Redis核心设计原理（深入底层C源码）

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Redis 基本特性

1. 非关系型的键值对数据库，可以根据键以O(1) 的时间复杂度取出或插入关联值　　2. Redis 的数据是存在内存中的　　3. 键值对中键的类型可以是字符串，整型，浮点型等，且键是唯一的　　4. 键值对中的值类型可以是string，hash，list，set，sorted set 等　　5. Redis 内置了复制，磁盘持久化，LUA脚本，事务，SSL, ACLs，客户端缓存，客户端代理等功能　　6. 通过Redis哨兵和Redis Cluster 模式提供高可用性

Redis高性能的原因

1.图示（换算时间：1s =1000 ms ，1ms=1000 us ，1us =1000 ns）：

2.对于内存数据库来说，本身数据就存在于内存里，避免了磁盘 I/O 的限制，无疑访问速度会远大于磁盘数据库。

3.其次Redis，默认是采用一个线程执行指令任务的，既减少了线程上下文切换带来的开销，也避免并发问题。

4.而且Redis中有多种数据类型，每种数据类型的底层都由一种或多种数据结构来支持。正是因为有了这些数据结构，Redis 在存储与读取上的速度才不受阻碍。

深入底层C源码分析Redis

1.Redis是基于键值对存储数据的，像我们平时会使用的时候很容易觉得Redis的键值是多种数据类型的，其实不然，Redis的键值是String类型的，数据变成字节流（byte）基于网络传输的过程，传到Redis服务转成SDS（Simple Dynamic String【简单动态字符串】） String（Redis自定义的数据类型）。既然Redis是基于C语言写的，那么为什么不用原生的？

//如果我们想存储字符串：myname
C： char data[]="myname\0"; //而C语言中对于字符串是默认采用\0作为结尾的

而对于Redis，它是面向多种语言的，对于传过来的数据是不可控的：
 如果传输的视频流或者音频的流文件，大概率会出现"name\0orxxx"这种
 那么C语言只能读到“name”这部分遇到“\0”，则会视为结束了。（这明显是不合适，容易导致数据丢失）
 故，Redis采用sds结构：
 struct sdshdr {
 int len;    //存储的长度
        int free;  //剩余的空闲空间
        char buf[]; //数据存储的地方
 };

 这种数据结构的好处是：
 1.对于存储数据的准确性更高了，依靠len字段来标明准确数据的位置。【二进制安全的数据结构】
 2.采用以空间换时间的方式，每次扩容的时候可以适当分配大一点的空间，记录剩余时间是否够下一次的修改或者追加。（减少对象的销毁与创建的步骤）【提供了内存预分配机制，避免了频繁的内存分配】
 3.会在数据末尾依旧采用\0作为结尾【兼容C语言的函数库】

说明：

Redis自定义sdshdr数据结构具备三大特性：

【1】二进制安全的数据结构

【2】提供了内存预分配机制，避免了频繁的内存分配

【3】兼容C语言的函数库

2.String类型的数据结构

1）代码展示

//redis 3.2 以前
struct sdshdr {
 int len;
 int free;
 char buf[];
};
//redis 3.2 后
//redis\deps\hiredis\sds.h文件
typedef char *sds;

//存在注释：sdshdr5 is never used, we just access the flags byte directly.However is here to document the layout of type 5 SDS strings. 
//意思大概是：sdshdr5从未使用过，我们只是直接访问标志字节。然而，这里是为了记录类型5 SDS字符串的布局
struct \_\_attribute\_\_ ((\_\_packed\_\_)) sdshdr5 {  // 对应的字符串长度小于 1<<5
    unsigned char flags; 
 char buf[];
};

//\_\_attribute\_\_ ((packed)) 的作用就是告诉编译器取消结构体在编译过程的优化对齐，按照实际占用字节数进行对齐

struct \_\_attribute\_\_ ((\_\_packed\_\_)) sdshdr8 { // 对应的字符串长度小于 1<<8
    uint8\_t len;                              //目前字符串的长度
    uint8\_t alloc;                            //分配的内存总长度
    unsigned char flags;                      //flag用3bit来标明类型，类型后续解释，其余5bit目前没有使用
    char buf[];                               //柔性数组，以'\0'结尾
};
struct \_\_attribute\_\_ ((\_\_packed\_\_)) sdshdr16 { // 对应的字符串长度小于 1<<16
 uint16\_t len; 
 uint16\_t alloc; 
 unsigned char flags; 
 char buf[];
};
struct \_\_attribute\_\_ ((\_\_packed\_\_)) sdshdr32 { // 对应的字符串长度小于 1<<32
 uint32\_t len; 
 uint32\_t alloc; 
 unsigned char flags; 
 char buf[];
};
struct \_\_attribute\_\_ ((\_\_packed\_\_)) sdshdr64 { // 对应的字符串长度小于 1<<64
 uint64\_t len; 
 uint64\_t alloc; 
 unsigned char flags; 
 char buf[];
};

#define SDS\_TYPE\_5 0
#define SDS\_TYPE\_8 1
#define SDS\_TYPE\_16 2
#define SDS\_TYPE\_32 3
#define SDS\_TYPE\_64 4

static inline char sdsReqType(size\_t string\_size) {
 if (string\_size < 1<<5)
 return SDS\_TYPE\_5;
 if (string\_size < 1<<8)
 return SDS\_TYPE\_8;
 if (string\_size < 1<<16)
 return SDS\_TYPE\_16;
#if (LONG\_MAX == LLONG\_MAX) 
 if (string\_size < 1ll<<32)
 return SDS\_TYPE\_32;
 return SDS\_TYPE\_64;
#else
    return SDS\_TYPE\_32;
#endif
}

2）发现说明

【1】为什么要对原本的数据结构进行修改？（改版后的优化在哪里）

因为int占据4个字节（8bit），也就是能存42亿左右的，但是在我们实际上，存储的数据大概率都是小数据，所以它存在浪费资源的嫌疑。

所以进行优化的思维就是根据不同的数据范围，设置不同容量，如，uint8_t 表示占据1字节（8bit，在二进制中最大可以表示255），uint16_t 表示占据2字节（16bit，在二进制中最大可以表示65535）

【2】官网上说String类型限制大小512M，是怎么限制的？

//位于t\_string.c文件中
//为什么要限制，要知道512M已经是一个很大的值了（已经是一个bigkey了），在redis单线程操作中已经很容易阻塞线程
//故在追加命令appendCommand和设置命令setrangeCommand中都会进行校验
static int checkStringLength(client *c, long long size) {
 if (size > 512*1024*1024) {
 addReplyError(c,"string exceeds maximum allowed size (512MB)");
 return C\_ERR;
 }
 return C\_OK;
}

3）分析是怎么创建的

//在sds.c文件内
//sds在创建的时候，buf数组初始大小为：struct结构体大小 + 字符串的长度+1, +1是为了在字符串末尾添加一个\0。
//在完成字符串到字符数组的拷贝之后，会在字符串末尾加一个\0，这样可以复用C语言的一些函数。
sds sdsnewlen(const void *init, size\_t initlen) {
 void *sh;
 sds s;
 // 根据长度计算sds类型
    char type = sdsReqType(initlen);
 if (type == SDS\_TYPE\_5 && initlen == 0) type = SDS\_TYPE\_8; //为空时强制用sdshdr8
 // 获取结构体大小
    int hdrlen = sdsHdrSize(type);
 unsigned char *fp; /* flags pointer. */

