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【Redis】 数据结构:Redis对象与编码(底层结构)对应关系详解
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Redis对象与编码(底层结构)对应关系引入
Redis数据结构-RedisObject
为什么Redis会设计redisObject对象?
在redis的命令中,用于对键进行处理的命令占了很大一部分,而对于键所保存的值的类型(键的类型),键能执行的命令又各不相同。如: LPUSH
和 LLEN
只能用于列表键, 而 SADD
和 SRANDMEMBER
只能用于集合键, 等等; 另外一些命令, 比如 DEL
、 TTL
和 TYPE
, 可以用于任何类型的键;但是要正确实现这些命令, 必须为不同类型的键设置不同的处理方式: 比如说, 删除一个列表键和删除一个字符串键的操作过程就不太一样。
以上的描述说明, Redis 必须让每个键都带有类型信息, 使得程序可以检查键的类型, 并为它选择合适的处理方式.
redisObject数据结构
Redis中的任意数据类型的键和值都会被封装为一个RedisObject,也叫做Redis对象,源码如下:
Redis的编码方式
Redis中会根据存储的数据类型不同,选择不同的编码方式,共包含11种不同类型:
编号 | 编码方式 | 说明 |
---|---|---|
0 | OBJ_ENCODING_RAW | raw编码动态字符串 |
1 | OBJ_ENCODING_INT | long类型的整数的字符串 |
2 | OBJ_ENCODING_HT | hash表(字典dict) |
3 | OBJ_ENCODING_ZIPMAP | 已废弃 |
4 | OBJ_ENCODING_LINKEDLIST | 双端链表 |
5 | OBJ_ENCODING_ZIPLIST | 压缩列表 |
6 | OBJ_ENCODING_INTSET | 整数集合 |
7 | OBJ_ENCODING_SKIPLIST | 跳表 |
8 | OBJ_ENCODING_EMBSTR | embstr的动态字符串 |
9 | OBJ_ENCODING_QUICKLIST | 快速列表 |
10 | OBJ_ENCODING_STREAM | Stream流 |
五种数据结构
Redis中会根据存储的数据类型不同,选择不同的编码方式。每种数据类型的使用的编码方式如下:
数据类型 | 编码方式 |
---|---|
OBJ_STRING | int、embstr、raw |
OBJ_LIST | LinkedList和ZipList(3.2以前)、QuickList(3.2以后) |
OBJ_SET | intset、HT |
OBJ_ZSET | ZipList、HT、SkipList |
OBJ_HASH | ZipList、HT |
Redis数据结构 - String
String是Redis中最常见的数据存储类型:
其基本编码方式是 RAW ,基于简单动态字符串(SDS)实现,存储上限为512mb。
编码
int 编码
:保存的是可以用 long 类型表示的整数值。
embstr 编码
:保存长度小于44字节的字符串(redis3.2版本之前是39字节,之后是44字节)。
raw 编码
:保存长度大于44字节的字符串(redis3.2版本之前是39字节,之后是44字节)。
由上可以看出,int 编码是用来保存整数值,而embstr是用来保存短字符串,raw编码是用来保存长字符串。
内存布局
-
RAW
String的内部存储结构⼀般是sds(Simple Dynamic String,可以动态扩展内存),但是如果⼀个String类型的value的值是数字,那么Redis内部会把它转成long类型来存储,从⽽减少内存的使用。
-
INT
如果存储的字符串是整数值,并且大小在LONG_MAX范围内,则会采用INT编码:直接将数据保存在RedisObject的ptr指针位置(刚好8字节),不再需要SDS了。
-
EMBSTR
其实 embstr 编码是专门用来保存短字符串的一种优化编码,raw 和 embstr 的区别:
- embstr与raw都使用redisObject和sds保存数据,区别在于,embstr的使用只分配一次内存空间(因此redisObject和sds是连续的),而raw需要分配两次内存空间(分别为redisObject和sds分配空间)。因此与raw相比,embstr的好处在于创建时少分配一次空间,删除时少释放一次空间,以及对象的所有数据连在一起,寻找方便。而embstr的坏处也很明显,如果字符串的长度增加需要重新分配内存时,整个redisObject和sds都需要重新分配空间,因此redis中的embstr实现为只读。
编码的转换
当 int 编码保存的值不再是整数,或大小超过了long的范围时,自动转化为raw。
对于 embstr 编码,由于 Redis 没有对其编写任何的修改程序(embstr 是只读的),在对embstr对象进行修改时,都会先转化为raw再进行修改,因此,只要是修改embstr对象,修改后的对象一定是raw的,无论是否达到了44个字节。
Redis数据结构 - List
Redis的List类型可以从首、尾操作列表中的元素:
哪一个数据结构能满足上述特征?
