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Redis源码阅读(二)底层数据结构

原创
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星沉
发布2022-01-28 16:03:35
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发布2022-01-28 16:03:35
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文章被收录于专栏:Redis存储Redis存储

Redis对于底层数据结构的极致封装,是Redis高效运行的原因之一。我们结合Redis源码对其进行分析。

一、Value的数据类型封装

Redis中的对象结构体:redisObject结构
代码语言:javascript
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typedef struct redisObject {
    unsigned type:4;            // 对象的类型,字符串/列表/集合/有序集合/哈希表
    unsigned encoding:4;        // 编码的方式,Redis 为了节省空间,提供多种方式来保存数据
    unsigned lru:LRU_BITS;      // 缓存淘汰使用;淘汰的标准为:oversize & overtime
    int refcount;               // 引用计数;为优化内存,对数字字符串进行共享内存,引用计数方式管理
    void *ptr;                  // 数据指针,指向实际存储的某一种数据结构
} robj;
  • type:数据类型
代码语言:javascript
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#define OBJ_STRING 0  /* 字符串对象*/
#define OBJ_LIST 1    /* 列表对象 */
#define OBJ_SET 2     /* 集合对象 */
#define OBJ_ZSET 3    /* 有序集合对象 */
#define OBJ_HASH 4    /* 散列表对象 */
#define OBJ_MODULE 5  /* 模块对象 */
#define OBJ_STREAM 6  /* 流对象 */
  • encoding:为优化内存,对每种type类型都至少会有两种底层实现方式
代码语言:javascript
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#define OBJ_ENCODING_RAW 0        /* Raw representation */
#define OBJ_ENCODING_INT 1        /* 编码为整数 */
#define OBJ_ENCODING_HT 2         /* 编码为散列表 */
#define OBJ_ENCODING_ZIPMAP 3     /* 编码为zipmap */
#define OBJ_ENCODING_LINKEDLIST 4 /* 不再使用:旧列表编码*/
#define OBJ_ENCODING_ZIPLIST 5    /* 编码为压缩列表 */
#define OBJ_ENCODING_INTSET 6     /* 编码为整数集合*/
#define OBJ_ENCODING_SKIPLIST 7   /* 编码为跳表*/
#define OBJ_ENCODING_EMBSTR 8     /* 编码为简短字符串*/
#define OBJ_ENCODING_Quicklist 9  /* 编码为快速链表*/
#define OBJ_ENCODING_STREAM 10    /* 编码为listpacks的基数树*/
  • refcount:为优化内存,对数字字符串进行共享内存,引用计数方式管理 注:Redis单线程,引用计数的增加和减少不必保证原子性
  • lru:与数据淘汰有关 Redis对数据集占用内存的大小由周期性的计算,当超出限制时,会淘汰超时的数据。即淘汰的标准为:oversize & overtime。
  • ptr:指向实际存储的某一种数据结构

Encoding:即不同数据类型在Redis内部的存储方式

OBJECT ENCODING

编码常量

底层数据结构

int

OBJ_ENCODING_INT

整数

embstr

OBJ_ENCODING_EMBSTR

embstr编码的简单动态字符串(SDS)

raw

OBJ_ENCODING_RAW

简单动态字符串(SDS)

ht (hashtable)

OBJ_ENCODING_HT

字典

linkedlist

OBJ_ENCODING_LINKEDLIST

双端链表

ziplist

OBJ_ENCODING_ZIPLIST

压缩列表

intset

OBJ_ENCODING_INTSET

整数集合

skiplist

OBJ_ENCODING_SKIPLIST

跳跃表和字典

zipmap

OBJ_ENCODING_ZIPMAP

压缩映射表

quicklist

OBJ_ENCODING_QUICKLIST

快速链表

listpack

OBJ_ENCODING_STREAM

紧凑列表

数据类型与编码对象的对应关系:

数据类型与编码对象的对应关系图
数据类型与编码对象的对应关系图

数据类型

编码

底层数据结构

OBJ_STRING

OBJ_ENCODING_INT

使用整数值实现的字符串对象

OBJ_STRING

OBJ_ENCODING_EMBSTR

使用embstr编码的简单动态字符串实现的字符串对象

OBJ_STRING

OBJ_ENCODING_RAW

使用简单动态字符串实现的字符串对象

OBJ_LIST

OBJ_ENCODING_LINKEDLIST

使用双端链表实现的列表对象

OBJ_LIST

OBJ_ENCODING_ZIPLIST

使用压缩列表实现的列表对象

OBJ_HASH

OBJ_ENCODING_ZIPLIST

使用压缩列表实现的哈希对象

OBJ_HASH

OBJ_ENCODING_HT

使用字典实现的哈希对象

OBJ_SET

OBJ_ENCODING_INTSET

使用整数集合实现的集合对象

OBJ_SET

OBJ_ENCODING_HT

使用字典实现的集合对象

OBJ_ZSET

OBJ_ENCODING_ZIPLIST

使用压缩列表实现的有序集合对象

OBJ_ZSET

OBJ_ENCODING_SKIPLIST

使用跳跃表和字典实现的有序集合对象

OBJ_STREAM

OBJ_ENCODING_STREAM

使用紧凑列表和rax树实现的有序集合对象

(1)字符串类型(t_string.c)

