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面试官:你看过Redis数据结构底层实现吗?

面试中,redis也是很受面试官亲睐的一部分。我向在这里讲的是redis的底层数据结构,而不是你理解的五大数据结构。

作者:奔头哥来源:Java知音|2019-06-21 15:20

面试中,redis也是很受面试官亲睐的一部分。我向在这里讲的是redis的底层数据结构,而不是你理解的五大数据结构。你有没有想过redis底层是怎样的数据结构呢,他们和我们java中的HashMap、List、等使用的数据结构有什么区别呢。

1. 字符串处理(string)

我们都知道redis是用C语言写,但是C语言处理字符串和数组的成本是很高的,下面我分别说几个例子。

没有数据结构支撑的几个问题

  1.  极其容易造成缓冲区溢出问题,比如用strcat(),在用这个函数之前必须要先给目标变量分配足够的空间,否则就会溢出。
  2.  如果要获取字符串的长度,没有数据结构的支撑,可能就需要遍历,它的复杂度是O(N)
  3.  内存重分配。C字符串的每次变更(曾长或缩短)都会对数组作内存重分配。同样,如果是缩短,没有处理好多余的空间,也会造成内存泄漏。

好了,Redis自己构建了一种名叫Simple dynamic string(SDS)的数据结构,他分别对这几个问题作了处理。我们先来看看它的结构源码:

  1. struct sdshdr{  
  2.      //记录buf数组中已使用字节的数量  
  3.      //等于 SDS 保存字符串的长度  
  4.      int len;  
  5.      //记录 buf 数组中未使用字节的数量  
  6.      int free;  
  7.      //字节数组,用于保存字符串  
  8.      char buf[];  

再来说说它的优点:

  1.  开发者不用担心字符串变更造成的内存溢出问题。
  2.  常数时间复杂度获取字符串长度len字段。
  3.  空间预分配free字段,会默认留够一定的空间防止多次重分配内存。

澳门新濠天地平台了解:https://redis.io/topics/internals-sds

这就是string的底层实现,更是redis对所有字符串数据的处理方式(SDS会被嵌套到别的数据结构里使用)。

2. 链表

Redis的链表在双向链表上扩展了头、尾节点、元素数等属性。

2.1 源码

ListNode节点数据结构:

  1. typedef  struct listNode{  
  2.        //前置节点  
  3.        struct listNode *prev;  
  4.        //后置节点  
  5.        struct listNode *next;  
  6.        //节点的值  
  7.        void *value;    
  8. }listNode 

链表数据结构:

  1. typedef struct list{  
  2.      //表头节点  
  3.      listNode *head;  
  4.      //表尾节点  
  5.      listNode *tail;  
  6.      //链表所包含的节点数量  
  7.      unsigned long len;  
  8.      //节点值复制函数  
  9.      void (*free) (void *ptr);  
  10.      //节点值释放函数  
  11.      void (*free) (void *ptr);  
  12.      //节点值对比函数  
  13.      int (*match) (void *ptr,void *key);  
  14. }list; 

从上面可以看到,Redis的链表有这几个特点:

  1.  可以直接获得头、尾节点。
  2.  常数时间复杂度得到链表长度。
  3.  是双向链表。

3. 字典(Hash)

Redis的Hash,就是在数组+链表的基础上,进行了一些rehash优化等。

3.1 数据结构源码

哈希表:

  1. typedef struct dictht {  
  2.     // 哈希表数组  
  3.     dictEntry **table;  
  4.     // 哈希表大小  
  5.     unsigned long size;  
  6.     // 哈希表大小掩码,用于计算索引值  
  7.     // 总是等于 size - 1  
  8.     unsigned long sizemask;  
  9.     // 该哈希表已有节点的数量  
  10.     unsigned long used;  
  11. } dictht; 

Hash表节点:

  1. typedef struct dictEntry {  
  2.     // 键  
  3.     void *key;  
  4.     // 值  
  5.     union {  
  6.         void *val;  
  7.         uint64_t u64;  
  8.         int64_t s64;  
  9.     } v;  
  10.     // 指向下个哈希表节点,形成链表  
  11.     struct dictEntry *next;  // 单链表结构  
  12. } dictEntry; 

字典:

  1. typedef struct dict {  
  2.     // 类型特定函数  
  3.     dictType *type;  
  4.     // 私有数据  
  5.     void *privdata;  
  6.     // 哈希表  
  7.     dictht ht[2];  
  8.     // rehash 索引  
  9.     // 当 rehash 不在进行时,值为 -1  
  10.     int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */  
  11. } dict; 

可以看出:

  1.  Reids的Hash采用链地址法来处理冲突,然后它没有使用红黑树优化。
  2.  哈希表节点采用单链表结构。
  3.  rehash优化。

下面我们讲一下它的rehash优化。

3.2 rehash

当哈希表的键对泰国或者太少,就需要对哈希表的大小进行调整,redis是如何调整的呢?

