Redis数据结构详解

Redis是key-value的存储系统,其数据组成结构如下所示:

Redis 没有传统关系型数据库的Table 模型,schema 所对应的db仅以编号区分。同一个db 内,key 作为顶层模型,它的值是扁平化的。也就是说db 就是key的命名空间。key的定义通常以“:” 分隔,如:Article:Count:1。我们常用的Redis数据类型有:string、list、set、map、sorted-set。

valueObject通用结构

Redis中的所有value 都是以object 的形式存在的,其通用结构如下所示:

typedef struct redisObject {
    unsigned [type] 4;
    unsigned [encoding] 4;
    unsigned [lru] REDIS_LRU_BITS;
    int refcount;
    void *ptr;
} robj;

type 指的是前面提到的 string、list 等类型。

encoding 指的是这些结构化类型具体的实现方式,同一个类型可以有多种实现。如:string 可以用int 来实现,也可以使用char[] 来实现;list 可以用ziplist 或者链表来实现。

lru 表示本对象的空转时长,用于有限内存下长时间不访问的对象清理。

refcount 对象引用计数,用于GC。

ptr 指向以encoding 方式实现这个对象实际实现者的地址。如:string 对象对应的SDS地址(string的数据结构/简单动态字符串)。

string

Redis中的string 可以表示四很多语义,如:字节串(bits)、整数浮点数。这三种类型,redis会根据具体的场景完成自动转换,并且根据需要选取底层的承载方式。例如整数可以由32-bit/64-bit、有符号/无符号承载,以适应不同场景对值域的要求。

基本操作

String类型的value基本操作
 操作  描述 
 针对数字类型  inc  将指定key内容+1
 decr 将指定key内容-1
 incrby 将指定key的内容增加指定值
 decrby 将指定key的内容减少给定值
 incrbyfloat 将指定key的内容减少给定的浮点值
 针对字节串类型  append 将指定字节串添加到key的value后
 getrange 对字节串value做范围截取
 setrange 对字节串的指定start和end 做覆盖操作
 strlen 获取字节串value的长度
 getbit 对字节串value,获取指定偏移量上的bit(位)
 setbit 将字节串value视为bit,并设置给定起始位置设置值
 bitcount 将字符串value视为bit,并统计1的数量
 bitop 对多个key的value做位运算,如:XOR、OR、AND、NOT 


除此之外,string 类型的value还有一些CAS的原子操作,如:get、set、set value nx(如果不存在就设置)、set value xx(如果存在就设置)。

内存结构

在Redis内部,string的内部以 int、SDS(简单动态字符串 simple dynamic string)作为存储结构。int 用来存放整型数据;SDS 用来存放字节/字符和浮点型数据。

(1)SDS结构

typedef struct sdshdr {
    // buf中已经占用的字符长度
    unsigned int len;
    // buf中剩余可用的字符长度
    unsigned int free;
    // 数据空间
    char buf[];
}

其结构图如下所示:

上面存储的内容为“Redis”,Redis采用类似C语言的存储方法,使用'\0'结尾(仅仅是定界符)。上面SDS的free 空间大小为0,当free > 0时,buf中的free 区域的引入提升了SDS对字符串的处理性能,可以减少处理过程中的内存申请和释放次数。

(2)buf 的扩容与缩容

当对SDS 进行操作时,如果超出了容量。SDS会对其进行扩容,触发条件如下:

A 字节串初始化时,buf的大小 = len + 1,即加上定界符'\0'刚好用完所有空间。

B 当对串的操作后小于1M时,扩容后的buf 大小 = 业务串预期长度 * 2 + 1,也就是扩大2倍。

C 对于大小 > 1M的长串,buf总是留出 1M的 free空间,即2倍扩容,但是free最大为 1M。

(3)字节串与字符串

SDS中存储的内容可以是ASCII 字符串,也可以是字节串。由于SDS通过len 字段来确定业务串的长度,因此业务串可以存储非文本内容。对于字符串的场景,buf[len] 作为业务串结尾的'\0' 又可以复用C的已有字符串函数。