    // 分配内存空间，初始大小为：struct结构体大小+字符串的长度+1,+1是为了在字符串末尾添加一个\0，兼容传统C语言
    sh = s\_malloc(hdrlen+initlen+1);
 // sh在这里指向了这个刚刚分配的内存地址
    if (sh == NULL) return NULL;
 // 判断是否是init阶段
    if (!init)
 //init 不为空的话，将sh这块内存全部设置为0
        memset(sh, 0, hdrlen+initlen+1);
 // 指向buf数组的指针
    s = (char*)sh+hdrlen;
 //因为可以看到地址的顺序是 len,alloc,flag,buf,目前s是指向buf，那么后退1位,fp 正好指向了flag对应的地址
    fp = ((unsigned char*)s)-1;
 // 类型选择
    switch(type) {
 case SDS\_TYPE\_5: {
 *fp = type | (initlen << SDS\_TYPE\_BITS);
 break;
 }
 case SDS\_TYPE\_8: {
 SDS\_HDR\_VAR(8,s);
 sh->len = initlen;
 sh->alloc = initlen;
 *fp = type;
 break;
 }
 case SDS\_TYPE\_16: {
 SDS\_HDR\_VAR(16,s);
 sh->len = initlen;
 sh->alloc = initlen;
 *fp = type;
 break;
 }
 case SDS\_TYPE\_32: {
 SDS\_HDR\_VAR(32,s);
 sh->len = initlen;
 sh->alloc = initlen;
 *fp = type;
 break;
 }
 case SDS\_TYPE\_64: {
 SDS\_HDR\_VAR(64,s);
 sh->len = initlen;
 sh->alloc = initlen;
 *fp = type;
 break;
 }
 }
 //如果两者都不为空，则init 这个对应的字符串，赋值给s
    if (initlen && init)
 memcpy(s, init, initlen); // 将字符串拷贝到buf数组
    s[initlen] = '\0';  // 字符串末尾添加一个\0
    return s;
}

// 获取结构体大小
static inline int sdsHdrSize(char type) {
 switch(type&SDS\_TYPE\_MASK) {
 case SDS\_TYPE\_5:
 return sizeof(struct sdshdr5);
 case SDS\_TYPE\_8:
 return sizeof(struct sdshdr8);
 case SDS\_TYPE\_16:
 return sizeof(struct sdshdr16);
 case SDS\_TYPE\_32:
 return sizeof(struct sdshdr32);
 case SDS\_TYPE\_64:
 return sizeof(struct sdshdr64);
 }
 return 0;
}

4）怎么防止操作时缓冲区溢出

//先检查 SDS 的空间是否满足修改所需的要求
//如果不满足要求的话，API 会自动将 SDS 的空间扩展到执行修改所需的大小
//最后才是返回，去执行实际的修改操作
sds sdscatlen(sds s, const void *t, size\_t len) {
 size\_t curlen = sdslen(s);  //获取s已经使用过的空间字符数

 s = sdsMakeRoomFor(s,len);  //扩大s的空闲空间
    if (s == NULL) return NULL; 
 memcpy(s+curlen, t, len);  //拷贝数据
    sdssetlen(s, curlen+len);  //设置s的len
    s[curlen+len] = '\0'; //最后加上空字符串
    return s;
}

5）分析是怎么扩容的

代码展示

// 扩容sds
sds sdsMakeRoomFor(sds s, size\_t addlen) {
 void *sh, *newsh;
 //获取剩余可用的空间
    size\_t avail = sdsavail(s);
 size\_t len, newlen;
 char type, oldtype = s[-1] & SDS\_TYPE\_MASK;
 int hdrlen;

 //如果可用空间大于需要增加的长度，那么直接返回
    if (avail >= addlen) return s;

 //len 已使用长度
    len = sdslen(s);
 //sh 回到指向了这个sds的起始位置。
    sh = (char*)s-sdsHdrSize(oldtype);
 // newlen 代表最小需要的长度
    newlen = (len+addlen);
 //Redis认为一旦被扩容了，那这个字符串被再次扩容的几率就很大，所以会在此基础上多加一些空间，防止频繁扩容
    if (newlen < SDS\_MAX\_PREALLOC)
 newlen *= 2;
 else
 newlen += SDS\_MAX\_PREALLOC;

 //获取新长度的类型
    type = sdsReqType(newlen);

 //如果是SDS\_TYPE\_5会被强行转为SDS\_TYPE\_8
    if (type == SDS\_TYPE\_5) type = SDS\_TYPE\_8;

 hdrlen = sdsHdrSize(type);
 if (oldtype==type) {
 //sh是开始地址，在开始地址的基础上，分配更多的空间，逻辑如同初始化部分，hdrlen 是head的长度，即struct本身大小。后面newlen 是buf 大小， +1 是为了结束符号，sds 通常情况下是可以直接打印的
        newsh = s\_realloc(sh, hdrlen+newlen+1);
 if (newsh == NULL) {
 s\_free(sh);
 return NULL;
 }
 s = (char*)newsh+hdrlen;
 } else {
 //如果类型发生变化，地址内容不可复用，所以找新的空间。
        newsh = s\_malloc(hdrlen+newlen+1);
 if (newsh == NULL) return NULL;
 //复制原来的str到新的sds 上面,newsh+hdrlen 等于sds buf 地址开始的位置，s 原buf的位置，len+1 把结束符号也复制进来
        memcpy((char*)newsh+hdrlen, s, len+1);
 //释放前面的内存空间
 s\_free(sh);
 //调整s开始的位置，即地址空间指向新的buf开始的位置
        s = (char*)newsh+hdrlen;
 //-1 正好到了flag的位置
        s[-1] = type;
 //分配len的值
 sdssetlen(s, len);
 }
 sdssetalloc(s, newlen);
 //返回新的sds
    return s;
}


// 给len 设值
static inline size\_t sdsavail(const sds s) {
 unsigned char flags = s[-1];
 switch(flags&SDS\_TYPE\_MASK) {
 case SDS\_TYPE\_5: {
 return 0;
 }
 case SDS\_TYPE\_8: {
 SDS\_HDR\_VAR(8,s);
 return sh->alloc - sh->len;
 }
 case SDS\_TYPE\_16: {
 SDS\_HDR\_VAR(16,s);
 return sh->alloc - sh->len;
 }
 case SDS\_TYPE\_32: {
 SDS\_HDR\_VAR(32,s);
 return sh->alloc - sh->len;
 }
 case SDS\_TYPE\_64: {
 SDS\_HDR\_VAR(64,s);
 return sh->alloc - sh->len;
 }
 }
 return 0;
}

// 获取当前sds,可用的长度。
static inline void sdssetlen(sds s, size\_t newlen) {
 unsigned char flags = s[-1];
 switch(flags&SDS\_TYPE\_MASK) {
 case SDS\_TYPE\_5:
 {
 unsigned char *fp = ((unsigned char*)s)-1;
 *fp = (unsigned char)(SDS\_TYPE\_5 | (newlen << SDS\_TYPE\_BITS));
 }
 break;
 case SDS\_TYPE\_8:
 SDS\_HDR(8,s)->len = (uint8\_t)newlen;
 break;
 case SDS\_TYPE\_16:
 SDS\_HDR(16,s)->len = (uint16\_t)newlen;
 break;
 case SDS\_TYPE\_32:
 SDS\_HDR(32,s)->len = (uint32\_t)newlen;
 break;
 case SDS\_TYPE\_64:
 SDS\_HDR(64,s)->len = (uint64\_t)newlen;
 break;
 }
}

