Redis系列(九)底層數據結構之五種基礎數據類型的實現

時間 2020-01-22

標籤 redis 系列底層數據結構五種基礎類型實現欄目 Redis 简体版

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前言

Redis 已是你們耳熟能詳的東西了，平常工做也都在使用，面試中也是高頻的會涉及到，那麼咱們對它究竟瞭解有多深入呢？html

我讀了幾本 Redis 相關的書籍，嘗試去了解它的具體實現，將一些底層的數據結構及實現原理記錄下來。面試

本文將介紹 Redis 中 五種基礎數據類型 的實現方法。這五種基本類型基本覆蓋了咱們業務中使用的 80%的場景，對面試也覆蓋至少 90%.（其中重點固然是有序集合以及散列結構咯）.redis

定義

在前面的八篇文章中，咱們詳細的介紹了 Redis 中的 8 種基本數據結構，可是衆所周知，Redis 經常使用的數據類型有五種。包括，字符串，列表，集合，有序集合，哈希。數據庫

而這五種數據類型，底層就是用前面介紹的數據結構實現的，固然，並非直接一對一的綁定關係，而是採用了精妙的設計，構建了一個對象系統。編程

熟悉 OOP 編程的讀者，可能很快就能想到爲何要這麼設計了，對象系統帶來的好處是很是多的，可是並不在這一篇文章中講。這裏只是提到對象系統，讓你們對於五種數據類型爲何能夠用一些花裏胡哨的方法來實現，有一個初步的瞭解。後端

接下來將逐一分析五種數據類型的底層實現數據結構，及實現方式（編碼）之間的切換條件。微信

注：後續提到五種數據類型，用 xx 對象來指代。好比字符串對象，列表對象。提到的底層數據結構，用全稱來說。markdown

字符串對象

涉及到的數據結構，SDS, 強烈建議閱讀本系列第一篇文章。數據結構

字符串對象的底層實現有三種可能：int, raw, embstr.性能

int

若是一個字符串對象，保存的值是一個整數值，而且這個整數值在 long 的範圍內，那麼 redis 用整數值來保存這個信息，而且將字符串編碼設置爲 int.

好比：

raw

若是字符串對象保存的是一個字符串, 而且長度大於 32 個字節，它就會使用前面講過的SDS（簡單動態字符串）數據結構來保存這個字符串值，而且將字符串對象的編碼設置爲raw.

embstr

若是字符串對象保存的是一個字符串, 可是長度小於 32 個字節，它就會使用embstr來保存了，embstr編碼不是一個數據結構，而是對 SDS 的一個小優化，當使用 SDS 的時候，程序須要調用兩次內存分配，來給字符串對象和 SDS 各自分配一塊空間，而embstr只須要一次內存分配，由於他須要的空間不多，因此採用連續的空間保存，即將 SDS 的值和字符串對象的值放在一塊連續的內存空間上。這樣能在短字符串的時候提升一些效率。

好比：

浮點數如何保存？

redis 的字符串數據類型是支持保存浮點數，而且支持對浮點數進行加減操做，可是 redis 在底層是把浮點數轉換成字符串值，以後走上面三種編碼的規則的。對浮點數進行操做時，也是從字符串轉換成浮點數進行計算，而後再轉換成字符串進行保存的。

編碼轉換條件

這塊的知識實際上是很符合咱們的認知的，好比 int編碼只能夠保存整數，那麼當咱們對一個 int 編碼的字符串對象，修改它的值，它天然就會使用 raw 編碼了。

可是有一個特性，Redis 沒有爲embstr編碼提供任何的修改操做，這也就是爲何它只是個編碼而不是一個數據結構的緣由。

因此在 Redis 中，embstr編碼的值實際上是只讀的，只要發生修改，馬上將編碼轉換成 raw.

總結

字符串對象底層的數據結構或者說編碼有三種，分別是 int, raw, embstr. 他們之間的使用條件以下：

編碼	使用條件
int	能夠用 long 保存的整數
embstr	字符串長度小於 32 字節（或者浮點數轉換後知足）
raw	長度大於 32 的字符串

列表對象

涉及到的數據結構，壓縮列表, 雙向鏈表, 快速列表, 強烈建議閱讀本系列的第二，三，四篇文章。

在 Redis 3.2 版本以前，列表對象底層由壓縮列表和雙向鏈表配合實現，當元素數量較少的時候，使用壓縮列表，當元素數量增多，就開始使用普通的雙向鏈表保存數據。

可是這種實現方式不夠好，雙向鏈表中的每一個節點，都須要保存先後指針，這個內存的使用量對於 Redis 這個內存數據庫來講極其不友好。

所以在 3.2 以後的版本，做者新實現了一個數據結構，叫作 quicklist. 全部列表的底層實現都是這個數據結構了。它的底層實現基本上就是將雙向鏈表和壓縮列表進行告終合，用雙向的指針將壓縮列表進行鏈接，這樣不只避免了壓縮列表存儲大量元素的性能壓力，同時避免了雙向鏈表鏈接指針佔用空間過多的問題。

具體的原理講解請閱讀對應的文章，這裏再也不贅述。

總結

編碼	使用條件
quicklist	全部數據

集合對象

涉及到的數據結構：intset, dict(hashtable), 強烈建議閱讀本系列第五，第六篇文章。

集合對象的編碼能夠是 intset 或者 hashtable（字典） .

intset

當集合中的全部元素都是整數，且元素的數量不大於 512 個的時候，使用 intset 編碼。

intset 編碼時，底層使用 intset數據結構。

hashtable

當元素不符合所有爲整數值且元素個數小於 512時，集合對象使用的編碼方式爲** hashtable**.

