搞定 Redis 数据存储原理，别只会Set、Get 了

搞定 Redis 数据存储原理，别只会Set、Get 了

在上一篇通过源码编译构建出可调式环境之后，想必你想更深入了解我的整体架构。当你熟悉我的整体架构和每个模块，遇到问题才能直击本源，直捣黄龙，一笑破苍穹。

我的核心模块如图 1-10。

Client 客户端，官方提供了 C 语言开发的客户端，可以发送命令，性能分析和测试等。网络层事件驱动模型，基于 I/O 多路复用，封装了一个短小精悍的高性能 ae 库，全称是a simple event-driven programming library。

在 ae 这个库里面，我通过aeApiState 结构体对 epoll、select、kqueue、evport四种 I/O 多路复用的实现进行适配，让上层调用方感知不到在不同操作系统实现 I/O 多路复用的差异。Redis 中的事件可以分两大类：一类是网络连接、读、写事件；另一类是时间事件，也就是特定时间触发的事件，比如定时执行 rehash 操作。

命令解析和执行层，负责执行客户端的各种命令，比如SET、DEL、GET等。内存分配和回收，为数据分配内存，提供不同的数据结构保存数据。持久化层，提供了 RDB 内存快照文件 和 AOF 两种持久化策略，实现数据可靠性。高可用模块，提供了副本、哨兵、集群实现高可用。监控与统计，提供了一些监控工具和性能分析工具，比如监控内存使用、基准测试、内存碎片、bigkey 统计、慢指令查询等。

掌握了整体架构和模块后，接下来进入 src 源码目录，使用如下指令执行 redis-server可执行程序启动 Redis。

./redis-server ../redis.conf

每个被启动的服务我都会抽象成一个 redisServer，源码定在server.h 的redisServer 结构体。

这个结构体包含了存储键值对的数据库实例、redis.conf 文件路径、命令列表、加载的 Modules、网络监听、客户端列表、RDB AOF 加载信息、配置信息、RDB 持久化、主从复制、客户端缓存、数据结构压缩、pub/sub、Cluster、哨兵等一些列 Redis 实例运行的必要信息。

结构体字段很多，不再一一列举，部分核心字段如下。

数据存储原理

其中redisDb *db指针非常重要，它指向了一个长度为 dbnum（默认 16）的 redisDb 数组，它是整个存储的核心，我就是用这玩意来存储键值对。

redisDb

redisDb 结构体定义如下。

typedef struct redisDb { dict *dict; dict *expires; dict *blocking_keys; dict *ready_keys; dict *watched_keys; int id; long long avg_ttl; unsigned long expires_cursor; list *defrag_later; clusterSlotToKeyMapping *slots_to_keys;} redisDb;

dict 和 expires

dict 和 expires 是最重要的两个属性，底层数据结构是字典，分别用于存储键值对数据和 key 的过期时间。expires，底层数据结构是 dict 字典，存储每个 key 的过期时间。

❝MySQL：“为什么分开存储？”

好问题，之所以分开存储，是因为过期时间并不是每个 key 都会设置，它不是键值对的固有属性，分开后虽然需要两次查找，但是能节省内存开销。

blocking_keys 和 ready_keys

底层数据结构是 dict 字典，主要是用于实现 BLPOP 等阻塞命令。

当客户端使用 BLPOP 命令阻塞等待取出列表元素的时候，我会把 key 写到 blocking_keys 中，value 是被阻塞的客户端。

当下一次收到 PUSH 命令执时，我会先检查 blocking_keys 中是否存在阻塞等待的 key，如果存在就把 key 放到 ready_keys 中，在下一次 Redis 事件处理过程中，会遍历 ready_keys 数据，并从 blocking_keys 中取出阻塞的客户端响应。

watched_keys

用于实现 watch 命令，存储 watch 命令的 key。

id

Redis 数据库的唯一 ID，一个 Redis 服务支持多个数据库，默认 16 个。

avg_ttl

用于统计平均过期时间。

expires_cursor

统计过期事件循环执行的次数。

defrag_later

保存逐一进行碎片整理的 key 列表。

slots_to_keys

仅用于 Cluster 模式，当使用 Cluster 模式的时候，只能有一个数据库 db 0。slots_to_keys 用于记录 cluster 模式下，存储 key 与哈希槽映射关系的数组。