使用SDS类型替换C语言中的char*类型:

  • 为了高效实现追加和长度计算
  • 为了保证二进制安全

encoding:

  • int 编码:保存long 型的64位有符号整数;数据直接存储在ptr字段
  • embstr 编码:保存长度小于44字节的字符串;只分配一次内存,robj与sds连续存储,以此提升内存分配效率与数据访问效率
  • raw 编码:保存长度大于44字节的字符串

Redis 内部会根据用户给的不同键值而使用不同的编码格式,而这一切对用户完全透明

(2)列表类型(t_list.c)

  • ziplist:列表对象所有字符串元素数量小于512,所有元素长度小于64字节(Redis 3.2之前)
  • linkedlist:不满足ziplist条件的其他情况(Redis 3.2之前)
  • quicklist:由adlist和ziplist结合而成;综合考虑了时间效率与空间效率引入的新型数据结构

(3)哈希表类型(t_hash.c)

  • ziplist:列表对象所有字符串元素数量小于512,所有元素长度小于64字节
  • ht:不满足ziplist条件的其他情况

(4)集合类型(t_set.c)

  • intset:所有的元素都是整数,元素数量小于512
  • ht:不满足ziplist条件的其他情况

(5)有序集合类型(t_zset.c)

Redis的配置文件中关于有序集合底层实现的两个配置:

代码语言:javascript
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# zset采用压缩列表时,元素个数最大值。默认值为128。
zset-max-ziplist-entries 128
# zset采用压缩列表时,每个元素的字符串长度最大值。默认值为64。
zset-max-ziplist-value 64
  • ziplist:元素数量小于128,元素长度小于64
  • skiplist:不满足ziplist条件的其他情况

(6)数据流类型(t_stream.c)

Redis Stream的底层实现主要使用了listpack以及Rax树

  • listpack:用于存储具体的消息
  • Rax树:用于快速索引

由消息、生产者、消费者、消费组4部分组成

Redis Stream本质上是在Redis内核上实现的一个消息发布订阅功能组件。相比于现有的PUB/SUBBLOCKED LIST,其虽然也可以在简单的场景下作为消息队列来使用,但是Redis Stream无疑要完善很多。Redis Stream提供了消息的持久化和主备复制功能、新的RadixTree数据结构来支持更高效的内存使用和消息读取、甚至是类似于KafkaConsumer Group功能。

二、底层数据结构

(1)简单动态字符串(sds.c)

SDS结构体(5种,字段数据类型不同,sdshdr5例外),以sdshdr8为例:

代码语言:javascript
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struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 {
    uint8_t len;           // 字符串的实际使用长度
    uint8_t alloc;         // 总长度;5.0之前使用的是free,用于标识buff中剩余可用字节数
    unsigned char flags;   // 标志位,低三位表示类型,其余五位未使用
    char buf[];            // 字符数组,柔性数组,存放实际内容
};

柔性数组成员(flexible array member),也叫伸缩性数组成员,只能被放在结构体的末尾。包含柔性数组成员的结构体,通过malloc函数为柔性数组动态分配内存。 之所以用柔性数组存放字符串,是因为柔性数组的地址和结构体是连续的,这样查找内存更快(因为不需要额外通过指针找到字符串的位置);可以很方便地通过柔性数组的首地址偏移得到结构体首地址,进而能很方便地获取其余变量。

SDS返回给上层的,不是结构体首地址,而是指向内容的buf指针,故上层可像读取C字符串一样读取SDS的内容,兼容C语言处理字符串的各种函数。

由于有长度统计变量len的存在,读写字符串时不依赖“\0”终止符,保证了二进制安全。

Redis 3.2后的SDS结构由1种增至5种,且对于sdshdr5类型,在创建空字符串时会强制转换为sdshdr8。原因可能是创建空字符串后,其内容可能会频繁更新而引发扩容,故创建时直接创建为sdshdr8。

基本操作:

函数名

说明

sdsnewlen

创建字符串,会根据字符串长度选择合适的类型

sdsfree/sdsclear

直接释放字符串;不直接释放内存,通过重置统计值达到清空目的

sdscatsds

拼接字符串,可能会导致扩容

sdsnew

根据给定的C字符串创建SDS

sdssplitlen

按指定的分隔符对SDS进行切分

拼接字符串可能会导致扩容,扩容策略:

1)若sds中剩余空闲长度avail大于新增内容的长度addlen,直接在柔性数组buf末尾追加即可,无须扩容。

2)若sds中剩余空闲长度avail小于或等于新增内容的长度addlen,则分情况讨论:新增后总长度len+addlen<1MB的,按新长度的2倍扩容;新增后总长度len+addlen>1MB的,按新长度加上1MB扩容。

3)最后根据新长度重新选取存储类型,并分配空间。此处若无须更改类型,通过realloc扩大柔性数组即可;否则需要重新开辟内存,并将原字符串的buf内容移动到新位置。

(2)字典(dict.c)