(4)SDS编码的优化

value 在内存中有2个部分:redisObject和ptr 指向的字节串部分。在创建时,通常要分别为2个部分申请内存,但是对于小字节串,可以一次性申请。

使用场景

字符串类型的主要使用场景如下:缓存(缓存业务数据:如用户信息、商品信息等)、计数器(如网页浏览数)、分布式锁(如实现并发控制)等。

List

List就是列表对象,用于存储string序列。

基本操作

List类型的value基本操作
操作描述
 List 单key 操作  rpush/lpush  将指定string 添加到key 对应的列表中,lpush 表示头部插入,rpush 表示从尾部插入 
 rpop/lpop  将value 从列表中弹出(删除并返回已删除数据),lpop 表示从头部弹出;rpop 表示从尾部弹出 
 lindex  获取列表中 index 位置上的元素的值 
 lrange  获取列表中 start - end 的子列表,如 lrange key 0 9,即去除列表中前10个元素 
 ltrim  删除列表中 start - end 的子列表内容 
List 多key 操作  blpop/brpop  以阻塞的方式从多个 key 中弹出元素,并设置超时时间( 秒 ),返回目标 key 和 list 中的值,如:blpop key1 key2 60,依次从key1 key2 中查找 
 blpoppush/brpoplush  blpoppush key1 key2 30 以阻塞的方式从 key1 的头部pop 元素,并添加到 key2 的尾部 


内存数据结构

List 类型的 value对象,由 linkedlist 或者 ziplist 实现。当 List 元素个数少并且元素内容长度不大时,Redis 会采用ziplist 实现,否则使用linkedlist 实现。

linkedlist实现

链表的代码结构如下所示:

typedef struct list {
  // 头结点
  listNode *head;
  // 尾节点
  listNode *tail;
  // 节点值复制函数
  void *(*dup)(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);
  // 链表长度
  unsigned long len;  
} list;

// Node节点结构
typedef struct listNode {
	struct listNode *prev;
	struct listNode *next;
	void *value;
} listNode;

linkedlist 结构图如下所示:

ziplist实现

ziplist 是存储在连续内存中的,其组成结构图如下所示:

zlbytes:表示ziplist 的总长度。

zltail:指向最末元素。

zllen:表示元素的个数。

entry:为元素内容。

zlend:恒为0xFF,作为ziplist的定界符。

从上面的结构可以看出,对于linkedlist和 ziplist,它们的rpush、rpop、llen的时间复杂度都是O(1)。但是对于ziplist,lpush、lpop都会牵扯到所有数据的移动,时间复杂度为O(N)。但是由于List的元素少,体积小,这种情况还是可控的。

对于ziplist 的每个Entry 其结构如下所示:

记录前一个相邻的Entry的长度,作用是方便进行双向遍历,类似于linkedlist 的prev 指针。ziplist是连续存储,指针由偏移量来承载。Redis中实现了2种方式的实现:当前邻 Entry的长度小于254 时,使用1字节来实现;否则使用5个字节。

这里面会有个问题,就是当前一个Entry的长度变化时,这时候有可能会造成后续的所有空间移动。当然这种情况发生的可能性比较小。

Entry内容本身是自描述的,意味着第二部分(Entry内容)包含了几个信息:Entry内容类型长度内容本身。而内容本身有包含:类型长度部分和内容本身部分。类型和长度同样采用变长编码:

00xxxxxx :string类型;长度小于64,0~63可由6位bit 表示,即xxxxxx表示长度。

01xxxxxx|yyyyyyyy : string类型;长度范围是[64, 16383],可由14位 bit 表示,即xxxxxxyyyyyyyy这14位表示长度。

10xxxxxx|yy..y(32个y) : string类型,长度大于16383.

1111xxxx :integer类型,integer本身内容存储在xxxx 中,只能是1~13之间取值。也就是说内容类型已经包含了内容本身。

11xxxxxx :其余的情况,Redis用1个字节的类型长度表示了integer的其他几种情况,如:int_32、int_24等。

由此可见,ziplist 的元素结构采用的是可变长的压缩方法,针对于较小的整数/字符串的压缩效果较好。

Map

Map类型的value 在Redis中又叫做 Hash。因为Redis本身是一个key - valueObject的结构,Hash类型的结构可以理解为subkey - subvalue。这里面的subkey - subvalue只能是:整型浮点型或者字符串

