Redis作为Key-Value存储系统,数据结构如下:

image.png
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。

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:

  1. typedef struct redisDb {
  2. int id; //id是数据库序号,为0-15(默认Redis有16个数据库,一般取0)
  3. long avg_ttl; //存储的数据库对象的平均ttl(time to live),用于统计
  4. dict *dict; //存储数据库所有的key-value
  5. dict *expires; //存储key的过期时间
  6. dict *blocking_keys;//blpop 存储阻塞key和客户端对象
  7. 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
  8. dict *watched_keys;//存储watch监控的的key和客户端对象
  9. } 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

RedisObject结构

Value是一个对象 包含字符串对象,列表对象,哈希对象,集合对象和有序集合对象
全部都封装到了RedisObject里面

结构信息概览

  1. typedef struct redisObject {
  2. unsigned type:4;//类型 对象类型
  3. unsigned encoding:4;//编码
  4. void *ptr;//指向底层实现数据结构的指针
  5. //...
  6. int refcount;//引用计数
  7. //...
  8. unsigned lru:LRU_BITS; //LRU_BITS为24bit 记录最后一次被命令程序访问的时间
  9. //...
  10. }robj;

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

  1. 127.0.0.1:6379> type a1
  2. string

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

  1. 127.0.0.1:6379> object encoding a1
  2. "int"

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

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。

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。

7种type

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。
(简单动态字符串)
image.png

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

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 C: \0 空字符串 二进制数据包括空字符串,所以没有办法存取二进制数据 SDS : 非二进制 \0 二进制: 字符串长度 可以存二进制数据

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。

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

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:
image.png
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)
(隔一个一跳)
image.png
第二次分层:
遍历4次找到元素9
(隔三个一跳)
image.png
第三层分层:
遍历4次找到元素9
image.png
这种数据结构,就是跳跃表,它具有二分查找的功能。
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)

删除

找到指定元素并删除每层的该元素即可
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

Redis跳跃表的实现

  1. //跳跃表节点
  2. typedef struct zskiplistNode {
  3. 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 */
  4. double score;//存储排序的分值
  5. struct zskiplistNode *backward;//后退指针,指向当前节点最底层的前一个节点
  6. /*
  7. 层,柔性数组,随机生成1-64的值
  8. */
  9. struct zskiplistLevel {
  10. struct zskiplistNode *forward; //指向本层下一个节点
  11. unsigned int span;//本层下个节点到本节点的元素个数
  12. } level[];
  13. } zskiplistNode;
  14. //链表
  15. typedef struct zskiplist{
  16. //表头节点和表尾节点
  17. structz skiplistNode *header, *tail;
  18. //表中节点的数量
  19. unsigned long length;
  20. //表中层数最大的节点的层数
  21. int level;
  22. }zskiplist;

完整的跳跃表结构体: image.png

跳跃表的优势:

1、可以快速查找到需要的节点 O(logn)
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

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。

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

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 : MurmurHash
数组下标=hash(key)%数组容量(hash值%数组容量得到的余数)
(不管你输入什么类型,我都是给你找数)

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
image.png
image.png

Redis字典的实现

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

Hash表

  1. typedef struct dictht {
  2. dictEntry **table; // 哈希表数组
  3. unsigned long size; // 哈希表数组的大小
  4. unsigned long sizemask; // 用于映射位置的掩码,值永远等于(size-1)
  5. unsigned long used; // 哈希表已有节点的数量,包含next单链表数据
  6. } 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

  1. typedef struct dictEntry {
  2. void *key; // 键
  3. union { // 值v的类型可以是以下4种类型
  4. void *val;
  5. uint64_t u64;
  6. int64_t s64;
  7. double d;
  8. } v;
  9. struct dictEntry *next; // 指向下一个哈希表节点,形成单向链表 解决hash冲突
  10. } 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

image.png

dict字典

  1. typedef struct dict {
  2. dictType *type; // 该字典对应的特定操作函数
  3. void *privdata; // 上述类型函数对应的可选参数
  4. dictht ht[2]; /* 两张哈希表,存储键值对数据,ht[0]为原生哈希表,
  5. ht[1]为 rehash 哈希表 */
  6. long rehashidx; /*rehash标识 当等于-1时表示没有在
  7. rehash,否则表示正在进行rehash操作,存储的值表示
  8. hash表 ht[0]的rehash进行到哪个索引值
  9. (数组下标)*/
  10. int iterators; // 当前运行的迭代器数量
  11. } 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

  1. typedef struct dictType {
  2. // 计算哈希值的函数
  3. unsigned int (*hashFunction)(const void *key);
  4. // 复制键的函数
  5. void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);
  6. // 复制值的函数
  7. void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);
  8. // 比较键的函数
  9. int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);
  10. // 销毁键的函数
  11. void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);
  12. // 销毁值的函数
  13. void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
  14. } dictType;

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:
image.png

字典扩容

字典达到存储上限(阈值 0.75),需要rehash(扩容)
扩容流程: (为了提高性能)
image.png
说明:

  1. 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。
  2. rehashidx=0表示要进行rehash操作。
  3. 新增加的数据在新的hash表h[1]
  4. 修改、删除、查询在老hash表h[0]、新hash表h[1]中(rehash中)
  5. 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。

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: (都是用字典来存的)
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

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:
image.png

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:

