Redis底层数据结构

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动态字符串SDS

SDS 简介

无论是 Redis 的 Key 还是 Value，其基础数据类型都是字符串。例如，Hash 型 Value 的field 与 value 的类型、List 型、Set 型、ZSet 型 Value 的元素的类型等都是字符串。虽然 Redis是使用标准 C 语言开发的，但并没有直接使用 C 语言中传统的字符串表示，而是自定义了一种字符串。这种字符串本身的结构比较简单，但功能却非常强大，称为简单动态字符串，Simple Dynamic String，简称 SDS。

注意，Redis 中的所有字符串并不都是 SDS，也会出现 C 字符串。C 字符串只会出现在字符串“字面常量”中，并且该字符串不可能发生变更。

SDS 结构

SDS 不同于 C 字符串。C 字符串本身是一个以双引号括起来，以空字符’\0’结尾的字符序列。但 SDS 是一个结构体，定义在 Redis 安装目录下的 src/sds.h 中：

struct sdshdr {
    // 字节数组，用于保存字符串
    char buf[];
    // buf[]中已使用字节数量，称为 SDS 的长度
    int len;
    // buf[]中尚未使用的字节数量
    int free;
}

例如执行 SET country “China”命令时，键 country 与值”China”都是 SDS 类型的，只不过一个是 SDS 的变量，一个是 SDS 的字面常量。”China”在内存中的结构如下：

通过以上结构可以看出，SDS 的 buf 值实际是一个 C 字符串，包含空字符’\0’共占 6 个字节。但 SDS 的 len 是不包含空字符’\0’的。

该结构与前面不同的是，这里有 3 字节未使用空间。

SDS 的优势

C 字符串使用 Len+1 长度的字符数组来表示实际长度为 Len 的字符串，字符数组最后以空字符’\0’结尾，表示字符串结束。这种结构简单，但不能满足 Redis 对字符串功能性、安全性及高效性等的要求。

防止”字符串长度获取”性能瓶颈

对于 C 字符串，若要获取其长度，则必须要通过遍历整个字符串才可获取到的。对于超长字符串的遍历，会成为系统的性能瓶颈。

但，由于 SDS 结构体中直接就存放着字符串的长度数据，所以对于获取字符串长度需要消耗的系统性能，与字符串本身长度是无关的，不会成为 Redis 的性能瓶颈。

保障二进制安全

C 字符串中只能包含符合某种编码格式的字符，例如 ASCII、UTF-8 等，并且除了字符串末尾外，其它位置是不能包含空字符’\0’的，否则该字符串就会被程序误解为提前结束。而在图片、音频、视频、压缩文件、office 文件等二进制数据中以空字符’\0’作为分隔符的情况是很常见的。故而在 C 字符串中是不能保存像图片、音频、视频、压缩文件、office 文件等二进制数据的。

但 SDS 不是以空字符’\0’作为字符串结束标志的，其是通过 len 属性来判断字符串是否结束的。所以，对于程序处理 SDS 中的字符串数据，无需对数据做任何限制、过滤、假设，只需读取即可。数据写入的是什么，读到的就是什么。

减少内存再分配次数

SDS 采用了空间预分配策略与惰性空间释放策略来避免内存再分配问题。

空间预分配策略是指，每次 SDS 进行空间扩展时，程序不但为其分配所需的空间，还会为其分配额外的未使用空间，以减少内存再分配次数。而额外分配的未使用空间大小取决于空间扩展后 SDS 的 len 属性值。

• 如果 len 属性值小于 1M，那么分配的未使用空间 free 的大小与 len 属性值相同。
• 如果 len 属性值大于等于 1M ，那么分配的未使用空间 free 的大小固定是 1M。

SDS 对于空间释放采用的是惰性空间释放策略。该策略是指，SDS 字符串长度如果缩短，那么多出的未使用空间将暂时不释放，而是增加到 free 中。以使后期扩展 SDS 时减少内存再分配次数。

兼容 C 函数

Redis 中提供了很多的 SDS 的 API，以方便用户对 Redis 进行二次开发。为了能够兼容 C函数，SDS 的底层数组 buf[]中的字符串仍以空字符’\0’结尾。
现在要比较的双方，一个是 SDS，一个是 C 字符串，此时可以通过 C 语言函数strcmp(sds_str->buf，c_str)

