Redis数据结构底层原理

目录

一、底层结构

1、SDS

2、intSet

3、Dict

4、ziplist

5、SkipList

二、Redis数据结构原理

1、string

2、set

3、zset

4、Hash

---

一、底层结构

1、SDS

SDS是可见字符串，没有直接用c语言的字符串，因为c长度要通过运算得到，非二进制安全（读到默认有个符号来判断是否结束，那么如果中间有个字符故意搞这个符号，他也会判断为结束了，所以非二进制安全），不可修改（他是保存到常量池的，一旦保存不能修改）

SDS是个结构体，有len代表长度，alloc代表总的字节数（申请内存的字节数），flags来控制头大小，以及一个char的数组。他读取的时候就不会读结尾标识符了，因为他有len字段所以方便很多，所以他是二进制安全的，而且需要获取长度也不需要遍历，他还可以动态变化和扩容的，他当要加新东西的时候，扩容如果小于1m就会变为原来长度的两倍+1，如果大于1m就会扩展后新字符串长度+1m+1，来预分配，因为分配内存很耗费性能的，因为要切换到内核去操作，所以提前先分配多一些。

2、intSet

intSet是redis中set集合实现方式之一，基于整数数组来实现，并且具备长度可变、有序等特征

他是个结构体存3个属性，1是编码方式2字节、4字节、8字节这种short、int、long的，2是length长度，3是整数数组，保存集合数据（他通过这3个属性可以快速定位，比如说2字节的short，那么长度说2的话，直接2*2直接可以定位到具体的元素，如果说4字节就是2*4了，就算没到也会填满4字节的，方便数组角标进行寻找，假如突然来个大的超过了原本的4字节，就会动态升级，他说倒叙升级的，全部升级为8字节的，升级编码方式到合适的大小）他插入的时候说通过二分查找来查找应该插入到哪个位置，从而保证有序

3、Dict

Dict是key-value的结构，他是由哈希表，哈希节点和字典组成。他的3个属性，第一个属性就是table，第二个属性是哈希表大小，第三个属性是size-1（用来&的应该），第四个是entry的个数。当put的时候就会算出hash值然后&上第三个属性size-1。他也有负载因子，当超过了阈值就会进行扩容，目的是为了减少hash冲突，但是redis是单线程的，所以他为了不影响主线程用的是渐进式rehash的方式扩容，他是每次做增删改查的时候都检查下是否在rehash，如果在就给他移动一个entry到新的数组。然后rehash的进度++，新增操作是直接插入到新数组，其他操作修改删除查询都要看两个数组，直到rehash结束才只用看一个数组。

4、ziplist

Ziplist压缩列表是特殊的双端链表，连续内存组成，可以在任意一端压入或弹出，并且操作时间复杂度是01，他头和尾字节数是固定的，中间每个元素是可以动态调整的，就不用像之前那样每个固定的需要填充占更多空间，每个entry要怎么定位呢既然不是固定的大小，所以entry存了前一个节点的长度。他通过这种记录前一个节点的长度的方式来代替指针，因为指针占用内存是很大的，他这种只需要一个字节就能计算出前面一个字节的长度，然后自己往前减就能往前遍历，往后加本身长度就能往后遍历。所以他的查询方式其实和链表是差不多的，只不过更加节省内存而已。

5、SkipList

跳表，首先是链表，元素按照升序排列存储，节点可以包含多个指针，指针的跨度不同。他的zskiplist类有个头尾指针属性，然后节点数量属性，还有个索引层级属性，默认是1。node节点有存的值属性，节点分数排序用，下一个节点指针和索引的跨度，多级指针数组，因为上面的指针数量不确定所以用数组

二、Redis数据结构原理

1、string

基本都是采用raw编码基于sds实现，存储上限是512mb，他有个属性ptr指向了一个sds对象。

当sds小于44字节就会采用embster编码，直接没用指针连着，他直接是连续的一段连续空间。

2、set

Set是采用的dit字典结构哈希表，他只需要key所以value统一为null，当存储的数据都是整数的时候，而且不超过阈值自己配的，就采用inset编码。

3、zset

Zset必须满足键值存储、键必须唯一、可排序。

Skiplist：可以排序，并且同存sorce和ele

Dict：可以键值存储，并且可以根据key找value，但是不能排序。

所以zset的结构体里面直接有两个属性，一个是dict字典，一个是zskiplist跳表。他用了两种结构，性能非常好，但是内存占用太高了。所以当元素数量不多的时候，遍历的方式查询也不会很费时间，元素小于128的时候就用ziplist压缩链表，元素大小小于64的时候采用。如果先进来是用压缩链表，如果超过了大小就转化为字典加跳表，如果已经是了就不需要每次加进来就判断了。

4、Hash

他的底层其实跟zset说差不多的，但是他不需要排序，所以直接干掉跳表，单用哈希表dict就能实现。也是一样数据量小的时候用压缩链表节省内存，当超过设置的阈值就转化为哈希表。