Redis-压缩列表

什么是压缩列表

压缩列表(ziplist)是哈希键的底层实现之一。它是经过特殊编码的双向链表，和整数集合(intset)一样，
是为了提高内存的存储效率而设计的。当保存的对象是小整数值，或者是长度较短的字符串，那么redis
就会使用压缩列表来作为哈希键的实现。

1. 压缩列表的构成

各个部分详细说明

example:

2. 压缩列表的节点构成

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

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： 前一节点的长度就保存在这一个字节里面。

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 （十进制值 254）， 而之后的四个字节则用于保存前一节点的长度。

因为节点的 previous_entry_length 属性记录了前一个节点的长度， 所以程序可以通过指针运算， 根据当前节点的起始地址来计算出前一个节点的起始地址。

压缩列表的遍历

压缩列表的从表尾向表头遍历操作就是使用这一原理实现的： 只要我们拥有了一个指向某个节点起始地址的指针， 那么通过这个指针以及这个节点的 previous_entry_length 属性， 程序就可以一直向前一个节点回溯， 最终到达压缩列表的表头节点。
遍历过程：起始节点+ztail_offset-current_entry.previous_entry_length;

关键数值
节点长度大于254字节
prev_entry_len长度1字节或者5字节

encoding
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；

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；

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。

编码的最高两位 00 表示节点保存的是一个字节数组；
编码的后六位 001011 记录了字节数组的长度 11 ；

编码 11000000 表示节点保存的是一个 int16_t 类型的整数值；

连锁更新

如果前一节点的长度小于 254 字节， 那么 previous_entry_length 属性需要用 1 字节长的空间来保存这个长度值。
如果前一节点的长度大于等于 254 字节， 那么 previous_entry_length 属性需要用 5 字节长的空间来保存这个长度值。

由于有这个特性的限制会使得添加或者删除节点的时候可能引发连锁更新

因为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) 。

要注意的是， 尽管连锁更新的复杂度较高， 但它真正造成性能问题的几率是很低的：

首先， 压缩列表里要恰好有多个连续的、长度介于 250 字节至 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；

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；
因为以上原因， ziplistPush 等命令的平均复杂度仅为 O(N) ， 在实际中， 我们可以放心地使用这些函数， 而不必担心连锁更新会影响压缩列表的性能。

zipmap的优缺点：

压缩列表ziplist结构本身就是一个连续的内存块，由表头、若干个entry节点和压缩列表尾部标识符zlend组成，通过一系列编码规则，提高内存的利用率，使用于存储整数和短字符串。

压缩列表ziplist结构的缺点是：每次插入或删除一个元素时，都需要进行频繁的调用realloc()函数进行内存的扩展或减小，然后进行数据”搬移”，甚至可能引发连锁更新，造成严重效率的损失。

推荐阅读
http://redisbook.com/preview/ziplist/content.html
https://blog.csdn.net/men_wen/article/details/70176753