【学习笔记】Redis数据结构梳理（二）：hash、RedisObject、嵌入式SDS、intset、zskiplist
hash
hash即哈希表，在我们get key或者set key的时候，数据往往使用哈希表储存。
链式哈希
学过哈希表的我们应该知道，哈希表不可避免的会存在哈希冲突问题。为了解决哈希冲突，Redis采用链式哈希的方法，即每一个key对应的value都用链表的形式储存，这样就解决了哈希冲突的问题。
rehash
但是，使用链式哈希会造成一个问题，当链表很长的情况下，我们需要去链表中获取对应的值，时间复杂度为O（k）（k为链表长度），从而造成查询效率下降。
当负载因子超过1且没有RDB、AOF事件或者负载因子超过5时，就回触发rehash。
负载因子计算条件：实际存放数据数量 / 当前哈希表项数量。
rehash过程：为ht[1]分配空间，一般比ht[0]大两倍，之后将ht[0]的数据全部计算成新的key并迁移至ht[1]进行储存，直到数据全部迁移完毕，释放ht[0]空间，并将ht[1]作为新的ht[0]。
渐进式rehash
面对数据量大哈希表，如果一次性rehash，当用户需要访问这个哈希表时就会造成阻塞。为了规避这个问题，Redis采用了渐进式rehash的方法。
在结构体中，我们会保存两份哈希表dictht ht[2]。通常情况下，ht[0]存放数据，ht[1]数据为空。
在rehash的时候，当有对哈希表的操作时，先执行操作，空余时间则会将ht[0]的数据按顺序迁移值ht[1]。直到ht[0]的数据全部迁移至ht[1]后，ht[0]被释放，并将ht[1]作为新的ht[0]。
此外，对哈希表的添加会在ht[1]中执行，查找、删除和修改会先在ht[0]中判断是否有该元素，如果没有再到ht[1]中执行。这样做的目的是为了让ht[0]中的数据被全部顺利迁移。
RedisObject
哈希表中的value是一个void* 指针，其指向的是RedisObject，即Redis对象。
RedisObject结构如图所示：
-
type：标识该对象是什么类型的对象（String 对象、 List 对象、Hash 对象、Set 对象和 Zset 对象）。
-
encoding：底层采用了什么数据结构，如上图所示，其中SDS、压缩列表、链表、quilist、listpack上一篇文章中已经总结过了，可以回看上一篇文章。
-
prt：指向数据的指针。
嵌入式SDS
在上篇文章中已经总结了SDS相关内容，这里就不再赘述。
我们现在知道了，当我们需要储存值为字符串的数据时，首先要创建一个SDS，之后还要创建一个RedisObject对象，其中RedisObject中的prt指向创建好的SDS首地址。
我们不难发现，这样会进行两次内存分配，这会带来内存碎片和两次内存分配带来的额外开销。
所以，针对比较小的SDS（小于等于44字节），Redis采用了嵌入式SDS的操作。
首先我们将分配一块连续的内存空间，这块内存空间的大小为：RedisObject大小+sdshdr8大小+字符串大小+1。
//嵌入式SDS函数定义
robj *createEmbeddedStringObject(const char *ptr, size_t len);
···
//分配内存的语句
robj *o = zmalloc(sizeof(robj) + sizeof(struct sdshdr8) + len + 1);
···
这块内存的布局如图所示：
之后，我们将创建一个指向sdshdr8首地址的指针，语句如下
struct sdshdr8 *sh = (void *) (o + 1);
之后，RedisObject中的ptr指向字符串首地址。
o -> ptr = sh + 1;
最后，将字符串拷贝到内存，最后一位写入\0，嵌入式SDS就创建完成了。
如图所示：
除了嵌入式SDS，Redis还有ziplist、listpack也是内存紧凑型的数据结构。
intset
整数集合(intset)是Set的底层实现之一,当一个集合只包含整数值元素,并且这个集合的元素数量不多时, Redis就会使用整数集合作为Set的底层实现。
整数集合是一块连续的内存空间，结构体如下：
typedef struct intset {
//编码方式
uint32_t encoding;
//集合包含的元素数量
uint32_t length;
