Redis的數據類型——探究竟
接上篇 爲何要用Redis，今天來聊聊具體的Redis數據類型與命令。本篇是深刻理解Redis的一個重要基礎，請坐穩，前方 長文預警。redis
本系列內容基於：redis-3.2.12
文中不會介紹全部命令，主要是工做中常常遇到的。shell
平時咱們看的大部分資料，都是簡單粗暴的告訴咱們這個命令幹嗎，那個命令須要幾個參數。這種方式只會知其然不知其因此然，本文從命令的時間複雜度到用途，再到對應類型在Redis低層採用何種結構保存數據，但願讓你們認識的更深入，使用時內心更有底。緩存
- 這裏在閱讀中請注意：雖然不少命令的時間複雜度都是O(n)，但要注意其n所表明的具體含義。
- 文中會用到 OBJECT ENCODING xxx 來檢查Redis的內部編碼，它實際上是讀取的 redisObject 結構體中 encoding 所表明的值。redisObject 對不一樣類型的數據提供了統一的表現形式。
String類型
應該講這是Redis中使用的最普遍的數據類型。該類型中的一些命令使用場景很是普遍。好比：服務器
- 緩存，這是使用很是多的地方；
- 計數器/限速器技術；
- 共享Session服務器也是基於該數據類型
注：表格中僅僅說明了String中的12個命令，使用場景也僅列舉了部分。
咱們時常被人說教 MSET/MGET 這類命令少用，由於他們的時間複雜度是O(n)，但其實這裏注意，n表示的是本次設置或讀取的key個數，因此若是你批量讀取的key並非不少，每一個key的內容也不是很大，那麼使用批量操做命令反而可以節省網絡請求、傳輸的時間。網絡
內部結構
String類型的數據最終是如何在Redis中保存的呢？若是要細究的話，得先從 SDS 這個結構提及，不過今天先按下不表這源碼部分的細節，只談其內部保存的數據結構。最終咱們設置的字符串都會以三種形式中的一種被存儲下來。數據結構
- Int，8個字節的長整型，最大值是：0x7fffffffffffffffL
- Embstr，小於等於44個字節的字符串
- Raw
結合代碼來看看Redis對這三種數據結構是如何決策的。當咱們在客戶端使用命令 SET test hello,redis 時，客戶端會把命令保存到一個buf中，而後按照收到的命令前後順序依次執行。這其中有一個函數是：processMultibulkBuffer() ，它內部調用了 createStringObject() 函數：函數
#define OBJ_ENCODING_EMBSTR_SIZE_LIMIT 44
robj *createStringObject(const char *ptr, size_t len) {
// 檢查保存的字符串長度，選擇對應類型
if (len <= OBJ_ENCODING_EMBSTR_SIZE_LIMIT)
return createEmbeddedStringObject(ptr,len);
else
return createRawStringObject(ptr,len);
}
不懂C語言沒關係，這裏就是檢查咱們輸入的字符串 hello,redis 長度是否超過了 44 ，若是超過了用類型 raw ，沒有則選用 embstr 。實驗看看：性能
127.0.0.1:6379> SET test 12345678901234567890123456789012345678901234 // len=44 OK 127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test "embstr" 127.0.0.1:6379> SET test 123456789012345678901234567890123456789012345 // len=45 OK 127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test "raw"
能夠看到，一旦超過44，底層類型就變成了：raw 。等等，上面咱們不是還提到有一個 int 類型嗎？從函數裏邊徹底看不到它的蹤影啊？不急，當咱們輸入的這條命令真的要開始執行時，也就是調用函數 setCommand() 時，會觸發一個 tryObjectEncoding() 函數，這個函數的做用是試圖對輸入的字符串進行壓縮，繼續看看代碼：測試
robj *tryObjectEncoding(robj *o) {
... ...
len = sdslen(s);
// 長度小於等於20，而且可以轉成長整形
if(len <= 20 && string2l(s,len,&value)) {
o->encoding = OBJ_ENCODING_INT;
}
... ...
