redis 底层数据结构

Redis作为Key-Value存储系统，数据结构如下：

Redis没有表的概念，Redis实例所对应的db以编号区分，db本身就是key的命名空间。

比如：user:1000作为key值，表示在user这个命名空间下id为1000的元素，类似于user表的id=1000的行。

1. RedisDB结构

Redis中存在“数据库”的概念，该结构由redis.h中的redisDb定义。当redis 服务器初始化时，会预先分配 16 个数据库所有数据库保存到结构 redisServer 的一个成员 redisServer.db 数组中 redisClient中存在一个名叫db的指针指向当前使用的数据库。

RedisDB结构体源码：

typedef struct redisDb {
    int id; //id是数据库序号，为0-15（默认Redis有16个数据库）
    long avg_ttl; //存储的数据库对象的平均ttl（time to live），用于统计
    dict *dict; //存储数据库所有的key-value
    dict *expires; //存储key的过期时间
    dict *blocking_keys;//blpop 存储阻塞key和客户端对象
    dict *ready_keys;//阻塞后push 响应阻塞客户端 存储阻塞后push的key和客户端对象
    dict *watched_keys;//存储watch监控的的key和客户端对象
} redisDb;

id
id是数据库序号，为0-15（默认Redis有16个数据库）
dict
存储数据库所有的key-value，后面要详细讲解
expires

存储key的过期时间，后面要详细讲解

2. RedisObject结构

Value是一个对象。RedisObject 有五种对象：字符串对象(String)、列表对象(List)、哈希对象(Hash)、集合对象(Set)和有序集合对象(ZSet)。

2.1 结构信息概览

typedef struct redisObject {
    unsigned type:4;//类型 五种对象类型
    unsigned encoding:4;//编码
    void *ptr;//指向底层实现数据结构的指针
    //...
    int refcount;//引用计数
    //...
    unsigned lru:LRU_BITS; //LRU_BITS为24bit 记录最后一次被命令程序访问的时间
    //...
}robj;

2.1.1 4位type

type 字段表示对象的类型，占 4 位；REDIS_STRING(字符串)、REDIS_LIST (列表)、REDIS_HASH(哈希)、REDIS_SET(集合)、REDIS_ZSET(有序集合)。

当我们执行 type 命令时，便是通过读取 RedisObject 的 type 字段获得对象的类型

127.0.0.1:6379> type a1
string

2.1.2 4位encoding

encoding 表示对象的内部编码，占 4 位。每个对象有不同的实现编码。Redis 可以根据不同的使用场景来为对象设置不同的编码，大大提高了 Redis 的灵活性和效率。通过 object encoding 命令，可以查看对象采用的编码方式。

127.0.0.1:6379> object encoding a1
"int"

2.1.3 24位LRU

lru 记录的是对象最后一次被命令程序访问的时间，（ 4.0 版本占 24 位，2.6 版本占 22 位）。

高16位存储一个分钟数级别的时间戳，低8位存储访问计数（lfu ：最近访问次数）

lru----> 高16位: 最后被访问的时间

lfu----->低8位：最近访问次数

2.1.4 refcount

refcount 记录的是该对象被引用的次数，类型为整型。 refcount 的作用，主要在于对象的引用计数和内存回收。当对象的refcount>1时，称为共享对象 Redis 为了节省内存，当有一些对象重复出现时，新的程序不会创建新的对象，而是仍然使用原来的对象。

2.1.5 ptr

ptr 指针指向具体的数据，比如：set hello world，ptr 指向包含字符串 world 的 SDS。

2.2 7种type

2.2.1 字符串对象

C语言：字符数组 “\0” Redis 使用了 SDS(Simple Dynamic String)。用于存储字符串和整型数据。

struct sdshdr{
    //记录buf数组中已使用字节的数量
    int len;
    //记录 buf 数组中未使用字节的数量
    int free;
    //字符数组，用于保存字符串
    char buf[];
}

buf[] 的长度=len+free+1

SDS的优势：

1、SDS 在 C 字符串的基础上加入了 free 和 len 字段，获取字符串长度：SDS 是 O(1)，C 字符串是 O(n)。 buf数组的长度=free+len+1