// 获取alloc的长度
/* sdsalloc() = sdsavail() + sdslen() */
static inline size\_t sdsalloc(const sds s) {
 unsigned char flags = s[-1];
 switch(flags&SDS\_TYPE\_MASK) {
 case SDS\_TYPE\_5:
 return SDS\_TYPE\_5\_LEN(flags);
 case SDS\_TYPE\_8:
 return SDS\_HDR(8,s)->alloc;
 case SDS\_TYPE\_16:
 return SDS\_HDR(16,s)->alloc;
 case SDS\_TYPE\_32:
 return SDS\_HDR(32,s)->alloc;
 case SDS\_TYPE\_64:
 return SDS\_HDR(64,s)->alloc;
 }
 return 0;
}

// 给 alloc 设值
static inline void sdssetalloc(sds s, size\_t newlen) {
 unsigned char flags = s[-1];
 switch(flags&SDS\_TYPE\_MASK) {
 case SDS\_TYPE\_5:
 /* Nothing to do, this type has no total allocation info. */
            break;
 case SDS\_TYPE\_8:
 SDS\_HDR(8,s)->alloc = (uint8\_t)newlen;
 break;
 case SDS\_TYPE\_16:
 SDS\_HDR(16,s)->alloc = (uint16\_t)newlen;
 break;
 case SDS\_TYPE\_32:
 SDS\_HDR(32,s)->alloc = (uint32\_t)newlen;
 break;
 case SDS\_TYPE\_64:
 SDS\_HDR(64,s)->alloc = (uint64\_t)newlen;
 break;
 }
}

代码说明

【1】sds内部buf的扩容机制：新buf长度 = （原buf长度 + 添加buf长度）*2，如果buf长度大于1M后，每次扩容也只会增大1M

【2】对于类型改变的需要变换存储空间。

3**.**RedisDb 数据结构

1）代码展示

//位于server.h文件中
typedef struct redisDb {
 dict *dict;                 // 保存了当前数据库的键空间
    dict *expires;              //键空间中所有键的过期时间
    dict *blocking\_keys;        //客户端等待数据的键(BLPOP)
    dict *ready\_keys;           //保存着处于阻塞状态的键，value为NULL
    dict *watched\_keys;         //监视键的MULTI/EXEC CAS
    int id;                     //数据库ID
    long long avg\_ttl;          //键的平均过期时间
    unsigned long expires\_cursor; //周期性删除过期键的游标
    list *defrag\_later;         /* List of key names to attempt to defrag one by one, gradually. */
} redisDb;

//位于dict.h文件中
typedef struct dict {
 dictType *type;
 void *privdata;
 dictht ht[2]; // ht[0] , ht[1] =null //方便渐进的rehash扩容，dict的hashtable ，其中​一个哈希表正常存储数据​，​另一个哈希表为空，空哈希表在 rehash 时使用
    long rehashidx; /* rehash 索引，当不在进行 rehash 时，值为 -1 */
 unsigned long iterators; //当前正在运行的迭代器的数量
} dict;

//位于dict.h文件中/*这是我们的哈希表结构。每本字典都有两个这样的词，实现增量重哈希，从旧表到新表。* /
typedef struct dictht {
 dictEntry **table;
 unsigned long size; // hashtable 容量
    unsigned long sizemask;  // size -1
    unsigned long used;  // hashtable 元素个数 used / size =1
} dictht;

//位于dict.h文件中
typedef struct dictEntry {
 void *key;
 union {
 void *val;
 uint64\_t u64;
 int64\_t s64;
 double d;
 } v;
 struct dictEntry *next;
} dictEntry;

//位于server.h文件中
//redisObject对象 : string , list ,set ,hash ,zset ...
typedef struct redisObject {
 unsigned type:4;        // 4 bit, sting , hash
    unsigned encoding:4;    // 4 bit 
    unsigned lru:LRU\_BITS; /* LRU time (relative to global lru\_clock) or LFU data (least significant 8 bits frequency
 * and most significant 16 bits access time). 
 * 24 bit 
 * */
    int refcount;           // 4 byte 
    void *ptr;              // 8 byte 总空间: 4 bit + 4 bit + 24 bit + 4 byte + 8 byte = 16 byte 
} robj;

2）视图展示

3）代码说明

【1】由上可知redisDb，主要都是将数据存储在字典（dict）中，而且还是多个，固定存储，过期维护等多个字典。

【2】dict字典结构，每个字典有两个哈希表结构的原因是为了用于渐进式扩容，当某个哈希表结构过于庞大的时候（按照hashMap的思维，必定是需要对数组进行扩容，增大数组长度，将链表长度缩小，加快遍历），其实它也需要进行扩容，但是再进行扩容操作的同时，容易出现阻塞线程的情况（如果时间太久），为此，dict中采用rehashidx标明是否正在处于扩容状态，且ht[1]会生成一个新的哈希表结构，容量是之前的两倍，然后把ht[0]中的数据按槽位一点一点的搬运过来【断断续续的操作，这样就不会一直阻塞住线程】，新的数据也会落到ht[1]中，直到搬完。然后将ht[1]指针指向ht[0]，然后自己再指向null，rehashidx变为0，就完成了扩容操作。

【3】dictEntry相当于hashMap中的节点（包含了key，value，和指向下个节点的指针），其中val会被进一步封装成redisObject。

【4】redisObject中的type用于约束客户端命令，如set操作，会判断操作的值与操作的类型匹不匹配。encoding记录了值在redis底层是怎么样的编码形式。ptr指向内存的真实地址。

4）分析String类型的编码

【1】会存在：int，raw，embstr三种。

【2】为什么会有int，因为整型值最大固定是64bit，其实与指针*ptr占据的大小一致，其实把数值存于这里可以减少了对空间的开辟。代码展示：

//server.c文件中封装了所有的客户端命令
//发现set命令会执行setCommand方法【该方法位于t\_string.c文件中】，直接看核心部分
void setCommand(client *c) {
 ....
 // 完成编码 set: key value
    c->argv[2] = tryObjectEncoding(c->argv[2]);
 setGenericCommand(c,flags,c->argv[1],c->argv[2],expire,unit,NULL,NULL);
}

//该方法位于object.c文件中
robj *tryObjectEncoding(robj *o) {
 long value;
 sds s = o->ptr;
 size\_t len;

 /*确保这是一个字符串对象，我们在这个函数中编码的唯一类型。其他类型使用编码的内存高效表示，但由实现该类型的命令处理。* /
 serverAssertWithInfo(NULL,o,o->type == OBJ\_STRING);

 // 只有类型为 原生sds类型 或者 embstr类型， 还有机会可以进一步编码，否则直接返回
 if (!sdsEncodedObject(o)) return o;

 // 如果其他地方有应用即当前对象为共享对象， 修改范围将扩大，所以放弃编码为整形操作
 if (o->refcount > 1) return o;

 //判断是否可以把该字符串转化为一个长整型
 len = sdslen(s);

