redisbook笔记——redis内部数据结构

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在Redis的内部，数据结构类型值由高效的数据结构和算法进行支持，并且在Redis自身的构建当中，也大量用到了这些数据结构。

这一部分将对Redis内存所使用的数据结构和算法进行介绍。

动态字符串

Sds（Simple Dynamic String，简单动态字符串）

Sds在Redis中的主要作用有以下两个：

1. 实现字符串对象（StringObject）；

2. 在Redis程序内部用作char* 类型的替代品；

对比C 字符串，sds有以下特性：

–可以高效地执行长度计算（strlen）；

–可以高效地执行追加操作（append）；

–二进制安全；

•sds会为追加操作进行优化：加快追加操作的速度，并降低内存分配的次数，代价是多占用了一些内存，而且这些内存不会被主动释放。

typedefchar *sds;

structsdshdr {

// buf已占用长度

intlen;

// buf剩余可用长度

intfree;

// 实际保存字符串数据的地方

charbuf[];

};

# 如果新字符串的总长度小于SDS_MAX_PREALLOC

# 那么为字符串分配2 倍于所需长度的空间

# 否则就分配所需长度加上SDS_MAX_PREALLOC 数量的空间

双端链表

大部分C 程序都会自己实现一种链表类型，Redis也不例外。双端链表还是Redis列表类型的底层实现之一

Note: Redis列表使用两种数据结构作为底层实现：

1. 双端链表

2. 压缩列表

因为双端链表占用的内存比压缩列表要多，所以当创建新的列表键时，列表会优先考虑

使用压缩列表作为底层实现，并且在有需要的时候，才从压缩列表实现转换到双端链表实现。

除了实现列表类型以外，双端链表还被很多Redis内部模块所应用：

•事务模块使用双端链表来按顺序保存输入的命令；

•服务器模块使用双端链表来保存多个客户端；

•订阅/发送模块使用双端链表来保存订阅模式的多个客户端；

•事件模块使用双端链表来保存时间事件（time event）；

typedefstructlist {

// 表头指针

listNode*head;

// 表尾指针

listNode*tail;

// 节点数量

unsigned long len;

// 复制函数

void*(*dup)(void *ptr);

// 释放函数

void(*free)(void *ptr);

// 比对函数

int(*match)(void *ptr, void *key);

} list;

Redis为双端链表实现了一个迭代器，这个迭代器可以从两个方向对双端链表进行迭代：

双端链表及其节点的性能特性如下：

–节点带有前驱和后继指针，访问前驱节点和后继节点的复杂度为O(1) ，并且对链表

的迭代可以在从表头到表尾和从表尾到表头两个方向进行；

–链表带有指向表头和表尾的指针，因此对表头和表尾进行处理的复杂度为O(1) ；

–链表带有记录节点数量的属性，所以可以在O(1) 复杂度内返回链表的节点数量（长

度）；

字典

字典（dictionary），又名映射（map）或关联数组（associative array），在Redis中的应用广泛，使用频率可以说和SDS 以及双端链表不相上下，基本上各个功能模块都有用到字典的地方。

其中，字典的主要用途有以下两个：

1. 实现数据库键空间（key space）；

2. 用作Hash 类型键的其中一种底层实现；

以下两个小节分别介绍这两种用途。

Redis的Hash 类型键使用以下两种数据结构作为底层实现:

1. 字典；

2. 压缩列表；

因为压缩列表比字典更节省内存，所以程序在创建新Hash 键时，默认使用压缩列表作为底层实现，当有需要时，程序才会将底层实现从压缩列表转换到字典。

Redis选择了高效且实现简单的哈希表作为字典的底层实现。

/*

* 字典

**每个字典使用两个哈希表，用于实现渐进式rehash

*/

typedefstructdict {

// 特定于类型的处理函数

dictType*type;

// 类型处理函数的私有数据

void*privdata;

// 哈希表（2 个）

dicththt[2];

// 记录rehash 进度的标志，值为-1 表示rehash 未进行

intrehashidx;

// 当前正在运作的安全迭代器数量

intiterators;

} dict;

哈希表实现

字典所使用的哈希表实现由dict.h/dictht类型定义：

/*

* 哈希表

*/

typedefstructdictht {

// 哈希表节点指针数组（俗称桶，bucket）

dictEntry**table;

// 指针数组的大小

unsigned long size;

// 指针数组的长度掩码，用于计算索引值

unsigned long sizemask;

// 哈希表现有的节点数量

unsigned long used;

} dictht;

每个dictEntry都保存着一个键值对，以及一个指向另一个dictEntry结构的指针：

/*

* 哈希表节点

*/

typedefstructdictEntry {

// 键

void*key;

// 值

union{

void*val;

uint64_t u64;

int64_t s64;

} v;

// 链往后继节点

structdictEntry*next;

} dictEntry;

Redis目前使用两种不同的哈希算法：

1. MurmurHash2 32 bit 算法：这种算法的分布率和速度都非常好，具体信息请参考MurmurHash的主页：http://code.google.com/p/smhasher/ 。

2. 基于djb算法实现的一个大小写无关散列算法：具体信息请参考

http://www.cse.yorku.ca/~oz/hash.html 。

字典哈希表所使用的碰撞解决方法被称之为链地址法：

字典收缩和字典扩展的一个区别是：

•字典的扩展操作是自动触发的（不管是自动扩展还是强制扩展）；

•而字典的收缩操作则是由程序手动执行。

字典由键值对构成的抽象数据结构。

•Redis中的数据库和哈希键都基于字典来实现。

•Redis字典的底层实现为哈希表，每个字典使用两个哈希表，一般情况下只使用0 号哈希表，只有在rehash 进行时，才会同时使用0 号和1 号哈希表。

•哈希表使用链地址法来解决键冲突的问题。

• Rehash 可以用于扩展或收缩哈希表。

•对哈希表的rehash 是分多次、渐进式地进行的。

跳跃表

它的效率可以和平衡树媲美——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。

•表头（head）：负责维护跳跃表的节点指针。

•跳跃表节点：保存着元素值，以及多个层。

•层：保存着指向其他元素的指针。高层的指针越过的元素数量大于等于低层的指针，为了提高查找的效率，程序总是从高层先开始访问，然后随着元素值范围的缩小，慢慢降低层次。

•表尾：全部由NULL 组成，表示跳跃表的末尾。

看图想象：

1） 查找简单：比如要查找5，第一层没找到，第二层定位4—6之间，再降一层则找到5。

2） 插入算法呢？还是不太确定怎么实现

跳跃表在Redis的唯一作用，就是实现有序集数据类型。

跳跃表将指向有序集的score 值和member 域的指针作为元素，并以score 值为索引，对有序集元素进行排序。

为了适应自身的需求，Redis基于William Pugh 论文中描述的跳跃表进行了修改，包括：1. score 值可重复。

2. 对比一个元素需要同时检查它的score 和memeber。

3. 每个节点带有高度为1 层的后退指针，用于从表尾方向向表头方向迭代。

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原文地址：http://www.cnblogs.com/itsmylife/p/4312148.html