Redis底层数据结构之压缩列表(ziplist)

记录一下读《redis设计与实现》,所学到和所想到的

*压缩列表需要重点掌握的

①压缩列表是一种为节约内存而开发的顺序性数据结构

②压缩列表被用作列表键和哈希键的底层实现。有序集合也采用了压缩列表。

③压缩列表可以包含多个节点,每个节点可以保存一个字节数组或者整数值

④添加新节点到压缩列表或者从压缩列表中删除几点,可能会引发连锁更新操作,但这种操作出现几率不高。这种操作最坏的时间复杂度为On^2。

 

一、压缩列表概述

压缩列表是列表键和哈希键的底层实现之一。而经过测试,在数量比较少的时候,有序集合也会采用ziplist来存储。

①在一个列表建只包括少量列表项,而且每个列表项要么是小的整数值,要么是比较短的字符串时,redis会使用压缩列表作为列表键的底层实现。

例如

redis>RPUSH 1st 1,3,5 10086,"hello"

(integer) 6

redis> OBJECT ENCODING 1st

"ziplist"

②当一个哈希键只包含少量键值对,并且每个键值对的键和值要么是小整数值,要么比较短的字符串,redis会使用压缩列表作为哈希键的底层实现

redis>HMSET profile "name" "jack" "age" 28

OK

redis> OBJECT ENCODING profile

"ziplist"

 

二、压缩列表构成

压缩列表是Redis为了节约内存而开发,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。

一个压缩列表可以包含任意多个节点(entry),每个节点可以保存一个字节数组、或者一个整数值。

下图展示了压缩列表的各个组成部分。

Redis底层数据结构之压缩列表(ziplist)_第1张图片

压缩列表的各个组成部分

压缩列表各个组成部分的详细说明:

属性 类型 长度 用途
zlbytes uint32_t 4字节 记录整个压缩列表占用的内存字节数:在对压缩列表进行内存重分配,或者计算zlend的位置时使用
zltail uint32_t 4字节 记录压缩列表表尾节点距离压缩列表的起始地址有多少字节:通过这个偏移量,程序无需遍历整个压缩列表就可以确定表尾节点的地址
zllen uint16_t 2字节 记录压缩列表包含的节点数量:当这个属性的值小于UINT16_MAX(65536)时,这个属性的值就是压缩列表包含节点的数量;当这个值等于UINT16_MAX(65536)时,节点的真实数量需要遍历整个压缩列表才能计算得出
entryX 列表节点 不定 压缩列表包含的各个节点,节点的长度由节点保存的内容决定
zlend uint8_t 1字节 特殊值0xFF(十进制255),用于标记压缩列表的末端

下面是包含三个节点的压缩列表示例:

Redis底层数据结构之压缩列表(ziplist)_第2张图片

包含三个节点的压缩列表

上图中:

  1. zlbytes:0x50 = 80,表示压缩列表总长为80字节。
  2. zltail:0x3c = 60,可以计算表尾节点entry3的地址。
  3. zllen:0x3 = 3,表示压缩列表包含3个节点。

2. 压缩列表节点的构成

每个压缩列表节点可以保存一个字节数组、或者一个整数值。

字节数组可以是以下三种长度的其中一种:

  1. 长度小于等于63(2^6 -1 )字节的字节数组。
  2. 长度小于等于16383(2^14 -1 )字节的字节数组。
  3. 长度小于等于4294967295(2^32 -1 )字节的字节数组。

整数值可以是以下六种长度的其中一种:

  1. 4位长,介于0至12之间的无符号数。
  2. 1字节长的有符号整数。
  3. 3字节长的有符号整数。
  4. int16_t类型整数。
  5. int32_t类型整数。
  6. int64_t类型整数。

每个压缩列表节点都由previous_entry_length、encoding、content三个部分组成。如下图所示。

Redis底层数据结构之压缩列表(ziplist)_第3张图片

压缩列表节点的各个组成部分

  1. previous_entry_length

    previous_entry_length属性以字节为单位,记录了压缩列表中前一个节点的长度。

    previous_entry_length属性的长度可以是1字节或5字节:

    1. 如果前一节点的长度小于254字节,那么previous_entry_length属性的长度为1字节:前一节点的长度保存在这一个字节里面。
    2. 如果前一节点的长度大于等于254字节,那么previous_entry_length属性的长度为5字节:其中属性的第一字节会被设置为0xFE(十进制254),之后的四个字节用于保存前一节点的长度。