 // 范围是否在 整型值得表示范围 ， 0 - 2^64,最多不超过20 位
 if (len <= 20 && string2l(s,len,&value)) {
 /* 
 * 如果Redis的配置不要求运行LRU替换算法，且转成的long型数字的值又比较小
 * （小于OBJ\_SHARED\_INTEGERS，在目前的实现中这个值是10000），
 * 那么会使用共享数字对象来表示。之所以这里的判断跟LRU有关，是因为LRU算法要求每个robj有不同的lru字段值，
 * 所以用了LRU就不能共享robj。shared.integers是一个长度为10000的数组，里面预存了10000个小的数字对象。
 * 这些小数字对象都是 encoding = OBJ\_ENCODING\_INT的string robj对象。
 * 
 * */
        // 没有设置内存淘汰策略，且数字范围在 缓存整型得范围内
        if ((server.maxmemory == 0 ||
            !(server.maxmemory\_policy & MAXMEMORY\_FLAG\_NO\_SHARED\_INTEGERS)) &&
 value >= 0 &&
 value < OBJ\_SHARED\_INTEGERS)
 {
 decrRefCount(o); // 不需要用额外得对象来存储
 incrRefCount(shared.integers[value]);
 return shared.integers[value];  // 共享对象
        } else {
 // 如果前一步不能使用共享小对象来表示，那么将原来的robj编码成encoding = OBJ\_ENCODING\_INT，这时ptr字段直接存成这个long型的值。
 // 注意ptr字段本来是一个void *指针（即存储的是内存地址），
 // 因此在64位机器上有64位宽度，正好能存储一个64位的long型值。这样，除了robj本身之外，它就不再需要额外的内存空间来存储字符串值。
            if (o->encoding == OBJ\_ENCODING\_RAW) {
 sdsfree(o->ptr); // 释放空间
                o->encoding = OBJ\_ENCODING\_INT;
 // 用整形编码
                o->ptr = (void*) value;
 return o;
 } else if (o->encoding == OBJ\_ENCODING\_EMBSTR) {
 decrRefCount(o);
 return createStringObjectFromLongLongForValue(value);
 }
 }
 }

 // 数据长度 小于 OBJ\_ENCODING\_EMBSTR\_SIZE\_LIMIT 44 的话， 用 embstr 进行编码
    if (len <= OBJ\_ENCODING\_EMBSTR\_SIZE\_LIMIT) {
 robj *emb;

 if (o->encoding == OBJ\_ENCODING\_EMBSTR) return o;
 emb = createEmbeddedStringObject(s,sdslen(s));
 decrRefCount(o);
 return emb;
 }

 trimStringObjectIfNeeded(o);

 /* Return the original object. */
    return o;
}

【3】为什么会有embstr，代码展示

//CPU读取数据的时候其实是会有一个缓存行的概念（cache line，通常是64byte的空间），也就是一次性读取的大小

//而redisObject数据大小为16 byte 
typedef struct redisObject {
 unsigned type:4;        // 占4 bit
    unsigned encoding:4;    // 占4 bit 
    unsigned lru:LRU\_BITS; // 占24 bit 
    int refcount;           // 4 byte 
    void *ptr;              // 8 byte 
} robj;
//总空间: 4 bit + 4 bit + 24 bit + 4 byte + 8 byte = 16 byte 

所以读取是会读【redisObject 16 byte，及其后面的48byte的数据（但是用不到）】
为了节约CPU成本，可不可以在创建的时候，将数据就存在后面呢？（为什么采用sdshdr8，因为最多存44个字符，sdshdr8可以容纳128个，满足条件，且消耗最小）
struct \_\_attribute\_\_ ((\_\_packed\_\_)) sdshdr8 { // 对应的字符串长度小于 1<<8
    uint8\_t len;                              //占据1byte，表示128个
    uint8\_t alloc;                            //占据1byte
    unsigned char flags;                      //占据1byte
    char buf[];                               //以'\0'结尾，这个字符也会占据1byte
};
所以如果把他们都存于一个64byte的内存中是不是读取对象的时候顺便可以把值也拿出来了，减少了一次IO。

【4】而raw便是表示：字符串将以简单动态字符串（SDS）的形式存储，需要​两次 malloc 分配内存​，redisObject 对象头和 SDS 对象在内存地址上一般是不连续的。

5）发现说明

【1】会有人疑问为什么DB默认是16？

因为Redis的配置文件redis/redis.conf中的databases属性默认是16。所以Redis启动的时候默认会创建16个数据库且拿数据库索引为0的数据库作为默认数据库。这些都是可以通过配置调整的。

4**.List****数据结构（Redis采用quicklist（双端链表） 和 ziplist 作为List的底层实现）**

1）介绍

【1】List是一个有序(按加入的时序排序)的数据结构，Redis采用quicklist（双端链表） 和 ziplist 作为List的底层实现。以通过设置每个ziplist的最大容量，quicklist的数据压缩范围，提升数据存取效率。

//当值为正数时，表示quicklistNode节点上的ziplist的长度。比如当这个值为5时，每个quicklistNode节点的ziplist最多包含5个数据项
//当值为负数时，表示按照字节数来限制quicklistNode节点上的ziplist的的长度，可选值为-1到-5，每个值的含义如下
//-1 ziplist节点最大为4kb
//-2 ziplist节点最大为8kb
//-3 ziplist节点最大为16kb
//-4 ziplist节点最大为32kb
//-5 ziplist节点最大为64kb
list-max-ziplist-size  -2        // 单个ziplist节点最大能存储 8kb ,超过则进行分裂,将数据存储在新的ziplist节点中


//对节点中间的数据进行压缩，进一步节省内存
//0 特殊值，表示都不压缩
//1 quicklist两端各有1个节点不压缩，中间的节点压缩
//2 quicklist两端各有2个节点不压缩，中间的节点压缩
//n quicklist两端各有n个节点不压缩，中间的节点压缩
list-compress-depth  1        // 0 代表所有节点，都不进行压缩，1， 代表从头节点往后走一个，尾节点往前走一个不用压缩，其他的全部压缩，以此类推

2）ziplist 分析详解

【1】介绍

1.ziplist是一个经过特殊编码的双向链表，它的设计目标就是为了提高存储效率；

2.ziplist可以用于存储字符串或整数，其中整数是按真正的二进制表示进行编码的，而不是编码成字符串序列。它能以O(1)的时间复杂度在表的两端提供push和pop操作；

3.因为ziplist是一个内存连续的集合，所以ziplist遍历只要通过当前节点的指针 加上 当前节点的长度 或 减去 上一节点的长度 ，即可得到下一个节点的数据或上一个节点的数据，这样就省去的指针从而节省了存储空间，又因为内存连续所以在数据读取上的效率也远高于普通的链表。

【2】代码展示

robj *createZiplistObject(void) {
 unsigned char *zl = ziplistNew();
 robj *o = createObject(OBJ\_LIST,zl);
 o->encoding = OBJ\_ENCODING\_ZIPLIST;
 return o;
}

robj *createObject(int type, void *ptr) {
 robj *o = zmalloc(sizeof(*o));
 o->type = type;
 o->encoding = OBJ\_ENCODING\_RAW;
 o->ptr = ptr;
 o->refcount = 1;
 if (server.maxmemory\_policy & MAXMEMORY\_FLAG\_LFU) {
 o->lru = (LFUGetTimeInMinutes()<<8) | LFU\_INIT\_VAL; 
 } else {
 o->lru = LRU\_CLOCK();   // 获取 24bit 当前时间秒数
 }
 return o;
}

