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你不知道的Redis那些事,我来详解Redis底层数据结构!

一、Redis存储的数据的数据结构

我们都知道Redis常用的数据结构为String,List,Hash,Set,Sorted Set。但这只是我们在用的时候键值对的表现形式,他们底层真正使用的数据结构为简单动态字符串,双向链表,压缩列表,哈希表,调表和整数数组

可以看到,String 类型的底层实现只有一种数据结构,也就是简单动态字符串。而 List、Hash、Set 和 Sorted Set 这四种数据类型,都有两种底层实现结构。通常情况下,我们会把这四种类型称为集合类型,它们的特点是一个键对应了一个集合的数据

二、Redis中键和值得数据结构

2.1 redis键值的数据结构

因为redis本身要求获取速度快,那么时间复杂度肯定是O1,为了实现从键到值的快速访问,Redis 使用了一个哈希表来保存所有键值对。数据结构如下

redis是由一个全局hash表存储所有键和值得关系。值存的为对象的地址。

2.2 hash冲突

既然使用hash表,那么就肯定会有hash冲突。Redis 解决哈希冲突的方式,和JAVA中的hash表解决方式一样,也是链式哈希。链式哈希也很容易理解,就是指同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存,它们之间依次用指针连接。

因此当Key特别大的时候,存在着链式查找的一个时间消耗。特别是当我们存在几千万key的时候,那这个时间消耗也是非常多的

2.3 rehash阻塞

为了解决hash冲突带来的链表长度太长,因此redis引入对hash的rehash操作

rehash 也就是增加现有的哈希桶数量,让逐渐增多的 entry 元素能在更多的桶之间分散保存,减少单个桶中的元素数量,从而减少单个桶中的冲突。

具体操作

Redis 默认使用了两个全局哈希表:哈希表 1 和哈希表 2。一开始,当你刚插入数据时,默认使用哈希表 1,此时的哈希表 2 并没有被分配空间。随着数据逐步增多,Redis 开始执行 rehash,这个过程分为三步:

  • 1、给哈希表 2 分配更大的空间,例如是当前哈希表 1 大小的两倍;
  • 2、把哈希表 1 中的数据重新进行打散映射到hash表2中;
  • 3、释放哈希表 1 的空间。

我们就可以从哈希表 1 切换到哈希表 2,用增大的哈希表 2 保存更多数据,而原来的哈希表 1 留作下一次 rehash 扩容备用

这个过程看似简单,但是第二步涉及大量的数据拷贝,如果一次性把哈希表 1 中的数据都迁移完,会造成 Redis 线程阻塞,无法服务其他请求。此时,Redis 就无法快速访问数据了。

为了避免这个问题,Redis 采用了渐进式 rehash。

2.4 渐进式rehash

简单来说就是在第二步拷贝数据时,Redis 仍然正常处理客户端请求,每处理一个请求时,从哈希表 1 中的第一个索引位置开始,顺带着将这个索引位置上的所有 entries 拷贝到哈希表 2 中;等处理下一个请求时,再顺带拷贝哈希表 1 中的下一个索引位置的 entries。如下图所示:

这样就巧妙地把一次性大量拷贝的开销,分摊到了多次处理请求的过程中,避免了耗时操作,保证了数据的快速访问。

二、压缩列表

之前也说了,集合类型的底层数据结构主要有 5 种:整数数组、双向链表、哈希表、压缩列表和跳表。其中,哈希表刚才已经讲过,整数数组、双向链表也比较常见。那么我们具体看下压缩列表和跳表

**zlbytes:**记录压缩列表占用的内存字节数,对压缩列表进行内存重分配或者计算zlen位置时使用,占用4个字节

**Zltail:**记录压缩列表未节点距离压缩列表的起始节点有多少字节,通过这个偏移量,程序无需便利整个压缩列表就可以确定表尾节点的位置 占用4个字节

**Zllen:**记录列表包含的节点数量,占用2个字节

**Zllend:**记录压缩列表的末端,占用1个字节

**entry:**压缩列表保存的数据,主要有以下属性

  • prev_len,表示前一个 entry 的长度。prev_len 有两种取值情况:1 字节或 5 字节。取值 1 字节时,表示上一个 entry 的长度小于 254 字节。虽然 1 字节的值能表示的数值范围是 0 到 255,但是压缩列表中 zlend 的取值默认是 255,因此,就默认用 255 表示整个压缩列表的结束,其他表示长度的地方就不能再用 255 这个值了。所以,当上一个 entry 长度小于 254 字节时,prev_len 取值为 1 字节,否则,就取值为 5 字节。
  • len:表示自身长度,4 字节;
  • encoding:表示编码方式,1 字节;
  • content:保存实际数据。

如果我们要查找定位第一个元素和最后一个元素,可以通过表头三个字段的长度直接定位,复杂度是 O(1)。而查找其他元素时,就没有这么高效了,只能逐个查找,此时的复杂度就是 O(N) 了。

三、跳表

有序链表只能逐一查找元素,导致操作起来非常缓慢,于是就出现了跳表。具体来说,跳表在链表的基础上,增加了多级索引,通过索引位置的几个跳转,实现数据的快速定位。

如果我们使用上图所示的跳跃表,就可以减少查找所需时间为O(n/2),因为我们可以先通过每个节点的最上面的指针先进行查找,这样子就能跳过一半的节点。

比如我们想查找50,首先和20比较,大于20之后,再和40进行比较,然后再和70进行比较,发现70大于50,说明查找的点在40和50之间,从这个过程中,我们可以看出,查找的时候跳过了30。

跳跃表其实也是一种通过“空间来换取时间”的一个算法,令链表的每个结点不仅记录next结点位置,还可以按照level层级分别记录后继第level个结点。此法使用的就是“先大步查找确定范围,再逐渐缩小迫近”的思想进行的查找。跳跃表在算法效率上很接近红黑树。

四、Redis数据结构时间复杂度

五、Redis使用建议

  • 第一,对于单元素操作,对于redis的使用尽量使用单元素操作。这种效率一般都比较高。
  • 第二,范围操作,是指集合类型中的遍历操作,可以返回集合中的所有数据,这类操作一般都比较耗时,尽量避免
  • 第三,统计操作,是指集合类型对集合中所有元素个数的记录,因为这些数据结构本身记录所有元素个数,时间复杂度为O(1)所以效率很高
  • 第四,例外情况,是指某些数据结构的特殊记录,例如压缩列表和双向链表都会记录表头和表尾的偏移量。对于头插和尾插增删元素可以通过偏移量直接定位,所以时间复杂度也是O(1)。实现快速操
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