作者：JAVA知音
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我們在面試時，常常可以遇到的面試題是關于redis，這是很多面試官都喜歡的一個部分。而今天要講的，是redis的底層數據結構，并非是我們所理解中的五大數據結構。那么，redis底層數據結構到底是怎樣的呢？你知道 Rdidis數據結構底層實現嗎？
1. 字符串處理(string)
我們都知道redis是用C語言寫，但是C語言處理字符串和數組的成本是很高的，下面我分別說幾個例子。
沒有數據結構支撐的幾個問題
- 及其容易造成緩沖區溢出問題，比如用strcat()，在用這個函數之前必須要先給目標變量分配足夠的空間，否則就會溢出。
- 如果要獲取字符串的長度，沒有數據結構的支撐，可能就需要遍歷，它的復雜度是O(N)
- 內存重分配。C字符串的每次變更(曾長或縮短)都會對數組作內存重分配。同樣，如果是縮短，沒有處理好多余的空間，也會造成內存泄漏。
好了，Redis自己構建了一種名叫Simple dynamic string(SDS)的數據結構，他分別對這幾個問題作了處理。我們先來看看它的結構源碼：
struct sdshdr{
//記錄buf數組中已使用字節的數量
//等于 SDS 保存字符串的長度
int len;
//記錄 buf 數組中未使用字節的數量
int free;
//字節數組，用于保存字符串
char buf[];
}
再來說說它的優點：
- 開發者不用擔心字符串變更造成的內存溢出問題。
- 常數時間復雜度獲取字符串長度len字段。
- 空間預分配free字段，會默認留夠一定的空間防止多次重分配內存。
更多了解：https://redis.io/topics/internals-sds
這就是string的底層實現，更是redis對所有字符串數據的處理方式(SDS會被嵌套到別的數據結構里使用)。
2. 鏈表
Redis的鏈表在雙向鏈表上擴展了頭、尾節點、元素數等屬性。
2.1 源碼
ListNode節點數據結構：
typedef struct listNode{
//前置節點
struct listNode *prev;
//后置節點
struct listNode *next;
//節點的值
void *value;
}listNode
鏈表數據結構：
typedef struct list{
//表頭節點
listNode *head;
//表尾節點
listNode *tail;
//鏈表所包含的節點數量
unsigned long len;
//節點值復制函數
void (*free) (void *ptr);
//節點值釋放函數
void (*free) (void *ptr);
//節點值對比函數
int (*match) (void *ptr,void *key);
}list;
從上面可以看到，Redis的鏈表有這幾個特點：
- 可以直接獲得頭、尾節點。
- 常數時間復雜度得到鏈表長度。
- 是雙向鏈表。
3. 字典(Hash)
Redis的Hash，就是在數組+鏈表的基礎上，進行了一些rehash優化等。
3.1 數據結構源碼
哈希表：
typedef struct dictht {
// 哈希表數組
dictEntry **table;
// 哈希表大小
unsigned long size;
// 哈希表大小掩碼，用于計算索引值
// 總是等于 size - 1
unsigned long sizemask;
// 該哈希表已有節點的數量
unsigned long used;
} dictht;
Hash表節點：
typedef struct dictEntry {
// 鍵
void *key;
// 值
union {
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
} v;
// 指向下個哈希表節點，形成鏈表
struct dictEntry *next; // 單鏈表結構
} dictEntry;
字典：
typedef struct dict {
// 類型特定函數
dictType *type;
// 私有數據
void *privdata;
// 哈希表
dictht ht[2];
// rehash 索引
// 當 rehash 不在進行時，值為 -1
int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
} dict;
可以看出：
- Reids的Hash采用鏈地址法來處理沖突，然后它沒有使用紅黑樹優化。
- 哈希表節點采用單鏈表結構。
- rehash優化。
下面我們講一下它的rehash優化。
3.2 rehash
當哈希表的鍵對泰國或者太少，就需要對哈希表的大小進行調整，redis是如何調整的呢？
