redis数据结构

Redis各种数据结构在我们项目中都有运用,前面写了一篇redis的常见应用场景,下面就redis的数据结构做了一些总结,各数据结构常见运用如下:

String:缓存、限流、计数器、分布式锁、分布式Session

Hash:存储用户信息、用户主页访问量、组合查询

List:微博关注人时间轴列表、简单队列

Set:赞、踩、标签、好友关系

Zset:排行榜

Redis的对象redisObject

当我们执行set key value时,会有以下数据模型:

dicEntry:redis给每个key-value键值对分配一个dictEntry,里面有着key和val的指针,next指向下一个dictEntry形成链表,这个指针可以将多个哈希值相同的键值对链接在一起,由此来解决哈希冲突问题(链地址法)。

sds:键key“hello”是以SDS(简单动态字符串)存储,后面详细介绍。

redisObject:值val“world”存储在redisObject中。实际上,redis常用5中类型都是以redisObject来存储的;而redisObject中的type字段指明了Value对象的类型,ptr字段则指向对象所在的地址。

String

字符串对象的底层实现可以是int、raw、embstr

int编码字符串对象和embstr编码字符串对象在一定条件下会转化为raw编码字符串对象。embstr:<=39字节的字符串。int:8个字节的长整型。raw:大于39个字节的字符串。

简单动态字符串(SDS),这种结构更像C++的String或者Java的ArrayList,长度动态可变:

structsdshdr{

// buf 中已占用空间的长度

intlen;

// buf 中剩余可用空间的长度

intfree;

// 数据空间

charbuf[];// ’\0’空字符结尾

};

get:sdsrange---O(n)

set:sdscpy—O(n)

create:sdsnew---O(1)

len:sdslen---O(1)

常数复杂度获取字符串长度:因为SDS在len属性中记录了长度,所以获取一个SDS长度时间复杂度仅为O(1)。

List

List对象的底层实现是quicklist(快速列表,是ziplist 压缩列表 和linkedlist 双端链表 的组合)。Redis中的列表支持两端插入和弹出,并可以获得指定位置(或范围)的元素,可以充当数组、队列、栈等。

Hash

Hash对象的底层实现可以是ziplist(压缩列表)或者hashtable(字典或者也叫哈希表)。

Hash对象只有同时满足下面两个条件时,才会使用ziplist(压缩列表):1.哈希中元素数量小于512个;2.哈希中所有键值对的键和值字符串长度都小于64字节。

hashtable哈希表可以实现O(1)复杂度的读写操作,因此效率很高。源码如下

typedefstructdict{

// 类型特定函数

dictType *type;

// 私有数据

void*privdata;

// 哈希表

dictht ht[2];

// rehash 索引

// 当 rehash 不在进行时,值为 -1

intrehashidx;/* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */

// 目前正在运行的安全迭代器的数量

intiterators;/* number of iterators currently running */

} dict;

typedefstructdictht{

// 哈希表数组

dictEntry **table;

// 哈希表大小

unsignedlongsize;

// 哈希表大小掩码,用于计算索引值

// 总是等于 size - 1

unsignedlongsizemask;

// 该哈希表已有节点的数量

unsignedlongused;

} dictht;

typedefstructdictEntry{

void*key;

union{void*val;uint64_tu64;int64_ts64;} v;

// 指向下个哈希表节点,形成链表

structdictEntry*next;

} dictEntry;

typedefstructdictType{

// 计算哈希值的函数

unsignedint(*hashFunction)(constvoid*key);

// 复制键的函数

void*(*keyDup)(void*privdata,constvoid*key);

// 复制值的函数

void*(*valDup)(void*privdata,constvoid*obj);

// 对比键的函数

int(*keyCompare)(void*privdata,constvoid*key1,constvoid*key2);

// 销毁键的函数

void(*keyDestructor)(void*privdata,void*key);

// 销毁值的函数

void(*valDestructor)(void*privdata,void*obj);

} dictType;

这个结构类似于JDK7以前的HashMap,当有两个或以上的键被分配到哈希数组的同一个索引上时,会产生哈希冲突。Redis也使用链地址法来解决键冲突。即每个哈希表节点都有一个next指针,多个哈希表节点用next指针构成一个单项链表,链地址法就是将相同hash值的对象组织成一个链表放在hash值对应的槽位。

Redis中的字典使用hashtable作为底层实现的话,每个字典会带有两个哈希表,一个平时使用,另一个仅在rehash(重新散列)时使用。随着对哈希表的操作,键会逐渐增多或减少。为了让哈希表的负载因子维持在一个合理范围内,Redis会对哈希表的大小进行扩展或收缩(rehash),也就是将ht【0】里面所有的键值对分多次、渐进式的rehash到ht【1】里。

Set

Set集合对象的底层实现可以是intset(整数集合)或者hashtable(字典或者也叫哈希表)。

intset(整数集合)当一个集合只含有整数,并且元素不多时会使用intset(整数集合)作为Set集合对象的底层实现。

typedefstructintset{

// 编码方式

uint32_tencoding;

// 集合包含的元素数量

uint32_tlength;

// 保存元素的数组

int8_tcontents[];

} intset;

sadd:intsetAdd---O(1)

smembers:intsetGetO(1)---O(N)

srem:intsetRemove---O(N)

slen:intsetlen ---O(1)

intset底层实现为有序,无重复数组保存集合元素。 intset这个结构里的整数数组的类型可以是16位的,32位的,64位的。如果数组里所有的整数都是16位长度的,如果新加入一个32位的整数,那么整个16的数组将升级成一个32位的数组。升级可以提升intset的灵活性,又可以节约内存,但不可逆。

ZSet

ZSet有序集合对象底层实现可以是ziplist(压缩列表)或者skiplist(跳跃表)。

当一个有序集合的元素数量比较多或者成员是比较长的字符串时,Redis就使用skiplist(跳跃表)作为ZSet对象的底层实现。

typedefstructzskiplist{

// 表头节点和表尾节点

structzskiplistNode*header, *tail;

// 表中节点的数量

unsignedlonglength;

// 表中层数最大的节点的层数

intlevel;

} zskiplist;

typedefstructzskiplistNode{

// 成员对象

robj *obj;

// 分值

doublescore;

// 后退指针

structzskiplistNode*backward;

// 层

structzskiplistLevel{

// 前进指针

structzskiplistNode*forward;

// 跨度---前进指针所指向节点与当前节点的距离

unsignedintspan;

} level[];

} zskiplistNode;

zadd---zslinsert---平均O(logN), 最坏O(N)

zrem---zsldelete---平均O(logN), 最坏O(N)

zrank--zslGetRank---平均O(logN), 最坏O(N)

skiplist的查找时间复杂度是LogN,可以和平衡二叉树相当,但实现起来又比它简单。跳跃表(skiplist)是一种有序数据结构,它通过在某个节点中维持多个指向其他节点的指针,从而达到快速访问节点的目的。

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