时间:2021-05-23
redis中的数据结构和编码:
背景:
源码:
值对象redisObject:
typedef struct redisObject {
unsigned type:4;
unsigned encoding:4;
unsigned lru:LRU_BITS;
int refcount;
void *ptr;
} robj;
类型type:
说明:查看当前键的类型:type key
#define OBJ_STRING 0
#define OBJ_LIST 1
#define OBJ_SET 2
#define OBJ_ZSET 3
#define OBJ_HASH 4
编码encoding;
说明:查看当前键的编码:object encoding key
#define OBJ_ENCODING_RAW 0
#define OBJ_ENCODING_INT 1
#define OBJ_ENCODING_HT 2
#define OBJ_ENCODING_ZIPMAP 3
#define OBJ_ENCODING_LINKEDLIST 4
#define OBJ_ENCODING_ZIPLIST 5
#define OBJ_ENCODING_INTSET 6
#define OBJ_ENCODING_SKIPLIST 7
#define OBJ_ENCODING_EMBSTR 8
#define OBJ_ENCODING_QUICKLIST 9
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。
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