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    redis中的数据结构和编码详解

    redis中的数据结构和编码:

        背景:

        源码:

            值对象redisObject:

                typedef struct redisObject {
                    unsigned type:4;                /* 对象类型 */
                    unsigned encoding:4;            /* 内部编码 */
                    unsigned lru:LRU_BITS;     /* lru time (relative to server.lruclock) */
                    int refcount;                    /* 引用计数器,内存回收机制就是基于该值实现的 */
                    void *ptr;                        /* 若要存储的是整数值则直接存储数据,否则表示指向数据的指针 */
                } robj;

            类型type:

                说明:查看当前键的类型:type key

                #define OBJ_STRING 0     /*字符串对象*/
                #define OBJ_LIST 1        /*列表对象*/
                #define OBJ_SET 2        /*集合对象*/
                #define OBJ_ZSET 3        /*有序集合对象*/
                #define OBJ_HASH 4        /*哈希对象*/

            编码encoding;

                说明:查看当前键的编码:object encoding key

                #define OBJ_ENCODING_RAW 0             /*Raw representation 简单动态字符串*/
                #define OBJ_ENCODING_INT 1             /*Encoded as integer long long类型整数*/
                #define OBJ_ENCODING_HT 2            /* Encoded as hash table 字典*/
                #define OBJ_ENCODING_ZIPMAP 3        /* Encoded as zipmap 压缩map*/
                #define OBJ_ENCODING_LINKEDLIST 4     /* Encoded as regular linked list 双端链表*/
                #define OBJ_ENCODING_ZIPLIST 5         /* Encoded as ziplist 压缩列表*/
                #define OBJ_ENCODING_INTSET 6         /* Encoded as intset 整数集合*/
                #define OBJ_ENCODING_SKIPLIST 7     /* Encoded as skiplist 跳跃表*/
                #define OBJ_ENCODING_EMBSTR 8         /* Embedded sds string encoding embstr编码的简单动态字符串*/
                #define OBJ_ENCODING_QUICKLIST 9     /* 基于压缩列表的双端列表实现的 快速表*/

            最后被访问的时间lru:

                概念:记录对象最后一次被访问的时间。
                说明:
                    1>查看当前键的空闲时间(该命令不会更新lru字段);object idletime key 。可以通过scan + object idletime key 来收集长时间未被访问的数据,然后手动清理。
                    2>当配置了maxmemory和maxmemory-policy=volatile-lru或者allkeys-lru时,若内存超过了上限(maxmemory)后,则优先回收长时间没有被访问的数据,从而回收内存。

            引用计数器refcount:    

                概念:记录当前对象被引用的次数,当refcount=0时,可以安全回收当前对象空间。
                说明:获取当前对象引用:object refcount key

        类型对应的编码:

            字符串:
                int:存放整形值的字符串。
                embstr:存放字符的短字符串(大小不超过44个字节)。
                raw:存放字符的长字符串(大小不超过44个字节)。
               
                embstr和raw的比较:
                    raw调用2次内存分配函数,释放时当然也需要释放两次。
                    embstr调用1次内存分配函数,分配一块连续的内存,释放时只需释放一次。

            列表(list):

                压缩列表(ziplist):
                    结构:所有数据都是采用线性连续的内存结构(大致可类比数组),目的是为了减少内存的占用,追求空间和时间的平衡。
                        1>以O(1)时间复杂度入队和出队。
                        2>读写操作涉及复杂的指针移动,最坏时间复杂度为O(n2),故列表的元素不易太多。
                        3>新增删除操作涉及内存重新分配,加大了操作的复杂性。

                    优点:占用内存较少,且占用的是一块连续的内存,故加载的速度相对更快一些。
                    缺点:当元素的个数较大时,访问元素的时间较长。

                    应用:

                       适合存储小对象和长度有限(即使O(n2)的复杂度也不会太大)的数据。
                        当元素个数小于list-max-ziplist-entries(默认512) 且 所有元素值的大小都小于list-max-ziplist-value(默认64字节)时,使用ziplist作为列表的内部实现。

                双端链表(linkedlist):

                    优点:元素的个数较多时,访问元素的时间比压缩列表更快一些。
                    缺点:因为是双向链表,故维护了前置指针、后置指针等结构,占用了更多的内存,且内存不是连续的,容易产生内存碎片。
                    说明:当无法满足ziplist的条件时,使用linkedlist作为列表的内部实现。
                    应用:当列表对象元素较多时,压缩列表就会转化为更适合存储大量元素的双端链表。
                   
                注意:只能小内存编码向大内存编码转换。(若当元素增删频繁时,数据向压缩编码转换是非常消耗CPU的,得不偿失)

                快速列表(quicklist):

                    结构:一个双向链表,链表的每一个节点都是一个ziplist,故quicklist结合了双向链表和压缩列表的优点。
                    Redis3.2开始,列表采用quicklist进行编码。

            哈希(hash):

                压缩列表(ziplist):

                    应用:当元素个数小于hash-max-ziplist-entries(默认512) 且 所有元素value的大小都小于hash-max-ziplist-value(默认64字节)时,使用ziplist作为哈希的内部实现。

                哈希表(hashtable):

                    优点:读写时间复杂度O(1)
                    缺点:占用内存较多。
                    应用:当无法满足ziplist的条件时,hashtable作为哈希的内部实现。

                hash算法:与传统hash算法类似,根据key计算得到在哈希表中的位置,采用单链表解决冲突,达到加载因子时进行扩展,进而引发重哈希。

                rehash:采用增量式重哈希:

                    概念:在扩容时不会一次性对所有的key进行rehash,而是将key的rehash操作分散延迟到其它操作(哈希表的查找、更新、删除)中。
                    优点:避免由于大量的key在同一时间段进行rehash操作导致服务短暂无响应的问题。
                    过程:在增量式的rehash过程中,会使用到两张哈希表:
                        查找:先从老表中查找,再从新表中查找,此外还会对一些key进行rehash操作。
                        新增:新增的键值对添加到新表中。

            集合(set):

                整数集合(intset):
                    结构:有序、不重复的整数集。
                        1>查找时间复杂度为O(logn)
                        2>插入时间复杂度为O(n)
                    优点:占用的内存远小于hashtable,
                    应用:当元素都是整数 且 元素个数小于set-max-intset-entries(默认512)时,使用intset作为集合的内部实现。

                哈希表(hashtable):当无法满足intset的条件时,使用hashtable作为集合的内部实现。

            有序集合(zset):

                说明:redis给有序集合中的每个元素设置一个分数(score)作为排序的依据。
               
                压缩列表(ziplist):
                    应用:当元素个数小于zset-max-ziplist-entries(默认128个) 且 每个元素的值都小于zset-max-ziplist-value(默认64字节)时,使用ziplist作为有序集合的内部实现。
                   
                跳跃表(skiplist):
                    结构:跳跃表通过在每个节点中(基于层和跨度等)维持多个指向其它节点的指针来实现快速访问。
                        查找时间复杂度平均O(logn)、最坏O(n)。
                    应用:当不满足ziplist条件时,使用skiplist作为内部实现。

        内存优化:

            场景:有海量key和value都比较小的数据,在redis中如何存储才更省内存。
            原理:通过大幅减少key的数量来降低内存的消耗。
            实现:在客户端通过分组将海量的key根据一定的策略映射到一组hash对象中,由于value较小,故hash类型的对象会使用占用内存较小的ziplist编码。
                eg:如存在100万个键,可以映射到1000个hash中,每个hash保存1000个元素。

    以上就是redis中的数据结构和编码详解的详细内容,更多关于redis中的数据结构和编码的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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