- 我們仔細可以看到dict結構里有個字段dictht ht[2]代表有兩個dictht數組。第一步就是為ht[1]哈希表分配空間，大小取決于ht[0]當前使用的情況。
- 將保存在ht[0]中的數據rehash(重新計算哈希值)到ht[1]上。
- 當ht[0]中所有鍵值對都遷移到ht[1]后，釋放ht[0]，將ht[1]設置為ht[0]，并ht[1]初始化，為下一次rehash做準備。
3.3 漸進式rehash
我們在3.2中看到，redis處理rehash的流程，但是更細一點的講，它如何進行數據遷的呢？
這就涉及到了漸進式rehash，redis考慮到大量數據遷移帶來的cpu繁忙(可能導致一段時間內停止服務)，所以采用了漸進式rehash的方案。步驟如下：
- 為ht[1]分配空間，同時持有兩個哈希表(一個空表、一個有數據)。
- 維持一個技術器rehashidx，初始值0。
- 每次對字典增刪改查，會順帶將ht[0]中的數據遷移到ht[1],rehashidx++(注意：ht[0]中的數據是只減不增的)。
- 直到rehash操作完成，rehashidx值設為-1。
它的好處：采用分而治之的思想，將龐大的遷移工作量劃分到每一次CURD中，避免了服務繁忙。
4. 跳躍表
這個數據結構是我面試中見過最多的，它其實特別簡單。學過的人可能都知道，它和平衡樹性能很相似，但為什么不用平衡樹而用skipList呢?
4.1 skipList & AVL 之間的選擇
- 從算法實現難度上來比較，skiplist比平衡樹要簡單得多。
- 平衡樹的插入和刪除操作可能引發子樹的調整，邏輯復雜，而skiplist的插入和刪除只需要修改相鄰節點的指針，操作簡單又快速。
- 查找單個key，skiplist和平衡樹的時間復雜度都為O(log n)，大體相當。
- 在做范圍查找的時候，平衡樹比skiplist操作要復雜。
- skiplist和各種平衡樹（如AVL、紅黑樹等）的元素是有序排列的。
可以看到，skipList中的元素是有序的，所以跳躍表在redis中用在有序集合鍵、集群節點內部數據結構
4.2 源碼
跳躍表節點：
typedef struct zskiplistNode {
// 后退指針
struct zskiplistNode *backward;
// 分值
double score;
// 成員對象
robj *obj;
// 層
struct zskiplistLevel {
// 前進指針
struct zskiplistNode *forward;
// 跨度
unsigned int span;
} level[];
} zskiplistNode;
跳躍表：
typedef struct zskiplist {
// 表頭節點和表尾節點
struct zskiplistNode *header, *tail;
// 表中節點的數量
unsigned long length;
// 表中層數最大的節點的層數
int level;
} zskiplist;
它有幾個概念：
4.2.1 層(level[])
層，也就是level[]字段，層的數量越多，訪問節點速度越快。(因為它相當于是索引，層數越多，它索引就越細，就能很快找到索引值)
4.2.2 前進指針(forward)
層中有一個forward字段，用于從表頭向表尾方向訪問。
4.2.3 跨度(span)
用于記錄兩個節點之間的距離
4.2.4 后退指針(backward)
用于從表尾向表頭方向訪問。
案例
level0 1---------->5 level1 1---->3---->5 level2 1->2->3->4->5->6->7->8
比如我要找鍵為6的元素，在level0中直接定位到5，然后再往后走一個元素就找到了。
5. 整數集合(intset)
Reids對整數存儲專門作了優化，intset就是redis用于保存整數值的集合數據結構。當一個結合中只包含整數元素，redis就會用這個來存儲。
127.0.0.1:6379[2]> sadd number 1 2 3 4 5 6 (integer) 6 127.0.0.1:6379[2]> object encoding number "intset"
源碼
intset數據結構：
typedef struct intset {
// 編碼方式
uint32_t encoding;
// 集合包含的元素數量
uint32_t length;
// 保存元素的數組
int8_t contents[];
} intset;
你肯定很好奇編碼方式(encoding)字段是干嘛用的呢？
- 如果 encoding 屬性的值為 INTSET_ENC_INT16 ， 那么 contents 就是一個 int16_t 類型的數組， 數組里的每個項都是一個 int16_t 類型的整數值 （最小值為 -32,768 ，最大值為 32,767 ）。