//以下为ziplist.c文件中
#define ZIPLIST\_BYTES(zl)       (*((uint32\_t*)(zl)))  //获取ziplist的zlbytes的指针（ziplist 所占空间字节数）
#define ZIPLIST\_TAIL\_OFFSET(zl) (*((uint32\_t*)((zl)+sizeof(uint32\_t)))) //获取ziplist的zltail的指针
#define ZIPLIST\_LENGTH(zl)      (*((uint16\_t*)((zl)+sizeof(uint32\_t)*2))) //获取ziplist的zllen的指针
#define ZIPLIST\_HEADER\_SIZE     (sizeof(uint32\_t)*2+sizeof(uint16\_t))  //ziplist头大小
#define ZIPLIST\_END\_SIZE        (sizeof(uint8\_t))  // ziplist结束标志位大小
#define ZIPLIST\_ENTRY\_HEAD(zl)  ((zl)+ZIPLIST\_HEADER\_SIZE)  // 获取第一个元素的指针
#define ZIPLIST\_ENTRY\_TAIL(zl)  ((zl)+intrev32ifbe(ZIPLIST\_TAIL\_OFFSET(zl))) // 获取最后一个元素的指针
#define ZIPLIST\_ENTRY\_END(zl)   ((zl)+intrev32ifbe(ZIPLIST\_BYTES(zl))-1)  // 获取结束标志位指针

unsigned char *ziplistNew(void) { // 创建一个压缩表
    unsigned int bytes = ZIPLIST\_HEADER\_SIZE+ZIPLIST\_END\_SIZE;  // zip头加结束标识位数
    unsigned char *zl = zmalloc(bytes);
 ZIPLIST\_BYTES(zl) = intrev32ifbe(bytes);  // 大小端转换
    ZIPLIST\_TAIL\_OFFSET(zl) = intrev32ifbe(ZIPLIST\_HEADER\_SIZE);
 ZIPLIST\_LENGTH(zl) = 0;  // len赋值为0
    zl[bytes-1] = ZIP\_END;  // 结束标志位赋值
    return zl;
}

/*
 * 压缩列表节点 对应 上文中 Ziplist 中的 entry
 * zlentry每个节点由三部分组成：Previous entry len、encoding、data
 * prevlengh: 记录上一个节点的长度，为了方便反向遍历ziplist
 * encoding: 编码，由于 ziplist 就是用来节省空间的，所以 ziplist 有多种编码，用来表示不同长度的字符串或整数。
 * data: 用于存储 entry 真实的数据
 * 结构体定义了7个字段，主要还是为了满足各种可变因素
 */
typedef struct zlentry {
 unsigned int prevrawlensize;  //prevrawlensize是描述prevrawlen的大小，有1字节和5字节两种
    unsigned int prevrawlen;     //prevrawlen是前一个节点的长度，
    unsigned int lensize;       //lensize为编码len所需的字节大小
    unsigned int len;         //len为当前节点长度
    unsigned int headersize;   //当前节点的header大小
    unsigned char encoding;    //节点的编码方式
    unsigned char *p;          //指向节点的指针 
} zlentry;

【3】图示:

【4】图示参数说明

zlbytes:32bit，表示ziplist占用的字节总数。
zltail: 32bit，表示ziplist表中最后一项（entry）在ziplist中的偏移字节数。通过zltail我们可以很方便地找到最后一项，从而可以在ziplist尾端快速地执行push或pop操作
zlen: 16bit， 表示ziplist中数据项（entry）的个数。
entry:表示真正存放数据的数据项，长度不定
zlend: ziplist最后1个字节，是一个结束标记，值固定等于255。
prerawlen: 前一个entry的数据长度。
len: entry中数据的长度
data: 真实数据存储

【5】说明

1.Ziplist的设计结构，保障了空间的节省与查询的高效，但是当出现zlentry增加或删除时，Ziplist是不能直接在原有空间上进行修改，每一次变动都需要重新开辟空间去拷贝、修改。这样的场景下Ziplist一旦内部元素过多，将会导致性能的急剧下滑。因此Redis 在实现上做了一层优化，当Ziplist过大时，会将其分割成多个Ziplist，然后再通过一个双向链表将其串联起来。

3）quicklist 分析详解

【1】介绍

1.Redis quicklist是Redis 3.2版本以后针对链表和压缩列表进行改造的一种数据结构，是 zipList 和 linkedList 的混合体，相对于链表它压缩了内存，进一步的提高了效率。

【2】代码展示

robj *createQuicklistObject(void) {
 quicklist *l = quicklistCreate();
 robj *o = createObject(OBJ\_LIST,l);
 o->encoding = OBJ\_ENCODING\_QUICKLIST;
 return o;
}

//处于quicklist.c文件中
quicklist *quicklistCreate(void) {
 struct quicklist *quicklist;

 quicklist = zmalloc(sizeof(*quicklist));
 quicklist->head = quicklist->tail = NULL;
 quicklist->len = 0;
 quicklist->count = 0;
 quicklist->compress = 0;
 quicklist->fill = -2;
 quicklist->bookmark\_count = 0;
 return quicklist;
}


//处于quicklist.h文件中
//quicklist 是一个 40 字节的结构（在 64 位系统上），描述了一个快速列表。
typedef struct quicklist {
 quicklistNode *head;  //指向头节点（左侧第一个节点）的指针。 
    quicklistNode *tail;  //指向尾节点（右侧第一个节点）的指针。
    unsigned long count;  // 所有 quicklistNode 节点中所有的 entry 个数 
    unsigned long len;     // quickListNode 节点个数，也就是 quickList 的长度
    int fill : QL\_FILL\_BITS;          //单个节点的填充因子，也就是 ziplist 的大小 
    unsigned int compress : QL\_COMP\_BITS;  // 保存压缩成都只，配置文件设置，64位操作系统占 16bit , 6 表示压缩
    unsigned int bookmark\_count: QL\_BM\_BITS;
 quicklistBookmark bookmarks[];
} quicklist;

//quicklistNode 是一个 32 字节的结构，描述了一个快速列表的 ziplist。
typedef struct quicklistNode {
 struct quicklistNode *prev;  // 双向链表前驱节点
    struct quicklistNode *next;  // 双向链表的后节点
    unsigned char *zl;       //数据指针。如果当前节点的数据没有压缩，那么它指向一个ziplist结构；否则，它指向一个quicklistLZF结构。
    unsigned int sz;         // 压缩列表 ziplist 的总长度 
    unsigned int count : 16;     // 每个 ziplist 中 entry 的个数
    unsigned int encoding : 2;    // 表示是否采用了 LZF 压缩 quickList 节点 1 表示压缩过，2 表示没有压缩站 2bit 长度
    unsigned int container : 2;  // 表示是否开启 ziplist 进行压缩
    unsigned int recompress : 1;   // 表示该节点是否被压缩过
    unsigned int attempted\_compress : 1;  // 测试使用
    unsigned int extra : 10;    // 额外拓展位，占 10bit 长度
} quicklistNode;

//当指定使用 lzf 压缩算法压缩 ziplist entry 节点时,quicklistNode 结构的 zl 成员执行 quicklistLZF 结构
typedef struct quicklistLZF {
 unsigned int sz;  //表示被LZF 压缩后的 ziplist 的大小
    char compressed[];  // 压缩有的数据，柔性数组
} quicklistLZF;

