文章目录
- 前言
- 一、ziplist
- 1.1 ziplist 查找复杂度高
- 1.2 ziplist 连续更新风险
- 二、quicklist
- 三、listpack
前言
当数据量较小时，Redis 会优先考虑用 ziplist 来存储 hash、list、zset，这么做可以有效的节省内存空间，因为 ziplist 是一块连续的内存空间，它采用一种紧凑的方式来存储元素。但是它也有缺点，比如查找的时间复杂度高、内存分配的开销、连锁更新的风险等。
于是 Redis 在 3.0 版本推出了 quicklist，它可以看作是 ziplist 的升级版，本质是把多个 ziplist 串联成链表，把每个 ziplist 限制在一定的大小，以此来降低 内存分配、连锁更新 的影响，但是它并没有完全解决连锁更新的问题，并且链表的每个节点也是要额外占用内存的。
Redis 5.0 终于推出了一个新的紧凑列表 listpack，它沿用了 ziplist 的内存布局，元素紧挨在一起，没有指针的额外开销，同时解决了连锁更新的问题。
一、ziplist
一个 ziplist 数据结构在内存中的布局，就是一块连续的内存空间。这块空间的起始部分是大小固定的 10 字节元数据，其中记录了 ziplist 的总字节数、最后一个元素的偏移量以及列表元素的数量，而这 10 字节后面的内存空间则保存了实际的列表数据。在 ziplist 的最后部分，是一个 1 字节的标识（固定为 255），用来表示 ziplist 的结束，如下图所示：
不过，虽然 ziplist 通过紧凑的内存布局来保存数据，节省了内存空间，但是 ziplist 也面临着随之而来的两个不足：查找复杂度高和潜在的连锁更新风险。那么下面，我们就分别来了解下这两个问题。
1.1 ziplist 查找复杂度高
因为 ziplist 头尾元数据的大小是固定的，并且在 ziplist 头部记录了最后一个元素的位置，所以，当在 ziplist 中查找第一个或最后一个元素的时候，就可以很快找到。
但问题是，当要查找列表中间的元素时，ziplist 就得从列表头或列表尾遍历才行。而当 ziplist 保存的元素过多时，查找中间数据的复杂度就增加了。更糟糕的是，如果 ziplist 里面保存的是字符串，ziplist 在查找某个元素时，还需要逐一判断元素的每个字符，这样又进一步增加了复杂度。
也正因为如此，我们在使用 ziplist 保存 Hash 或 Sorted Set 数据时，都会在 redis.conf 文件中，通过 hash-max-ziplist-entries 和 zset-max-ziplist-entries 两个参数，来控制保存在 ziplist 中的元素个数。
不仅如此，除了查找复杂度高以外，ziplist 在插入元素时，如果内存空间不够了，ziplist 还需要重新分配一块连续的内存空间，而这还会进一步引发连锁更新的问题。
1.2 ziplist 连续更新风险
举个简单的例子，当在一个元素 A 前插入一个新的元素 B 时，A 的 prevlen 和 prevlensize 都要根据 B 的长度进行相应的变化。那么现在，我们假设 A 的 prevlen 原本只占用 1 字节（也就是 prevlensize 等于 1），而能记录的前一项长度最大为 253 字节。此时，如果 B 的长度超过了 253 字节，A 的 prevlen 就需要使用 5 个字节来记录，这样就需要申请额外的 4 字节空间了。不过，如果元素 B 的插入位置是列表末尾，那么插入元素 B 时，我们就不用考虑后面元素的 prevlen 了。
实际上，所谓的连锁更新，就是指当一个元素插入后，会引起当前位置元素新增 prevlensize 的空间。而当前位置元素的空间增加后，又会进一步引起该元素的后续元素，其 prevlensize 所需空间的增加。
这样，一旦插入位置后续的所有元素，都会因为前序元素的 prevlenszie 增加，而引起自身空间也要增加，这种每个元素的空间都需要增加的现象，就是连锁更新。如下图：
连锁更新一旦发生，就会导致 ziplist 占用的内存空间要多次重新分配，这就会直接影响到 ziplist 的访问性能。所以说，虽然 ziplist 紧凑型的内存布局能节省内存开销，但是如果保存的元素数量增加了，或是元素变大了，ziplist 就会面临性能问题。那么，有没有什么方法可以避免 ziplist 的问题呢？这就是接下来我要给你介绍的 quicklist 和 listpack，这两种数据结构的设计思想了。
二、quicklist
quicklist 的设计，其实是结合了链表和 ziplist 各自的优势。简单来说，一个 quicklist 就是一个链表，而链表中的每个元素又是一个 ziplist。
而也正因为 quicklist 采用了链表结构，所以当插入一个新的元素时，quicklist 首先就会检查插入位置的 ziplist 是否能容纳该元素，这是通过 _quicklistNodeAllowInsert 函数来完成判断的。
_quicklistNodeAllowInsert 函数会计算新插入元素后的大小（new_sz），这个大小等于 quicklistNode 的当前大小（node->sz）、插入元素的大小（sz），以及插入元素后 ziplist 的 prevlen 占用大小。在计算完大小之后，_quicklistNodeAllowInsert 函数会依次判断新插入的数据大小（sz）是否满足要求，即单个 ziplist 是否不超过 8KB，或是单个 ziplist 里的元素个数是否满足要求。只要这里面的一个条件能满足，quicklist 就可以在当前的 quicklistNode 中插入新元素，否则 quicklist 就会新建一个 quicklistNode，以此来保存新插入的元素。
这样一来，quicklist 通过控制每个 quicklistNode 中，ziplist 的大小或是元素个数，就有效减少了在 ziplist 中新增或修改元素后，发生连锁更新的情况，从而提供了更好的访问性能。
而 Redis 除了设计了 quicklist 结构来应对 ziplist 的问题以外，还在 5.0 版本中新增了 listpack 数据结构，用来彻底避免连锁更新。
三、listpack
listpack 也叫紧凑列表，它的特点就是用一块连续的内存空间来紧凑地保存数据，同时为了节省内存空间，listpack 列表项使用了多种编码方式，来表示不同长度的数据，这些数据包括整数和字符串。
好了，了解了 listpack 的整体结构后，我们再来看下 listpack 列表项的设计。和 ziplist 列表项类似，listpack 列表项也包含了元数据信息和数据本身。不过，为了避免 ziplist 引起的连锁更新问题，listpack 中的每个列表项不再像 ziplist 列表项那样，保存其前一个列表项的长度，它只会包含三个方面内容，分别是：
- 当前元素的编码类型（entry-encoding）
- 元素数据 (entry-data)
- 以及编码类型和元素数据这两部分的长度 (entry-len)
如下图所示：
在 listpack 中，因为每个列表项只记录自己的长度，而不会像 ziplist 中的列表项那样，会记录前一项的长度。所以，当我们在
listpack 中新增或修改元素时，实际上只会涉及每个列表项自己的操作，而不会影响后续列表项的长度变化，这就避免了连锁更新。