}
這個函數被我大幅縮水了，可是簡單咱們可以看到它判斷長度是否小於等於20，而且嘗試轉化成整型，看看例子。網站
9223372036854775807 是8位字節可表示的最大整數，它的16進制形式是： 0x7fffffffffffffffL
127.0.0.1:6379> SET test 9223372036854775807 OK 127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test "int" 127.0.0.1:6379> SET test 9223372036854775808 // 比上面大1 OK 127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test "embstr"
至此，關於String的類型選擇流程完畢了。這對咱們的參考價值是，咱們在使用String類型保存數據時，要考慮到底層對應不一樣的類型，不一樣的類型在Redis內部會執行不一樣的流程，其所對應的執行效率、內存消耗都是不一樣的。
Hash類型
咱們常常用它來保存一個結構化的數據，好比與一個用戶相關的緩存信息。若是使用普通的String類型，須要對字符串進行序列化與反序列化，無疑增長額外開銷，而且每次讀取都只能所有讀取出來。
- 緩存結構化的數據，如：文章信息，可靈活修改其某一個字段，如閱讀量。
Hash類型保存的結構話數據，很是像MySQL中的一條記錄，咱們能夠方便修改某一個字段，可是它更具靈活性，每一個記錄可以含有不一樣的字段。
內部結構
在內部Hash類型數據可能存在兩種類型的數據結構：
- ZipList，更加節省空間，限制：key與field長度不超過64，key中field的個數不超過512個
- HashTable
對於Hash，Redis 首先默認給它設置使用 ZipList 數據結構，後續根據條件進行判斷是否須要改變。
void hsetCommand(client *c) {
int update;
robj *o;
if ((o = hashTypeLookupWriteOrCreate(c,c->argv[1])) == NULL) return;
hashTypeTryConversion(o,c->argv,2,3);// 根據長度決策
... ...
update = hashTypeSet(o,c->argv[2],c->argv[3]);// 根據元素個數決策
addReply(c, update ? shared.czero : shared.cone);
... ...
}
hashTypeLookupWriteOrCreate() 內部會調用 createHashObject() 建立Hash對象。
robj *createHashObject(void) {
unsigned char *zl = ziplistNew();
robj *o = createObject(OBJ_HASH, zl);
o->encoding = OBJ_ENCODING_ZIPLIST;// 設置編碼 ziplist
return o;
}
hashTypeTryConversion() 函數內部根據是否超過 hash_max_ziplist_value 限制的長度（64），來決定低層的數據結構。
void hashTypeTryConversion(robj *o, robj **argv, int start, int end) {
int i;
if (o->encoding != OBJ_ENCODING_ZIPLIST) return;
for (i = start; i <= end; i++) {
// 檢查 field 與 value 長度是否超長
if (sdsEncodedObject(argv[i]) &&
sdslen(argv[i]->ptr) > server.hash_max_ziplist_value)
{
hashTypeConvert(o, OBJ_ENCODING_HT);
break;
}
}
}
而後在函數 hashTypeSet() 中檢查field個數是否超過了 hash_max_ziplist_entries 的限制（512個）。
int hashTypeSet(robj *o, robj *field, robj *value) {
int update = 0;
if (o->encoding == OBJ_ENCODING_ZIPLIST) {
... ...
// 檢查field個數是否超過512
if (hashTypeLength(o) > server.hash_max_ziplist_entries)
hashTypeConvert(o, OBJ_ENCODING_HT);
} else if (o->encoding == OBJ_ENCODING_HT) {
... ...
}
... ...
