Redis底层数据结构之dict、ziplist、quicklist详解

时间:2021-08-03 09:55:03

此前我们学习了常见的reids数据类型,这些数据类型都需要底层的数据结构的支持,现在我们来看看redis常见的底层数据结构:dictziplist、quicklist。

1 redis dict

dict就是“字典”的意思,它是redis中的一种使用的非常多的底层的数据结构,除了hash会使用字段之外,整个 redis 数据库的所有 key 和 value 也组成了一个全局字典dict,还有带过期时间的 key 也是一个字典expires(存储在 redisdb 数据结构中)。

redis 中的字典相当于 jdk1.7中的 hashmap,内部实现也差不多类似,都是通过 “数组 + 链表” 的链地址法来解决部分哈希冲突,同时这样的结构也吸收了两种不同数据结构的优点。

和jdk1.7中的hashmap不同的是,reids的字典结构内部包含两个hashtable变量,通常情况下只有一个hashtable有值,另一个为空表,但是在字典扩容缩容时,需要分配新的hashtable,并且使用了一种叫做渐进式搬迁(rehash)的机制来提高dict的缩放效率,这时候两个hashtable分别存储旧的和新的 hashtable,待搬迁结束后,旧的将被删除,新的 hashtable 取而代之。

1.1 扩缩容的条件

正常情况下,当 hash 表中元素的个数等于数组的长度时,就会开始扩容,扩容的新数组是原数组大小的2倍。不过如果 redis 正在做 bgsave或者bgrewriteaof(持久化),为了减少内存占用,redis 尽量不去扩容,但是如果 hash 表非常满了,达到了数组长度的 5 倍了,这个时候就会强制扩容。

当 hash 表因为元素逐渐被删除变得越来越稀疏时,redis 会对 hash 表进行缩容来减少hash表的第一维数组空间占用。所用的条件是:元素个数低于数组长度的10%,缩容不会考虑 redis 是否在做 bgsave。

1.2 渐进式rehash操作

在扩容和收缩的时候,如果哈希字典中有很多元素,一次性将这些键从ht0(正在使用的hashtable)全部rehash到ht1(另一个空的hashtable)的话,由于redis是单线程模型,那么可能会导致服务器在一段时间内停止服务。所以,采用渐进式rehash的方式,数据的迁移并不是一步完成的,因此dict内部还有一个rehashidx属性用来控制rehash,默认置为-1。

  • 为ht[1]分配空间,让字典同时持有ht[0]和ht[1]两个哈希表。
  • 将rehashindex的值设置为0,表示rehash工作正式开始。
  • 在rehash期间,每次对字典执行增删改查操作时,程序除了执行指定的操作以外,还会顺带将ht[0]哈希表在rehashindex索引上的所有键值对rehash到ht[1],当一次rehash工作完成以后,rehashindex的值+1。
  • 随着字典操作的不断执行,最终会在某一时间段上ht[0]的所有键值对都会被rehash到ht[1],将rehashindex的值设置为-1,表示rehash操作结束。
  • 把ht[1]设置为ht[0],并重新在ht[1]上新建一个空表,为下次rehash做准备。

渐进式rehash采用的是一种分而治之的方式,它以bucket(桶)为基本单位进行渐进式的数据迁移,每步完成一个bucket的迁移,直至所有数据迁移完毕。这种方式将rehash的操作分摊在每一个的访问中,避免集中式rehash而带来的庞大计算量。

在渐进式rehash的过程中,如果有删除、修改、查询操作,则会在两个哈希表ht[0]和ht[1]上进行,先操作ht[0],如果没找到,再操作ht[1],则新增的数据则会被保存在ht[1]中,ht[0]中包含的键值对数量会只减不增,并随着 rehash 操作的执行而最终变成空表。

2 redis ziplist

ziplist又名压缩列表,见其名知其意,这种数据结构就比较节省内存空间,redis中对于list(3.2版本之前)、hash、zset类型的数据,如果元素较少,并且每个列表项要么就是小整数值,要么就是长度比较短的字符串,那么redis就会使用压缩列表来存储。

ziplist本身可以有序也可以无序。当作为list(3.2版本之前)和hash的底层实现时,节点之间没有顺序;当作为zset的底层实现时,节点之间会按照score大小顺序排列,元素和score被分别存储为两个节点,元素在前,score在后。

ziplist的节省空间是相较于数组而言的,ziplist和数组一样同样采用一整块连续的空间来存储数据,数组在实际存储时,每一个元素所占的实际大小是一样的,并且是以最大的元素的大小为准,这样就能进行快速的根据索引访问,而ziplist则允许每一个entry节点(对于数组中的元素)所占的实际大小不同,另外,节点之间没有存储前驱和后继的指针,以此节约空间。

ziplist支持正序或者倒序的遍历,往ziplist里插入一个entry 时间复杂度 平均:o(n),最坏:o(n²),从ziplist里删除一个entry 时间复杂度 平均:o(n), 最坏:o(n²)。最坏为o(n²)是因为redis连锁更新导致的,但这种情况出现的概率不高。

ziplist和数组类似,删除和添加节点都可能涉及到其他节点位置的移动,因此只适用于元素数据量较少,并且每个列表项要么就是小整数值,要么就是长度比较短的字符串的情况。

2.1 ziplist结构

redis的ziplist采用一系列特殊编码的连续内存块,一个压缩列表出了在头部包含一些整体信息之外,剩下的部分可以包含任意多个节点(entry)。

整体结构如下:

Redis底层数据结构之dict、ziplist、quicklist详解

  1. zlbytes:32位无符号整数,表示ziplist的整体长度(字节)。在对ziplist重新分配内存或者计算zlend的位置时有用。
  2. zltail:32位无符号整数,最后一个节点距离头部的偏移量,通过该偏移量程序无需遍历整个ziplist即可确定尾节点的地址,在反向遍历ziplist或者pop尾部节点的时候很有用。
  3. zllen:16位无符号整数,ziplist的节点(entry)个数。当小于值小于65535时,该值时准确的,等于65535(16位的最大值)时,需要遍历整个链表才能得到真实节点数量。
  4. entry:ziplist中的数据节点,长度不固定,自己的长度保存在每一个entry节点内部。
  5. zlend:8位无符号整数固定值为0xff,用于标记ziplist的结尾。

 2.2 entry结构

ziplist的entry用于存储正数或者字符串(字节数组),且每个节点的长度都是不一样的,因此节点的长度只能由这个节点自己来保存,redis的ziplist中,entry由三部分构成:

  • previous_entry_length:8bit或者40bit,用于记录上一个节点的长度(字节),为了方便反向遍历ziplist。
  • encoding:当前节点数据的编码规则,即data属性的数据类型以及长度。
  • content:当前节点的值,可以是数字或字符串(字节数组)。

previous_entry_length用于记录上一个节点的长度(字节),为了方便反向遍历ziplist,其本身的长度可能是8bit或者40bit。

  1. 如果前一节点的长度小于254字节,那么prevlengh属性的长度为1字节,前一节点的长度就保存在这一个字节里面,这样更加节约内存。
  2. 如果前一节点的长度大于等于254字节,那么prevlengh属性的总长度为5字节,第一字节被固定设置为0xfe(十进制值254),而之后的四个字节则用于保存前一节点的长度。
  3. 第二种情况下,第一个字节254而不用255(0xff)是因为255是zlend的值,它用于判断ziplist是否到达尾部。

content表示当前节点的值,可以是数字或字符串(字节数组),encoding 表示当前节点数据的编码规则,即data属性的数据类型以及长度,其中encoding其中高2位用来区分整数节点和字符串节点(高2位为11时是整数节点),根据值的类型不同,一共有九种编码类型。

字节数组的encoding类型3种,encoding有8位、16位、40位三种长度,context的长度也是变化的:

 

encoding长度 encoding格式 content格式
8bit 高两位固定00,后6位表示字节数组的长度 长度小于等于63(2^6-1)字节的字节数组
16bit 高两位固定01,后14位表示字节数组的长度。 长度小于等于16383(2^14-1)字节的字节数组
40bit 高两位固定10,后38位表示字节数组的长度。 长度小于等于4294967295(2^32-1)字节的字节数组

 

整数值的encoding类型6种,固定长度8位,高两位固定11,表示整数,因此需要后两位来表示不同的整数类型。整数类型的content的长度虽然也是可变的,但固定范围内的整数长度一样,也就是说content长度只有固定的几种。

encoding长度 encoding格式 content格式
1bit 1111xxxx,后四位用来表示content。 4bit长的无符号整数,即介于0至12之间,没有content字段,在encoding中存储。
11111110 8bit,有符号整数。
11000000 16bit,有符号整数。
11110000 24bit,有符号整数。
11010000 32bit,有符号整数。
11100000 64bit,有符号整数。

3 redis quicklist

redis 的list在3.2版本之前在元素较少时实际上是采用ziplist结构,当链表entry数据超过512、或单个value 长度超过64,底层就会转化成linkedlist编码,而redis3.2及其之后则采用quicklist结构代替ziplist和linkedlist。

ziplist存储在一段连续的内存上,所以存储和查找效率很高,顺序io访问。但是,它不利于修改操作,插入和删除操作需要频繁的申请和释放内存。特别是当ziplist长度很长的时候,一次realloc可能会导致大批量的数据拷贝,适用于存储整数和短字符串。

双向链表linkedlist便于在表的两端进行push和pop操作,在插入节点上复杂度很低,但是它的内存开销比较大。首先,它在每个节点上除了要保存数据之外,还要额外保存两个prev 和 next指针(64 位操作系统占用 8 个字节);其次,双向链表的各个节点是单独的内存块,地址不连续,随机io访问,节点多了容易产生内存碎片,影响内存管理效率。

quicklist将 linkedlist 按段切分,每一段使用 ziplist 来紧凑存储,多个 ziplist 之间使用双向指针串接起来。

首先quicklist就是一个标准的双向链表的配置,有head 和tail节点,每个节点是一个quicklistnode节点,包含prev和next指针,内部还包含一个ziplist,使用ziplist来保存数据,而ziplist实际上含有多个entry节点,保存着数据。相当与一个quicklistnode节点保存的是一片数据,而不再是一个数据。

quicklist将二者的优点结合起来,在宏观上是一个双向链表结构,插入、删除quicklistnode节点的成本很低,不需要移动其他节点的位置,而在微观上,每一个quicklistnode节点又是一个个的ziplist,内部包含多个数据,ziplist内存连续,减少了内存碎片,同时由于每一个ziplist不是很大(大小可以配置),因此插入和删除操作不会进行大量的数据移动。

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