dict

Redis 使用 dict 结构来保存所有的键值对（key-value）数据，这是一个散列表，所以 key 查询时间复杂度是 O(1) 。

所谓散列表，我们可以类比 Java 中的 HashMap，其实就是一个数组，数组的每个元素叫做哈希桶。

dict 结构体源码在 dict.h 中定义。

struct dict { dictType *type; dictEntry **ht_table[2]; unsigned long ht_used[2]; long rehashidx; int16_t pauserehash; signed char ht_size_exp[2];};

dict 的结构体里，有 dictType *type，**ht_table[2]，long rehashidx 三个很重要的结构。

type 存储了 hash 函数，key 和 value 的复制等函数；ht_table[2]，长度为 2 的数组，默认使用 ht_table[0] 存储键值对数据。我会使用 ht_table[1] 来配合实现渐进式 reahsh 操作。rehashidx 是一个整数值，用于标记是否正在执行 rehash 操作，-1 表示没有进行 rehash。如果正在执行 rehash，那么其值表示当前 rehash 操作执行的 ht_table[1] 中的 dictEntry 数组的索引。pauserehash 表示 rehash 的状态，大于 0 时表示 rehash 暂停了，小于 0 表示出错了。ht_used[2]，长度为 2 的数组，表示每个哈希桶存储了多少个 键值对实体（dictEntry），值越大，哈希冲突的概率越高。ht_size_exp[2]，每个散列表的大小，也就是哈希桶个数。

重点关注 ht_table 数组，数组每个位置叫做哈希桶，就是这玩意保存了所有键值对，每个哈希桶的类型是 dictEntry。

❝MySQL：“Redis 支持那么多的数据类型，哈希桶咋保存？”

他的玄机就在 dictEntry 中，每个 dict 有两个 ht_table，用于存储键值对数据和实现渐进式 rehash。

dictEntry 结构如下。

typedef struct dictEntry { void *key; union { // 指向实际 value 的指针 void *val; uint64_t u64; int64_t s64; double d; } v; // 散列表冲突生成的链表 struct dictEntry *next; void *metadata[];} dictEntry;

*key 指向键值对的键的指针，指向一个 sds 对象，key 都是 string 类型。v 是键值对的 value 值，是个 union（联合体），当它的值是 uint64_t、int64_t 或 double 数字类型时，就不再需要额外的存储，这有利于减少内存碎片。（为了节省内存操碎了心）当值为非数字类型，就是用val 指针存储。*next指向另一个 dictEntry 结构， 多个 dictEntry 可以通过 next 指针串连成链表， 从这里可以看出， ht_table 使用链地址法来处理键碰撞：当多个不同的键拥有相同的哈希值时，哈希表用一个链表将这些键连接起来。

哈希桶并没有保存值本身，而是指向具体值的指针，从而实现了哈希桶能存不同数据类型的需求。

redisObject

dictEntry 的 *val 指针指向的值实际上是一个 redisObject 结构体，这是一个非常重要的结构体。

我的 key 只能是字符串类型，而 value 可以是 String、Lists、Set、Sorted Set、散列表等数据类型。

键值对的值都被包装成 redisObject 对象， redisObject 在 server.h 中定义。

typedef struct redisObject { unsigned type:4; unsigned encoding:4; unsigned lru:LRU_BITS; int refcount; void *ptr;} robj;

type：记录了对象的类型，string、set、hash 、Lis、Sorted Set 等，根据该类型来确定是哪种数据类型，使用什么样的 API 操作。encoding：编码方式，表示 ptr 指向的数据类型具体数据结构，即这个对象使用了什么数据结构作为底层实现保存数据。同一个对象使用不同编码实现内存占用存在明显差异，内部编码对内存优化非常重要。lru:LRU_BITS：LRU 策略下对象最后一次被访问的时间，如果是 LFU 策略，那么低 8 位表示访问频率，高 16 位表示访问时间。refcount：表示引用计数，由于 C 语言并不具备内存回收功能，所以 Redis 在自己的对象系统中添加了这个属性，当一个对象的引用计数为 0 时，则表示该对象已经不被任何对象引用，则可以进行垃圾回收了。ptr 指针：指向对象的底层实现数据结构，指向值的指针。

如图 1-11 是由 redisDb、dict、dictEntry、redisObejct 关系图：

注意，一开始的时候，我只使用 ht_table[0] 这个散列表读写数据，ht_table[1] 指向 NULL，当这个散列表容量不足，触发扩容操作，这时候就会创建一个更大的散列表 ht_table[1]。

接着我会使用渐进式 rehash 的方式将 ht_table[0] 的数据迁移到 ht_table[1] 上，全部迁移完成后，再修改下指针，让 ht_table[0] 指向扩容后的散列表，回收掉原来的散列表，ht_table[1] 再次指向 NULL。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。