2、 SDS 由于记录了长度，在可能造成缓冲区溢出时会自动重新分配内存，杜绝了缓冲区溢出。

3、可以存取二进制数据，以字符串长度len来作为结束标识

使用场景：

SDS的主要应用在：存储字符串和整型数据、存储key、AOF缓冲区和用户输入缓冲。

2.2.2 跳跃表（重点）

跳跃表是有序集合（sorted-set）的底层实现，效率高，实现简单。跳跃表的基本思想：将有序链表中的部分节点分层，每一层都是一个有序链表。

2.2.2.1 查找

在查找时优先从最高层开始向后查找，当到达某个节点时，如果next节点值大于要查找的值或next指针指向null，则从当前节点下降一层继续向后查找。

举例：

查找元素9，按道理我们需要从头结点开始遍历，一共遍历8个结点才能找到元素9。

第一次分层：遍历5次找到元素9（红色的线为查找路径）

第二次分层：遍历4次找到元素9

第三层分层: 遍历4次找到元素9

这种数据结构，就是跳跃表，它具有二分查找的功能。

2.2.2.2 插入与删除

上面例子中，9个结点，一共4层，是理想的跳跃表。

通过抛硬币（概率1/2）的方式来决定新插入结点跨越的层数：

正面:插入上层

背面：不插入

达到1/2概率（计算次数）

2.2.2.3 删除

找到指定元素并删除每层的该元素即可

2.2.2.4 跳跃表特点：

每层都是一个有序链表
查找次数近似于层数（1/2）
底层包含所有元素
空间复杂度 O(n) 扩充了一倍

//跳跃表节点
typedef struct zskiplistNode {
    sds ele;
    /* 存储字符串类型数据 redis3.0版本中使用robj类型表示，
        但是在redis4.0.1中直接使用sds类型表示 */
    double score; //存储排序的分值
    struct zskiplistNode * backward; //后退指针，指向当前节点最底层的前一个节点
    /*
    层，柔性数组，随机生成1-64的值
    */
    struct zskiplistLevel {
        struct zskiplistNode * forward; //指向本层下一个节点
        unsigned int span; //本层下个节点到本节点的元素个数
    }
    level[];
}
zskiplistNode;
//链表
typedef struct zskiplist {
    //表头节点和表尾节点
    structz skiplistNode * header, * tail;
    //表中节点的数量
    unsigned long length;
    //表中层数最大的节点的层数
    int level;
}
zskiplist;

完整的跳跃表结构体：

跳跃表的优势：

1、可以快速查找到需要的节点
2、可以在O(1)的时间复杂度下，快速获得跳跃表的头节点、尾结点、长度和高度。

应用场景：有序集合的实现

2.2.3 字典（重点+难点）

字典dict又称散列表（hash），是用来存储键值对的一种数据结构。
Redis整个数据库是用字典来存储的。（K-V结构）
对Redis进行CURD操作其实就是对字典中的数据进行CURD操作。

2.2.3.1 数组

数组：用来存储数据的容器，采用头指针+偏移量的方式能够以O(1)的时间复杂度定位到数据所在的内存地址。
Redis 海量存储快

2.2.3.2 Hash函数

Hash（散列），作用是把任意长度的输入通过散列算法转换成固定类型、固定长度的散列值。
hash函数可以把Redis里的key：包括字符串、整数、浮点数统一转换成整数。
key=100.1 String “100.1” 5位长度的字符串
Redis-cli :times 33
Redis-Server : siphash
数组下标=hash(key)%数组容量(hash值%数组容量得到的余数)

2.2.3.3 Hash冲突

不同的key经过计算后出现数组下标一致，称为Hash冲突。
采用单链表在相同的下标位置处存储原始key和value
当根据key找Value时，找到数组下标，遍历单链表可以找出key相同的value