集合的底层实现原理

Redis 中对于 Set 类型的底层实现，直接采用了 hashTable。但对于 Hash、ZSet、List 集合的底层实现进行了特殊的设计，使其保证了 Redis 的高性能。

两种实现的选择

对于Hash与ZSet集合，其底层的实现实际有两种：压缩列表zipList，与跳跃列表skipList。这两种实现对于用户来说是透明的，但用户写入不同的数据，系统会自动使用不同的实现。只有同时满足以配置文件 redis.conf 中相关集合元素数量阈值与元素大小阈值两个条件，使用的就是压缩列表 zipList，只要有一个条件不满足使用的就是跳跃列表 skipList。例如，对于ZSet 集合中这两个条件如下：

• 集合元素个数小于 redis.conf 中 zset-max-ziplist-entries 属性的值，其默认值为 128
• 每个集合元素大小都小于 redis.conf 中 zset-max-ziplist-value 属性的值，其默认值为 64字节

zipList

什么是 zipList

zipList，通常称为压缩列表，是一个经过特殊编码的用于存储字符串或整数的双向链表。其底层数据结构由三部分构成：head、entries 与 end。这三部分在内存上是连续存放的。

head

head 又由三部分构成：

• zlbytes：占 4 个字节，用于存放 zipList 列表整体数据结构所占的字节数，包括 zlbytes本身的长度。
• zltail：占 4 个字节，用于存放 zipList 中最后一个 entry 在整个数据结构中的偏移量（字节）。该数据的存在可以快速定位列表的尾 entry 位置，以方便操作。
• zllen：占 2 字节，用于存放列表包含的 entry 个数。由于其只有 16 位，所以 zipList 最多可以含有的 entry 个数为 2^16-1 = 65535 个。

entries

entries 是真正的列表，由很多的列表元素 entry 构成。由于不同的元素类型、数值的不同，从而导致每个 entry 的长度不同。

每个 entry 由三部分构成：

• prevlength：该部分用于记录上一个 entry 的长度，以实现逆序遍历。默认长度为 1 字节，只要上一个 entry 的长度<254 字节，prevlength 就占 1 字节，否则其会自动扩展为 3 字节长度。
• encoding：该部分用于标志后面的 data 的具体类型。如果 data 为整数类型，encoding固定长度为 1 字节。如果 data 为字符串类型，则 encoding 长度可能会是 1 字节、2 字节或 5 字节。data 字符串不同的长度，对应着不同的 encoding 长度。
• data：真正存储的数据。数据类型只能是整数类型或字符串类型。不同的数据占用的字节长度不同。

end

end 只包含一部分，称为 zlend。占 1 个字节，值固定为 255，即二进制位为全 1，表示一个 zipList 列表的结束。

listPack

对于 ziplist，实现复杂，为了逆序遍历，每个 entry 中包含前一个 entry 的长度，这样会导致在 ziplist 中间修改或者插入 entry 时需要进行级联更新。在高并发的写操作场景下会极度降低 Redis 的性能。为了实现更紧凑、更快的解析，更简单的实现，重写实现了 ziplist，并命名为 listPack。

在 Redis 7.0 中，已经将 zipList 全部替换为了 listPack，但为了兼容性，在配置中也保留了 zipList 的相关属性。

什么是 listPack

listPack 也是一个经过特殊编码的用于存储字符串或整数的双向链表。其底层数据结构也由三部分构成：head、entries 与 end，且这三部分在内存上也是连续存放的。

listPack与zipList的重大区别在head与每个entry的结构上，表示列表结束的end与zipList的 zlend 是相同的，占一个字节，且 8 位全为 1。

head

head 由两部分构成：

• totalBytes：占 4 个字节，用于存放 listPack 列表整体数据结构所占的字节数，包括totalBytes 本身的长度。
• elemNum：占 2 字节，用于存放列表包含的 entry 个数。其意义与 zipList 中 zllen 的相同。

与 zipList 的 head 相比，没有了记录最后一个 entry 偏移量的 zltail。

entries

entries 也是 listPack 中真正的列表，由很多的列表元素 entry 构成。由于不同的元素类型、数值的不同，从而导致每个 entry 的长度不同。但与 zipList 的 entry 结构相比，listPack的 entry 结构发生了较大变化。