【3】图示：

【4】说明

1.通过控制ziplist 的大小，则很好的解决了超大ziplist 的拷贝情况下对性能的影响。每次改动只需要针对具体的小段ziplist 进行操作。

4）发现说明

【1】为什么不采用两个指针指向前后数据的方式，而是要采用复合的数据结构完成？

1.采用双指针的方式，那就必须赋予两个指针pre和next，一个指针占据了8byte，故两个指针就需要消耗16byte。如果list存在大量数据，所以就需要消耗相当多的内存在指针方面（胖指针问题）。

2.采用双链表的话数据可能会分的很散，因为指针就是采用不连续的存储空间来存储数据，容易造成大量的内存碎片。

3.采用quicklist 和 ziplist 混合，达到减少指针消耗的空间，其次连续的存储空间读取起来效率高于不连续的存储空间，节省IO。

4.通过控制ziplist 的大小，则很好的解决了超大ziplist 的拷贝情况下对性能的影响。每次改动只需要针对具体的小段ziplist 进行操作。

5**.Hash****数据结构**

1）介绍

【1】Hash 数据结构底层实现为一个字典( dict ),也是RedisBb用来存储K-V的数据结构,当数据量比较小，或者单个元素比较小时，底层用ziplist存储，数据大小和元素数量阈值可以通过如下参数设置。

hash-max-ziplist-entries  512    // ziplist 元素个数超过 512 ，将改为hashtable编码 
hash-max-ziplist-value    64      // 单个元素大小超过 64 byte时，将改为hashtable编码

2）发现说明

【1】为什么数据量小的时候采用ziplist存储？

1.ziplist使用紧凑的连续内存块顺序存储数据，在list或者hash结构中，未使用listNode（24字节）和dictEntry（24字节）结构体来存储元素项，因此会节省内存。

2.ziplist结构元素访问采用的是后向遍历（从后往前），因此在hash中可将热点的key或者在list中将热点的元素项放在最后，可以提升性能。

3.因为ziplist的内存结构中，仅仅只使用了额外的11个字节来存储ziplist的属性，另外很重要的是ziplist使用后向遍历，当list或者hash中的元素较多时，可以根据元素的冷热性调整元素存储顺序。

4.而在dictht结构体中，存储属性需要32个字节，其中元素dictEntry也是每个占用24个字节。

6**.Set****数据结构**

1）介绍

【1】Set 为无序的，自动去重的集合数据类型，Set 数据结构底层实现为一个value 为 null 的 字典( dict ),当数据可以用整形表示时，Set集合将被编码为intset数据结构。

//在配置文件中设置
set-max-intset-entries 512       // intset 能存储的最大元素个数，超过则用hashtable编码

【2】两个条件任意满足时Set将用hashtable存储数据。1， 元素个数大于 set-max-intset-entries , 2 ， 元素无法用整形表示。

2）intset数据结构

//intset内部其实是一个数组（int8\_t coentents[]数组），而且存储数据的时候是有序的，因为在查找数据的时候是通过二分查找来实现的。
typedef struct intset {
 uint32\_t encoding; // 编码方式
    uint32\_t length;   // 集合包含的元素数量
    int8\_t contents[];  // 保存元素的数组
} intset;

3）set存储过程

// set添加元素的处理函数，在文件t\_set.c中
//过程汇总
//检查set是否存在不存在则创建一个set结合。
//根据传入的set集合一个个进行添加，添加的时候需要进行内存压缩。
//setTypeAdd执行set添加过程中会判断是否进行编码转换。
void saddCommand(client *c) {
 robj *set;
 int j, added = 0;

 // 取出集合对象
    set = lookupKeyWrite(c->db,c->argv[1]);
 // 对象不存在，创建一个新的，并将它关联到数据库
    if (set == NULL) {
 set = setTypeCreate(c->argv[2]->ptr);
 dbAdd(c->db,c->argv[1],set);
 } 
 // 对象存在，检查类型
    else {
 if (set->type != OBJ\_SET) {
 addReply(c,shared.wrongtypeerr);
 return;
 }
 }
 // 将所有输入元素添加到集合中
    for (j = 2; j < c->argc; j++) {
 // set 类型 添加元素
        if (setTypeAdd(set,c->argv[j]->ptr)) added++;
 }
 // 如果有至少一个元素被成功添加，那么执行以下程序
    if (added) {
 // 发送键修改信号
        signalModifiedKey(c,c->db,c->argv[1]);
 // 发送事件通知
        notifyKeyspaceEvent(NOTIFY\_SET,"sadd",c->argv[1],c->db->id);
 }
 // 将数据库设为脏
    server.dirty += added;
 // 返回添加元素的数量
 addReplyLongLong(c,added);
}

//元素已经存在 直接返回 0 ， 否则添加元素 返回 1 
//过程汇总
//如果能够转成int的对象（isObjectRepresentableAsLongLong），那么就用intset保存。
//如果用intset保存的时候，如果长度超过512（REDIS\_SET\_MAX\_INTSET\_ENTRIES）就转为hashtable编码。
//其他情况统一用hashtable进行存储。
int setTypeAdd(robj *subject, sds value) {
 long long llval;
 // 字典
    if (subject->encoding == OBJ\_ENCODING\_HT) {
 // 将 value 作为键， NULL 作为值，将元素添加到字典中
        dict *ht = subject->ptr;
 dictEntry *de = dictAddRaw(ht,value,NULL);
 if (de) {
 dictSetKey(ht,de,sdsdup(value));
 dictSetVal(ht,de,NULL);
 return 1;
 }
 } 
 // intset
    else if (subject->encoding == OBJ\_ENCODING\_INTSET) {
 // 判断是否可以用整形编码，可以的话用intset 编码 
        if (isSdsRepresentableAsLongLong(value,&llval) == C\_OK) {
 uint8\_t success = 0;
 subject->ptr = intsetAdd(subject->ptr,llval,&success);
 if (success) {
 //如果元素个数超过 set-max-intset-entries[ 默认 512 ] 时，将转化为 hashtable 数据结构
                if (intsetLen(subject->ptr) > server.set\_max\_intset\_entries)
 setTypeConvert(subject,OBJ\_ENCODING\_HT);
 return 1;
 }
 } else {
 //转整形失败，直接用hashtable存储
 setTypeConvert(subject,OBJ\_ENCODING\_HT);

 // 执行添加操作
            serverAssert(dictAdd(subject->ptr,sdsdup(value),NULL) == DICT\_OK);
 return 1;
 }
 } else {
 // 未知编码
        serverPanic("Unknown set encoding");
 }
 return 0;
}

7**.ZSet****数据结构**

1）介绍

【1】ZSet  为有序的，自动去重的集合数据类型，ZSet 数据结构底层实现为 字典(dict) + 跳表(skiplist) ,当数据比较少时，用ziplist编码结构存储。

zset-max-ziplist-entries  128    // 元素个数超过128 ，将用skiplist编码
zset-max-ziplist-value     64     // 单个元素大小超过 64 byte, 将用 skiplist编码

【2】数据比较少时，用ziplist编码结构存储的图示：

2）skiplist 分析解析

【1】数据结构代码

// 创建zset 数据结构: 字典 + 跳表
robj *createZsetObject(void) {
    zset *zs = zmalloc(sizeof(*zs));
    robj *o;
    // dict用来查询数据到分数的对应关系， 如 zscore 就可以直接根据 元素拿到分值 
    zs->dict = dictCreate(&zsetDictType,NULL);
    