2.2.3.4 Redis字典的实现

Redis字典实现包括：字典(dict)、Hash表(dictht)、Hash表节点(dictEntry)。

Hash表

typedef struct dictht {
    dictEntry **table; // 哈希表数组
    unsigned long size; // 哈希表数组的大小
    unsigned long sizemask; // 用于映射位置的掩码，值永远等于(size-1)
    unsigned long used; // 哈希表已有节点的数量,包含next单链表数据
} dictht;

1、hash表的数组初始容量为4，随着k-v存储量的增加需要对hash表数组进行扩容，新扩容量为当前量
的一倍，即4,8,16,32
2、索引值=Hash值&掩码值（Hash值与Hash表容量取余）

Hash表节点

typedef struct dictEntry {
    void * key; // 键
    union { // 值v的类型可以是以下4种类型
        void * val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
        double d;
    }
    v;
    struct dictEntry * next; // 指向下一个哈希表节点，形成单向链表 解决hash冲突
}dictEntry;

key字段存储的是键值对中的键
v字段是个联合体，存储的是键值对中的值。
next指向下一个哈希表节点，用于解决hash冲突

dict字典

typedef struct dict {
    dictType * type; // 该字典对应的特定操作函数
    void * privdata; // 上述类型函数对应的可选参数
    dictht ht[2];
    /* 两张哈希表，存储键值对数据，ht[0]为原生
    哈希表，
    ht[1]为 rehash 哈希表 */
    long rehashidx;
    /*rehash标识 当等于-1时表示没有在
    rehash，
    否则表示正在进行rehash操作，存储的值表示
    hash表 ht[0]的rehash进行到哪个索引值
    (数组下标)*/
    int iterators; // 当前运行的迭代器数量
}dict;

type字段，指向dictType结构体，里边包括了对该字典操作的函数指针

Redis字典除了主数据库的K-V数据存储以外，还可以用于：散列表对象、哨兵模式中的主从节点管理等
在不同的应用中，字典的形态都可能不同，dictType是为了实现各种形态的字典而抽象出来的操作函数
（多态）。
完整的Redis字典数据结构：

2.2.3.5 字典扩容

字典达到存储上限，需要rehash（扩容）

扩容流程：

说明：

初次申请默认容量为4个dictEntry，非初次申请为当前hash表容量的一倍。
rehashidx=0表示要进行rehash操作。
新增加的数据在新的hash表h[1]
修改、删除、查询在老hash表h[0]、新hash表h[1]中（rehash中）
将老的hash表h[0]的数据重新计算索引值后全部迁移到新的hash表h[1]中，这个过程称为
rehash。

2.2.3.6 渐进式rehash

当数据量巨大时rehash的过程是非常缓慢的，所以需要进行优化。服务器忙，则只对一个节点进行rehash 服务器闲，可批量rehash(100节点)
应用场景：
1、主数据库的K-V数据存储
2、散列表对象（hash）
3、哨兵模式中的主从节点管理

2.2.4 压缩列表

压缩列表（ziplist）是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构,节省内存。是一个字节数组，可以包含多个节点（entry）。每个节点可以保存一个字节数组或一个整数。压缩列表的数据结构如下：

zlbytes： 压缩列表的字节长度
zltail： 压缩列表尾元素相对于压缩列表起始地址的偏移量
zllen： 压缩列表的元素个数
entry1…entryX : 压缩列表的各个节点
zlend： 压缩列表的结尾，占一个字节，恒为0xFF（255）
entryX 元素的编码结构：

previous_entry_length： 前一个元素的字节长度
encoding: 表示当前元素的编码
content: 数据内容
ziplist结构体如下：

typedef struct zlentry {
    unsigned int prevrawlensize; //previous_entry_length字段的长度
    unsigned int prevrawlen; //previous_entry_length字段存储的内容
    unsigned int lensize; //encoding字段的长度
    unsigned int len; //数据内容长度
    unsigned int headersize; //当前元素的首部长度，即previous_entry_length字段长度与 encoding字段长度之和。
    unsigned char encoding; //数据类型
    unsigned char * p; //当前元素首地址
}
zlentry;