字典又称散列表,是用来存储键值(key-value)对的一种数据结构。

对Redis数据库进行任何增、删、改、查操作,实际就是对字典中的数据进行增、删、改、查操作。

字典本质:数组 + Hash函数 + Hash冲突

数据结构:Hash表(dictht)、Hash表节点(dictEntry)、字典(dict)

A. Hash表-结构体:

代码语言:javascript
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typedef struct dictht {
    dictEntry **table;            // 指针数组,数组中的元素指向的是dictEntry的结构体
    unsigned long size;           // table数组的大小
    unsigned long sizemask;       // 掩码 = size - 1 
    unsigned long used;           // table数组已存元素个数,包含next单链表的数据
} dictht;

sizemask字段用来计算键的索引值,sizemask的值恒等于size–1。

索引值=Hash值&掩码值,对应Redis源码为:

代码语言:javascript
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idx = hash & d->ht[table].sizemask;

其计算结果等同Hash值与Hash表容量取余,而计算机的位运算要比取余运算快很多。

B. Hash表节点-结构体:

Hash表中的元素是用dictEntry结构体来封装的,主要作用是存储键值对

代码语言:javascript
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typedef struct dictEntry {
    void *key;                      // 存储键 key
    union {
        void *val;                  // db.dict中的val
        uint64_t u64;
        int64_t s64;                // db.expires中存储过期时间*/
        double d;
    } v;                            // 值value,是个联合体;在不同场景下使用不同字段
    struct dictEntry *next;         // 当Hash冲突时,指向冲突的元素,形成单链表
} dictEntry;
​

C. 字典-结构体:

在最外面层封装了一个叫字典的数据结构,其主要作用是对Hash表dictht再进行一层封装

代码语言:javascript
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typedef struct dict {
    dictType *type;             // 该字典对应的特定操作函数
    void *privdata;             // 该字典依赖的数据 
    dictht ht[2];               // Hash表,键值对存储在此
    long rehashidx;             // rehash标识,默认值为-1,代表没进行rehash操作
                                // 否则,该值表示Hash表ht[0]的rehash操作进行到了哪个索引值
    unsigned long iterators;  // 当前运行的安全迭代器数,当有安全迭代器绑定到该字典时,会暂停rehash
} dict;
  • type:指向dictType结构体,为了实现各种形态的字典而抽象出来的一组操作函数
  • privdata:私有数据,配合type字段指向的函数一起使用
  • ht:是个大小为2的数组,该数组存储的元素类型为dictht,虽然有两个元素,但一般情况下只会使用ht[0],只有当该字典扩容、缩容需要进行rehash时,才会用到ht[1]
  • rehashidx:用来标记该字典是否在进行rehash,没进行rehash时,值为-1,否则,该值用来表示Hash表ht[0]执行rehash到了哪个元素,并记录该元素的数组下标值
  • iterators:用来记录当前运行的安全迭代器数,当有安全迭代器绑定到该字典时,会暂停rehash操作

基本操作:

函数名

说明

dictCreate

初始化一个空字典

dictAdd

添加元素;先查找该键是否存在,存在则执行修改,否则添加键值对

dictFind

查找元素

dbOverwrite

修改元素;修改节点键值对中的值为新值,释放旧值内存

tryResizeHashTables

删除元素;释放该节点对应的key、value及节点本身占用的内存

添加元素可能会导致扩容:

可用空间不够时,导致扩容。扩容时空间大小为当前容量*2,即d->ht[0].used*2

删除元素可能会导致缩容:

当使用量不到总空间10%时,则进行缩容;缩容时空间大小则为能恰好包含d->ht[0].used个节点的2^N次方幂整数,并把字典中字段rehashidx标识为0

1)字典初始化:dictCreate

代码语言:javascript
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/* 创建一个新的Hash表 */
dict *dictCreate(dictType *type, void *privDataPtr){
    dict *d = zmalloc(sizeof(*d));  //96字节
    _dictInit(d,type,privDataPtr);  //结构体初始化值
    return d;
}
/* Initialize the hash table */
int _ dictInit (dict *d, dictType *type, void *privDataPtr){
    _dictReset(&d->ht[0]);
    _dictReset(&d->ht[1]);
    d->type = type;
    d->privdata = privDataPtr;
    d->rehashidx = -1;
    d->iterators = 0;
    return DICT_OK;
}

主要步骤为:申请空间、调用_dictInit函数,给字典的各个字段赋予初始值。

2)添加元素:dictAdd

Server端收到命令后,会执行setKey(redisDbdb,robjkey,robj*val)函数

第一步:调用dictFind函数,查询键是否存在,是则调用dbOverwrite函数修改键值对,否则调用dbAdd函数添加元素;

第二步:dbAdd最终调用dict.h文件中的dictAdd函数插入键值对。

代码语言:javascript
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/*调用前会查找key存在与否,不存在则调用dictAdd 函数*/
int dictAdd(dict *d, void *key, void *val){  
    dictEntry *entry = dictAddRaw(d,key,NULL); /*添加键,字典中键已存在则返回NULL,否则添加键至新节点中,返回新节点*/
    if (!entry) return DICT_ERR;               /*键存在则返回错误*/
    dictSetVal(d, entry, val);                 /*设置值*/
    return DICT_OK;
}

dictAddRaw添加键与查找键,添加成功返回新节点,查找成功返回NULL并把老节点存入existing字段:

代码语言:javascript
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dictEntry *dictAddRaw(dict *d, void *key, dictEntry **existing)/*入参字典、键、Hash表节点地址*/
{
    if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);  /*该字典是否在进行rehash操作中,是则执行一次rehash*/
    if ((index = _dictKeyIndex(d, key, dictHashKey(d,key), existing)) == -1) 
/*查找键,找到则直接返回-1, 并把老节点存入existing字段,否则把新节点的索引值返回。如果遇到Hash表容量不足,则进行扩容*/
        return NULL;
    ht = dictIsRehashing(d) ? &d->ht[1] : &d->ht[0]; /*是否进行rehash操作中,是则插入至散列表ht[1]中,否则插入散列表ht[0] */
    /*申请新节点内存,插入散列表中,给新节点存入键信息*/
    entry = zmalloc(sizeof(*entry));
    entry->next = ht->table[index];
    ht->table[index] = entry;
    ht->used++;
    dictSetKey(d, entry, key);
    return entry;
}

_dictKeyIndex函数:得到健的索引值。

代码语言:javascript
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dictHashKey(d,key)                  //第1步:调用该字典的Hash函数得到键的Hash值
idx = hash & d->ht[table].sizemask; //第2步:用键的Hash值与字典掩码取与,得到索引值

3)扩容:dictExpand

代码语言:javascript
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int dictExpand(dict *d, unsigned long size){//传入size = d->ht[0].used*2
    dictht n;
    unsigned long realsize = _dictNextPower(size); /*重新计算扩容后的值,必须为2的N次方幂*/
    n.size = realsize;
    n.sizemask = realsize-1;
    n.table = zcalloc(realsize*sizeof(dictEntry*));
    n.used = 0;
    d->ht[1] = n;         /*扩容后的新内存放入ht[1]中*/
    d->rehashidx = 0;       /*非默认的-1,表示需进行rehash*/
    return DICT_OK;
}

rehash除了扩容时会触发,缩容时也会触发。

扩容时空间大小为当前容量*2,即d->ht[0].used*2;当使用量不到总空间10%时,则进行缩容;缩容时空间大小则为能恰好包含d->ht[0].used个节点的2^N次方幂整数,并把字典中字段rehashidx标识为0。

当数据库中键值对数量达到了百万、千万、亿级别时,整个rehash过程将非常缓慢。Redis利用分而治之的思想了进行rehash操作

执行插入、删除、查找、修改等操作前,都先判断当前字典rehash操作是否在进行中,进行中则调用dictRehashStep函数进行rehash操作(每次只对1个节点进行rehash操作,共执行1次)。

当服务空闲时,如果当前字典也需要进行rehsh操作,则会调用incrementallyRehash函数进行批量rehash操作(每次对100个节点进行rehash操作,共执行1毫秒)。

在经历N次rehash操作后,整个ht[0]的数据都会迁移到ht[1]中,这样做的好处就把是本应集中处理的时间分散到了上百万、千万、亿次操作中,所以其耗时可忽略不计。

4)查找元素:dictFind

代码语言:javascript
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dictEntry *dictFind(dict *d, const void *key){
    // ...
    h = dictHashKey(ht, key) & ht->sizemask;        //根据Hash值获取到对应的索引值
    he = ht->table[h];
    while(he) {                                     //如果存在值则遍历该值中的单链表
        if (dictCompareHashKeys(ht, key, he->key))
            return he;                              //找到与键相等的值,返回该节点
        he = he->next;
    }
    // ...
}

5)修改元素:dbOverwrite

代码语言:javascript
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void dbOverwrite(redisDb *db, robj *key, robj *val) {
    dictEntry *de = dictFind(db->dict,key->ptr); //查找键存在与否,返回存在的节点
    serverAssertWithInfo(NULL,key,de != NULL);   //不存在则中断执行
    dictEntry auxentry = *de;
    robj *old = dictGetVal(de);                  //获取老节点的val字段值
    dictSetVal(db->dict, de, val);               //给节点设置新的值
        dictFreeVal(db->dict, &auxentry);        //释放节点中旧val内存
}

6)删除元素:dictDelete函数

注:字典中的遍历

  • 全遍历:一次命令执行就遍历完整个数据库(耗时长,会造成短暂的Redis不可用)
  • 间断遍历:每次命令执行只取部分数据,分多次遍历(2.8.0版本后增加)

(3)链表(adlist.h)

双向非循环列表:

代码语言:javascript
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typedef struct listNode {
    struct listNode *prev;
    struct listNode *next;
    void *value;
} listNode;
​
typedef struct list {
    // 表头指针
    listNode *head;
    // 表尾指针
    listNode *tail;
    // 复制函数
    void *(*dup)(void *ptr);
    // 释放函数
    void (*free)(void *ptr);
    // 比对函数
    int (*match)(void *ptr, void *key);
    // 节点数量
    unsigned long len;
} list;

