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RedisDb数据结构
在redis中用来存储数据的最外层结构为RedisDb,它是存储所有key的集合,包含过期key,client阻塞获取结果的key的集合. 源码如下(server.h):
typedef struct redisDb {
dict *dict; /* The keyspace for this DB */
dict *expires; /* Timeout of keys with a timeout set */
dict *blocking_keys; /* Keys with clients waiting for data (BLPOP)*/
dict *ready_keys; /* Blocked keys that received a PUSH */
dict *watched_keys; /* WATCHED keys for MULTI/EXEC CAS */
int id; /* Database ID */
long long avg_ttl; /* Average TTL, just for stats */
unsigned long expires_cursor; /* Cursor of the active expire cycle. */
list *defrag_later; /* List of key names to attempt to defrag one by one, gradually. */
} redisDb;
- dict为所有key的集合
- expires为过期key的集合
- blocking_keys为客户端阻塞获取结果的key集合,若blpop等.
- watched_keys为redis 事务相关的key集合
- id为database id,单机database取值0-15,cluster模式下只能为0.
- expires_cursor为定时任务过期操作时哈希桶的游标.每扫描完一个哈希桶游标递增.
redis是一种事件驱动模型,
- 文件事件，如连接建立、接受请求命令、发送响应等；
- 时间事件，如 Redis 中定期要执行的统计、key 淘汰、缓冲数据写出、rehash等。
针对blocking_keys的处理,就有时间事件来触发.
dict 结构分析
对于redis总的来说数据存储和查找必然不能影响效率,所以需要采用一种高效的数据结构来存储,hash表就是一种非常高效的结构.首先看看dict的结构(源码位置dict.h):
typedef struct dict {
dictType *type;
void *privdata;
dictht ht[2];
long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
int16_t pauserehash; /* If >0 rehashing is paused (<0 indicates coding error) */
} dict;
- dictht 为实际存储的数据的结构,必定是哈希表
- rehashidx代表当前是否处于扩容迁移总,取值为-1,0~hash表数据长度-1.
由于redis采用哈希表来存储数据,必然存在扩容操作.那么扩容阶段必定存在数据迁移;对于数据量较大的哈希表,迁移过程是非常耗时时,而且redis在客户端数据读写过程中采用单线程模型,那么必然会阻塞其他线程,导致整个应用线程处于阻塞状态,从而导致应用假死.这必然是不可取的.所以redis采用了一种渐渐式扩容方式.也就是每次操作只迁移一批数据,等所有数据都迁移完成后,在重置rehashidx. 所以这就是为什么ht[2]长度为2的原因了.
dictht 结构分析.
dictht 在前面有提到过是一个哈希表的结构.源码如下(dict.h):
typedef struct dictht {
dictEntry **table;
unsigned long size;
unsigned long sizemask;
unsigned long used;
} dictht;
- table 为数组
- size为数组长度
- sizemask为size-1,用于计算元素定位
- used为已有元素个数,包含链表元素.
dictEntry 结构分析
typedef struct dictEntry {
void *key;
union {
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
double d;
} v;
struct dictEntry *next;
} dictEntry;
结合上图,发现其为一个单向链表的结构,那么对于这个链表的元素插入采用的是头插法.为什么采用头插法:
- 头插法不需要迭代整个单项链表,时间复杂度为O(N)
- 时间局部性原理.
下一篇接着分析扩容原理.