其中最大的变化就是没有了记录前一个 entry 长度的 prevlength，而增加了记录当前entry 长度的 element-total-len。而这个改变仍然可以实现逆序遍历，但却避免了由于在列表中间修改或插入 entry 时引发的级联更新。

每个 entry 仍由三部分构成：

• encoding：该部分用于标志后面的 data 的具体类型。如果 data 为整数类型，encoding长度可能会是 1、2、3、4、5 或 9 字节。不同的字节长度，其标识位不同。如果 data为字符串类型，则 encoding 长度可能会是 1、2 或 5 字节。data 字符串不同的长度，对应着不同的 encoding 长度。
• data：真正存储的数据。数据类型只能是整数类型或字符串类型。不同的数据占用的字节长度不同。
• element-total-len：该部分用于记录当前 entry 的长度，用于实现逆序遍历。由于其特殊的记录方式，使其本身占有的字节数据可能会是 1、2、3、4 或 5 字节。

逆序遍历

在 Redis 中，ziplist 是一种紧凑的、压缩的、连续的内存数据结构，用于存储列表、哈希和有序集合等数据类型。listPack 是 ziplist 的一种变体，用于存储列表数据。

要实现逆序遍历 ziplist 或 listPack，可以使用以下步骤：

首先，通过指针定位到整个 ziplist 或 listPack 的末尾（即最后一个节点）。

然后，从末尾节点开始按照逆序遍历的顺序向前遍历。

每次迭代时，可以使用 prevlength 字段（对于 ziplist）或 element-total-len 字段（对于 listPack）来获取当前节点的长度。

通过减去当前节点的长度，可以得到上一个节点在内存中的位置，然后将指针移动到上一个节点。

重复上述步骤，直到遍历完所有节点。

需要注意的是，ziplist 和 listPack 的数据结构比较复杂，包含了多个字段和指针。在实际操作中，需要仔细处理指针的移动和字段的解析，以确保正确地实现逆序遍历。

skipList

什么是 skipList

skipList，跳跃列表，简称跳表，是一种随机化的数据结构，基于并联的链表，实现简单，查找效率较高。简单来说跳表也是链表的一种，只不过它在链表的基础上增加了跳跃功能。也正是这个跳跃功能，使得在查找元素时，能够提供较高的效率。

skipList 原理

假设有一个带头尾结点的有序链表。

在该链表中，如果要查找某个数据，需要从头开始逐个进行比较，直到找到包含数据的那个节点，或者找到第一个比给定数据大的节点，或者找到最后尾结点，后两种都属于没有找到的情况。同样，当我们要插入新数据的时候，也要经历同样的查找过程，从而确定插入位置。

为了提升查找效率，在偶数结点上增加一个指针，让其指向下一个偶数结点。

这样所有偶数结点就连成了一个新的链表（简称高层链表），当然，高层链表包含的节点个数只是原来链表的一半。此时再想查找某个数据时，先沿着高层链表进行查找。当遇到第一个比待查数据大的节点时，立即从该大节点的前一个节点回到原链表中进行查找。例如，若想插入一个数据 20，则先在（8，19，31，42）的链表中查找，找到第一个比 20 大的节点 31，然后再在高层链表中找到 31 节点的前一个节点 19，然后再在原链表中获取到其下一个节点值为 23。比 20 大，则将 20 插入到 19 节点与 23 节点之间。若插入的是 25，比节点23 大，则插入到 23 节点与 31 节点之间。

该方式明显可以减少比较次数，提高查找效率。如果链表元素较多，为了进一步提升查找效率，可以将原链表构建为三层链表，或再高层级链表。

层级越高，查找效率就会越高。

存在的问题

这种对链表分层级的方式从原理上看确实提升了查找效率，但在实际操作时就出现了问题：由于固定序号的元素拥有固定层级，所以列表元素出现增加或删除的情况下，会导致列表整体元素层级大调整，但这样势必会大大降低系统性能。

例如，对于划分两级的链表，可以规定奇数结点为高层级链表，偶数结点为低层级链表。对于划分三级的链表，可以按照节点序号与 3 取模结果进行划分。但如果插入了新的节点，或删除的原来的某些节点，那么定会按照原来的层级划分规则进行重新层级划分，那么势必会大大降低系统性能