应用场景：

sorted-set和hash元素个数少且是小整数或短字符串（直接使用）
list用快速链表(quicklist)数据结构存储，而快速链表是双向列表与压缩列表的组合。（间接使用）

2.2.5 整数集合

整数集合(intset)是一个有序的（整数升序）、存储整数的连续存储结构。

当Redis集合类型的元素都是整数并且都处在64位有符号整数范围内（2^64），使用该结构体存储。

127.0.0.1:6379> sadd set:001 1 3 5 6 2
(integer) 5
127.0.0.1:6379> object encoding set:001
"intset"
127.0.0.1:6379> sadd set:004 1 100000000000000000000000000 9999999999
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding set:004
"hashtable"

intset的结构图如下：

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

应用场景：

可以保存类型为int16_t、int32_t 或者int64_t 的整数值，并且保证集合中不会出现重复元素。

2.2.6 快速列表（重要）

快速列表（quicklist）是Redis底层重要的数据结构。是列表的底层实现。（在Redis3.2之前，Redis采用双向链表（adlist）和压缩列表（ziplist）实现。）在Redis3.2以后结合adlist和ziplist的优势Redis设计出了quicklist。

127.0.0.1:6379> lpush list:001 1 2 5 4 3
(integer) 5
127.0.0.1:6379> object encoding list:001
"quicklist"

双向列表（adlist）

双向链表优势：

双向：链表具有前置节点和后置节点的引用，获取这两个节点时间复杂度都为O(1)。
普通链表（单链表）：节点类保留下一节点的引用。链表类只保留头节点的引用，只能从头节点插入删除
无环：表头节点的 prev 指针和表尾节点的 next 指针都指向 NULL,对链表的访问都是以 NULL 结束。环状：头的前一个节点指向尾节点
带链表长度计数器：通过 len 属性获取链表长度的时间复杂度为 O(1)。
多态：链表节点使用 void* 指针来保存节点值，可以保存各种不同类型的值。

快速列表

quicklist是一个双向链表，链表中的每个节点时一个ziplist结构。quicklist中的每个节点ziplist都能够存储多个数据元素。

quicklist的结构定义如下：

typedef struct quicklist {
    quicklistNode * head; // 指向quicklist的头部
    quicklistNode * tail; // 指向quicklist的尾部
    unsigned long count; // 列表中所有数据项的个数总和
    unsigned int len; // quicklist节点的个数，即ziplist的个数
    int fill: 16; // ziplist大小限定，由list-max-ziplist-size给定(Redis设定)
    unsigned int compress: 16; // 节点压缩深度设置，由list-compress-depth给定(Redis设定)
} quicklist;

quicklistNode的结构定义如下：

typedef struct quicklistNode {
    struct quicklistNode * prev; // 指向上一个ziplist节点
    struct quicklistNode * next; // 指向下一个ziplist节点
    unsigned char * zl; // 数据指针，如果没有被压缩，就指向ziplist结构，反之指向 quicklistLZF结构
    unsigned int sz; // 表示指向ziplist结构的总长度(内存占用长度)
    unsigned int count: 16; // 表示ziplist中的数据项个数
    unsigned int encoding: 2; // 编码方式，1--ziplist，2--quicklistLZF
    unsigned int container: 2; // 预留字段，存放数据的方式，1--NONE，2--ziplist
    unsigned int recompress: 1; // 解压标记，当查看一个被压缩的数据时，需要暂时解压，标记此参数为 1， 之后再重新进行压缩
    unsigned int attempted_compress: 1; // 测试相关
    unsigned int extra: 10; // 扩展字段，暂时没用
}quicklistNode;

数据压缩

quicklist每个节点的实际数据存储结构为ziplist，这种结构的优势在于节省存储空间。为了进一步降低ziplist的存储空间，还可以对ziplist进行压缩。Redis采用的压缩算法是LZF。其基本思想是：数据与前面重复的记录重复位置及长度，不重复的记录原始数据。
压缩过后的数据可以分成多个片段，每个片段有两个部分：解释字段和数据字段。quicklistLZF的结构体如下：

typedef struct quicklistLZF {
    unsigned int sz; // LZF压缩后占用的字节数
    char compressed[]; // 柔性数组，指向数据部分
} quicklistLZF;