return update;
}
來驗證一下上面的邏輯：
127.0.0.1:6379> HSET test name qweqweqwkejkksdjfslfldsjfkldjslkfqweqweqwkejkksdjfslfldsjfkldjsl (integer) 1 127.0.0.1:6379> HSTRLEN test name (integer) 64 127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test "ziplist" 127.0.0.1:6379> HSET test name qweqweqwkejkksdjfslfldsjfkldjslkfqweqweqwkejkksdjfslfldsjfkldjslq (integer) 0 127.0.0.1:6379> HSTRLEN test name (integer) 65 127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test "hashtable"
關於key設置超過64，以及field個數超過512的限制狀況，你們可自行測試。
List類型
List類型的用途也是很是普遍，主要歸納下經常使用場景:
- 消息隊列：LPUSH + BRPOP（阻塞特徵）
- 緩存：用戶記錄各類記錄，最大特色是可支持分頁
- 棧：LPUSH + LPOP
- 隊列：LPUSH + RPOP
- 有限隊列：LPUSH + LTRIM，能夠維持隊列中數據的數量
內部結構
List 的數據類型在低層實現有如下幾種：
- QuickList：它是以ZipList爲節點的LinkedList
- ZipList（省內存），在3.2.12版本中發現有地方使用
- LinkedList，在3.2.12版本中發現有地方使用
網絡上有些文章說 LinkedList 在 Redis 4.0 以後的版本沒有再被使用，實際上我發現 Redis 3.2.12 版本中也沒有再使用該結構（不直接作爲數據存儲結構），包括 ZipList 在 3.2.12 版本中都沒有再被直接用來存儲數據了。
咱們作個實驗來驗證下，咱們設置一個List中有 1000 個元素，每一個元素value長度都超過 64 個字符。
127.0.0.1:6379> LLEN test (integer) 1000 127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test "quicklist" 127.0.0.1:6379> LINDEX test 0 "qweqweqwkejkksdjfslfldsjfkldjslkfqweqweqwkejkksdjfslfldsjfkldjslq" // 65個字符
不管咱們是改變列表元素的個數以及元素值的長度，其結構都是 QuickList。還不信的話，咱們來看看代碼：
void pushGenericCommand(client *c, int where) {
int j, waiting = 0, pushed = 0;
robj *lobj = lookupKeyWrite(c->db,c->argv[1]);
... ...
for (j = 2; j < c->argc; j++) {
c->argv[j] = tryObjectEncoding(c->argv[j]);
if (!lobj) {
// 建立 quick list
lobj = createQuicklistObject();
quicklistSetOptions(lobj->ptr, server.list_max_ziplist_size,
server.list_compress_depth);
dbAdd(c->db,c->argv[1],lobj);
}
listTypePush(lobj,c->argv[j],where);
pushed++;
}
... ...
}
初始話時，調用 createQuicklistObject() 設置其低層數據結構是：quick list 。後續流程中沒有地方再對該結構進行轉化。
Set類型
Set 類型的重要特性之一是能夠去重、無序。它集合的性質在社交上能夠有普遍的使用。
- 共同關注
- 共同喜愛
- 數據去重
內部結構
Set低層實現採用了兩種數據結構：
- IntSet，集合成員都是整數（不能超過最大整數）而且集合成員個數少於512時使用。
- HashTable
該命令的代碼以下，其中重要的兩個關於決定類型的調用是：setTypeCreate() 和 setTypeAdd()。
void saddCommand(client *c) {
robj *set;
... ...
if (set == NULL) {
// 初始化
set = setTypeCreate(c->argv[2]);
} else {
... ...
}
for (j = 2; j < c->argc; j++) {
// 內部會檢查元素個數是否擴充到須要改變低層結構
if (setTypeAdd(set,c->argv[j])) added++;
}
... ...
}
來看下 Set 結構對象的初始建立代碼：
robj *setTypeCreate(robj *value) {
if (isObjectRepresentableAsLongLong(value,NULL) == C_OK)
return createIntsetObject(); // 使用IntSet
return createSetObject(); // 使用HashTable
}
isObjectRepresentableAsLongLong() 內部判斷其整數範圍，若是是整數且沒有超過最大整數就會使用 IntSet 來保存。不然使用 HashTable 。接着會檢查元素的個數。
int setTypeAdd(robj *subject, robj *value) {
long long llval;
if (subject->encoding == OBJ_ENCODING_HT) {
... ...
} else if (subject->encoding == OBJ_ENCODING_INTSET) {
if (isObjectRepresentableAsLongLong(value,&llval) == C_OK) {
uint8_t success = 0;
subject->ptr = intsetAdd(subject->ptr,llval,&success);
if (success) {
/* Convert to regular set when the intset contains
* too many entries. */
if (intsetLen(subject->ptr) > server.set_max_intset_entries)
setTypeConvert(subject,OBJ_ENCODING_HT);
return 1;
}
} else {
/* Failed to get integer from object, convert to regular set. */
setTypeConvert(subject,OBJ_ENCODING_HT);
... ...
return 1;
}
}
... ...