算法优化

为了避免前面的问题，skipList 采用了随机分配层级方式。即在确定了总层级后，每添加一个新的元素时会自动为其随机分配一个层级。这种随机性就解决了节点序号与层级间的固定关系问题。

上图演示了列表在生成过程中为每个元素随机分配层级的过程。从这个 skiplist 的创建和插入过程可以看出，每一个节点的层级数都是随机分配的，而且新插入一个节点不会影响到其它节点的层级数。只需要修改插入节点前后的指针，而不需对很多节点都进行调整。这就降低了插入操作的复杂度。

skipList 指的就是除了最下面第 1 层链表之外，它会产生若干层稀疏的链表，这些链表里面的指针跳过了一些节点，并且越高层级的链表跳过的节点越多。在查找数据的时先在高层级链表中进行查找，然后逐层降低，最终可能会降到第 1 层链表来精确地确定数据位置。在这个过程中由于跳过了一些节点，从而加快了查找速度。

quickList

什么是 quickList

quickList，快速列表，quickList 本身是一个双向无循环链表，它的每一个节点都是一个zipList。从Redis3.2版本开始，对于List的底层实现，使用quickList替代了zipList 和 linkedList。

zipList 与 linkedList 都存在有明显不足，而 quickList 则对它们进行了改进：吸取了 zipList 和 linkedList 的优点，避开了它们的不足。

quickList 本质上是 zipList 和 linkedList 的混合体。其将 linkedList 按段切分，每一段使用 zipList 来紧凑存储若干真正的数据元素，多个 zipList 之间使用双向指针串接起来。当然，对于每个 zipList 中最多可存放多大容量的数据元素，在配置文件中通过 list-max-ziplist-size属性可以指定。

检索操作

为了更深入的理解 quickList 的工作原理，通过对检索、插入、删除等操作的实现分析来加深理解。

对于 List 元素的检索，都是以其索引 index 为依据的。quickList 由一个个的 zipList 构成，每个 zipList 的 zllen 中记录的就是当前 zipList 中包含的 entry 的个数，即包含的真正数据元素的个数。根据要检索元素的 index，从 quickList 的头节点开始，逐个对 zipList 的 zllen 做 sum求和，直到找到第一个求和后 sum 大于 index 的 zipList，那么要检索的这个元素就在这个zipList 中。

插入操作

由于 zipList 是有大小限制的，所以在 quickList 中插入一个元素在逻辑上相对就比较复杂一些。假设要插入的元素的大小为 insertBytes，而查找到的插入位置所在的 zipList 当前的大小为 zlBytes，那么具体可分为下面几种情况：

• 情况一：当 insertBytes + zlBytes <= list-max-ziplist-size 时，直接插入到 zipList 中相应位置即可
• 情况二：当 insertBytes + zlBytes > list-max-ziplist-size，且插入的位置位于该 zipList 的首部位置，此时需要查看该 zipList 的前一个 zipList 的大小 prev_zlBytes。

若 insertBytes + prev_zlBytes<= list-max-ziplist-size 时，直接将元素插入到前一个zipList 的尾部位置即可

若 insertBytes + prev_zlBytes> list-max-ziplist-size 时，直接将元素自己构建为一个新的 zipList，并连入 quickList 中

• 情况三：当 insertBytes + zlBytes > list-max-ziplist-size，且插入的位置位于该 zipList 的尾部位置，此时需要查看该 zipList 的后一个 zipList 的大小 next_zlBytes。

若 insertBytes + next_zlBytes<= list-max-ziplist-size 时，直接将元素插入到后一个zipList 的头部位置即可

若 insertBytes + next_zlBytes> list-max-ziplist-size 时，直接将元素自己构建为一个新的 zipList，并连入 quickList 中

• 情况四：当 insertBytes + zlBytes > list-max-ziplist-size，且插入的位置位于该 zipList 的中间位置，则将当前 zipList 分割为两个 zipList 连接入 quickList 中，然后将元素插入到分割后的前面 zipList 的尾部位置

删除操作

对于删除操作，只需要注意一点，在相应的 zipList 中删除元素后，该 zipList 中是否还有元素。如果没有其它元素了，则将该 zipList 删除，将其前后两个 zipList 相连接。