(4)跳跃表(server.h/skiplist)

跳跃表是基于有序链表改进的,skiplist 将有序链表中的部分节点分层,每一层都是一个有序链表。

有这张图可以看出,skiplist 由多个节点构成,每个节点由很多层构成,每层都有指向本层下个节点的指针。

A. 跳跃表-结构体:

代码语言:javascript
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typedef struct zskiplist {
    struct zskiplistNode *header, *tail;         // 跳跃表的首尾节点
    unsigned long length;        // 跳跃表长度(不含头节点)
    int level;                   // 跳跃表的高度
} zskiplist;

header头节点的level数组元素个数为64,forward都指向NULL,span值都为0。在有序集合中,ele值为NULL,score值为0;也不计入跳跃表的总长度。

在查找时优先从最高层开始向后查找,当到达某节点时,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

跳跃表每个节点维护了多个指向其他节点的指针,可以跳过一些节点,快速找到操作需要的节点。归根结底,跳跃表是以牺牲空间的形式来达到快速查找的目的。

B. 跳跃表节点-结构体:

代码语言:javascript
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typedef struct zskiplistNode {
    sds ele;           // 用于存储字符串类型的数据
    double score;      // 用于存储排序的分值  
    struct zskiplistNode *backward;       // 后退指针,只能指向当前节点最底层的前一个节点
    struct zskiplistLevel {
        struct zskiplistNode *forward;    // 指向本层下一个节点
        unsigned long span;               // forward指向的节点与本节点之间的元素个数
    } level[];      // 生成跳跃表节点时,随机生成一个1~64的值
} zskiplistNode;
  • ele:用于存储字符串类型的数据
  • score:用于存储排序的分值
  • backward:后退指针,只能指向当前节点最底层的前一个节点;头节点和第一个节点指向NULL,在从后向前遍历跳跃表时使用
  • level:为柔性数组。每个节点的数组长度不一样,在生成跳跃表节点时,随机生成一个1~64的值,值越大出现的概率越低。
    • forward:指向本层下一个节点,尾节点的forward指向NULL
    • span:forward指向的节点与本节点之间的元素个数。span值越大,跳过的节点个数越多。

zset中,ele存储zset成员member值,score存储zset的score值

基本操作:

函数名

说明

zslCreateNode

创建节点

zslCreate

创建跳跃表

zslInsert

插入节点

zslDeleteNode, zslDelete, zslDeleteByScore, zslDeleteByRank

删除节点

zslFree

删除跳跃表

1)创建跳跃表

①创建跳跃表结构体对象zsl;②将zsl的头节点指针指向新创建的头节点;③跳跃表层高初始化为1,长度初始化为0,尾节点指向NULL。

插入节点:

①查找要插入的位置;②调整跳跃表高度;③插入节点;④调整backward

删除节点

①查找需要更新的节点;②设置span和forward。

2)删除跳跃表

获取到跳跃表对象之后,从头节点的第0层开始,通过forward指针逐步向后遍历,每遇到一个节点便将释放其内存。当所有节点的内存都被释放之后,释放跳跃表对象,即完成了跳跃表的删除操作。

(5)整数集合(intset.h)

整数集合(intset)是一个有序的(从小到大)、存储整型数据的结构。

结构体:

代码语言:javascript
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typedef struct intset {
    uint32_t encoding;   //编码类型,决定每个元素占用几个字节
    uint32_t length;     //元素个数
    int8_t contents[];   //柔性数组,存储具体元素;根据encoding字段决定几个字节表示一个元素
} intset;

但在两种情况下,底层编码会发生转换。

  • 当整型元素个数超过一定数量之后(默认值为512),将编码转换为hashtable
  • 当增加非整型变量时,例如在集合中增加元素'a'后,testSet的底层编码从intset转换为hashtable

基本操作:

函数名

说明

intsetFind

查询元素;通过防御性判断之后使用二分法进行元素的查找

intsetAdd, intsetUpgradeAndAdd

添加元素;根据插入值的编码类型,决定是直接插入还是进行升级插入

intsetRemove

删除元素;通过内存地址的移动直接将该元素覆盖掉

intsetNew

初始化一个intset;编码为INTSET_ENC_INT16,长度为0,content未分配空间

intsetRandom

随机返回一个元素

1)查询元素

a.首先判断待查找的值需要的编码格式,如果编码大于该intset的编码,则肯定不存在该值,直接返回,否则调用intsetSearch函数;

b.intsetSearch函数中首先判断该intset中是否有值,无值直接返回0;如果有值再判断待插入的值是否介于此intset的最大值与最小值之间,如果不在此范围内也返回0。