return 0;
}
看看例子，這裏以最大整數臨界值爲例：
127.0.0.1:6379> SADD test 9223372036854775807 (integer) 1 127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test "intset" 127.0.0.1:6379> SADD test 9223372036854775808 (integer) 1 127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test "hashtable"
關於集合個數的測試，請自行完成觀察。
SortSet類型
如今的應用，都有一些排行榜之類的功能，好比投資網站顯示投資金額排行，購物網站顯示消費排行等。SortSet很是適合作這件事。經常使用來解決如下問題：
- 各種排行榜
- 設置執行任務權重，後臺腳本根據其排序順序執行相關操做
- 範圍查找，查找某個值在集合的哪一個範圍
內部結構
雖然有序集合也是集合，可是低層的數據結構卻與Set不同，它也有兩種數據結構，分別是：
- ZipList，當有序集合的元素個少於等於128或 member 的長度小於等於64的時候使用該結構
- SkipList
這個轉變成過程以下：
void zaddGenericCommand(client *c, int flags) {
if (zobj == NULL) {
if (xx) goto reply_to_client; /* No key + XX option: nothing to do. */
if (server.zset_max_ziplist_entries == 0 ||
server.zset_max_ziplist_value < sdslen(c->argv[scoreidx+1]->ptr))
{
zobj = createZsetObject();// skip list
} else {
zobj = createZsetZiplistObject();// zip list
}
dbAdd(c->db,key,zobj);
} else {
... ...
}
... ...
if (zobj->encoding == OBJ_ENCODING_ZIPLIST) {
if (zzlLength(zobj->ptr) > server.zset_max_ziplist_entries)
zsetConvert(zobj,OBJ_ENCODING_SKIPLIST);// 根據個數轉化編碼
if (sdslen(ele->ptr) > server.zset_max_ziplist_value)
zsetConvert(zobj,OBJ_ENCODING_SKIPLIST);// 根據長度轉化編碼
}
}
這裏以member長度超過64舉例：
127.0.0.1:6379> ZADD test 77 qwertyuiopqwertyuiopqwertyuiopqwertyuiopqwertyuiopqwertyuiopqwer // member長度是 64 (integer) 1 127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test "ziplist" 127.0.0.1:6379> ZADD test 77 qwertyuiopqwertyuiopqwertyuiopqwertyuiopqwertyuiopqwertyuiopqwerq // member長度是65 (integer) 1 127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test "skiplist"
當咱們member 超過64位長度時，低層的數據結構由 ZipList 轉變成了 SkipList。剩下的元素個數的測試，動動手試試看。
全局經常使用命令
對於全局命令，無論對應的key是什麼類型的數據，都是能夠進行操做的。其中須要注意 KEYS 這個命令，不能用於線上，由於Redis單線程機制，若是內存中數據太多，會操做嚴重的阻塞，致使整個Redis服務都沒法響應。
總結
- Redis每種類型的命令時間複雜度不一樣，有的跟對應元素的個數有關係；有的跟請求個數有關係；
- 合理安排元素相關個數以及長度，爭取Redis底層採用最簡單的數據結構；
- 關注時間複雜度，瞭解本身的Redis內部元素狀況，避免阻塞；
- 越簡單的數據，越能得到更好的性能；
- Redis每種數據類型低層都對應多種數據結構，修改與擴展對上層無感知。
第一篇講了爲何要用Redis，本文又講了絕大部分命令吧，以及Redis源碼中對它們的一些實現，後續開始關注具體實踐中的一些操做。但願對你們有幫助，期待任何形式的批評與鼓勵。
- 1. Redis的數據類型——探究竟
- 2. JNI數據類型探究
- 3. 探究 Redis 4 的 stream 類型
- 4. 【一探究竟】Flutter究竟是什麼？
- 5. Redis數據類型——Redis的五大數據類型
- 6. HTTPS一探究竟
- 7. 關於數據庫中Char類型，數值比較的探究
- 8. Redis數據類型
- 9. Redis 數據類型
- 10. redis數據類型
- 更多相關文章...
- • Redis的6種數據類型 - Redis教程
- • C# 數據類型 - C#教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
- 1. Redis的數據類型——探究竟
- 2. JNI數據類型探究
- 3. 探究 Redis 4 的 stream 類型
- 4. 【一探究竟】Flutter究竟是什麼？
- 5. Redis數據類型——Redis的五大數據類型
- 6. HTTPS一探究竟
- 7. 關於數據庫中Char類型，數值比較的探究
- 8. Redis數據類型
- 9. Redis 數據類型
- 10. redis數據類型