- LinkedList :普通链表,可以从双端访问,内存占用较高,内存碎片较多
- ZipList :压缩列表,可以从双端访问,内存占用低,存储上限低
- QuickList:LinkedList + ZipList,可以从双端访问,内存占用较低,包含多个ZipList,存储上限高
编码
- 在3.2版本之前,Redis采用ZipList和LinkedList来实现List,当元素数量小于512并且元素大小小于64字节时采用ZipList编码,超过则采用LinkedList编码。
- 在3.2版本之后,Redis统一采用QuickList来实现List
内存布局
列表对象的内存布局如下图所示:
Redis数据结构 - Set结构
Set是Redis中的单列集合,满足下列特点:
- 不保证有序性
- 保证元素唯一
- 求交集、并集、差集
编码
- Set是Redis中的集合,不一定确保元素有序,可以满足元素唯一、查询效率要求极高。
- 为了查询效率和唯一性,set采用HT编码(Dict)。Dict中的key用来存储元素,value统一为null。
- 当存储的所有数据都是整数,并且元素数量不超过set-max-intset-entries时,Set会采用IntSet编码,以节省内存
内存布局
结构如下:
编码转换
当集合同时满足以下两个条件时,使用 intset 编码:
1、集合对象中所有元素都是整数
2、集合对象所有元素数量不超过512
不能满足这两个条件的就使用 hashtable 编码。第二个条件可以通过配置文件的 set-max-intset-entries
进行配置。
Redis数据结构 - ZSET
ZSet也就是SortedSet,其中每一个元素都需要指定一个score值和member值:
- 可以根据score值排序后
- member必须唯一
- 可以根据member查询分数
因此,zset底层数据结构必须满足键值存储、键必须唯一、可排序这几个需求。之前学习的哪种编码结构可以满足?
编码
- SkipList:可以排序,并且可以同时存储score和ele值(member)
- HT(Dict):可以键值存储,并且可以根据key找value
其实有序集合单独使用字典或跳跃表其中一种数据结构都可以实现,但是这里使用两种数据结构组合起来,原因是假如我们单独使用 字典,虽然能以 O(1) 的时间复杂度查找成员的分值,但是因为字典是以无序的方式来保存集合元素,所以每次进行范围操作的时候都要进行排序;假如我们单独使用跳跃表来实现,虽然能执行范围操作,但是查找操作有 O(1)的复杂度变为了O(logN)。因此Redis使用了两种数据结构来共同实现有序集合.
内存布局
编码转换
当有序集合对象同时满足以下两个条件时,对象使用 ziplist 编码:
1、保存的元素数量小于128;
2、保存的所有元素长度都小于64字节。
不能满足上面两个条件的使用 skiplist 编码。以上两个条件也可以通过Redis配置文件zset-max-ziplist-entries
选项和 zset-max-ziplist-value
进行修改。
其他说明
当元素数量不多时,HT和SkipList的优势不明显,而且更耗内存。因此zset还会采用ZipList结构来节省内存,不过需要同时满足两个条件:
- 元素数量小于zset_max_ziplist_entries,默认值128
- 每个元素都小于zset_max_ziplist_value字节,默认值64
ziplist本身没有排序功能,而且没有键值对的概念,因此需要有zset通过编码实现:
- ZipList是连续内存,因此score和element是紧挨在一起的两个entry, element在前,score在后
- score越小越接近队首,score越大越接近队尾,按照score值升序排列
Redis数据结构 - Hash
Hash结构与Redis中的Zset非常类似:
- 都是键值存储
- 都需求根据键获取值
- 键必须唯一
区别如下:
- zset的键是member,值是score;hash的键和值都是任意值
- zset要根据score排序;hash则无需排序
编码
底层实现方式:压缩列表ziplist 或者 字典dict
当Hash中数据项比较少的情况下,Hash底层才⽤压缩列表ziplist进⾏存储数据,随着数据的增加,底层的ziplist就可能会转成dict,具体配置如下:
hash-max-ziplist-entries 512
hash-max-ziplist-value 64
当满足上面两个条件其中之⼀的时候,Redis就使⽤dict字典来实现hash。
内存布局
其他说明
Redis的hash之所以这样设计,是因为当ziplist变得很⼤的时候,它有如下几个缺点:
- 每次插⼊或修改引发的realloc操作会有更⼤的概率造成内存拷贝,从而降低性能。
- ⼀旦发生内存拷贝,内存拷贝的成本也相应增加,因为要拷贝更⼤的⼀块数据。
- 当ziplist数据项过多的时候,在它上⾯查找指定的数据项就会性能变得很低,因为ziplist上的查找需要进行遍历。
总之,ziplist本来就设计为各个数据项挨在⼀起组成连续的内存空间,这种结构并不擅长做修改操作。⼀旦数据发⽣改动,就会引发内存realloc,可能导致内存拷贝。
hash结构如下:
zset集合如下:
因此,Hash底层采用的编码与Zset也基本一致,只需要把排序有关的SkipList去掉即可:
Hash结构默认采用ZipList编码,用以节省内存。 ZipList中相邻的两个entry 分别保存field和value
当数据量较大时,Hash结构会转为HT编码,也就是Dict,触发条件有两个:
- ZipList中的元素数量超过了hash-max-ziplist-entries(默认512)
- ZipList中的任意entry大小超过了hash-max-ziplist-value(默认64字节)