redis源码分析

是什么

是基于内存(而不是磁盘)的kv(而不是关系型mysql那种)数据库,通过空间换时间

源码分析

跳表skiplist

假设你有个有序链表,你想看某个特定的值是否出现在这个链表中,那你是不是只能遍历一次链表才能知道,时间复杂度为O(n)。
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可能有人会问为什么不直接用连续存储,我们还能用二分查找,用链表是想继续保留它修改时间复杂度低的优势。那我们如何优化单次查找的速度?其实思路很像是二分查找,但单链表无法随机访问的特性限制了我们,但二分逐渐缩小范围的思路启发了我们,能不能想什么办法逐渐缩小范围?

我是不是可以在原链表之上新建一个链表,新链表是原链表每隔一个节点取一个。假设原链表为L0,新链表为L1,L1中的元素是L0中的第1、3、5、7、9……个节点,然后再建立L1和L0中各个节点的指针。这样L1就可以将L0中的范围缩小一半,同理对L1再建立新链表L2……,更高level的链表划分更大的区间,确定值域的大区间后,逐级向下缩小范围,如下图。
在这里插入图片描述假设我们想找13,我们可以在先在L3中确定2-14的范围,然后在L2中确定8-14的范围,接着在L1中确定10-14的范围,最后在L0中找到13,整体寻找路径如下图红色路径,是不是比直接在L0中找13的绿色路径所经过的节点数少一些
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其实这种实现很像二分查找,只不过事先将二分查找的中间点存储下来了,用额外的空间换取了时间,很容易想到其时间复杂度和二分查找一致,都是O(logn)。

如果链表中插入或者删除了某个节点怎么办?,是不是每次数据变动都要重建整个数据结构?

其实不必,我们不需要严格保证两两层级之间的二分之一的关系,只需要概率上为二分之一就行,删除一个节点好说,直接把该节点所在的每个层级中的对应节点删掉,插入节点时,新节点以指数递减的概率往上层链表插入即可。 比如L0中100%插入,L1中以1/2的概率插入,如果L1中插入了,L2中又以1/2的概率插入…… 注意,只要高Level中有的节点,低Level中一定有,但高Level链表中出现的概率会随着level指数即1/2的n次方递减,最终跳表可能会长这个样子。
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redis跳表数据结构

Redis中的有序集合(sorted set)的相关操作(比如zadd、zrange),其底层实现就是skiplist。我们接下来看下redis是如何实现skiplist的。

typedef struct zskiplist {struct zskiplistNode *header, *tail; // 头尾节点指针 unsigned long length;   // 最底层节点个数  int level;  // 最高多少级链表(最大层数,redis默认设置为32即ZSKIPLIST_MAXLEVEL,最底层可容纳2的32次方个节点) 
} zskiplist;

我们先来看下redis中zskiplist的定义,没啥内容,就头尾指针、长度和级数,重点还是在zskiplistNode中。zskiplistNode中是有前向指针的,每个节点都有pre指针即下面的backward属性索引前一个节点,所以跳表还是个双向链表

typedef struct zskiplistNode {sds ele;   // 节点存储的具体值 double score;   // 节点对应的权值 struct zskiplistNode *backward; // 当前节点的前一个节点的地址(由此可知跳表以双向链表为基础,但也只在最底层是双向)struct zskiplistLevel {struct zskiplistNode *forward; // 当前节点在当前层的后向指针即下一个节点的地址 unsigned long span;  // 当前节点当前层到下一个节点的跨度(以最底层作为基准相隔多少个节点) ,就是数箭头数,每一层最后一个节点的span就是该节点到(最底层)最后一个节点的距离即箭头数那你} level[];//多层
} zskiplistNode;

redis中的skiplist实现稍微和我们上文中讲的不大一样,它并不是简单的多级链表的形式,而是直接在zskiplistNode中的level[]将不同level的节点的关联关系组织起来,zskiplist的结构可视化如下。
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redis跳表操作