- 如果 encoding 屬性的值為 INTSET_ENC_INT32 ， 那么 contents 就是一個 int32_t 類型的數組， 數組里的每個項都是一個 int32_t 類型的整數值 （最小值為 -2,147,483,648 ，最大值為 2,147,483,647 ）。
- 如果 encoding 屬性的值為 INTSET_ENC_INT64 ， 那么 contents 就是一個 int64_t 類型的數組， 數組里的每個項都是一個 int64_t 類型的整數值 （最小值為 -9,223,372,036,854,775,808 ，最大值為 9,223,372,036,854,775,807 ）。
說白了就是根據contents字段來判斷用哪個int類型更好，也就是對int存儲作了優化。
說到優化，那redis如何作的呢？就涉及到了升級。
5.1 encoding升級
如果我們有個Int16類型的整數集合，現在要將65535(int32)加進這個集合，int16是存儲不下的，所以就要對整數集合進行升級。
它是怎么升級的呢(過程)？
假如現在有2個int16的元素:1和2，新加入1個int32位的元素65535。
- 內存重分配，新加入后應該是3個元素，所以分配3*32-1=95位。
- 選擇最大的數65535, 放到(95-32+1, 95)位這個內存段中，然后2放到(95-32-32+1+1, 95-32)位...依次類推。
升級的好處是什么呢？
- 提高了整數集合的靈活性。
- 盡可能節約內存(能用小的就不用大的)。
5.2 不支持降級
按照上面的例子，如果我把65535又刪掉，encoding會不會又回到Int16呢，答案是不會的。官方沒有給出理由，我覺得應該是降低性能消耗吧，畢竟調整一次是O(N)的時間復雜度。
6. 壓縮列表(ziplist)
ziplist是redis為了節約內存而開發的順序型數據結構。它被用在列表鍵和哈希鍵中。一般用于小數據存儲。
引用https://segmentfault.com/a/1190000016901154中的兩個圖：
6.1 源碼
ziplist沒有明確定義結構體，這里只作大概的演示。
typedef struct entry {
/*前一個元素長度需要空間和前一個元素長度*/
unsigned int prevlengh;
/*元素內容編碼*/
unsigned char encoding;
/*元素實際內容*/
unsigned char *data;
}zlentry;
tpedef struct ziplist{
/*ziplist分配的內存大小*/
uint32_t zlbytes;
/*達到尾部的偏移量*/
uint32_t zltail;
/*存儲元素實體個數*/
uint16_t zllen;
/*存儲內容實體元素*/
unsigned char* entry[];
/*尾部標識*/
unsigned char zlend;
}ziplist;
第一次看可能會特別蒙蔽，你細細的把我這段話看完就一定能懂。
Entry的分析
entry結構體里面有三個重要的字段：
- previous_entry_length: 這個字段記錄了ziplist中前一個節點的長度，什么意思？就是說通過該屬性可以進行指針運算達到表尾向表頭遍歷，這個字段還有一個大問題下面會講。
- encoding:記錄了數據類型(int16? string?)和長度。
- data/content: 記錄數據。
連鎖更新
previous_entry_length字段的分析
上面有說到，previous_entry_length這個字段存放上個節點的長度，那默認長度給分配多少呢?redis是這樣分的，如果前節點長度小于254,就分配1字節，大于的話分配5字節，那問題就來了。
如果前一個節點的長度剛開始小于254字節，后來大于254,那不就存放不下了嗎？ 這就涉及到previous_entry_length的更新，但是改一個肯定不行阿，后面的節點內存信息都需要改。所以就需要重新分配內存，然后連鎖更新包括該受影響節點后面的所有節點。
除了增加新節點會引發連鎖更新、刪除節點也會觸發。
7. 快速列表(quicklist)
一個由ziplist組成的雙向鏈表。但是一個quicklist可以有多個quicklist節點，它很像B樹的存儲方式。是在redis3.2版本中新加的數據結構，用在列表的底層實現。
結構體源碼
表頭結構：
typedef struct quicklist {
//指向頭部(最左邊)quicklist節點的指針
quicklistNode *head;
//指向尾部(最右邊)quicklist節點的指針
quicklistNode *tail;
//ziplist中的entry節點計數器
unsigned long count; /* total count of all entries in all ziplists */