    通过指针运算,可以根据当前节点的起始地址计算出前一个节点的起始地址。

  2. encoding

    节点的encoding属性记录了节点的content属性所保存数据的类型和长度:

    1. 一字节、两字节或者五字节长,值的最高位为00、01或者10的是字节数组编码:这种编码表示节点的content属性保存着字节数组,数组的长度由编码除去最高两位之后的其他位记录。
    2. 一字节长,值的最高位以11开头的是整数编码:这种编码表示节点的content属性保存着整数值,整数值的类型和长度由编码除去最高两位之后的其他位记录。

    下图是encoding格式,下划线"_"表示留空。

    Redis底层数据结构之压缩列表(ziplist)_第4张图片

    encoding格式

  3. content

    节点的content属性负责保存节点的值,节点值可以是一个字节数组或者整数,值的类型和长度由节点的encoding属性决定。

    下面是一个保存着字节数组"hello world"的节点。

    Redis底层数据结构之压缩列表(ziplist)_第5张图片

    保存字节数组hello world的节点

三. 连锁更新

连锁更新:

  1. 添加新节点时发生。有一个压缩列表,其中的节点e1到eN,长度都介于250字节到253字节之间。如果添加一个长度大于等于254的新节点new到e1之前,那么e1的previous_entry_length属性从原来的1字节扩展为5字节,然后e2的previous_entry_length也会由于e1扩展了也扩展为5字节,依次类推,直到eN。
  2. 删除节点时发生。有一个压缩列表,其中的节点排序为big、small、e1、e2、...eN。big节点长度大于等于254字节,small节点长度小于254字节,e1到eN都是大小介于250到253字节的节点。当删除small节点后,为了让e1的previous_entry_length属性可以记录big节点的长度,将扩展e1空间,并引发连锁更新。

连锁更新在最坏情况下需要对压缩列表执行N次空间重分配操作,而每次空间重分配的最坏复杂度为O(N),所以连锁更新的最坏复杂度为O(N^2)。

尽管连锁更新的的复杂度较高,但它真正造成性能问题的几率是很低的:

  1. 首先,压缩列表里要恰好有多个连续的、长度介于250到253字节之间的节点,连锁更新才有可能被引发,在实际中,这种情况并不多见。
  2. 其次,即使出现连锁更新,但只要被更新的节点数量不多,就不会对性能造成任何影响:比如说,对三五个节点进行连锁更新是绝对不会影响性能的。

因此,ziplistPush等命令的平均复杂度仅为O(N),在实际中,可以放心使用这些函数,不必担心连锁更新会影响压缩列表的性能。

四、 压缩列表API

函数 作用 时间复杂度
ziplistNew 创建一个新的压缩列表 O(1)
ziplistPush 创建一个包含给定值的新节点,并将这个新节点添加到压缩列表的表头或者表尾 平均O(N),最坏O(N^2)
ziplistInsert 将包含给定值的新节点插入到给定节点之后 平均O(N),最坏O(N^2)
ziplistIndex 返回压缩列表给定索引上的节点 O(N)
ziplistFind 在压缩列表里查找并返回包含了给定值的节点 因为节点的值可能是一个字节数组,所以检查节点值和给定值是否相同的复杂度为O(N),而查找整个列表的复杂度则为O(N^2)
ziplistNext 返回给定节点的下一个节点 O(1)
ziplistPrev 返回给定节点的前一个节点 O(1)
ziplistGet 获取给定节点所保存的值 O(1)
ziplistDelete 从压缩列表中删除给定的节点 平均O(N),最坏O(N^2)
ziplistDeleteRange 删除压缩列表在给定索引上的连续多个节点 平均O(N),最坏O(N^2)
ziplistrawLen 返回压缩列表目前占用的内存字节数 O(1)
ziplistLen 返回压缩列表目前包含的节点数量 节点数量小于65535时为O(1),大于65535时为O(N)

ziplistPush、ziplistInsert、ziplistDelete、ziplistDeleteRange四个函数都有可能引发连锁更新,所以它们的最坏复杂度都为O(N^2)。

五、为什么连锁更新时间复杂度最坏为O(N^2)?

连锁更新在最坏情况下对压缩列表执行N此空间重分配操作,而每次空间重分配的最坏复杂度为O(N),所以连锁更新的最坏复杂度为O(N^2)。

这句话我不是很理解,为什么每次空间重分配时间复杂度为O(N)。有懂的大神,希望不吝赐教。

 

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