创建跳表
/* 创建跳表 */
zskiplist *zslCreate(void) {zskiplist *zsl;zsl = zmalloc(sizeof(*zsl));zsl->level = 1;zsl->length = 0;zsl->header = zslCreateNode(ZSKIPLIST_MAXLEVEL,0,NULL);  // 创建含有32层的头节点for (int j = 0; j < ZSKIPLIST_MAXLEVEL; j++) {zsl->header->level[j].forward = NULL;zsl->header->level[j].span = 0;}zsl->header->backward = NULL;zsl->tail = NULL;return zsl;
}
插入节点
/* 在跳表中插入一个新的节点, */
zskiplistNode *zslInsert(zskiplist *zsl, double score, sds ele) {zskiplistNode *update[ZSKIPLIST_MAXLEVEL], *x;unsigned int rank[ZSKIPLIST_MAXLEVEL];int i, level;serverAssert(!isnan(score));x = zsl->header;/*这个函数从当前最高层数开始将每一层刚好小于(大于的前一个)新节点score值的节点保存在update[]数组中,然后将该节点距离头节点的节点数(以L0为基准)保存在rank数组中,例如在level=3那层,权值10的节点和头节点之间的距离为5,如果这时新节点权值为11,那么在L3即rank[3]=5*/for (i = zsl->level-1; i >= 0; i--) {/*每一层的rank的值都是在上一层的基础上接着进行计算,因为一直向着权值变大的方向移动而没有后退,最高层初始化为0*/rank[i] = i == (zsl->level-1) ? 0 : rank[i+1];//在当前层与当前节点x的下一个节点比较,新权值更大则向后移动while (x->level[i].forward &&(x->level[i].forward->score < score ||(x->level[i].forward->score == score &&sdscmp(x->level[i].forward->ele,ele) < 0))){rank[i] += x->level[i].span;x = x->level[i].forward;}update[i] = x;//第i层刚好小于新权值的节点}/* skiplist中不会出现重复的元素,但我们允许重复的分值,因为如果是调用zslInsert()的话,不会出现重复插入两个相同的元素,因为在zslInsert()中已经判断了hash表中是否存在*/level = zslRandomLevel();  // 生成一个随机值,确定最高需要插入到第几级链表里  /*如果超出当前记录的用到的最高层,说明新节点在该最高层之后到新最高层level中都是头节点后的第一个节点*/if (level > zsl->level) {for (i = zsl->level; i < level; i++) {/*刚好小于新节点的节点就是头节点,rank就是记录刚好小于新节点的节点到头节点的距离,头节点和头节点之间距离当然就是0*/rank[i] = 0;//刚好小于新节点的节点就是头节点update[i] = zsl->header;/*联系到后面的那句x->level[i].span = update[i]->level[i].span - (rank[0] - rank[i])而rank[i]=0,update[i]->level[i].span = zsl->length,即x->level[i].span =zsl->length - rank[0],即二者共同使得新节点到头节点距离为*/update[i]->level[i].span = zsl->length;}zsl->level = level;}x = zslCreateNode(level,score,ele);  // 为插入的数据创建新节点  for (i = 0; i < level; i++) {//将新节点插入到刚好小于之后刚好大于之前x->level[i].forward = update[i]->level[i].forward;update[i]->level[i].forward = x;/*新节点在第i层到下一个节点的距离*/x->level[i].span = update[i]->level[i].span - (rank[0] - rank[i]);update[i]->level[i].span = (rank[0] - rank[i]) + 1;}/* 为其他level增加span值,因为在原有俩节点之间插入了一个新节点 */for (i = level; i < zsl->level; i++) {update[i]->level[i].span++;}x->backward = (update[0] == zsl->header) ? NULL : update[0];if (x->level[0].forward)x->level[0].forward->backward = x;elsezsl->tail = x;zsl->length++;return x;
}
int zslRandomLevel(void) {int level = 1;/*random返回随机32位uint,与运算相当于产生随机16位,ZSKIPLIST_P是1/4,那就是1/4概率为真,相当于每想多一层就要再乘1/4,效果就是每一层大致是其下一层节点数的1/4*/while ((random()&0xFFFF) < (ZSKIPLIST_P * 0xFFFF))level += 1;return (level<ZSKIPLIST_MAXLEVEL) ? level : ZSKIPLIST_MAXLEVEL;//不能超过最大层数
}
更新节点
  • 正如上面跳跃表添加节点时所说,跳跃表上的节点数据有具有有序性的。所以更新表节点时也需要注意时候需要调整顺序,如果更新后的节点在跳跃表中的排位没有变化,则只需要更新节点上的score即可。如果更新后节点的排位发生改变,则需要先将原先的节点删除,然后新增一个score为新值的节点。