//quicklist的quicklistNode節點計數器
unsigned int len; /* number of quicklistNodes */
//保存ziplist的大小，配置文件設定，占16bits
int fill : 16; /* fill factor for individual nodes */
//保存壓縮程度值，配置文件設定，占16bits，0表示不壓縮
unsigned int compress : 16; /* depth of end nodes not to compress;0=off */
} quicklist;
quicklist節點結構:
typedef struct quicklistNode {
struct quicklistNode *prev; //前驅節點指針
struct quicklistNode *next; //后繼節點指針
//不設置壓縮數據參數recompress時指向一個ziplist結構
//設置壓縮數據參數recompress指向quicklistLZF結構
unsigned char *zl;
//壓縮列表ziplist的總長度
unsigned int sz; /* ziplist size in bytes */
//ziplist中包的節點數，占16 bits長度
unsigned int count : 16; /* count of items in ziplist */
//表示是否采用了LZF壓縮算法壓縮quicklist節點，1表示壓縮過，2表示沒壓縮，占2 bits長度
unsigned int encoding : 2; /* RAW==1 or LZF==2 */
//表示一個quicklistNode節點是否采用ziplist結構保存數據，2表示壓縮了，1表示沒壓縮，默認是2，占2bits長度
unsigned int container : 2; /* NONE==1 or ZIPLIST==2 */
//標記quicklist節點的ziplist之前是否被解壓縮過，占1bit長度
//如果recompress為1，則等待被再次壓縮
unsigned int recompress : 1; /* was this node previous compressed? */
//測試時使用
unsigned int attempted_compress : 1; /* node can't compress; too small */
//額外擴展位，占10bits長度
unsigned int extra : 10; /* more bits to steal for future usage */
} quicklistNode;
相關配置
在redis.conf中的ADVANCED CONFIG部分：
list-max-ziplist-size -2 list-compress-depth 0
list-max-ziplist-size參數
我們來詳細解釋一下list-max-ziplist-size這個參數的含義。它可以取正值，也可以取負值。
當取正值的時候，表示按照數據項個數來限定每個quicklist節點上的ziplist長度。比如，當這個參數配置成5的時候，表示每個quicklist節點的ziplist最多包含5個數據項。
當取負值的時候，表示按照占用字節數來限定每個quicklist節點上的ziplist長度。這時，它只能取-1到-5這五個值，每個值含義如下：
-5: 每個quicklist節點上的ziplist大小不能超過64 Kb。（注：1kb => 1024 bytes）
-4: 每個quicklist節點上的ziplist大小不能超過32 Kb。
-3: 每個quicklist節點上的ziplist大小不能超過16 Kb。
-2: 每個quicklist節點上的ziplist大小不能超過8 Kb。（-2是Redis給出的默認值）
list-compress-depth參數
這個參數表示一個quicklist兩端不被壓縮的節點個數。注：這里的節點個數是指quicklist雙向鏈表的節點個數，而不是指ziplist里面的數據項個數。實際上，一個quicklist節點上的ziplist，如果被壓縮，就是整體被壓縮的。
參數list-compress-depth的取值含義如下：
0: 是個特殊值，表示都不壓縮。這是Redis的默認值。 1: 表示quicklist兩端各有1個節點不壓縮，中間的節點壓縮。 2: 表示quicklist兩端各有2個節點不壓縮，中間的節點壓縮。 3: 表示quicklist兩端各有3個節點不壓縮，中間的節點壓縮。 依此類推…
Redis對于quicklist內部節點的壓縮算法，采用的LZF——一種無損壓縮算法。
