long 转为string_面试必问 Redis数据结构底层原理String、List篇

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前言

今天来整理学习下Redis有哪些常用数据结构，都是怎么使用的呢？首先看下全局存储结构。

全局存储结构

基础你们肯定都知道，redis支持的基础数据结构如下: String(字符串)、List(链表)、Hash(哈希)、Set(集合)和 Sorted Set(有序集合)，那我来给你整个的画一画redis全局存储结构模型。( redis版本不同，代码也不尽相同，但是看原理够用了)，从redis源码开始分析：

首先是redis启动会初始化redisServer，默认创建16个数据库redisDb，默认我们用的都是第一个编号0的数据库。

struct redisServer {
 // …
 // redis数据库数组
 redisDb *db;
    // 数据库的数量 默认16
    int dbnum;
 //...
}

每个redisDb数据库用dict(字典)保存着数据库中的所有键值对

 struct redisDb {
    // 数据库键空间，保存着数据库中的所有键值对
 dict *dict; 
 //...
}

dict(字典)使用一对hashtable哈希表实现，跟Java中的HashMap很像

typedef struct dict {
    // 包含2个hashtable
    dictht ht[2];
    // ...
} 

typedef struct dictht {
    // 哈希表数组
    dictEntry **table;
    // ...
} 

typedef struct dictEntry {
    // 键
    void *key;
    // 值
    void *val;
    // 指向下个哈希表节点，形成链表
    dictEntry *next;

}

字典中实际存储的Redis对象

typedef struct redisObject {   
    // 类型    
    unsigned type:4;// string,list,set,zset,hash等
    // 编码    
    unsigned encoding:4;  // int,raw,embstr,ziplist,intset,quicklist,skiplist等  
    // 对象最后一次被访问的时间    
    unsigned lru:REDIS_LRU_BITS;  
    // 引用计数    
    int refcount;   
    // 指向实际值的指针   
    void *ptr;
}

从上面分析可得Redis全局存储结构如下：

(这个图直接把我画裂开了,如有错误欢迎指正)

下面我们用"3w"方法来一一介绍下，每个数据类型，底层所用到了哪些数据结构(编码 )。

String 字符串

是什么

内部其实就是一个带长度信息的字节数组，原理类似Java中的ArrayList，可以动态扩容，所以很多特性都类似了，原理是相通的。内容是以二进制的形式存储的，所以 SDS(Simple Dynamic String) 可以存储任何类型的二进制数据，同时也不需要担心数据格式转换的问题。

struct SDS {
    // ...
  T capacity; // 数组容量
    T len; // 数组长度
    byte[] content; // 数组内容
}

为什么

1.为什么申请空间比实际占用空间大，冗余了很多空位?

字符串支持append修改操作，如果没有冗余空间，那么追加操作必会引起频繁的数组扩容，而扩容是个耗时操作，所以通过空间预分配的方式来解决，即用冗余空间换时间。

2.实际使用长度len字段存在的意义是什么？

我们来用反证法证明，如果没有len来记录字符串长度，那么每次获取字符串长度时，就要调用默认的strlen函数来获取，而这个函数的时间复杂度是O(n)，如果有了len，每次获取长度可以直接访问它，时间复杂度立马降至为O(1)。查询效率迎来质的飞跃，这块跟Arraylist的size原理一样。

如何实现

我们来直接用redis自带的debug命令看下实际存储对象的底层编码encoding，来看下底层使用了什么数据结构。

本文实例用的是redis版本：6.0.6

int编码

> set key1 2000222222
OK
> debug object key1
Value at:0x7f21f2eadd20 refcount:1 encoding:int serializedlength:5 lru:13142802 lru_seconds_idle:25

embstr编码

> set key2 01234567890123456789012345678901234567890123  // 44个字符
OK
> debug object key2
Value at:0x7f21f2e15140 refcount:1 encoding:embstr serializedlength:21 lru:13145749 lru_seconds_idle:5

raw编码

> set key2 012345678901234567890123456789012345678901234 // 45个字符
OK
> debug object key2
Value at:0x7f21f2eadd40 refcount:1 encoding:raw serializedlength:21 lru:13145765 lru_seconds_idle:2

总结：

为了节省内存空间，会按照实际存储字符串长度类型来选用不同编码。

存储的字符串可以转为long型，则用long类型存储，编码为int
存储的字符串长度不大于44个字节时，用embstr编码
存储的字符串长度大于44个字节时，用raw编码

编码类型分这么细的原因？为了优先使用更紧凑的数据结构来解决问题，终极目标就是为了压缩内存、压缩内存、压缩内存。

raw和embstr的区别？embstr编码: RedisObject的元数据，指针和SDS是连续的，可以避免内存碎片

raw编码: Redis会给SDS分配独立的空间，并用指针指向SDS结构

扩容策略

字符串长度小于1MB时，采用加倍策略，ArrayList是1.5倍
字符串长度大于1MB时，采用每次扩容只加固定1MB

这个扩容策略，就比ArrayList高明了，当字符串比较大时，比如200M，每次还是double的话，400M，那就太浪费空间了，为了避免这种过大的空间浪费，使用了这种阈值判断方式，针对原始数据的不同大小采用相应的有效策略。