  • 下面这个函数就是根据value即sds ele和原score即curscore找到需要更新的节点并更新为新score即newscore

zskiplistNode *zslUpdateScore(zskiplist *zsl, double curscore, sds ele, double newscore) {zskiplistNode *update[ZSKIPLIST_MAXLEVEL], *x;int i;//和查找一开始的动作一样x = zsl->header;for (i = zsl->level-1; i >= 0; i--) {while (x->level[i].forward &&(x->level[i].forward->score < curscore ||(x->level[i].forward->score == curscore &&sdscmp(x->level[i].forward->ele,ele) < 0))){x = x->level[i].forward;}update[i] = x;}//如果curscore对应的节点时存在的,那么最底层下x->level[0].forward一定是指向curscore对应的节点,因为x->level[0]就是update[0]即最底层中刚好小于curscore的节点x = x->level[0].forward;//判断节点是否一致serverAssert(x && curscore == x->score && sdscmp(x->ele,ele) == 0);//如果更新节点的score后这个节点在跳跃表中的排位没有变化,那么就不需要进行复杂的删除节点添加节点的操作,只需要更新一下节点的score即可if ((x->backward == NULL || x->backward->score < newscore) &&(x->level[0].forward == NULL || x->level[0].forward->score > newscore)){x->score = newscore;return x;}//如果节点的排位发生改变,那么调用zslDeleteNode函数来删除跳跃表中的这个节点信息,比如各指针的关联,但不是释放内存zslDeleteNode(zsl, x, update);//重新添加score的值为newscore的节点zskiplistNode *newnode = zslInsert(zsl,newscore,x->ele);/* We reused the old node x->ele SDS string, free the node now* since zslInsert created a new one. */x->ele = NULL;//删除节点,释放内存zslFreeNode(x);return newnode;
}

跳表实例分析

查找

假设我们查找值为51的节点,查找步骤如下。
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  1. 从第2层开始,1节点比51节点小,向后比较
  2. 21节点比51节点小,继续向后比较。第2层21节点的next指向null,所以下降一层
  3. 第1层中,21节点的next为41节点,继续向后比较。41节点的next为61节点,大于51节点,所以下降一层继续向后比较
  4. 第0层中,51节点为要查询的节点,返回结果

总结:通过将有序链表分层,由最上层依次向后查询,如果本层的当前节点的next节点刚好大于要找的值或指向null,则从当前节点开始,下降一层向后查找,依次类推,如果找到则返回节点,否则返回空。因此,在节点较多的时候可以跳过一些节点,查询效率大大提升,这就是跳跃表的基本思想。

插入

跳跃表插入节点的4个步骤

第一步:查找要插入的位置
  • 跳表如下图所示。长度为3,高度为2。若要插入节点31,高度为3。
    在这里插入图片描述
  • 插入节点代码如下所示
x = zsl->header;
for (i = zsl->level - 1; i >= 0; i--) {rank[i] = i == (zsl->level - 1) ? 0 : rank[i + 1];while (x->level[i].forward && (x->level[i].forward->score < score ||(x->level[i].forward->score == score &&sdscmp(x->level[i].forward->ele,ele) < 0))){rank[i] += x->level[i].span;x = x->level[i].forward;}update[i] = x;
}
  • update[] : 插入节点时,需要更新被插入节点每层的前一个节点。由于每层更新的节点不同,所以需要将更新的节点记录在update[i]中。
  • rank[] : 记录当前层从header节点到update[i]节点所经历的步长,在更新update[i]的span和设置新插入节点的span时会用到。
  • 查找节点(score=31, level = 3)的插入位置,逻辑如下:
  1. 第一次for循环,i = 1。 x为跳跃表的头节点。
  2. 此时i的值与zsl->level-1相等,所以rank[1]的值为0。
  3. header->level[1].forward存在,并且header->level[1].forward->score==1小于31,所以可以进入while循环,rank[1] = 1,x为第一个节点
  4. 第一个节点的第一层的forward指向null,所以不会再进入while。经过第一次for循环,rank[1]=1。x和update[1]都为第一个节点(score=1)。
  5. 经过第二次for循环,i=0。x为跳跃表的第一个节点(score=1)
  6. 此时i的值与zsl->level-1不相等,所以rank[0]等于rank[1]的值,值为1
  7. x->level[0]->forward存在,并且x->level[0].foreard->score==21小于31,所以进入while循环,rank[0]==2。x为第二个节点(score=21)
  8. x->level[0]->forward存在,并且x->level[0].foreard->score==41大于31,所以不会进入while,经过第二次循环,rank[0]=2。x和update[0]都为第二个节点(score=21)