  1. struct ziplist<T>{
  2. unsigned int zlbytes; // ziplist的长度字节数,包含头部、所有entry和zipend。
  3. unsigned int zloffset; // 从ziplist的头指针到指向最后一个entry的偏移量,用于快速反
  4. 向查询
  5. unsigned short int zllength; // entry元素个数
  6. T[] entry; // 元素值
  7. unsigned char zlend; // ziplist结束符,值固定为0xFF
  8. }
  9. typedef struct zlentry {
  10. unsigned int prevrawlensize; //previous_entry_length字段的长度
  11. unsigned int prevrawlen; //previous_entry_length字段存储的内容
  12. unsigned int lensize; //encoding字段的长度
  13. unsigned int len; //数据内容长度
  14. unsigned int headersize; //当前元素的首部长度,即previous_entry_length字段
  15. 长度与 encoding字段长度之和。
  16. unsigned char encoding; //数据类型
  17. unsigned char *p; //当前元素首地址
  18. } 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)

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。

  1. 127.0.0.1:6379> sadd set:001 1 3 5 6 2
  2. (integer) 5
  3. 127.0.0.1:6379> object encoding set:001
  4. "intset"
  5. 127.0.0.1:6379> sadd set:004 1 100000000000000000000000000 9999999999
  6. (integer) 3
  7. 127.0.0.1:6379> object encoding set:004
  8. "hashtable"

intset的结构图如下:

  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;

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。

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。

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

双向列表(adlist)

image.png

双向链表优势:

  1. 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)。
  2. 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
  3. 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
  4. 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)。
  5. 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。
image.png

quicklist的结构定义如下:

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

quicklistNode的结构定义如下:

  1. typedef struct quicklistNode {
  2. struct quicklistNode *prev; // 指向上一个ziplist节点
  3. struct quicklistNode *next; // 指向下一个ziplist节点
  4. unsigned char *zl; // 数据指针,如果没有被压缩,就指向ziplist结构,反之
  5. 指向 quicklistLZF结构
  6. unsigned int sz; // 表示指向ziplist结构的总长度(内存占用长度)
  7. unsigned int count : 16; // 表示ziplist中的数据项个数
  8. unsigned int encoding : 2; // 编码方式,1--ziplist,2--quicklistLZF
  9. unsigned int container : 2; // 预留字段,存放数据的方式,1--NONE,2--ziplist
  10. 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
  11. 记此参数为 1,之后再重新进行压缩
  12. unsigned int attempted_compress : 1; // 测试相关
  13. unsigned int extra : 10; // 扩展字段,暂时没用
  14. } 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:

  1. typedef struct quicklistLZF {
  2. unsigned int sz; // LZF压缩后占用的字节数
  3. char compressed[]; // 柔性数组,指向数据部分
  4. } 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。
流对象
stream主要由:消息、生产者、消费者和消费组构成。

image.png

Redis Stream的底层主要使用了listpack(紧凑列表)和Rax树(基数树)。

listpack

listpack表示一个字符串列表的序列化,listpack可用于存储字符串或整数。用于存储stream的消息内 容。 结构如下图:
image.png

Rax树

Rax 是一个有序字典树 (基数树 Radix Tree),按照 key 的字典序排列,支持快速地定位、插入和删除操 作。
image.png

Rax 被用在 Redis Stream 结构里面用于存储消息队列,在 Stream 里面消息 ID 的前缀是时间戳 + 序 号,这样的消息可以理解为时间序列消息。使用 Rax 结构 进行存储就可以快速地根据消息 ID 定位到具 体的消息,然后继续遍历指定消息 之后的所有消息。

应用场景:
stream的底层实现

10种encoding

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:

  1. 127.0.0.1:6379> sadd set:001 1 3 5 6 2
  2. (integer) 5
  3. 127.0.0.1:6379> object encoding set:001
  4. "intset"
  5. 127.0.0.1:6379> sadd set:004 1 100000000000000000000000000 9999999999
  6. (integer) 3
  7. 127.0.0.1:6379> object encoding set:004
  8. "hashtable"

String

int、raw、embstr

int

REDIS_ENCODING_INT(int类型的整数)

  1. 127.0.0.1:6379> set n1 123
  2. OK
  3. 127.0.0.1:6379> object encoding n1
  4. "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

  1. 127.0.0.1:6379> set name:001 zhangfei
  2. OK
  3. 127.0.0.1:6379> object encoding name:001
  4. "embstr"

raw

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

  1. 127.0.0.1:6379> set name:001 zhangfei
  2. OK
  3. 127.0.0.1:6379> object encoding name:001
  4. "embstr"

raw

REDIS_ENCODING_RAW (简单动态字符串) 大字符串 长度大于44个字节

  1. 127.0.0.1:6379> set address:001
  2. asdasdasdasdasdasdsadasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdas
  3. dasdasdas
  4. OK
  5. 127.0.0.1:6379> object encoding address:001
  6. "raw"

list

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

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

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。

  1. 127.0.0.1:6379> hmset user:003
  2. username111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
  3. 11111111111111111111111111111111 zhangfei password 111 num
  4. 2300000000000000000000000000000000000000000000000000
  5. OK
  6. 127.0.0.1:6379> object encoding user:003
  7. "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。

  1. 127.0.0.1:6379> hmset user:001 username zhangfei password 111 age 23 sex M
  2. OK
  3. 127.0.0.1:6379> object encoding user:001
  4. "ziplist"

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)

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

dict

REDIS_ENCODING_HT(字典) 当Redis集合类型的元素是非整数或都处在64位有符号整数范围外(>18446744073709551616)

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

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。

  1. 127.0.0.1:6379> zadd hit:1 100 item1 20 item2 45 item3
  2. (integer) 3
  3. 127.0.0.1:6379> object encoding hit:1
  4. "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

  1. 127.0.0.1:6379> zadd hit:2 100
  2. item1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
  3. 1111111111111111111111111111111111 20 item2 45 item3
  4. (integer) 3
  5. 127.0.0.1:6379> object encoding hit:2
  6. "skiplist"