文章目录
- String
- List
- Set
- ZSet
- Hash
上一篇:===》 初始Redis以及简单了解Redis当中的数据类型
String String是 Redis 中最为常见的数据存储类型
- 其基本编码方式是RAW,基于简单动态字符串(SDS)实现,存储上限为512mb。
- 如果存储的SDS长度小于44字节,则会采用EMBSTR编码,此时object head与SDS是一段连续空间。申请内存时只需要调用一次内存分配函数,效率更高。
- 如果存储的字符串是整数值,并且大小在LONG_MAX范围内,则会采用INT编码:直接将数据保存在RedisObject的ptr指针位置(刚好8字节),不再需要SDS了。
文章图片
【Redis|从底层看 Redis 的五种数据类型】在Redis命令窗口中对其进行验证
文章图片
List 就和 Java 中的集合一样的。
当然在 Redsis 中是要做一些大量优化的。
我们已知:
- LinkedList :普通链表,可以从双端访问,内存占用较高,内存碎片较多
- ZipList :压缩列表,可以从双端访问,内存占用低,存储上限。
QuickList:LinkedList + ZipList,可以从双端访问,内存占用较低,包含多个ZipList,存储上限高。Redis的List结构类似一个双端链表,可以从首、尾操作列表中的元素:
- 在3.2版本之前,Redis 采用 ZipList 和 LinkedList 来实现List,当元素数量小于512并且元素大小小于64字节时采用ZipList编码,超过则采用LinkedList编码。
- 在3.2版本之后,Redis统一采用 QuickList 来实现List:
文章图片
Set Set是Redis中的单列集合,满足下列特点:
- 不保证有序性
- 保证元素唯一(可以判断元素是否存在)
Set是Redis中的集合,不一定确保元素有序,可以满足元素唯一、查询效率要求极高。为了查询效率和唯一性,SET 采用 HT 编码(Dict)。Dict 中的 key 用来存储元素,value 统一为null。
当存储的所有数据都是整数,并且元素数量不超过 set-max-intset-entries 时,Set 会采用 IntSet 编码,以节省内存空间。
源码如下:
robj *setTypeCreate(sds value) {
// 判断value是否是数值类型 long long
if (isSdsRepresentableAsLongLong(value,NULL) == C_OK)
// 如果是数值类型,则采用IntSet编码
return createIntsetObject();
// 否则采用默认编码,也就是HT
return createSetObject();
}robj *createIntsetObject(void) {
// 初始化INTSET并申请内存空间
intset *is = intsetNew();
// 创建RedisObject
robj *o = createObject(OBJ_SET,is);
// 指定编码为INTSET
o->encoding = OBJ_ENCODING_INTSET;
return o;
}robj *createSetObject(void) {
// 初始化Dict类型,并申请内存
dict *d = dictCreate(&setDictType,NULL);
// 创建RedisObject
robj *o = createObject(OBJ_SET,d);
// 设置encoding为HT
o->encoding = OBJ_ENCODING_HT;
}
在Set中由intset编码方式向ht编码转变的判断语句:
文章图片
它的底层如下:(底层从intset型转换为ht的过程)
文章图片
ZSet ZSet 也就是 SortedSet,其中每一个元素都需要指定一个 score 值和 member 值:
● 可以根据score值排序
● member必须唯一
● 可以根据member查询分数
文章图片
因此,zset底层数据结构必须满足键值存储、键必须唯一、可排序这几个需求。
- SkipList:可以排序,并且可以同时存储score和ele值(member)
- HT(Dict):可以键值存储,并且可以根据 key 找 value。
它的底层如下:
文章图片
可以明显的看到这就是一个用空间换时间的做法,在底层是将数据保存了两份的。
当元素数量不多时,HT和SkipList的优势不明显,而且更耗内存。因此zset还会采用ZipList结构来节省内存,不过需要同时满足两个条件:
元素数量小于zset_max_ziplist_entries,默认值128
每个元素都小于zset_max_ziplist_value字节,默认值64
所以在这看看它的底层源码:
// zadd添加元素时,先根据key找到zset,不存在则创建新的zset
zobj = lookupKeyWrite(c->db,key);
if (checkType(c,zobj,OBJ_ZSET)) goto cleanup;
// 判断是否存在
if (zobj == NULL) { // zset不存在
if (server.zset_max_ziplist_entries == 0 ||