  1.  我们仔细可以看到dict结构里有个字段dictht ht[2]代表有两个dictht数组。第一步就是为ht[1]哈希表分配空间,大小取决于ht[0]当前使用的情况。
  2.  将保存在ht[0]中的数据rehash(重新计算哈希值)到ht[1]上。
  3.  当ht[0]中所有键值对都迁移到ht[1]后,释放ht[0],将ht[1]设置为ht[0],并ht[1]初始化,为下一次rehash做准备。

3.3 渐进式rehash

我们在3.2中看到,redis处理rehash的流程,但是更细一点的讲,它如何进行数据迁的呢?

这就涉及到了渐进式rehash,redis考虑到大量数据迁移带来的cpu繁忙(可能导致一段时间内停止服务),所以采用了渐进式rehash的方案。步骤如下:

  1.  为ht[1]分配空间,同时持有两个哈希表(一个空表、一个有数据)。
  2.  维持一个技术器rehashidx,初始值0。
  3.  每次对字典增删改查,会顺带将ht[0]中的数据迁移到ht[1],rehashidx++(注意:ht[0]中的数据是只减不增的)。
  4.  直到rehash操作完成,rehashidx值设为-1。

它的好处:采用分而治之的思想,将庞大的迁移工作量划分到每一次CURD中,避免了服务繁忙。

4. 跳跃表

这个数据结构是我面试中见过最多的,它其实特别简单。学过的人可能都知道,它和平衡树性能很相似,但为什么不用平衡树而用skipList呢?

4.1 skipList & AVL 之间的选择

  1.  从算法实现难度上来比较,skiplist比平衡树要简单得多。
  2.  平衡树的插入和删除操作可能引发子树的调整,逻辑复杂,而skiplist的插入和删除只需要修改相邻节点的指针,操作简单又快速。
  3.  查找单个key,skiplist和平衡树的时间复杂度都为O(log n),大体相当。
  4.  在做范围查找的时候,平衡树比skiplist操作要复杂。
  5.  skiplist和各种平衡树(如AVL、红黑树等)的元素是有序排列的。

可以看到,skipList中的元素是有序的,所以跳跃表在redis中用在有序集合键、集群节点内部数据结构

4.2 源码

跳跃表节点:

  1. typedef struct zskiplistNode {  
  2.     // 后退指针  
  3.     struct zskiplistNode *backward;  
  4.     // 分值  
  5.     double score;  
  6.     // 成员对象  
  7.     robj *obj;  
  8.     // 层  
  9.     struct zskiplistLevel {  
  10.         // 前进指针  
  11.         struct zskiplistNode *forward;  
  12.         // 跨度  
  13.         unsigned int span;  
  14.     } level[];  
  15. } zskiplistNode; 

跳跃表:

  1. typedef struct zskiplist {  
  2.     // 表头节点和表尾节点  
  3.     struct zskiplistNode *header, *tail;  
  4.     // 表中节点的数量  
  5.     unsigned long length;  
  6.     // 表中层数最大的节点的层数  
  7.     int level;  
  8. } zskiplist; 

它有几个概念:

4.2.1 层(level[])

层,也就是level[]字段,层的数量越多,访问节点速度越快。(因为它相当于是索引,层数越多,它索引就越细,就能很快找到索引值)

4.2.2 前进指针(forward)

层中有一个forward字段,用于从表头向表尾方向访问。

4.2.3 跨度(span)

用于记录两个节点之间的距离

4.2.4 后退指针(backward)

用于从表尾向表头方向访问。

案例

  1. level0    1----------> 
  2. level1    1---->3----> 
  3. level2    1->2->3->4->5->6->7->

比如我要找键为6的元素,在level0中直接定位到5,然后再往后走一个元素就找到了。

5. 整数集合(intset)

Reids对整数存储专门作了优化,intset就是redis用于保存整数值的集合数据结构。当一个结合中只包含整数元素,redis就会用这个来存储。

  1. 127.0.0.1:6379[2]> sadd number 1 2 3 4 5 6  
  2. (integer) 6  
  3. 127.0.0.1:6379[2]> object encoding number  
  4. "intset" 

源码

intset数据结构:

  1. typedef struct intset {  
  2.     // 编码方式  
  3.     uint32_t encoding;  
  4.     // 集合包含的元素数量  
  5.     uint32_t length;  
  6.     // 保存元素的数组  
  7.     int8_t contents[];  
  8. } intset; 

你肯定很好奇编码方式(encoding)字段是干嘛用的呢?

