int64_t s64; } v; //  指向下个哈希表节点，形成链表  struct dictEntry *next; //  单链表结构  } dictEntry;

字典：

typedef struct dict { //  类型特定函数  dictType *type; //  私有数据  void *privdata; //  哈希表  dictht ht[2]; // rehash  索引  //  当  rehash  不在进行时，值为  -1 int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */ } dict;

可以看出：

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Reids 的 Hash 采用链地址法来处理冲突，然后它没有使用红黑树优化。

哈希表节点采用单链表结构。

rehash 优化。

下面我们讲一下它的 rehash 优化。

3.2 rehash

当哈希表的键对泰国或者太少，就需要对哈希表的大小进行调整，redis 是如何调整的呢？

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我们仔细可以看到 dict 结构里有个字段 dictht ht[2]代表有两个 dictht 数组。第一步就是为 ht[1]哈希表分配空间，大小取决于 ht[0]当前使用的情况。

将保存在 ht[0]中的数据 rehash(重新计算哈希值)到 ht[1]上。

当 ht[0]中所有键值对都迁移到 ht[1]后，释放 ht[0]，将 ht[1]设置为 ht[0]，并 ht[1]初始化，为下一次 rehash 做准备。

3.3 渐进式 rehash

我们在 3.2 中看到，redis 处理 rehash 的流程，但是更细一点的讲，它如何进行数据迁的呢？

这就涉及到了渐进式 rehash，redis 考虑到大量数据迁移带来的 cpu 繁忙(可能导致一段时间内停止服务)，所以采用了渐进式 rehash 的方案。步骤如下：

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为 ht[1]分配空间，同时持有两个哈希表(一个空表、一个有数据)。

维持一个技术器 rehashidx，初始值 0。

每次对字典增删改查，会顺带将 ht[0]中的数据迁移到 ht[1],rehashidx++(注意：ht[0]中的数据是只减不增的)。

直到 rehash 操作完成，rehashidx 值设为 -1。

它的好处：采用分而治之的思想，将庞大的迁移工作量划分到每一次 CURD 中，避免了服务繁忙。

4. 跳跃表

这个数据结构是我面试中见过最多的，它其实特别简单。学过的人可能都知道，它和平衡树性能很相似，但为什么不用平衡树而用 skipList 呢?

4.1 skipList AVL 之间的选择

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从算法实现难度上来比较，skiplist 比平衡树要简单得多。

平衡树的插入和删除操作可能引发子树的调整，逻辑复杂，而 skiplist 的插入和删除只需要修改相邻节点的指针，操作简单又快速。

查找单个 key，skiplist 和平衡树的时间复杂度都为 O(log n)，大体相当。

在做范围查找的时候，平衡树比 skiplist 操作要复杂。

skiplist 和各种平衡树（如 AVL、红黑树等）的元素是有序排列的。

可以看到，skipList 中的元素是有序的，所以跳跃表在 redis 中用在有序集合键、集群节点内部数据结构。

4.2 源码

跳跃表节点：

typedef struct zskiplistNode { //  后退指针  struct zskiplistNode *backward; //  分值  double score; //  成员对象  robj *obj; //  层  struct zskiplistLevel { //  前进指针  struct zskiplistNode *forward; //  跨度  unsigned int span; } level[]; } zskiplistNode;

跳跃表：

typedef struct zskiplist { //  表头节点和表尾节点  struct zskiplistNode *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;

它有几个概念：

4.2.1 层(level[])

层，也就是 level[]字段，层的数量越多，访问节点速度越快。(因为它相当于是索引，层数越多，它索引就越细，就能很快找到索引值)。

4.2.2 前进指针(forward)

层中有一个 forward 字段，用于从表头向表尾方向访问。

4.2.3 跨度(span)

用于记录两个节点之间的距离。

4.2.4 后退指针(backward)

用于从表尾向表头方向访问。

案例

level0 1---------- 5 level1 1---- 3---- 5 level2 1- 2- 3- 4- 5- 6- 7- 8

比如我要找键为 6 的元素，在 level0 中直接定位到 5，然后再往后走一个元素就找到了。

5. 整数集合(intset)

Reids 对整数存储专门作了优化，intset 就是 redis 用于保存整数值的集合数据结构。当一个结合中只包含整数元素，redis 就会用这个来存储。

127.0.0.1:6379[2]  sadd number 1 2 3 4 5 6 (integer) 6 127.0.0.1:6379[2]  object encoding number  intset

源码

intset 数据结构：

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;

你肯定很好奇编码方式 (encoding) 字段是干嘛用的呢？

如果 encoding 属性的值为 INTSET_ENC_INT16，那么 contents 就是一个 int16_t 类型的数组，数组里的每个项都是一个 int16_t 类型的整数值（最小值为 -32,768，最大值为 32,767）。

如果 encoding 属性的值为 INTSET_ENC_INT32，那么 contents 就是一个 int32_t 类型的数组，数组里的每个项都是一个 int32_t 类型的整数值（最小值为 -2,147,483,648，最大值为 2,147,483,647）。

如果 encoding 属性的值为 INTSET_ENC_INT64，那么 contents 就是一个 int64_t 类型的数组，数组里的每个项都是一个 int64_t 类型的整数值（最小值为 -9,223,372,036,854,775,808，最大值为 9,223,372,036,854,775,807）。

