聊一聊Redis的数据结构

如果没有记错的话，应该是在两个月前把《Redis设计与实践》这本书啃完了，确实是一本讲Redis的不可多得的好书，但是一直迟迟没有写自己的一些总结。一来是因为没有时间，二来是没有找到一个合适的思考点。

Redis本身支持很多种不同的类型，能让我们在不同的复杂的业务逻辑中游刃有余。Redis也可以说是万物皆对象，他就是一个个的键值对所组成，但是我们都知道，作为一款NoSql，虽然通过O(1)的方式能很快获取到数据，但是这也就暴露了他的一个弊端，对于范围查找，或者排序之类的无法很好的处理。

然而我们都知道，Redis有一个Sorted Set的有序集合对象，这能帮助我们实现范围查找，所以，为什么他能实现MySql此类关系型数据库才有的特性？而这也是我想写这篇文章的原因，也是作为自己对于《Redis设计与实践》这本书的一个总结。

我们经常看到此类的文章:

Redis的五种数据结构

Redis的数据结构以及对应的使用场景

其实以数据结构这个词去说明Redis的String、Hash、List、Set、Sorted Set是不够严谨和准确的，准确的来讲，这是Redis的五个对象，所以这也是我在上文为什么把有序集合称之为对象的原因。

为什么这么说？

其实我们仔细想想就知道了，不管我们使用PHP也好，Python也罢，我们好像很少会去讲PHP有哪几种数据结构，其实我们都知道我们想要阐述的是什么，但是，我个人认为用类型或者基础类型会更为准确，因为数据类型往往是指链表，字典之类的字眼。
Redis的数据结构究竟有哪些?

当然，Redis本身也是有自己的数据结构的，比如我们上面提到的五种对象，其实他们也是基于某些数据结构来实现的，具体包括:

简单动态字符串(SDS)、链表、字典、跳跃表、整数集合、压缩列表。而这些数据结构，也就是我们所使用的五种对象的构建基础。当然，每种对象所使用的数据结构可能不止一种。

数据结构

简单动态字符串(SDS)

首先要介绍的就是SDS，简单动态字符串是Redis中大多数对象所需要使用的一个结构，比如我们设置一个简单的String:

set hello nine

此时其实String会创建两个SDS，分别用于报告键和值。

再比如:

rpush nine 18 male

此时会创建一个列表对象，而列表对象中的两个值又会使用两个SDS。

在SDS中有两个特点需要阐述一下:

SDS的结构包括三个值:len用于记录长度，free用于记录所剩空间，buf用于记录内容。所以，这也能帮助我们很快的去获取到一个String的长度;
空间分配:我们每次给SDS添加值或者拦截值的时候，他会重新判断是否长度，如果是concat值，分配的空间是:

min(2 * len , 1M)

如果是截取字段，那么空间还保留，以便下次使用。

链表

链表是Redis中List的底层实现，其实和我们经常所看到的双向链表一致，不过Redis的链表中有封装一个head和tail用于指向表头和表尾，能帮助我们很快的找到头和尾。

字典

字典相对而言结构会复杂一些，下图是该书的作者所画的字典的结构图:

dict中有两个较为重要的，一个是ht数组，包含了两个dictht结构，为什么有两个，这样岂不是很占内存吗？的确，不过第二个dictht其实是为了减少我们在rehash中所耗费的时间而采用的一种解决方式。

rehashidx代表此字典是否在rehash的过程中。

dictht中的table用来管理数据，其中的0-n代表的是指向键值对的索引，而对应的key和value结构中还有一个next，这个可以帮助我们找到这个索引下面的另外的键值对。

size代表这个table的长度，sizemask代表哈希表的大小掩码，用于计算索引值，总是等于size - 1。

其实前面也提到了一个问题，就是哈希表是比较占用空间的，所以我们应该有一个工具来定期给哈希表瘦身，这也就是我们前面提到的rehash，而前面我们所提到的ht中的另外一个dictht，就是用来做这个事情的:

当我们对数据进行CRUD的时候，我们在操作之后，会把这个键值对记录到第二个dictht中，然后删掉ht[0]中所对应的键值对，一旦当我们的ht[0]的长度为空，那么也就意味着我们的rehash已经完成，此时交换二者即可(这里其实有点像node v8引擎中的新生代的过程)。

但是，这里就有一个问题了，我在删除的过程中，如果我删掉了，但是还没完成rehash，那么我怎么获取数据呢？其实Redis也已经帮我们做完了这份工作，当我们在ht[0]中获取不到我们的值时，我们会到ht[1]中去查找。此外，Redis的字典还有一个非常智能的方式，当我们开始rehash之后，那么我们就不会再往ht[0]中添加任何元素，都会直接添加到ht[1]中，而这也就加快了我们rehash的过程。

跳跃表

跳跃表作为有序集合的实现方式之一，在Redis中也同样扮演者重要的角色。在网上没有找到很好的图示，所以自己根据书中的图花了一个对应的结构图:

其中的o1,o2...代表所绑定的成员对象。而上面的1.0之类的就代表对应的分值了，我们可以看到，跳跃表引入了层级的概念，这会帮助我们系统在查找范围时更加快捷和方便(为什么会更快可以参考这篇文章)。

上面这张图大概就是描述redis里面的一个跳跃表结构，score就是分数也就是节点的value值，查找的时候就是利用每一层的跨度从高到低去比较value的大小最终确定结果，也可以理解成从高到低不断的缩小查找范围，跟二分查找有点类似，这也就是我们上面说的跳跃表就是一个可以二分的链表，但是可以看到除了score还有一个span字段，正常的跳跃表是没有这个span字段的，而作者为了可以实现范围查找（分页）扩展了一个这个字段用来记录从高到低每个节点距离下一个节点之间的跨度。

同时，我们可以看到，在zskiplist中还有一个BW元素，代表后退指针，这个可以帮助我们倒序，也就是ZSET中用到的rev。

整数集合

整数集合是集合的底层实现之一，当集合只包含整数并且个数较少时，会使用到整数集合，是一个无重复且按照大小排列的数组。

redis提供了一个方法帮助我们去识别所使用的数据结构:

sadd test 1 2 3

object encoding test

//intset

整数集合非常简单，不过有一个升级和降级的过程有点意思，可以稍微留意一下。在整数集合的结构中，有一个encoding用于记录集合的类型，取决于最大的数所占的空间，每次添加值时，会对值进行判断，如果超过了目前的encoding，那么就需要对整个数组进行升级，增加了灵活度，同时也节约了空间。降级同理。

压缩列表

压缩列表也是List和Hash的实现方式之一，他的主要特点是数据紧凑在一起，放在一块连续的空间中，当我们使用时，如果字段本身没有超过一定的范围，同时整体的长度没有超过限制，那么就会使用压缩列表。比如:

rpush nine 18 male

object encoding nine

// ziplist

压缩列表有以下几个较为重要的属性:

zlbytes:记录整个压缩列表所占的内存字节数

zltail:尾部距离首部的距离

zllen:字节数量

zlend:标记末端

entryX:列表中所对应的节点

而entryX结构中有一个重要属性:previous_entry_length代表前面一个节点的长度，所以当我们知道了某一个节点所对应的位置时，那么用这个位置减去previous_entry_length即可得到他的前一个节点的位置，这样就完成了遍历。

对象

前面已经讲完了我们所需要用到的Redis的几种数据结构，我们所使用的五种类型，正是基于这几种数据结构来实现的，但是前面我们也说过了，一种类型可以由不同的数据结构来实现，或者由几个数据结构来共同实现。下面我整理了一个表格，关于这五种类型的实现方式以及细节:

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参考

Redis设计与实现 online