c.用二分查找法寻找该值(intset为有序数组),找到返回1,未找到返回0。

2)添加元素

代码语言:javascript
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intset *intsetAdd(intset *is, int64_t value, uint8_t *success) {
    uint8_t valenc = _intsetValueEncoding(value); //获取添加元素的编码值
    uint32_t pos;
    if (success) *success = 1;
    if (valenc > intrev32ifbe(is->encoding)) {  //如果大于当前intset的编码,说明需要进行升级
        return intsetUpgradeAndAdd(is,value); //调用intsetUpgradeAndAdd进行升级后添加
    } else {
        if (intsetSearch(is,value,&pos)) {  //否则先进行查重,如果已经存在该元素,直接返回
            if (success) *success = 0;
            return is;
        }
        //如果元素不存在,则添加元素
        is = intsetResize(is,intrev32ifbe(is->length)+1); //首先将intset占用内存扩容
        //如果插入元素在intset中间位置,调用intsetMoveTail给元素挪出空间
        if (pos < intrev32ifbe(is->length)) intsetMoveTail(is,pos,pos+1);
    }
    _intsetSet(is,pos,value); //保存元素
    is->length = intrev32ifbe(intrev32ifbe(is->length)+1);  //修改intset的长度,将其加1
    return is;
}

其中,intsetUpgradeAndAdd的流程为:

a.根据新的编码方式调用intsetResize重新申请空间;

b.移动并扩容原来的元素;

c.根据新插入值是正数还是负数,将值插入相应的位置。

3)删除元素

代码语言:javascript
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intset \*intsetRemove(intset \*is, int64_t value, int *success)

1)首先判断编码是否小于等于当前编码,若不是,直接返回。

2)调用intsetSearch查找该值是否存在,不存在则直接返回;存在则获取该值所在位置position。

3)如果要删除的数据不是该intset的最后一个值,则通过将position+1和之后位置的数据移动到position来覆盖掉position位置的值。

当集合元素都是整型并且元素不多时使用intset保存。并且元素按从小到大顺序保存。

(6)压缩列表(ziplist.c)

压缩列表ziplist本质上就是一个字节数组。Redis的ZSet、Hash和List都直接或者间接使用了压缩列表。

当ZSet或Hash的元素个数比较少,且元素都是短字符串时,Redis便使用压缩列表作为其底层数据存储结构。

结构图(字节数组,没有具体的结构体):

代码语言:javascript
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//zl指向zlbytes字段
#define ZIPLIST_BYTES(zl)       (*((uint32_t*)(zl)))
​
//zl+4指向zltail字段
#define ZIPLIST_TAIL_OFFSET(zl) (*((uint32_t*)((zl)+sizeof(uint32_t))))
​
//zl+zltail指向尾元素首地址;intrev32ifbe使得数据存取统一采用小端法
#define ZIPLIST_ENTRY_TAIL(zl)                                               ((zl)+intrev32ifbe(ZIPLIST_TAIL_OFFSET(zl))) 
​
//zl+8指向zllen字段
#define ZIPLIST_LENGTH(zl)      (*((uint16_t*)((zl)+sizeof(uint32_t)*2)))
​
//压缩列表最后一个字节即为zlend字段
#define ZIPLIST_ENTRY_END(zl)   ((zl)+intrev32ifbe(ZIPLIST_BYTES(zl))-1)

压缩列表entry的编码结构:

  • previous_entry_length:表示前一个元素的字节长度,占1个或者5个字节,当前一个元素的长度小于254字节时,用1个字节表示;当前一个元素的长度大于或等于254字节时,用5个字节来表示。
  • encoding:表示当前元素的编码,即content字段存储的数据类型(整数或者字节数组),数据内容存储在content字段。

解码后的压缩列表元素使用结构体zlentry表示。

zlentry-结构体:

代码语言:javascript
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typedef struct zlentry {
    unsigned int prevrawlensize;     // previous_entry_length字段的长度
    unsigned int prevrawlen;         // previous_entry_length字段存储的内容
    unsigned int lensize;            // encoding字段的长度
    unsigned int len;                // 元素数据内容的长度
    unsigned int headersize;         // 当前元素的首部长度
    unsigned char encoding;          // 数据类型
    unsigned char *p;                // 当前元素首地址
} zlentry;

基本操作:

函数名

说明

ziplistNew

创建压缩列表

ziplistInsert

插入元素;编码 -> 重新分配空间 -> 复制数据

ziplistDelete

删除元素;计算待删除元素的总长度 -> 数据复制 -> 重新分配空间

ziplistNext, ziplistPrev

遍历压缩列表,可后向遍历或前向遍历

当删除元素和插入元素时,可能会导致元素所需的存储长度发生变化,导致长度扩展,而每次扩展都将重新分配内存及数据复制,效率很低,这就是连锁更新问题。

1)创建压缩列表

代码语言:javascript
复制
unsigned char *ziplistNew(void);

只需要分配初始存储空间11(4+4+2+1)个字节,并对zlbytes、zltail、zllen和zlend字段初始化即可

2)插入元素

代码语言:javascript
复制
unsigned char *ziplistInsert(unsigned char *zl, unsigned char *p, unsigned char *s, unsigned int slen);

zl:压缩列表首地址;p:指向元素插入位置;s:数据内容;slen:数据长度

返回参数为压缩列表首地址

步骤:①将元素内容编码;②重新分配空间;③复制数据。

3)删除元素

代码语言:javascript
复制
unsigned char *ziplistDelete(unsigned char *zl, unsigned char **p);
  • zl:指向压缩列表首地址;
  • *p:指向待删除元素的首地址(参数p同时可以作为输出参数);

