作者介绍
田兆壮, 新炬网络开发工程师。具备扎实的 Java 、Scala开发经验,熟练使用 Python 和 Shell 等脚本语言;具备前后端开发能力,熟练使用关系型数据库和非关系型数据库以及开发中的调优;分布式方面精通RPC框架和消息中间件等开源框架的使用;在大数据领域熟练使用Hadoop生态系统中的开源软件,精读及实践过Spark资源调度算法、shuffle原理、算子调优、数据倾斜的解决等偏底层的原理。目前正在深入学习微服务架构,以及Flink的原理和使用。
一、概述
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,与 Memcached 类似,却优于Memcached的一个高性能的key-value数据库。下面让我们来详细介绍一下 redis 中五大数据结构的底层实现。
二、简单动态字符串
1、概述
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写的key-value 数据库,我们可能会较为主观的认为 Redis 中的字符串就是采用了 C语言 中的传统字符串表示,但其实不然,Redis没有直接使用C语言传统的字符串表示,而是自己构建了一种名为简单动态字符串(simple dynamic string SDS)的抽象类型,并将SDS用作Redis的默认字符串表示: redis>SET msg "hello world"
SDS 定义:
struct sdshdr{
//记录buf数组中已使用字节的数量
//等于 SDS 保存字符串的长度
int len;
//记录 buf 数组中未使用字节的数量
int free;
//字节数组,用于保存字符串
char buf[];
}
图片来源:《Redis设计与实现》
我们看上面对于 SDS 数据类型的定义:
-
len 保存了SDS保存字符串的长度
-
buf[] 数组用来保存字符串的每个元素
-
free j记录了 buf 数组中未使用的字节数量
2、与C语言相比较
一般来说,SDS 除了保存数据库中的字符串值以外,SDS 还可以作为缓冲区(buffer):包括 AOF 模块中的AOF缓冲区以及客户端状态中的输入缓冲区。后面在介绍Redis的持久化时会进行介绍。
三、链表
1、概述
链表提供了高效的节点重排能力,以及顺序性的节点访问方式,并且可以通过增删节点来灵活地调整链表的长度。
链表在Redis 中的应用非常广泛,比如列表键的底层实现之一就是链表。当一个列表键包含了数量较多的元素,又或者列表中包含的元素都是比较长的字符串时,Redis 就会使用链表作为列表键的底层实现。
每个链表节点使用一个 listNode 结构表示(adlist.h/listNode):
typedef struct listNode{
//前置节点
struct listNode *prev;
//后置节点
struct listNode *next;
//节点的值
void *value;
}listNode
链表的数据结构:
typedef struct list{
//表头节点
listNode *head;
//表尾节点
listNode *tail;
//链表所包含的节点数量
unsigned long len;
//节点值复制函数
void (*free) (void *ptr);
//节点值释放函数
void (*free) (void *ptr);
//节点值对比函数
int (*match) (void *ptr,void *key);
}list;
组成结构图
2、Redis链表特性
-
双端:链表具有前置节点和后置节点的引用,获取这两个节点时间复杂度都为O(1)。
-
无环:表头节点的 prev 指针和表尾节点的 next 指针都指向 NULL,对链表的访问都是以 NULL 结束。
-
带链表长度计数器:通过 len 属性获取链表长度的时间复杂度为 O(1)。
-
多态:链表节点使用 void* 指针来保存节点值,可以保存各种不同类型的值。
四、字典
1、概述
字典又称为符号表或者关联数组、或映射(map),是一种用于保存键值对的抽象数据结构。字典中的每一个键 key 都是唯一的,通过 key 可以对值来进行查找或修改。C 语言中没有内置这种数据结构的实现,所以字典依然是 Redis自己构建的。
哈希表结构定义:
typedef struct dictht{
//哈希表数组
dictEntry **table;
//哈希表大小
unsigned long size;
//哈希表大小掩码,用于计算索引值
//总是等于 size-1
unsigned long sizemask;
//该哈希表已有节点的数量
unsigned long used;
}dictht
哈希表是由数组 table 组成,table 中每个元素都是指向 dict.h/dictEntry 结构,dictEntry 结构定义如下:
typedef struct dictEntry{
//键
void *key;
//值
union{
void *val;
uint64_tu64;
int64_ts64;
}v;
//指向下一个哈希表节点,形成链表
struct dictEntry *next;
}dictEntry
key 用来保存键,val 属性用来保存值,值可以是一个指针,也可以是uint64_t整数,也可以是int64_t整数。
注意这里还有一个指向下一个哈希表节点的指针,我们知道哈希表最大的问题是存在哈希冲突,如何解决哈希冲突,有开放地址法和链地址法。这里采用的便是链地址法,通过next这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一起,用来解决 哈希冲突 。