说白了就是根据 contents 字段来判断用哪个 int 类型更好，也就是对 int 存储作了优化。

说到优化，那 redis 如何作的呢？就涉及到了升级。

5.1 encoding 升级

如果我们有个 Int16 类型的整数集合，现在要将 65535(int32)加进这个集合，int16 是存储不下的，所以就要对整数集合进行升级。

它是怎么升级的呢(过程)？

假如现在有 2 个 int16 的元素:1 和 2，新加入 1 个 int32 位的元素 65535。

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内存重分配，新加入后应该是 3 个元素，所以分配 3 *32-1=95 位。

选择最大的数 65535, 放到 (95-32+1, 95) 位这个内存段中，然后 2 放到 (95-32-32+1+1, 95-32) 位 … 依次类推。

升级的好处是什么呢？

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提高了整数集合的灵活性。

尽可能节约内存(能用小的就不用大的)。

5.2 不支持降级

按照上面的例子，如果我把 65535 又删掉，encoding 会不会又回到 Int16 呢，答案是不会的。官方没有给出理由，我觉得应该是降低性能消耗吧，毕竟调整一次是 O(N)的时间复杂度。

6. 压缩列表(ziplist)

ziplist 是 redis 为了节约内存而开发的顺序型数据结构。它被用在列表键和哈希键中。一般用于小数据存储。

引用 https://segmentfault.com/a/1190000016901154 中的两个图：

6.1 源码

ziplist 没有明确定义结构体，这里只作大概的演示。

typedef struct entry { /* 前一个元素长度需要空间和前一个元素长度 */ unsigned int prevlengh; /* 元素内容编码 */ unsigned char encoding; /* 元素实际内容 */ unsigned char *data; }zlentry;

typedef struct ziplist{ /*ziplist 分配的内存大小 */ uint32_t zlbytes; /* 达到尾部的偏移量 */ uint32_t zltail; /* 存储元素实体个数 */ uint16_t zllen; /* 存储内容实体元素 */ unsigned char* entry[]; /* 尾部标识 */ unsigned char zlend; }ziplist;

第一次看可能会特别蒙蔽，你细细的把我这段话看完就一定能懂。

Entry 的分析

entry 结构体里面有三个重要的字段：

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previous_entry_length: 这个字段记录了 ziplist 中前一个节点的长度，什么意思？就是说通过该属性可以进行指针运算达到表尾向表头遍历，这个字段还有一个大问题下面会讲。

encoding: 记录了数据类型 (int16? string?) 和长度。

data/content: 记录数据。

连锁更新

previous_entry_length 字段的分析

上面有说到，previous_entry_length 这个字段存放上个节点的长度，那默认长度给分配多少呢?redis 是这样分的，如果前节点长度小于 254, 就分配 1 字节，大于的话分配 5 字节，那问题就来了。

如果前一个节点的长度刚开始小于 254 字节，后来大于 254, 那不就存放不下了吗？这就涉及到 previous_entry_length 的更新，但是改一个肯定不行阿，后面的节点内存信息都需要改。所以就需要重新分配内存，然后连锁更新包括该受影响节点后面的所有节点。

除了增加新节点会引发连锁更新、删除节点也会触发。

7. 快速列表(quicklist)

一个由 ziplist 组成的双向链表。但是一个 quicklist 可以有多个 quicklist 节点，它很像 B 树的存储方式。是在 redis3.2 版本中新加的数据结构，用在列表的底层实现。

结构体源码

表头结构：

typedef struct quicklist { // 指向头部(最左边)quicklist 节点的指针  quicklistNode *head; // 指向尾部(最右边)quicklist 节点的指针  quicklistNode *tail; //ziplist 中的 entry 节点计数器  unsigned long count; /* total count of all entries in all ziplists */ //quicklist 的 quicklistNode 节点计数器  unsigned int len; /* number of quicklistNodes */ // 保存 ziplist 的大小，配置文件设定，占 16bits int fill : 16; /* fill factor for individual nodes */ // 保存压缩程度值，配置文件设定，占 16bits，0 表示不压缩  unsigned int compress : 16; /* depth of end nodes not to compress;0=off */ } quicklist;

quicklist 节点结构：

typedef struct quicklistNode { struct quicklistNode *prev; // 前驱节点指针  struct quicklistNode *next; // 后继节点指针  // 不设置压缩数据参数 recompress 时指向一个 ziplist 结构  // 设置压缩数据参数 recompress 指向 quicklistLZF 结构  unsigned char *zl; // 压缩列表 ziplist 的总长度  unsigned int sz; /* ziplist size in bytes */ //ziplist 中包的节点数，占 16 bits 长度  unsigned int count : 16; /* count of items in ziplist */ // 表示是否采用了 LZF 压缩算法压缩 quicklist 节点，1 表示压缩过，2 表示没压缩，占 2  bits 长度  unsigned int encoding : 2; /* RAW==1 or LZF==2 */ // 表示一个 quicklistNode 节点是否采用 ziplist 结构保存数据，2 表示压缩了，1 表示没压缩，默认是 2，占 2bits 长度  unsigned int container : 2; /* NONE==1 or ZIPLIST==2 */ // 标记 quicklist 节点的 ziplist 之前是否被解压缩过，占 1bit 长度  // 如果 recompress 为 1，则等待被再次压缩  unsigned int recompress : 1; /* was this node previous compressed? */ // 测试时使用  unsigned int attempted_compress : 1; /* node can t compress; too small */ // 额外扩展位，占 10bits 长度  unsigned int extra : 10; /* more bits to steal for future usage */ } quicklistNode;