字典的每個鍵都是一個字符串對象，其中保存了集合裏的一個元素，字典的值所有被設置爲 NULL.

總結

編碼	使用條件
intset	全部元素都是整數且元素個數小於 512
hashtable	其餘數據

有序集合對象

涉及到的數據結構，壓縮列表, 跳躍表, 字典, 強烈建議閱讀本系列第三篇，第六篇，第七篇文章。

有序集合對象的編碼能夠是 ziplist 以及skiplist.

ziplist 編碼

當使用 ziplist 編碼時，有序集合對象的實現數據結構爲ziplist（聽起來像句廢話）, 每一個集合的元素 (key-value), 使用兩個緊挨着的壓縮列表的節點來表示，第一個節點保存集合元素的成員 (member), 第二個節點保存集合元素的分支 (score).

在壓縮列表的內部，集合元素按照分值從小到大進行排序。

skiplist 編碼

當使用 skiplist 編碼的時候，內部使用zset 來實現數據的保存，zset的定義以下：

typedef struct zset{
  zskiplist *zsl;
  dict *dict;
}zset;
複製代碼

爲何須要同時使用跳躍表以及字典呢？

其實若是咱們細想，單獨使用字典或者跳躍表，都是能夠實現有序集合的全部功能的，可是性能太差勁了。

當咱們只使用字典來實現，咱們能夠以 O(1) 的時間複雜度獲取成員的分值，可是因爲字典是無序的，當咱們須要進行範圍性操做的時候，須要對字典中的全部元素進行排序，這個時間複雜度至少須要 O(nlogn).
當咱們只使用跳躍表來實現，咱們能夠在 O(logn) 的時間進行範圍排序操做，可是若是要獲取到某個元素的分值，時間複雜度也是 O(logn).

所以，將字典和跳躍表結合進行使用，能夠在 O(1) 的時間複雜度下完成查詢分值操做，而對一些範圍操做，使用跳躍表能夠達到 O(logn) 的是纏綿複雜度。

能夠看到，我在上一次的例子中，添加了一個很長的 key 以後，有序集合的編碼方式就成爲了skiplist.

總結

編碼	使用條件
ziplist	元素數量少於 128 且全部元素成員的長度小於 64 字節
skiplist	不知足上述條件的其餘狀況

散列對象

涉及到的數據結構，壓縮列表, 字典, 強烈建議閱讀本系列第三篇，第六篇文章。

哈希對象的編碼能夠是ziplist或者hashtable.

ziplist 編碼

ziplist 編碼下的哈希對象，使用了壓縮列表做爲底層實現數據結構，用兩個連續的壓縮列表節點來表示哈希對象中的一個鍵值對。實現方式相似於上面的有序集合的場景。

如圖中所示，當我放入了兩個簡單的鍵值對，此時哈希對象的編碼爲 ziplist.

hashtable 編碼

這是對 hashtable 最直觀的應用了~

哈希結構自己在結構上和字典 (hashtable) 就頗爲類似，所以哈希對象中的每個鍵值對都是字典中的一個鍵值對。

字典的每個鍵都是一個字符串對象，對象中保存了鍵值對的鍵。
字典的每個值都是一個字符串對象，對象中保存了鍵值對的值。

如圖中所示，當我在上一個示例中額外加入一個很長的值，那麼編碼方式就來到了hashtable.

總結

編碼	使用條件
ziplist	鍵值對的鍵和值的長度都小於 64 字節，且鍵值對個數小於 512.
hastable	不知足上述條件的其餘條件

全文總結

其實在前面的幾篇文章寫完以後，也就是在全部的底層數據結構介紹完以後，所謂的Redis 的五種基礎數據類型的底層實現原理就已經沒有了難度。

全部用到的底層數據結構都知道了，剩下的無非是個排列組合問題以及各類實現方式之間的切換條件，而後這個條件也僅僅是瞭解性知識，強行記住也沒有必要。

這裏把五種基礎數據類型的可能的編碼列出來方便理解及記憶。

基礎數據類型	可能的編碼方式
字符串	int, raw, embstr
列表	以前是 ziplist 和 linkedlist, 如今全是 quicklist 了。
集合	intset 或者 hashtable
有序集合	ziplist 或者 `skiplist`, skiplist 編碼中使用了跳躍表+字典
散列	ziplist 或者 hashtable