  •  如果 encoding 属性的值为 INTSET_ENC_INT16 , 那么 contents 就是一个 int16_t 类型的数组, 数组里的每个项都是一个 int16_t 类型的整数值 (最小值为 -32,768 ,最大值为 32,767 )。
  •  如果 encoding 属性的值为 INTSET_ENC_INT32 , 那么 contents 就是一个 int32_t 类型的数组, 数组里的每个项都是一个 int32_t 类型的整数值 (最小值为 -2,147,483,648 ,最大值为 2,147,483,647 )。
  •  如果 encoding 属性的值为 INTSET_ENC_INT64 , 那么 contents 就是一个 int64_t 类型的数组, 数组里的每个项都是一个 int64_t 类型的整数值 (最小值为 -9,223,372,036,854,775,808 ,最大值为 9,223,372,036,854,775,807 )。

说白了就是根据contents字段来判断用哪个int类型更好,也就是对int存储作了优化。

说到优化,那redis如何作的呢?就涉及到了升级。

5.1 encoding升级

如果我们有个Int16类型的整数集合,现在要将65535(int32)加进这个集合,int16是存储不下的,所以就要对整数集合进行升级。

它是怎么升级的呢(过程)?

假如现在有2个int16的元素:1和2,新加入1个int32位的元素65535。

  1.  内存重分配,新加入后应该是3个元素,所以分配3*32-1=95位。
  2.  选择最大的数65535, 放到(95-32+1, 95)位这个内存段中,然后2放到(95-32-32+1+1, 95-32)位...依次类推。

升级的好处是什么呢?

  1.  提高了整数集合的灵活性。
  2.  尽可能节约内存(能用小的就不用大的)。

5.2 不支持降级

按照上面的例子,如果我把65535又删掉,encoding会不会又回到Int16呢,答案是不会的。官方没有给出理由,我觉得应该是降低性能消耗吧,毕竟调整一次是O(N)的时间复杂度。

6. 压缩列表(ziplist)

ziplist是redis为了节约内存而开发的顺序型数据结构。它被用在列表键和哈希键中。一般用于小数据存储。

引用https://segmentfault.com/a/1190000016901154中的两个图:

6.1 源码

ziplist没有明确定义结构体,这里只作大概的演示。

  1. typedef struct entry {  
  2.      /*前一个元素长度需要空间和前一个元素长度*/  
  3.     unsigned int prevlengh;  
  4.      /*元素内容编码*/  
  5.     unsigned char encoding;  
  6.      /*元素实际内容*/  
  7.     unsigned char *data;  
  8. }zlentry;  
  1. typedef struct ziplist{  
  2.      /*ziplist分配的内存大小*/  
  3.      uint32_t zlbytes;  
  4.      /*达到尾部的偏移量*/  
  5.      uint32_t zltail;  
  6.      /*存储元素实体个数*/  
  7.      uint16_t zllen;  
  8.      /*存储内容实体元素*/  
  9.      unsigned char* entry[];  
  10.      /*尾部标识*/  
  11.      unsigned char zlend;  
  12. }ziplist; 

第一次看可能会特别蒙蔽,你细细的把我这段话看完就一定能懂。

Entry的分析

entry结构体里面有三个重要的字段:

  1.  previous_entry_length: 这个字段记录了ziplist中前一个节点的长度,什么意思?就是说通过该属性可以进行指针运算达到表尾向表头遍历,这个字段还有一个大问题下面会讲。
  2.  encoding:记录了数据类型(int16? string?)和长度。
  3.  data/content: 记录数据。

连锁更新

previous_entry_length字段的分析

上面有说到,previous_entry_length这个字段存放上个节点的长度,那默认长度给分配多少呢?redis是这样分的,如果前节点长度小于254,就分配1字节,大于的话分配5字节,那问题就来了。

如果前一个节点的长度刚开始小于254字节,后来大于254,那不就存放不下了吗? 这就涉及到previous_entry_length的更新,但是改一个肯定不行阿,后面的节点内存信息都需要改。所以就需要重新分配内存,然后连锁更新包括该受影响节点后面的所有节点。