应用场景

列表(List)的底层实现、发布与订阅、慢查询、监视器等功能。

3 10种encoding 编码

encoding 表示对象的内部编码，占 4 位。Redis通过 encoding 属性为对象设置不同的编码对于少的和小的数据，Redis采用小的和压缩的存储方式，体现Redis的灵活性。大大提高了 Redis 的存储量和执行效率。

比如Set对象：

intset ：元素是64位以内的整数
hashtable：元素是64位以外的整数

如下所示：

127.0.0.1:6379> sadd set:001 1 3 5 6 2
(integer) 5
127.0.0.1:6379> object encoding set:001
"intset"
127.0.0.1:6379> sadd set:004 1 100000000000000000000000000 9999999999
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding set:004
"hashtable"

3.1 String

int、raw、embstr

int

REDIS_ENCODING_INT（int类型的整数）

127.0.0.1:6379> set n1 123
OK
127.0.0.1:6379> object encoding n1
"int"

embstr

REDIS_ENCODING_EMBSTR(编码的简单动态字符串)

小字符串长度小于44个字节

127.0.0.1:6379> set name:001 zhangfei
OK
127.0.0.1:6379> object encoding name:001
"embstr"

raw

REDIS_ENCODING_RAW （简单动态字符串）

大字符串长度大于44个字节

127.0.0.1:6379> set address:001
asdasdasdasdasdasdsadasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdas
dasdasdas
OK
127.0.0.1:6379> object encoding address:001
"raw"

3.2 list

列表的编码是quicklist。
REDIS_ENCODING_QUICKLIST（快速列表）

127.0.0.1:6379> lpush list:001 1 2 5 4 3
(integer) 5
127.0.0.1:6379> object encoding list:001
"quicklist"

3.3 hash

散列的编码是字典和压缩列表

dict

REDIS_ENCODING_HT（字典）

当散列表元素的个数比较多或元素不是小整数或短字符串时。

127.0.0.1:6379> hmset user:003
username111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
11111111111111111111111111111111 zhangfei password 111 num
2300000000000000000000000000000000000000000000000000
OK
127.0.0.1:6379> object encoding user:003
"hashtable"

ziplist

REDIS_ENCODING_ZIPLIST（压缩列表）
当散列表元素的个数比较少，且元素都是小整数或短字符串时。

127.0.0.1:6379> hmset user:001 username zhangfei password 111 age 23 sex M
OK
127.0.0.1:6379> object encoding user:001
"ziplist"

3.4 set

集合的编码是整形集合和字典

intset

REDIS_ENCODING_INTSET（整数集合）
当Redis集合类型的元素都是整数并且都处在64位有符号整数范围内（<18446744073709551616）

127.0.0.1:6379> sadd set:001 1 3 5 6 2
(integer) 5
127.0.0.1:6379> object encoding set:001
"intset"

dict

REDIS_ENCODING_HT（字典）

当Redis集合类型的元素都是整数并且都处在64位有符号整数范围外（>18446744073709551616）

127.0.0.1:6379> sadd set:004 1 100000000000000000000000000 9999999999
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding set:004
"hashtable"

3.5 zset

有序集合的编码是压缩列表和跳跃表+字典

ziplist

REDIS_ENCODING_ZIPLIST（压缩列表）
当元素的个数比较少，且元素都是小整数或短字符串时。

127.0.0.1:6379> zadd hit:1 100 item1 20 item2 45 item3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding hit:1
"ziplist"

skiplist + dict

REDIS_ENCODING_SKIPLIST（跳跃表+字典）
当元素的个数比较多或元素不是小整数或短字符串时。

127.0.0.1:6379> zadd hit:2 100
item1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
1111111111111111111111111111111111 20 item2 45 item3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding hit:2
"skiplist"