server.zset_max_ziplist_value < sdslen(c->argv[scoreidx+1]->ptr))
{ // zset_max_ziplist_entries设置为0就是禁用了ZipList,
// 或者value大小超过了zset_max_ziplist_value,采用HT + SkipList
zobj = createZsetObject();
} else { // 否则,采用 ZipList
zobj = createZsetZiplistObject();
}
dbAdd(c->db,key,zobj);
}//采用HT + SkipList
robj *createZsetObject(void) {
// 申请内存
zset *zs = zmalloc(sizeof(*zs));
robj *o;
// 创建Dict
zs->dict = dictCreate(&zsetDictType,NULL);
// 创建SkipList
zs->zsl = zslCreate();
o = createObject(OBJ_ZSET,zs);
o->encoding = OBJ_ENCODING_SKIPLIST;
return o;
}//采用 ZipList
robj *createZsetZiplistObject(void) {
// 创建ZipList
unsigned char *zl = ziplistNew();
robj *o = createObject(OBJ_ZSET,zl);
o->encoding = OBJ_ENCODING_ZIPLIST;
return o;
}
每次在新增元素时的判断。
int zsetAdd(robj *zobj, double score, sds ele, int in_flags, int *out_flags, double *newscore) {
/* 判断编码方式*/
if (zobj->encoding == OBJ_ENCODING_ZIPLIST) {// 是ZipList编码
unsigned char *eptr;
// 判断当前元素是否已经存在,已经存在则更新score即可if ((eptr = zzlFind(zobj->ptr,ele,&curscore)) != NULL) {
//...略
return 1;
} else if (!xx) {
// 元素不存在,需要新增,则判断ziplist长度有没有超、元素的大小有没有超
if (zzlLength(zobj->ptr)+1 > server.zset_max_ziplist_entries
|| sdslen(ele) > server.zset_max_ziplist_value
|| !ziplistSafeToAdd(zobj->ptr, sdslen(ele)))
{ // 如果超出,则需要转为SkipList编码
zsetConvert(zobj,OBJ_ENCODING_SKIPLIST);
} else {
zobj->ptr = zzlInsert(zobj->ptr,ele,score);
if (newscore) *newscore = score;
*out_flags |= ZADD_OUT_ADDED;
return 1;
}
} else {
*out_flags |= ZADD_OUT_NOP;
return 1;
}
}// 本身就是SKIPLIST编码,无需转换
if (zobj->encoding == OBJ_ENCODING_SKIPLIST) {
// ...略
} else {
serverPanic("Unknown sorted set encoding");
}
return 0;
/* Never reached. */
}
注意:
ziplist 本身是没有排序功能,而且没有键值对的概念,因此需要有zset通过编码实现:
ZipList是连续内存,因此score和element是紧挨在一起的两个entry, element 在前,score 在后
score越小越接近队首,score越大越接近队尾,按照score值升序排列。
文章图片
Hash Hash结构与Redis中的Zset非常类似:
● 都是键值存储;
● 都需求根据键获取值;
● 键必须是唯一的。
区别如下:
- zset的键是member,值是score;hash的键和值都是任意值
- zset要根据score排序;hash则无需排序
- Hash结构默认采用ZipList编码,用以节省内存。 ZipList中相邻的两个entry 分别保存 field 和 value
- 当数据量较大时,Hash结构会转为HT编码,也就是Dict,触发条件有两个:
ZipList中的元素数量超过了hash-max-ziplist-entries(默认512)底层结构:
ZipList中的任意entry大小超过了hash-max-ziplist-value(默认64字节)
文章图片
看一下底层源码:
void hsetCommand(client *c) {// hset user1 name Jack age 21
int i, created = 0;
robj *o;
// 略 ...
