Redis 中的压缩列表 (Ziplist)

压缩列表 (Ziplist) 是 Redis 内部用于优化小规模数据存储的一种紧凑数据结构。它设计用于高效地存储包含少量元素的列表、哈希表或有序集合，以减少内存占用和提高性能。以下是压缩列表的详细介绍：

1. 压缩列表的结构

压缩列表是一种连续的内存块，包含多个数据项 (entries)。每个数据项可以是整数或字节数组。整个列表的布局分为以下几个部分：

• zlbytes：用 4 个字节存储整个压缩列表占用的字节数。这便于在内存中复制或重新分配时知道需要处理的数据长度。
• zltail：用 4 个字节存储列表中最后一个数据项距离列表起始位置的字节偏移量。这使得从列表尾部向前遍历时更为高效。
• zllen：用 2 个字节存储列表中的数据项数目。当数据项数目超过 65535 时，zllen 不再准确，仅作为参考。
• entries：实际的数据项列表，每个数据项按顺序存储在这里。
• zlend：一个特殊的字节 (0xFF) 标志着压缩列表的结束。
• 

听到“压缩”两个字，直观的反应就是节省内存。之所以说这种存储结构节省内存,是相较于数组的存储思路而言的。我们知道,数组要求每个元素的大小相同,如果我们要存储不同长度的字符串,那我们就需要用最大长度的字符串大小作为元素的大小(假设是20个字节)。存储小于 20 个字节长度的字符串的时候，便会浪费部分存储空间。

数组的优势占用一片连续的空间可以很好的利用CPU缓存访问数据。如果我们想要保留这种优势，又想节省存储空间我们可以对数组进行压缩。

但是这样有一个问题，我们在遍历它的时候由于不知道每个元素的大小是多少，因此也就无法计算出下一个节点的具体位置。这个时候我们可以给每个节点增加一个lenght的属性。

如此。我们在遍历节点的之后就知道每个节点的长度(占用内存的大小)，就可以很容易计算出下一个节点再内存中的位置。这种结构就像一个简单的压缩列表了。

2. 数据项的结构

每个数据项由三个部分组成：

• 前置长度 (prevlen)：记录前一个数据项的长度。这有助于在内存中反向遍历列表。该长度使用 1 或 5 个字节存储，具体取决于前一个数据项的长度。如果前一个数据项的长度小于 254 字节，则使用 1 个字节；否则，使用 5 个字节（前 1 个字节为 254，后 4 个字节存储实际长度）。
• 数据长度 (encoding)：记录当前数据项的长度和类型。这部分使用变长编码 (variable-length encoding) 存储，既可以是整数，也可以是字节数组。根据数据类型，可能使用 1 至 5 个字节。
• 数据 (content)：存储实际的数据内容。

3. 数据项的编码

压缩列表支持多种数据类型的编码，以提高存储效率：

• 整数编码：对于可以表示为整数的数据项，压缩列表使用特定的编码方式以减少空间。
  • 4 位标识符和 4 位实际值（用于 0 至 12 之间的整数）。
  • 8 位、16 位、24 位、32 位和 64 位整数编码（分别适用于不同范围的整数）。
• 字节数组编码：对于其他类型的数据项，压缩列表使用变长编码来表示长度（1 至 5 个字节），然后存储实际的字节数据。

4. 操作和效率

压缩列表的设计初衷是高效处理小规模数据，具体操作包括：

• 插入：在压缩列表中插入一个数据项时，Redis 可能需要调整后续数据项的前置长度字段，导致链式更新。如果新数据项插入到中间位置，尤其是前一个数据项的长度变化较大时，这种更新成本会更高。
• 删除：删除数据项后，Redis 也可能需要调整相邻数据项的前置长度字段。
• 查找：由于压缩列表是一个连续的内存块，直接索引查找数据项比链表更高效。遍历也可以在正向和反向都高效进行，尤其是在尾部插入和删除时。

5. 使用场景

压缩列表被 Redis 用于以下场景：

• 短列表：当列表包含的元素数量较少且每个元素较小时，Redis 使用压缩列表来替代常规的链表。
• 小哈希表：当哈希表的字段数量较少且字段和值都较小时，压缩列表可以用来替代标准哈希表结构。
• 有序集合 (Sorted Set)：当有序集合包含的元素数量较少时，压缩列表可用来替代跳跃表 (skiplist) 和散列表 (hash table) 的组合。

Redis 对于何时使用压缩列表有特定的配置选项，可以通过调整这些选项来控制其使用阈值。

6. 优缺点

• 优点：
  • 内存占用低：通过紧凑的内存布局和变长编码，压缩列表减少了内存使用。
  • 高效的顺序访问：由于数据存储在连续的内存块中，顺序访问和遍历非常高效。
• 缺点：
  • 插入和删除复杂度高：在中间位置进行插入和删除操作时，可能需要调整多个数据项的前置长度字段，增加了操作成本。
  • 不适合大规模数据：对于大量数据，压缩列表的链式更新会带来显著的性能开销。

参考资料

• Redis 官方文档：Redis Data Types
• Redis 源代码：ziplist.c