Reids规定了字符串最大长度不能超过512MB。

使用场景

常用于缓存用户信息、原子加减。

注意: 原子计数是有范围的(long的范围)，超过了会报错异常

List 链表

是什么

版本3.2之前在Redis中使用的是压缩列表ziplist+双向链表linkedlist.
版本3.2之后快速链表quickList

3.2之前初始化的 List 使用的压缩列表ziplist，随着数据增多，转化为双向链表linkedlist。压缩列表转化成双向链表的条件：

如果添加的字符串元素长度超过默认值64
zip包含的节点数超过默认值512

这两个条件是可以修改的，在redis.conf中

list-max-ziplist-value 64 
list-max-ziplist-entries 512

linkedlist

原理类似Java中的LinkedList,增删时间复杂度O(1)，查询O(n).

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;
  // ...
}
typedef  struct listNode{
       //前置节点
       struct listNode *prev;
       //后置节点
       struct listNode *next;
       //节点的值
       void *value;  
}

ziplist

ziplist是什么？

ziplist压缩列表是内存地址连续，元素之间紧凑存储，功能类似链表的一种数据结构。

struct ziplist {
  int32 zlbytes;   // 整个列表占用字节数
  int32 zltail_offset; // 达到尾部的偏移量
  int16 zllength; // 存储元素实体个数
  T[] entries; // 存储内容实体
  int8 zlend; // 尾部标识
}
struct entry {
  int prevlen;   // 前一个entry的字节长度int encoding;; // 元素类型编码
  optional byte[] content; // 元素内容
}

为什么用ziplist？

因为普通的链表要附加prev、next前后指针，浪费空间(64位操作系统每个指针占用8个字节)，另外每个节点的内存是单独分配，会加剧内存的碎片化，影响内存管理效率。

如何实现

简单的来说就是用非指针连接的方式实现了双向链表的能力，能从头部和尾部(zltail)双向遍历，没有维护双向指针prev next；而是存储上一个 entry的长度和当前entry的长度，通过长度推算下一个元素在什么地方。牺牲读取的性能，获得高效的存储空间，因为(简短字符串的情况)存储指针比存储entry长度更费内存。这是典型的“时间换空间”。只有字段、值比较小，才会用ziplist。

优点：

内存地址连续，省去了每个元素的头尾节点指针占用的内存，节省空间

缺点：

插入数据、删除数据会导致连锁更新问题，有点儿类似Arraylist为保证内存连续性的数据移动的原理

quicklist

quicklist是什么？

quickList是一个ziplist组成的双向链表。每个节点使用ziplist来保存数据。

为什么

为什么用quicklist？

结合了 zipList 和 linkedList 的优点设计出来的，ziplist会引入频繁的内存申请和释放，而linkedlist由于指针也会造成内存的浪费，而且每个节点是单独存在的，会造成很多内存碎片，所以结合两个结构的特点，设计了quickList。

如何实现

debug看下encoding： quicklist

> rpush key3 a b c
3
> debug object key3
Value at:0x7f21f2eaddb0 refcount:1 encoding:quicklist serializedlength:22 lru:13150287 lru_seconds_idle:17 ql_nodes:1 ql_avg_node:3.00 ql_ziplist_max:-2 ql_compressed:0 ql_uncompressed_size:20

struct quicklist {
  quicklistNode *head;   
  quicklistNode *tail; 
  long count; // 元素总数
  // ... 
}
struct quicklistNode  {
  quicklistNode *prev;  
  quicklistNode *next; 
  ziplist *zl;// 压缩列表

quickList 的每个节点使用 ziplist 来保存数据，有head 有tail，每一个节点是一个quicklistNode，包含prev和next指针。每一个quicklistNode 包含一个ziplist，*zp 压缩链表里存储键值。所以quicklist是对ziplist进行一次封装，使用小块的ziplist来既保证了少使用内存，也保证了性能。

结构如下图：

每个quicklist节点上的ziplist大小可以配置

-5: 每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过64 Kb。

-4: 每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过32 Kb。

-3: 每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过16 Kb。

-2: 每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过8 Kb。(默认值)

-1: 每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过4 Kb。

list-max0ziplist-size -2

中间节点压缩策略可配置

0: 是个特殊值，表示都不压缩。这是Redis的默认值。
1: 表示quicklist两端各有1个节点不压缩，中间的节点压缩。
2: 表示quicklist两端各有2个节点不压缩，中间的节点压缩。
以此类推
list-compress-depth 0

总结

整个redis全局存储模型，是用字典完成的，类似Java中的HashMap原理
String类型，底层是动态字符串，会根据字符串类型和大小决定使用int编码、raw编码或者embstr编码。
List类型，3.2版本之前会根据数据大小判断用ziplist还是linkedlist，3.2版本之后优化为quicklist方式编码。

参考：