除了增加新节点会引发连锁更新、删除节点也会触发。

7. 快速列表(quicklist)

一个由ziplist组成的双向链表。但是一个quicklist可以有多个quicklist节点,它很像B树的存储方式。是在redis3.2版本中新加的数据结构,用在列表的底层实现。

结构体源码

表头结构:

  1. typedef struct quicklist { 
  2.     //指向头部(最左边)quicklist节点的指针 
  3.     quicklistNode *head;  
  4.     //指向尾部(最右边)quicklist节点的指针 
  5.     quicklistNode *tail;  
  6.     //ziplist中的entry节点计数器 
  7.     unsigned long count;        /* total count of all entries in all ziplists */  
  8.     //quicklist的quicklistNode节点计数器 
  9.     unsigned int len;           /* number of quicklistNodes */  
  10.     //保存ziplist的大小,配置文件设定,占16bits 
  11.     int fill : 16;              /* fill factor for individual nodes */  
  12.     //保存压缩程度值,配置文件设定,占16bits,0表示不压缩 
  13.     unsigned int compress : 16; /* depth of end nodes not to compress;0=off */ 
  14. } quicklist; 

quicklist节点结构:

  1. typedef struct quicklistNode {  
  2.     struct quicklistNode *prev;     //前驱节点指针  
  3.     struct quicklistNode *next;     //后继节点指针  
  4.     //不设置压缩数据参数recompress时指向一个ziplist结构  
  5.     //设置压缩数据参数recompress指向quicklistLZF结构  
  6.     unsigned char *zl;  
  7.     //压缩列表ziplist的总长度 
  8.     unsigned int sz;                  /* ziplist size in bytes */  
  9.     //ziplist中包的节点数,占16 bits长度  
  10.     unsigned int count : 16;          /* count of items in ziplist */  
  11.     //表示是否采用了LZF压缩算法压缩quicklist节点,1表示压缩过,2表示没压缩,占2 bits长度  
  12.     unsigned int encoding : 2;        /* RAW==1 or LZF==2 */  
  13.     //表示一个quicklistNode节点是否采用ziplist结构保存数据,2表示压缩了,1表示没压缩,默认是2,占2bits长度  
  14.     unsigned int container : 2;       /* NONE==1 or ZIPLIST==2 */  
  15.     //标记quicklist节点的ziplist之前是否被解压缩过,占1bit长度  
  16.     //如果recompress为1,则等待被再次压缩  
  17.     unsigned int recompress : 1; /* was this node previous compressed? */  
  18.     //测试时使用  
  19.     unsigned int attempted_compress : 1; /* node can't compress; too small */  
  20.     //额外扩展位,占10bits长度  
  21.     unsigned int extra : 10; /* more bits to steal for future usage */  
  22. } quicklistNode; 

相关配置

在redis.conf中的ADVANCED CONFIG部分:

  1. list-max-ziplist-size -2  
  2. list-compress-depth 0 

list-max-ziplist-size参数

我们来详细解释一下list-max-ziplist-size这个参数的含义。它可以取正值,也可以取负值。

当取正值的时候,表示按照数据项个数来限定每个quicklist节点上的ziplist长度。比如,当这个参数配置成5的时候,表示每个quicklist节点的ziplist最多包含5个数据项。

当取负值的时候,表示按照占用字节数来限定每个quicklist节点上的ziplist长度。这时,它只能取-1到-5这五个值,每个值含义如下:

-5: 每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过64 Kb。(注:1kb => 1024 bytes)

-4: 每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过32 Kb。

-3: 每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过16 Kb。

-2: 每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过8 Kb。(-2是Redis给出的默认值)

list-compress-depth参数

这个参数表示一个quicklist两端不被压缩的节点个数。注:这里的节点个数是指quicklist双向链表的节点个数,而不是指ziplist里面的数据项个数。实际上,一个quicklist节点上的ziplist,如果被压缩,就是整体被压缩的。

参数list-compress-depth的取值含义如下:

0: 是个特殊值,表示都不压缩。这是Redis的默认值。 1: 表示quicklist两端各有1个节点不压缩,中间的节点压缩。 2: 表示quicklist两端各有2个节点不压缩,中间的节点压缩。 3: 表示quicklist两端各有3个节点不压缩,中间的节点压缩。 依此类推…

Redis对于quicklist内部节点的压缩算法,采用的LZF——一种无损压缩算法。

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【责任编辑:庞桂玉 TEL:(010)68476606】

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