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Redis 常用数据类型结构剖析

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Redis 常用数据类型结构剖析

Redis 常用的数据类型剖析

Redis 数据库介绍

Redis 是一种键值（Key-Value）、基于内存的非关型数据库、读写性能非常好。

Redis 中，键的数据类型是字符串，常用的值的数据类型有：字符串、列表、列表、集合、有序集合

列表（list）

列表这种数据类型支持存储一组数据。这种数据类型对应两种实现方法：

  • 压缩列表（ziplist）
  • 双向循环链表（circle chain）

当列表中存储的数据量比较小的时候，列表可以采用压缩列表的方式实现：

  • 列表中保存的单个数据（有可能是字符串类型）小于 64 字节；
  • 列表中的数据少于 512 个；

如何理解这种压缩列表？

压缩列表这种存储结构，一方面比较节省内存，另一方面可以支持不同类型数据结构的存储。而且，因为数据存储在一片连续的内存空间，通过键来获取值为列表类型的数据，读取的效率也非常高。

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源码：https://github.com/redis/redis/blob/3b462ce566e577ffcb35822a0a2372f691326cd4/src/adlist.h

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// 以下是C语言代码，因为Redis是用C语言实现的。
/* Node, List, and Iterator are the only data structures used currently. */

typedef struct listNode {
    struct listNode *prev;
    struct listNode *next;
    void *value;
} listNode;

typedef struct listIter {
    listNode *next;
    int direction;
} listIter;

typedef struct list {
    listNode *head;
    listNode *tail;
    void *(*dup)(void *ptr);
    void (*free)(void *ptr);
    int (*match)(void *ptr, void *key);
    unsigned long len;
} list;

字典

字典类型用来存储一组数据对。可以理解为 key-value-field

字典类型也有两种实现方法：

  • 压缩列表（ziplist）
  • 散列表

当存储的数据量比较小的情况下，Redis 才使用压缩列表来实现字典类型：

  • 字典中保存的键和值的大小都要小于 64 字节；
  • 字典中的键值对的个数都要小于 512 个；

当存储的数据不满足以上条件时，Redis 就使用散列表来实现字典类型：Redis 使用 MurmmurHash2 这种运行速度快、随机性好的哈希算法作为哈希函数。对于哈希冲突问题，Redis 使用 链表法来解决。此外 Redis 还支持散列表的动态扩容、缩容：

  • 当数据动态增加之后，散列表的装载因子会不停地变大。为了避免散列表性能的下降，当装载因子大于 1 的时候，Redis 会触发扩容，将散列表扩大为原来大小的 2 倍左右。
  • 当数据动态减少时，为了节约内存，当装载因子小于 1.0 的时候，Redis 就会触发缩容，缩小为字典中数据个数的大约 2 倍大小。

为了避免缩容与扩容的大量的数据搬移和哈希值的重新计算的耗时，Redis 使用的是渐进式缩容扩容策略，将数据的搬移分批进行，避免大量数据一次性搬移导致的服务停顿。

集合

集合这种数据类型用来存储一组不重复的数据。**这种数据类型也有两种实现方法: **

  • 一种是基于有序数组
  • 另一种是基于散列表

有序数组使用的限制：

  • 存储的数据都是整数
  • 存储的数据元素个数不超过 512 个

当不同同时满足这两个条件的时候，Redis 就使用散列表来存储集合中的数据。

有序集合

它用来存储一组数据，并且每个数据会附带一个得分。

和 Redis 的其他类型的数据一样，有序集合也并不仅仅只有跳表这一种实现方式，当数据量比较小的时候，Redis 会使用压缩列表来实现有序集合：

  • 所有的数据大小都要小于 64 字节；
  • 元素个数都要小于 128 个；

数据持久化

Redis 虽然是内存数据库，但是也支持数据落盘，其中有两种是持久化方式：aof && rdb；

如何将数据结构持久化到硬盘，主要有两种思路：

  • 第一种是清除原有的存储结构，只将数据存储到磁盘中。当我们需要从磁盘还原数据到内存的时候，再重新将数据组织成原来的数据结构。实际上，Redis 采用的就是这种持久化思想。

  • 第二种方式就是保留原来的存储格式，将数据按照原有的格式存储在磁盘中。例如散列表：可以将散列表的大小、每个数据被散列到的槽的编号等信息，都保存在磁盘中。有了这些信息，我们从磁盘中将数据还原到内存中的时候，就可以避免重新计算哈希值。

总结：

redis 的数据类型可以由多种数据结构实现，主要是出于时间和空间的考虑。

  • 当数据量较小时，采用连续空间的数据结构，例如压缩数组和有序数组，可以提升访问效率

  • 当数据量较大时，采用采用链表结构，节省内存，同时当需要保证速度的时候，就可以使用散列表来实现。

参考：https://www.modb.pro/db/71948

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