基本操作

Map类型的基本操作
操作描述
Hash表的操作 hget  hget key field,返回Hash表给定值域的值 
 hset  hset key field value,将Hash表中key为field的值设置为value 
 hmget  hmget key field [field ... ],返回Hash表中一个或多个field的值域 
 hmset  hmset key field value [field value ... ],同时将多个field - value设置到Hash表中 
 hgetall  hgetall key,返回Hash表中所有的filed - value对 
 hdel  hdel key field [field ... ],删除Hash表中一个或多个域 
 hkeys  hkeys key,返回Hash表中的所有field 
 hvals  hvals key,返回Hash表中所有的values 
 hlen  hlen key,获取Hash表域的数量 


因为Map的value 可以表示整型和浮点型,因此Map也可以使用 hincrby 对某个field的value值做自增操作。

内存数据结构

Map可以由HashTable 和 ziplist 两种方式来承载。对于数据量较小的Map,使用ziplist 实现。

HashTable 实现

HashTable在Redis 中分为3 层,自底向上分别是:

dictEntry:管理一个field - value 对,同事保留同一桶中相邻元素的指针,以此维护Hash 桶中的内部链。

dictht:维护Hash表的所有桶链。

dict:当dictht需要扩容/缩容时,用户管理dictht的迁移。

dict是Hash表存储的顶层结构。其代码如下所示:

// 哈希表(字典)数据结构,Redis 的所有键值对都会存储在这里。其中包含两个哈希表。
typedef struct dict {
    // 哈希表的类型,包括哈希函数,比较函数,键值的内存释放函数
    dictType *type;
    // 存储一些额外的数据
    void *privdata;
    // 两个哈希表
    dictht ht[2];
    // 哈希表重置下标,指定的是哈希数组的数组下标
    int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
    // 绑定到哈希表的迭代器个数
    int iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;

Hash表的核心结构是dictht,它的table 字段维护着 Hash 桶,桶(bucket)是一个数组,数组的元素指向桶中的第一个元素(dictEntry)。

typedef struct dictht { 
    //槽位数组
    dictEntry **table; 
    //槽位数组长度
    unsigned long size; 
    //用于计算索引的掩码 
    unsigned long sizemask;
    //真正存储的键值对数量
    unsigned long used; 
} dictht;

其结构图如下所示:

从上图可以看出,Hash表使用的是 链地址法 解决Hash冲突的。当一个bucket 中的Entry 很多时,Hash表的插入性能会下降,此时就需要增加bucket的个数来减少Hash 冲突。

Hash表扩容

和大多数Hash表实现一样,Redis引入负载因子判定是否需要增加bucket个数,负载因子 = Hash表中已有元素 / bucket数量。扩容之后bucket的数量是原先的2倍。目前有2 个阀值:

小于1 时一定不扩容;

大于5 时一定扩容;

在1 ~ 5 之间时,Redis 如果没有进行bgsave/bdrewrite 操作时则会扩容。

当key - value 对减少时,低于0.1时会进行缩容。缩容之后,bucket的个数是原先的0.5倍。

ziplist 实现

这里面的ziplist 和List的ziplist实现类似,都是通过Entry 存放element。和List不同的是,Map对应的ziplist 的Entry 个数总是2的整数倍,第奇数个Entry 存放key,下一个相邻的Entry存放value。

ziplist承载时,Map的大多数操作不再是O(1)了,而是由Hash表遍历,变成了链表的遍历,复杂度变为O(N)。由于Map相对较小时采用ziplist,采用Hash表时计算hash值的开销较大,因此综合起来ziplist的性能相对好一些。

Set

Set类似List,但是它是一个无序集合,包含的元素不重复。

基本操作

Set 基本操作
 操作  描述 
 Set 基本操作  sadd  sadd key member [member ... ],将一个或多个member 放入集合中 
 srem  srem key member [member ... ],移除一个或多个member 
 sismember  sismember key member,检查member是否在集合中 
 scard  scard key,返回集合中元素的个数 
 smembers  smembers key,返回集合中所有的元素 
 srandmember  srandmember key [count],随机返回1个(默认)或多个成员 
 Set 复合操作  sinter  sinter key [key...],返回多个集合的交集 
 sunion  sunion key [key ...],返回多个集合的并集
 sdiff  sdiff key [key ...],返回第一个集合与后面所有集合的差集 
 Set 复合存储  sinterstore  sinterstore destination key [key ...],与sinter类似,不过将结果集存放到destination集合中 
 sunionstore  sunionstore destination key [key ...],与sunion类似,将结果集存放到destination中
 sdiffstore  sdiffstore destination key [key...],与sdiff类似,将结果集存放到destination中 