//保存元素的数组
int8_t contents[];
} intset;
- encoding：编码方式，如：INTSET_ENC_INT16表示元素为16位整数类型、INTSET_ENC_INT32表示元素为32位整数类型、INTSET_ENC_INT64表示元素为64位整数类型。
- length：整数集合中的元素数量。
- contents[]：虽然是int8_t类型，但是数组中元素的类型还是由encoding决定的。
整数集合升级
当新插入的元素类型大于整数集合类型的最大值，整数集合就要进行升级。
升级过程
升级过程主要分为三步：
- 根据原有元素数量以及插入元素的类型重新分配contens[]数组的内存空间。
- 将原有元素转换为新的元素类型，并按新的元素类型迁移至新的位置，而且在放置元素的过程中,需要继续维持底层数组的有序性质不变。
- 将待插入元素加入到整数集合中。
升级的好处
- 提升灵活性：通常C语言中，我们最好不要将不同类型的数据放在同一数组中，避免类型错误。但是通过升级的方式，我们可以随意将16位、32位、64位类型的整数放入集合中，更加灵活。
- 节省空间：采用升级的方式，当数据超过原有类型最大值是才需要分配，这样可以节省内存空间。
整数集合无法降级
需要注意的是，整数集合一旦升级，就无法降级。
zskiplist
zskiplist即跳表。Redis 在 Zset 对象的底层实现用到了跳表，跳表的查找平均时间复杂度为O(logn)，同时支持范围查询。
跳表节点的结构体
typedef struct zskiplistNode {
//Zset 对象的元素值
sds ele;
//元素权重值
double score;
//后向指针
struct zskiplistNode *backward;
//节点的level数组，保存每层上的前向指针和跨度
struct zskiplistLevel {
struct zskiplistNode *forward;
unsigned long span;
} level[];
} zskiplistNode;
zskiplistLevel剖析：
- zskiplistLevel代表跳表节点的每一层，层级越高，指向下一个节点的跨度越大。
- forward：指向该层下一个节点的指针
- span：指向该层下一个节点的跨度，也就是这层指向下一个节点的指针跨越了多少个节点。
如图所示：
跳表指向头结点和尾节点的结构体
typedef struct zskiplist {
struct zskiplistNode *header, *tail;
unsigned long length;
int level;
} zskiplist;
- header、tail：指向头节点和尾节点。
- length：每一个数据结构都会有一个len，你懂伐。节点数量。
- level：最大层数。
跳表查找元素过程
跳表会从当前节点的最高层开始查找，可能的情况如下：
- 若查找的下一个节点权重小于待查找元素值的权重，则进入下一节点继续查找。
- 若查找的下一个节点权重相同，但节点值小于等于待查找元素值，则进入下一节点继续查找。
- 若不满足上述两种情况，则进入上一层，回到第一点开始判断。
跳表的层数是怎么生成的？
首先我们要清楚，如果要严格按照二分划分层次，当发生删除或者添加节点时维护会很困难，因为会发生大量节点链表更新以及层数更新的情况。可以参考上图任意插入（删除）节点想象一下。
Redis中跳表的层次并不是严格划分的，而是随机的，规则如下：
- Rrdis设置了一个阈值：0.25，初始层数默认为1，每次会生成一个0-1的随机浮点数，如果这个数在0.25及以内，层数+1，重复上述随机过程知道生成的浮点数大于0.25、或者层数达到最大值64为止。
这样一来，跳表的层数平均下来在1.3左右，查询的平均时间复杂度也实现了O(logn)级别。
为什么zset有序集合要使用跳表而不是红黑树？
- 相对于红黑树来说，跳表结构简单，更容易实现。
- 对于范围查询来说，跳表更具有优势。
- 跳表更加灵活，添加删除节点只需要调整指针，而红黑树需要调整整棵子树。
参考资料
- 极客时间 —— Redis源码剖析与实战
- 小林Coding —— 图解Redis：数据结构 40 图（完整版）
- 博客园 —— Mr于 ：Redis数据结构——整数集合