    // skiplist用来根据分数查询数据（可能是范围查找）
    zs->zsl = zslCreate();  
 // 设置对象类型 
    o = createObject(OBJ\_ZSET,zs);  
 // 设置编码类型 
    o->encoding = OBJ\_ENCODING\_SKIPLIST;
    return o;
}

//位于edis/src/server.h 中
#define ZSKIPLIST\_MAXLEVEL 32 /* Should be enough for 2^64 elements */
#define ZSKIPLIST\_P 0.25      /* Skiplist P = 1/4 */

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;  //指向上一个节点,用于zrevrange命令
 struct zskiplistLevel {
 struct zskiplistNode *forward;  //指向下一个节点
        unsigned long span;  //到达后一个节点的跨度(两个相邻节点span为1)
    } level[];  //该节点在各层的信息，柔性数组成员
} zskiplistNode;

typedef struct zskiplist {
 struct zskiplistNode *header, *tail;  // 跳跃表头尾节点
    unsigned long length;  //节点个数
    int level;  //除头结点外最大的层数
} zskiplist;

typedef struct zset {
 dict *dict;
 zskiplist *zsl;
} zset;

【2】追踪添加函数

//在server.c发现跳表的添加函数为zaddCommand
//去t\_zset.c文件查看流程
void zaddCommand(client *c) {
 zaddGenericCommand(c,ZADD\_NONE);
}

void zaddGenericCommand(client *c, int flags) {
 static char *nanerr = "resulting score is not a number (NaN)";
 robj *key = c->argv[1];
 robj *zobj;
 sds ele;
 double score = 0, *scores = NULL;
 int j, elements;
 int scoreidx = 0;
 /* The following vars are used in order to track what the command actually
 * did during the execution, to reply to the client and to trigger the
 * notification of keyspace change. */
    int added = 0;      //新添加元素的数量
    int updated = 0;    //更新分数的元素数量
    int processed = 0;  //被处理的元素数量

    /* Parse options. At the end 'scoreidx' is set to the argument position
 * of the score of the first score-element pair. */
 scoreidx = 2;
 
 // 输入参数解析 
    while(scoreidx < c->argc) {
 char *opt = c->argv[scoreidx]->ptr;
 if (!strcasecmp(opt,"nx")) flags |= ZADD\_NX;
 else if (!strcasecmp(opt,"xx")) flags |= ZADD\_XX;
 else if (!strcasecmp(opt,"ch")) flags |= ZADD\_CH;
 else if (!strcasecmp(opt,"incr")) flags |= ZADD\_INCR;
 else break;
 scoreidx++;
 }

 /* Turn options into simple to check vars. */
    int incr = (flags & ZADD\_INCR) != 0;
 int nx = (flags & ZADD\_NX) != 0;
 int xx = (flags & ZADD\_XX) != 0;
 int ch = (flags & ZADD\_CH) != 0;

 /* After the options, we expect to have an even number of args, since
 * we expect any number of score-element pairs. */
 elements = c->argc-scoreidx;
 if (elements % 2 || !elements) {
 addReply(c,shared.syntaxerr);
 return;
 }
 elements /= 2; /* Now this holds the number of score-element pairs. */

    /* Check for incompatible options. */
    if (nx && xx) {
 addReplyError(c,
 "XX and NX options at the same time are not compatible");
 return;
 }

 if (incr && elements > 1) {
 addReplyError(c,
 "INCR option supports a single increment-element pair");
 return;
 }

 /* Start parsing all the scores, we need to emit any syntax error
 * before executing additions to the sorted set, as the command should
 * either execute fully or nothing at all. */
 
 scores = zmalloc(sizeof(double)*elements);
 for (j = 0; j < elements; j++) {
 if (getDoubleFromObjectOrReply(c,c->argv[scoreidx+j*2],&scores[j],NULL)
 != C\_OK) goto cleanup;
 }

 /* Lookup the key and create the sorted set if does not exist.
 
 查询对应的 key 在对应的 db 即 hash table 中，是否存在 

 */
 zobj = lookupKeyWrite(c->db,key);
 if (zobj == NULL) {
 if (xx) goto reply\_to\_client; /* No key + XX option: nothing to do. */

        // 如果 zset\_max\_ziplist\_entries ==0
 //        // 或者 zadd 元素的长度 > zset\_max\_ziplist\_value
 //        // 则直接创建 skiplist 数据结构
 //        // 否则创建ziplist 压缩列表数据结构
        
        if (server.zset\_max\_ziplist\_entries == 0 ||
 server.zset\_max\_ziplist\_value < sdslen(c->argv[scoreidx+1]->ptr))
 {
 zobj = createZsetObject();
 } else {
 zobj = createZsetZiplistObject();
 }
 // 关联对象到db 
        dbAdd(c->db,key,zobj);
 } else {
 if (zobj->type != OBJ\_ZSET) {
 addReply(c,shared.wrongtypeerr);
 goto cleanup;
 }
 }
 // 处理所有元素 
    for (j = 0; j < elements; j++) {
 double newscore;
 // 分值 
        score = scores[j];

 int retflags = flags;
 // 元素 
        ele = c->argv[scoreidx+1+j*2]->ptr;

 // 往 zobj 添加元素 
        int retval = zsetAdd(zobj, score, ele, &retflags, &newscore);
 if (retval == 0) {
 addReplyError(c,nanerr);
 goto cleanup;
 }
 if (retflags & ZADD\_ADDED) added++;
 if (retflags & ZADD\_UPDATED) updated++;
 if (!(retflags & ZADD\_NOP)) processed++;
 score = newscore;
 }
 server.dirty += (added+updated);

reply\_to\_client:
 if (incr) { /* ZINCRBY or INCR option. */
        if (processed)
 addReplyDouble(c,score);
 else
 addReplyNull(c);
 } else { /* ZADD. */
 addReplyLongLong(c,ch ? added+updated : added);
 }

cleanup:
 zfree(scores);
 if (added || updated) {
 signalModifiedKey(c,c->db,key);
 notifyKeyspaceEvent(NOTIFY\_ZSET,
 incr ? "zincr" : "zadd", key, c->db->id);
 }
}

// 创建zset 数据结构: 字典 + 跳表
robj *createZsetObject(void) {
 zset *zs = zmalloc(sizeof(*zs));
 robj *o;
 // dict用来查询数据到分数的对应关系， 如 zscore 就可以直接根据 元素拿到分值 
    zs->dict = dictCreate(&zsetDictType,NULL);
 
 // skiplist用来根据分数查询数据（可能是范围查找）
    zs->zsl = zslCreate();

 // 设置对象类型 
    o = createObject(OBJ\_ZSET,zs);

 // 设置编码类型 
    o->encoding = OBJ\_ENCODING\_SKIPLIST;
 return o;
}

// 创建zset 数据结构: ZipList 
robj *createZsetZiplistObject(void) {
 unsigned char *zl = ziplistNew();
 robj *o = createObject(OBJ\_ZSET,zl);
 o->encoding = OBJ\_ENCODING\_ZIPLIST;
 return o;
}

int zsetAdd(robj *zobj, double score, sds ele, int *flags, double *newscore) {
 /* Turn options into simple to check vars. 
 可选参数解析 
 */
    int incr = (*flags & ZADD\_INCR) != 0;
 int nx = (*flags & ZADD\_NX) != 0;
 int xx = (*flags & ZADD\_XX) != 0;
 *flags = 0; /* We'll return our response flags. */
    double curscore;