五、跳跃表
1、概述
跳跃表(skiplist)是一种有序数据结构,它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针,从而达到快速访问节点的目的。跳跃表是一种随机化的数据,跳跃表以有序的方式在层次化的链表中保存元素,效率和平衡树媲美 ——查找、删除、添加等操作都可以在对数期望时间下完成,并且比起平衡树来说,跳跃表的实现要简单直观得多。
Redis 只在两个地方用到了跳跃表,一个是实现有序集合键,另外一个是在集群节点中用作内部数据结构。
Redis中跳跃表节点定义如下:
typedef struct zskiplistNode {
//层
struct zskiplistLevel{
//前进指针
struct zskiplistNode *forward;
//跨度
unsigned int span;
}level[];
//后退指针
struct zskiplistNode *backward;
//分值
double score;
//成员对象
robj *obj;
} zskiplistNode
多个跳跃表节点构成一个跳跃表:
typedef struct zskiplist{
//表头节点和表尾节点
structz skiplistNode *header, *tail;
//表中节点的数量
unsigned long length;
//表中层数最大的节点的层数
int level;
}zskiplist;
-
header和tail指针分别指向跳跃表的表头和表尾节点;
-
length属性记录节点的数量;
-
level属性记录层数最高的几点的层数量;
-
下图分别展示了完整的跳跃表和单个节点的详细结构图:
2、特性
跳表具有如下性质:
-
由很多层结构组成
-
每一层都是一个有序的链表
-
最底层(Level 1)的链表包含所有元素
-
如果一个元素出现在 Level i 的链表中,则它在 Level i 之下的链表也都会出现。
-
每个节点包含两个指针,一个指向同一链表中的下一个元素,一个指向下面一层的元素。
六、整数集合
1、概述
《Redis 设计与实现》 中这样定义整数集合:“整数集合是集合建的底层实现之一,当一个集合中只包含整数,且这个集合中的元素数量不多时,redis就会使用整数集合intset作为集合的底层实现。”
我们可以这样理解整数集合,他其实就是一个特殊的集合,里面存储的数据只能够是整数,并且数据量不能过大。
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;
我们观察一下一个完成的整数集合结构图:
-
encoding:用于定义整数集合的编码方式
-
length:用于记录整数集合中变量的数量
-
contents:用于保存元素的数组,虽然我们在数据结构图中看到,intset将数组定义为int8_t,但实际上数组保存的元素类型取决于encoding
2、特性
-
整数集合是集合建的底层实现之一
-
整数集合的底层实现为数组,这个数组以有序,无重复的范式保存集合元素,在有需要时,程序会根据新添加的元素类型改变这个数组的类型
-
升级操作为整数集合带来了操作上的灵活性,并且尽可能地节约了内存2
-
整数集合只支持升级操作,不支持降级操作
七、压缩列表
1、概述
压缩列表是列表键和哈希键的底层实现之一。当一个列表键只包含少量列表项,并且每个列表项要么就是小整数,要么就是长度比较短的字符串,那么Redis 就会使用压缩列表来做列表键的底层实现。
一个压缩列表的组成如下:
-
zlbytes:用于记录整个压缩列表占用的内存字节数
-
zltail:记录要列表尾节点距离压缩列表的起始地址有多少字节
-
zllen:记录了压缩列表包含的节点数量
-
entryX:要说列表包含的各个节点
-
zlend:用于标记压缩列表的末端
2、特性
-
压缩列表是一种为了节约内存而开发的顺序型数据结构
-
压缩列表被用作列表键和哈希键的底层实现之一
-
压缩列表可以包含多个节点,每个节点可以保存一个字节数组或者整数值
-
添加新节点到压缩列表,可能会引发连锁更新操作。
从过去40年至今,数据库的形态基本经历了传统商业数据库、开源数据库到云原生数据库的演进过程。云时代下数据库将如何革新与创变?金融行业核心数据库迁移与建设如何安全平稳展开?来 Gdevops全球敏捷运维峰会北京站 寻找答案:
-
《All in Cloud 时代,下一代云原生数据库技术与趋势》 阿里巴巴集团副总裁/达摩院首席数据库科学家 李飞飞(飞刀)
-
《AI和云原生时代的数据库进化之路》腾讯数据库产品中心总经理 林晓斌(丁奇)
-
《ICBC的 MySQL 探索之路》 工商银行软件开发中心 魏亚东
-
《金融行业MySQL高可用实践》 爱可生技术总监 明溪源
-
《民生银行在 SQL 审核方面的探索和实践》 民生银行 资深数据库专家 李宁宁
-
《OceanBase分布式数据库在西安银行的落地和实践》 蚂蚁金服P9资深专家/ OceanBase 核心负责人 蒋志勇
让我们 9 月11日 在 北京 共同 眺望数据库发展变革更长远的未来!
以上所述就是小编给大家介绍的《Redis中五大数据结构的底层实现》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
猜你喜欢:- Redis 底层数据结构介绍
- 深入理解 MySQL 索引底层数据结构
- 深入理解 MySQL 索引底层数据结构
- Redis(二)--- Redis的底层数据结构
- 图解 Redis 五种数据结构底层实现
- 浅谈Redis五种数据结构的底层原理
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。