// 判断hash的key是否存在,不存在则创建一个新的,默认采用ZipList编码
if ((o = hashTypeLookupWriteOrCreate(c,c->argv[1])) == NULL) return;
// 判断是否需要把ZipList转为Dict
hashTypeTryConversion(o,c->argv,2,c->argc-1);
// 循环遍历每一对field和value,并执行hset命令
for (i = 2;
i < c->argc;
i += 2)
created += !hashTypeSet(o,c->argv[i]->ptr,c->argv[i+1]->ptr,HASH_SET_COPY);
// 略 ...
}
// 判断hash的key是否存在
robj *hashTypeLookupWriteOrCreate(client *c, robj *key) {
// 查找key
robj *o = lookupKeyWrite(c->db,key);
if (checkType(c,o,OBJ_HASH)) return NULL;
// 不存在,则创建新的
if (o == NULL) {
o = createHashObject();
dbAdd(c->db,key,o);
}
return o;
}robj *createHashObject(void) {
// 默认采用ZipList编码,申请ZipList内存空间
unsigned char *zl = ziplistNew();
robj *o = createObject(OBJ_HASH, zl);
// 设置编码
o->encoding = OBJ_ENCODING_ZIPLIST;
return o;
}
// 判断是否需要把ZipList转为Dict
void hashTypeTryConversion(robj *o, robj **argv, int start, int end) {
int i;
size_t sum = 0;
// 本来就不是ZipList编码,什么都不用做了
if (o->encoding != OBJ_ENCODING_ZIPLIST) return;
// 依次遍历命令中的field、value参数
for (i = start;
i <= end;
i++) {
if (!sdsEncodedObject(argv[i]))
continue;
size_t len = sdslen(argv[i]->ptr);
// 如果field或value超过hash_max_ziplist_value,则转为HT
if (len > server.hash_max_ziplist_value) {
hashTypeConvert(o, OBJ_ENCODING_HT);
return;
}
sum += len;
}// ziplist大小超过1G,也转为HT
if (!ziplistSafeToAdd(o->ptr, sum))
hashTypeConvert(o, OBJ_ENCODING_HT);
}
// 插入元素
int hashTypeSet(robj *o, sds field, sds value, int flags) {
int update = 0;
// 判断是否为ZipList编码
if (o->encoding == OBJ_ENCODING_ZIPLIST) {
unsigned char *zl, *fptr, *vptr;
zl = o->ptr;
// 查询head指针
fptr = ziplistIndex(zl, ZIPLIST_HEAD);
if (fptr != NULL) { // head不为空,说明ZipList不为空,开始查找key
fptr = ziplistFind(zl, fptr, (unsigned char*)field, sdslen(field), 1);
if (fptr != NULL) {// 判断是否存在,如果已经存在则更新
update = 1;
zl = ziplistReplace(zl, vptr, (unsigned char*)value,
sdslen(value));
}
}
// 不存在,则直接push
if (!update) { // 依次push新的field和value到ZipList的尾部
zl = ziplistPush(zl, (unsigned char*)field, sdslen(field),
ZIPLIST_TAIL);
zl = ziplistPush(zl, (unsigned char*)value, sdslen(value),
ZIPLIST_TAIL);
}
o->ptr = zl;
/* 插入了新元素,检查list长度是否超出,超出则转为HT */
if (hashTypeLength(o) > server.hash_max_ziplist_entries)
hashTypeConvert(o, OBJ_ENCODING_HT);
} else if (o->encoding == OBJ_ENCODING_HT) {
// HT编码,直接插入或覆盖
} else {
serverPanic("Unknown hash encoding");
}
return update;
}
上一篇:===》 Redis 底层的数据结构
推荐阅读
- java|秒杀项目收获
- java|创作365天纪念日
- 面试|Spring Cloud Gateway整合OAuth2思路分享
- java|【纯享】剑指大厂,22年最强阿里JAVA手册
- java|Nginx 限流的天坑
- java|甲方不让用开源【监控软件】(大不了我自己写一个)
- Java刷题记录|【刷题记录⑩】Java工程师丨字节面试真题(四)
- Java刷题记录|【刷题记录⑨】Java工程师丨字节面试真题(三)
- 大数据|Booking.com机器学习比赛