内存数据结构

Set在Redis中以intsethashtable来存储。Hashtable前面已经介绍过了,对于Set,HashTable的value永远为NULL。当Set中只包含整型数据时,采用intset作为实现。

intset

intset的核心元素是一个字节数组,其中从小到大有序的存放着set的元素,其代码结构如下所示:

typedef struct intset {
    // 编码方式
  uint32_t enconding;
  // 集合包含的元素数量
  uint32_t length;
  // 保存元素的数组    
  int8_t contents[];
} intset;

其结构图如下所示:

因为元素有序排列,所以SET的获取操作采用二分查找的方式,复杂度为O(log(N))。

进行插入操作时,首先通过二分查找到要插入的位置,再对元素进行扩容。然后将插入位置之后的所有元素向后移动一个位置,最后插入元素。时间复杂度为O(N)。

为了使二分查找的速度足够快,存储在content 中的元素是定长的。

从上图中可以看出,当插入2018 时,所有的元素向后移动,并且不会发生覆盖的情况。并且当Set 中存放的整型元素集中在小整数范围[-128, 127]内时,可以大大的节省内存空间。这里面需要注意的是:IntSet支持升级,但是不支持降级。

Sorted-Set

Sorted-Set是Redis特有的数据,类似于Map的key-value对,但是它是有序的。

key :key-value对中的键,在一个Sorted-Set中不重复。

value : 是一个浮点数,称为 score。

有序 :内部按照score 从小到大的顺序排列。

基本操作

由于Sorted-Set 本身包含排序信息,在普通Set 的基础上,Sorted-Set 新增了一系列和排序相关的操作:

Sorted-Set的基本操作
 操作 
 描述 

 Sorted-Set 特有操作

(与Set相比) 

 zrank 

 zrank key member, 返回有序集 key 中成员 member 的排名。其中有序集成员按 score 值递增(从小到大)顺序排列。 

 zrange 

 zrange key start stop [WITHSCORES],返回有序集 key 中,指定区间内的成员。

 zrangebyscore 

 zrangebyscore key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count], 返回有序集 key 中,所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列。

 zscore 

 zscore key member,返回有序集 key 中,成员 member 的 score 值。

 zincrby 

 zincrby key increment member,为有序集 key 的成员 member 的 score 值加上增量 increment 。


内部数据结构

Sorted-Set类型的valueObject 内部由ziplist或者 skiplist+hashtable来实现。

作为ziplist的实现方式和Map类似。由于Sorted-Set包含了Score的排序信息,ziplist内部的key-value元素对的排序方式也是按照Score递增排序的,意味着每次插入数据都要移动之后的数据。因此ziplist适用于元素个数不多,元素内容不大的场景。

对于更通用的场景,Sorted-Set使用sliplist来实现。

skiplist

和通用的跳表不同的是,Redis为每个level 对象增加了span 字段,表示该level 指向的forward节点和当前节点的距离,使得getByRank类的操作效率提升。skiplist的代码结构如下:

typedef struct zskiplist {
     //表头节点和表尾节点
     structz skiplistNode *header,*tail;
     //表中节点数量
     unsigned long length;
     //表中层数最大的节点的层数
     int level;
} zskiplist;

skiplistNode的代码结构如下所示:

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

skiplist的结构示意图如下所示:


从上图可以看出,每次向skiplist 中新增或者删除一个节点时,需要同时修改图标中红色的箭头,修改其forward和span的值。可以看出,需要修改的箭头和对skip进行查找操作遍历并废弃过的路径是吻合的。对于span的修改仅仅是+1或者-1 。skiplist 的查找复杂度平均是 O(Log(N)),因此add / remove的复杂度也是O(Log(N))。因此Redis中新增的span 提升了获取rank(排序)操作的性能,仅需对遍历路径相加即可(矢量相加)。

还有一点需要注意的是,每个skiplist的节点level 大小都是随机生成的(1-32之间)。

hashtable

skiplist 是zset 实现顺序相关操作比较高效的数据结构,但是对于简单的zscore操作效率并不高。Redis在实现时,同时使用了Hashtable和skiplist,代码结构如下:

typedef struct zset {
    dict *dict;
    zskiplist *zsl;
} zset;

Hash表的存在使得Sorted-Set中的Map相关操作复杂度由O(N)变为O(1)。


参考:《深入分布式缓存》、《Redis设计与实现》