返回参数为压缩列表首地址。

步骤:①计算待删除元素的总长度;②数据复制;③重新分配空间。

4)遍历压缩列表

从头到尾(后向遍历)或者从尾到头(前向遍历)访问压缩列表中的每个元素。

代码语言:javascript
复制
//后向遍历
unsigned char *ziplistNext(unsigned char *zl, unsigned char *p);
//前向遍历
unsigned char *ziplistPrev(unsigned char *zl, unsigned char *p);

会出现连锁更新,连锁更新实现逻辑:

(7)快速链表(quicklist.c)

在Redis 3.2 之前,Redis采用压缩列表(ziplist)以及双向链表(adlist)作为List的底层实现。当元素个数比较少并且元素长度比较小时,Redis采用ziplist作为其底层存储;当任意一个条件不满足时,Redis采用adlist作为底层存储结构。

在Redis 3.2 引入quicklist作为List的底层存储结构,是adlist与ziplist的组合。

quicklist是一个双向链表,链表中的每个节点是一个ziplist结构。

quicklist-结构体:

代码语言:javascript
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typedef struct quicklist {
    quicklistNode *head;        // 指向quicklist的头节点
    quicklistNode *tail;        // 指向quicklist的尾节点
    unsigned long count;        // 元素的总数
    unsigned long len;          // 节点的个数
    int fill : 16;              // 每个quicklistNode中ziplist长度
    unsigned int compress : 16; // 两端各有compress个节点不压缩
} quicklist;
  • compress:当quicklistNode节点个数较多时,但经常需要访问的是两端的数据,为了进一步节省空间,Redis允许对中间的quicklistNode节点进行压缩。通过修改参数compress参数,可以指定两端各有compress个节点不压缩,即中间的 (len-compress) 个节点会进行压缩。

quicklistNode节点-结构体:

代码语言:javascript
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typedef struct quicklistNode {
    struct quicklistNode *prev;   // 指向前一个节点
    struct quicklistNode *next;   // 指向后一个节点
    unsigned char *zl;        // 该节点对应的ziplist结构
    unsigned int sz;              // ziplist结构的大小
    unsigned int count : 16;      // ziplist的元素大小
    unsigned int encoding : 2;    // 采用的编码方式
    unsigned int container : 2;   // zl指向的容器类型:1代表none,2代表使用ziplist存储数据
    unsigned int recompress : 1;  // 代表这个节点之前是否是压缩节点
    unsigned int attempted_compress : 1;  // 测试时使用
    unsigned int extra : 10;    // 预留
} quicklistNode;

为了进一步降低ziplist所占用的空间,Redis允许对ziplist进一步压缩,Redis采用的压缩算法是LZF,压缩过后的数据可以分成多个片段,每个片段有2部分:一部分是解释字段,另一部分是存放具体的数据字段。

LZF数据压缩的基本思想是:数据与前面重复的,记录重复位置以及重复长度,否则直接记录原始数据内容。

但是,使用时需要对数据进行解压缩。

基本操作:

函数名

说明

quicklistCreate

初始化

quicklistPushHead, quicklistPushTail

在头部或者尾部进行插入

quicklistDelIndex, quicklistDelRange

删除指定位置, 指定区间的元素

quicklistReplaceAtIndex

更改元素;先删除原有元素,之后插入新的元素

quicklistIndex, quicklistGetIteratorAtIdx

查找指定位置元素;迭代器遍历查找

1)初始化

初始化是构建quicklist结构的第一步,由quicklistCreate函数完成,该函数的主要功能就是初始化quicklist结构

代码语言:javascript
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quicklist *quicklistCreate(void) {
    struct quicklist *quicklist;               //声明quicklist变量
    quicklist = zmalloc(sizeof(*quicklist));   //为quicklist申请空间
    quicklist->head = quicklist->tail = NULL;  //初始化quicklist结构体变量
    quicklist->len = 0;
    quicklist->count = 0;
    quicklist->compress = 0;
    quicklist->fill = -2;                      //从表7-1中可知, ziplist大小限制是8KB
    return quicklist;
}

2)添加元素

添加元素是数据结构操作的第一步。quicklist提供了push操作,对外接口为quicklistPush,可以在头部或者尾部进行插入,具体的操作函数为quicklistPushHead与quicklistPushTail。

3)删除元素

quicklist对于元素删除提供了删除单一元素以及删除区间元素2种方案。

对于删除单一元素,我们可以使用quicklist对外的接口quicklistDelEntry实现,也可以通过quicklistPop将头部或者尾部元素弹出。

对于删除区间元素,quicklist提供了quicklistDelRange接口,该函数可以从指定位置删除指定数量的元素。

4)更改元素

quicklist更改元素是基于index,主要的处理函数为quicklistReplaceAtIndex。其基本思路是先删除原有元素,之后插入新的元素。quicklist不适合直接改变原有元素,主要由于其内部是ziplist结构,ziplist在内存中是连续存储的,当改变其中一个元素时,可能会影响后续元素。故而,quicklist采用先删除后插入的方案。