 /* NaN as input is an error regardless of all the other parameters. 
 数值判断 
 */
    if (isnan(score)) {
 *flags = ZADD\_NAN;
 return 0;
 }

 /* Update the sorted set according to its encoding. 
 数据类型为ziplist 的情况 
 */
    if (zobj->encoding == OBJ\_ENCODING\_ZIPLIST) {
 unsigned char *eptr;

 if ((eptr = zzlFind(zobj->ptr,ele,&curscore)) != NULL) {
 /* NX? Return, same element already exists. */
            if (nx) {
 *flags |= ZADD\_NOP;
 return 1;
 }

 /* Prepare the score for the increment if needed. */
            if (incr) {
 score += curscore;
 if (isnan(score)) {
 *flags |= ZADD\_NAN;
 return 0;
 }
 if (newscore) *newscore = score;
 }

 /* Remove and re-insert when score changed. 
 元素 score 有变化，则删除老节点，重新插入
 */
            if (score != curscore) {
 zobj->ptr = zzlDelete(zobj->ptr,eptr);
 zobj->ptr = zzlInsert(zobj->ptr,ele,score);
 *flags |= ZADD\_UPDATED;
 }
 return 1;
 } else if (!xx) {
 /* Optimize: check if the element is too large or the list
 * becomes too long *before* executing zzlInsert. */
 zobj->ptr = zzlInsert(zobj->ptr,ele,score);
 if (zzlLength(zobj->ptr) > server.zset\_max\_ziplist\_entries ||
 sdslen(ele) > server.zset\_max\_ziplist\_value)
 // 元素个数 或者 单个元素大小超过阈值 任意条件满足就转化为skiplist 

 zsetConvert(zobj,OBJ\_ENCODING\_SKIPLIST);
 if (newscore) *newscore = score;
 *flags |= ZADD\_ADDED;
 return 1;
 } else {
 *flags |= ZADD\_NOP;
 return 1;
 }
 
 // 数据类型为 跳表的情况 
  } else if (zobj->encoding == OBJ\_ENCODING\_SKIPLIST) {
 
 // 获取值指针
        zset *zs = zobj->ptr;
 zskiplistNode *znode;
 dictEntry *de;
 
 // O(1) 的时间复杂度，获取到元素 
        de = dictFind(zs->dict,ele);
 if (de != NULL) {
 /* NX? Return, same element already exists. 
 NX 互斥 
 */
            if (nx) {
 *flags |= ZADD\_NOP;
 return 1;
 }
 // 当前分值 
            curscore = *(double*)dictGetVal(de);

 /* Prepare the score for the increment if needed. */
            // 递增 
            if (incr) {
 score += curscore;
 if (isnan(score)) {
 *flags |= ZADD\_NAN;
 return 0;
 }
 if (newscore) *newscore = score;
 }

 /* Remove and re-insert when score changes. 
 分值不同的场景 
 */
            if (score != curscore) {
 znode = zslUpdateScore(zs->zsl,curscore,ele,score);

 /* Note that we did not removed the original element from
 * the hash table representing the sorted set, so we just
 * update the score.
 * hash 表中不需要移除元素， 修改分值就可以了 
 * 
 * */
 dictGetVal(de) = &znode->score; /* Update score ptr. */
                *flags |= ZADD\_UPDATED;
 }
 return 1;

 // 元素不存在 
        } else if (!xx) {

 ele = sdsdup(ele);

 // 插入新元素 
            znode = zslInsert(zs->zsl,score,ele);
 
 serverAssert(dictAdd(zs->dict,ele,&znode->score) == DICT\_OK);
 *flags |= ZADD\_ADDED;
 if (newscore) *newscore = score;
 return 1;
 } else {
 *flags |= ZADD\_NOP;
 return 1;
 }
 } else {
 serverPanic("Unknown sorted set encoding");
 }
 return 0; /* Never reached. */
}

// 往跳表中 新增元素 
zskiplistNode *zslInsert(zskiplist *zsl, double score, sds ele) {
 
 zskiplistNode *update[ZSKIPLIST\_MAXLEVEL], *x;
 unsigned int rank[ZSKIPLIST\_MAXLEVEL];
 int i, level;

 // 数值判断 
    serverAssert(!isnan(score));
 
 x = zsl->header;
 
 // 遍历所有层高 ，寻找插入点: 高位 -> 低位 
    for (i = zsl->level-1; i >= 0; i--) {
 /* store rank that is crossed to reach the insert position 
 存储排位， 便于更新
 */
 rank[i] = i == (zsl->level-1) ? 0 : rank[i+1];
 while (x->level[i].forward &&
 (x->level[i].forward->score < score ||  // 找到第一个比新分值大的节点，前面一个位置即是插入点 
                    (x->level[i].forward->score == score && 
 sdscmp(x->level[i].forward->ele,ele) < 0)))  //相同分值则按字典序排序 
 {
 rank[i] += x->level[i].span;  // 累加排位分值 
            x = x->level[i].forward;
 }
 update[i] = x;  // 每一层的拐点 
 }
 /* we assume the element is not already inside, since we allow duplicated
 * scores, reinserting the same element should never happen since the
 * caller of zslInsert() should test in the hash table if the element is
 * already inside or not. 
 * 
 * */
 level = zslRandomLevel();    // 幂次定律， 随机生成层高 ，越高的层出现概率越低 
    if (level > zsl->level) {   // 随机层高大于当前的最大层高，则初始化新的层高 
        for (i = zsl->level; i < level; i++) {
 rank[i] = 0;
 update[i] = zsl->header;
 update[i]->level[i].span = zsl->length;  //header 最层都是跳表的长度
 }
 zsl->level = level;
 }
 x = zslCreateNode(level,score,ele);  // 创建新的节点 

    for (i = 0; i < level; i++) {
 x->level[i].forward = update[i]->level[i].forward;  // 插入新节点
        update[i]->level[i].forward = x; 

 /* update span covered by update[i] as x is inserted here 
 更新 span 信息 
 */
 x->level[i].span = update[i]->level[i].span - (rank[0] - rank[i]);
 update[i]->level[i].span = (rank[0] - rank[i]) + 1;
 }

 /* increment span for untouched levels 
 新加入节点， 更新顶层 span 
 */
    for (i = level; i < zsl->level; i++) {
 update[i]->level[i].span++;
 }

 // 更新后退指针 和尾指针 
    x->backward = (update[0] == zsl->header) ? NULL : update[0];
 if (x->level[0].forward)
 x->level[0].forward->backward = x;
 else
 zsl->tail = x;
 zsl->length++;
 return x;
}

//返回一个随机的层数，不是level的索引是层数
int zslRandomLevel(void) { 
 int level = 1;
 while ((random()&0xFFFF) < (ZSKIPLIST\_P * 0xFFFF))  //有1/4的概率加入到上一层中
        level += 1;
 return (level level : ZSKIPLIST\_MAXLEVEL;
}

【3】示图展示

【4】示图说明

1.默认会构造一个不存数据的拥有32层高度的头结点，而每加一个结点，会自身去概率生成层数（概率为1/4），这样就可以通过头结点快速查找数据了。