update和rank复制后的跳跃表如下图所示。
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第二步:调整跳跃表高度
  • 由第一步可知插入节点高度为3,大于跳跃表高度2,因此需要调整跳表高度。
level = zslRandomLevel()for (i = zsl->level; i < level; i++ ) {rank[i] = 0;update[i] = zsl->header;update[i]->level[i].span = zsl->length;
} 
zsl->level = level;
  • 此时,i的值为2,level值为3,所以只能进入一次for循环。由于header的第0层到第1层的forward都已经指向相应的节点,而新添加的节点高度大于跳表的原高度,所以第2层只需要更新header节点即可。rank用来更新span的变量,其值是头节点到update[i]的节点数,此次修改的是头节点,所以rank[2]为0,update[2]一定为头节点。update[2]->level[2].span的值先赋值为跳跃表的总长度,后续在计算新插入节点level[2]的span时会用到此值。
  • 调整高度后跳表如下图所示

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第三步:插入节点
  • 当update和rank都已赋值且节点都创建好后,便可以插入节点。
x = zslCreateNode(level, score, ele);
for (i = 0; i < level; i++) {x->level[i].forward = update[i]->level[i].forward;update[i]->level[i].forward = x;x->level[i].span = update[i]->level[i].span - (rank[0] - rank[i]);update[i]->level[i].span = (rank[0] - rank[i]) + 1;
}
  • level值为3,所以可以执行3次for循环,过程如下。
  1. 第一次for循环
    1.1 x的leve[0]的forward为update[0]的level[0]的forward节点,即x->level[0].forward为score=41的节点
    1.2 update[0]的level[0]的下一个节点为新插入的节点
    1.3 rank[0]-rank[0]=0,update[0]->level[0].span=1,所以x->level[0].span=1。
    1.4 update[0]->level[0].span = 0 + 1 = 1
  • 插入节点并更新0层后,跳表如下所示
    在这里插入图片描述
  1. 第2次for循环
    2.1 x的level[1]的forward为update[1]的level[1]的forward节点,即x->level[1].forward为null。
    2.2 update[1]的level[1]的下一个节点为新插入的节点
    2.3 rank[0]-rank[1] =1,update[1]->level[1].span=2,所以x->level[1].span=1
    2.4 update[1]->level[1].span=1+1=2
  • 插入节点并更新第1层后的跳表如下所示。
    在这里插入图片描述
  1. 第3次for循环
    3.1 x的level[2]的forward为update[2]的level[2]的forward节点,即x->level[2].forward为null。
    3.2 update[2]的level[2]的下一个节点为新插入的节点。
    3.3 rank[0]-rank[2]=2,因为update[2]->level[2].span=3,所以x->level[2].span=1
    3.4 update[2]->level[2].span=2+1=3
  • 插入节点并更新第2层后的跳表如下所示。
    在这里插入图片描述
第四步:调整backward
  • 根据update的赋值过程,新插入节点的前一个节点一定是update[0],由于每个节点的后退指针只有一个,于此节点的层数无关,所以当插入节点不是最后一个节点时,需要更新被插入节点的backward指向update[0]。如果新插入节点是最后一个节点,则需要更新跳表的尾节点为插入新节点。插入节点后,更新跳表长度+1.
  • 插入新节点后的跳表如下所示。
    在这里插入图片描述

epoll多路复用IO机制

看这篇就够了

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