5)查找元素

quicklist查找元素主要是针对index,即通过元素在链表中的下标查找对应元素。基本思路是,首先找到index对应的数据所在的quicklistNode节点,之后调用ziplist的接口函数ziplistGet得到index对应的数据

(8)紧凑列表(listpack.c)

Redis 设计 listpack 的目的就是取代 ziplist。因为ziplist 在极小的概率下有可能发生级联更新,当连续规模较大的级联更新发生时,对 Redis 的性能有比较大的影响。

结构图(字节数组,没有具体的结构体):

  • Total Bytes:整个listpack的空间大小,占用4个字节,每个listpack最多占用4294967295Bytes。
  • Num Elem:listpack中的元素个数,即Entry的个数,占用2个字节。
  • End为listpack:结束标志,占用1个字节,内容为0xFF。
  • Entry:每个具体的元素。
代码语言:javascript
复制
// Total Bytes,整个listpack的空间大小
#define LP_HDR_SIZE 6
// Num Elem,listpack中的元素个数
#define LP_HDR_NUMELE_UNKNOWN UINT16_MAX
​
// Entry中的标志
#define LP_MAX_INT_ENCODING_LEN 9
#define LP_MAX_BACKLEN_SIZE 5
#define LP_MAX_ENTRY_BACKLEN 34359738367ULL
#define LP_ENCODING_INT 0
...
​
// End,结束标志
#define LP_EOF 0xFF

相比于 ziplist 的定义,它有两点改动:

  1. 记录的长度不再是前一个节点的长度,而是自己的长度。
  2. 将记录自己的长度放到了节点的尾部。

优点:

  1. 不再需要 zltail_offset 属性也可以快速定位到最后一个节点。用listpac 的总长度-最后一个节点的长度.
  2. 每个节点记录自己的长度,当本节点的值发生了改变,只需要更改自己的长度即可。不再需要更改别的节点的属性,也就彻底的解决掉了级联更新问题。

listpack 在 5.0 版本引入,但是由于 ziplist 在 Reids 内部的使用太过于广泛,有一些兼容问题,但在5.0 版本引入的 Stream 数据结构中,就使用了 listpack 而不是 ziplist。

虽然该结构查询效率低,并且只适合于末尾增删,但消息流中,通常只需要向其末尾增加消息,故而可以采用该结构。

基本操作:

函数名

说明

lpNew

初始化

lpInsert

增删改操作;增-任意位置插入; 删-空元素替换; 改-替换操作

lpFirst, lpLast, lpNext, lpPrev

遍历相关操作

lpGet

读取元素

(8)基数树(rax.c)

radix tree(基数树)(也叫基数特里树压缩前缀树)是一种数据结构,是一种更节省空间的Trie(前缀树)。

rax 是基数树的一种实现,rax中不仅可以存储字符串,同时还可以为这个字符串设置一个值,也就是key-value。

如果一个中间节点有多个子节点,那么路由键就只是一个字符。如果只有一个子节点,那么路由键就是一个字符串。后者就是所谓的「压缩」形式,多个字符压在一起的字符串。

A. Rax树-结构体:

代码语言:javascript
复制
typedef struct rax {
    raxNode *head;
    uint64_t numele;
    uint64_t numnodes;
} rax;

B. raxNode节点-结构体:

代码语言:javascript
复制
typedef struct raxNode {
    uint32_t iskey:1;     // 该节点是否包含key
    uint32_t isnull:1;    // 是否存储value
    uint32_t iscompr:1;   // 是否压缩
    uint32_t size:29;     // 孩子节点数量,或压缩字符串的长度
    unsigned char data[];
} raxNode;

基本操作:

函数名

说明

raxNew

初始化

raxFind

查找长度为len的字符串s(key) 对应的value

raxInsert, raxTryInsert

向rax中插入key-value对,覆盖或者不覆盖原有的value

raxRemove, raxFree, raxFreeWithCallback

删除rax中的某个key,或释放整个rax,可设置释放回调

raxStart, raxSeek, raxNext, raxPrev, raxStop, raxEOF

遍历相关的操作

初始化:raxNew

代码语言:javascript
复制
rax *raxNew(void) {
    rax *rax = rax_malloc(sizeof(*rax)); //申请空间
    rax->numele = 0;                     //当前元素个数为0
    rax->numnodes = 1;                   //当前节点个数为1
    rax->head = raxNewNode(0,0);         //构造头节点
    return rax;
}

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 一、Value的数据类型封装
    • (1)字符串类型(t_string.c)
      • (2)列表类型(t_list.c)
        • (3)哈希表类型(t_hash.c)
          • (4)集合类型(t_set.c)
            • (5)有序集合类型(t_zset.c)
              • (6)数据流类型(t_stream.c)
              • 二、底层数据结构
                • (1)简单动态字符串(sds.c)
                  • (2)字典(dict.c)
                    • (3)链表(adlist.h)
                      • (4)跳跃表(server.h/skiplist)
                        • (5)整数集合(intset.h)
                          • (6)压缩列表(ziplist.c)
                            • (7)快速链表(quicklist.c)
                              • (8)紧凑列表(listpack.c)
                                • (8)基数树(rax.c)
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