聊一聊 Redis 数据内部存储使用到的数据结构

聊一聊 Redis 数据内部存储使用到的数据结构

Redis 数据库虽然一直都在使用，但是对其内部存储结构之类的，都没有研究过，哪怕是面试的时候都没有准备过这方面的东西。最近在看一门网课，里面有讲到过这一块的内容，结合了《Redis 设计与实现》这本书，粗略的整理了 Redis 的内部存储结构。就是下面这张图。

对于 Redis 数据库，绝大多数人都知道有每个 Redis 实例有 16 个数据库，但是对于内部是怎么扭转的大部分人可能不太清楚，反正我是不清楚。整体流程差不多就是上图表示的那样吧，知识面有限，难免存在缺漏，凑合着看吧。

其实前面的这些都不是太重要，重要的是后面那四种数据结构和 redisObject。不管重不重要了，都来过一遍吧。

redisDb

redisDb 就是数据库实例，存储了真实的数据，每个 Redis 实例都会有 16 个 redisDb。redisDb 的结构定义如下：

typedef struct redisDb {     dict *dict;                 /* The keyspace for this DB */     dict *expires;              /* Timeout of keys with a timeout set */     dict *blocking_keys;        /* Keys with clients waiting for data (BLPOP)*/     dict *ready_keys;           /* Blocked keys that received a PUSH */     dict *watched_keys;         /* WATCHED keys for MULTI/EXEC CAS */     int id;                     /* Database ID */     long long avg_ttl;          /* Average TTL, just for stats */     list *defrag_later;         /* List of key names to attempt to defrag one by one, gradually. */ } redisDb;

redisDb 结构体中有 8 个参数：

dict：dict 是用来存储数据的，当前 DB 下的所有数据都存放在这里。expires：存储 key 与过期时间的映射。blocking_keys：存储处于阻塞状态的 key 及 client 列表。比如在执行 Redis 中 list 的阻塞命令 blpop、brpop 或者 brpoplpush 时，如果对应的 list 列表为空，Redis 就会将对应的 client 设为阻塞状态，同时将该 client 添加到 DB 中 blocking_keys 这个阻塞 dict。ready_keys：存储解除阻塞的 Key。当有其他调用方在向某个 key 对应的 list 中增加元素时，Redis 会检测是否有 client 阻塞在这个 key 上，即检查 blocking_keys 中是否包含这个 key，如果有则会将这个 key 加入 read_keys 这个 dict 中。同时也会将这个 key 保存到 server 中的一个名叫 read_keys 的列表中。watched_keys：当 client 使用 watch 指令来监控 key 时，这个 key 和 client 就会被保存到 watched_keys 这个 dict 中。id：数据库编号。

Dict

Dict 数据结构在 Redis 中非常的重要，你可以看到在 redisDb 中，8 个字段中有 5 个是 dict，并且在其他地方也有大量的应用。dict 结构体定义如下：

typedef struct dict {     dictType *type;     void *privdata;     dictht ht[2];     long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */     unsigned long iterators; /* number of iterators currently running */ } dict;

dict 本身是比较简单的，字段也不多，其中有三个字段比较重要，有必要了解一下：

type：用于保存 hash 函数及 key/value 赋值、比较函数。ht[2]：用来存储数据的数组。默认使用的是 0 号数组，如果 0 号哈希表元素过多，则分配一个 2 倍 0 号哈希表大小的空间给 1 号哈希表，然后进行逐步迁移。rehashidx：用来做标志迁移位置。

Dictht & DictEntry

typedef struct dictht {     # 哈希表数组     dictEntry **table;     # 哈希表大小     unsigned long size;     #哈希表大小掩码，用于计算索引值     unsigned long sizemask;     # 该哈希表已有节点的数量     unsigned long used; } dictht;  typedef struct dictEntry {     # 键     void *key;     union {         # 值         void *val;         uint64_t u64;         int64_t s64;         double d;     } v;     # 指向下个哈希表节点，形成链表     struct dictEntry *next; } dictEntry;

dictht 数据结构没啥说的，dictEntry 是真正挂载数据的节点，跟 Java 中的 Map 有一点像，采用 key-value 的映射方式。key 采用的是 sds 结构的字符串，value 为存储各种数据类型的 redisObject 结构。

redisObject、sds还有其他几种数据结构才是重点，面试的时候有可能会出现，作为使用者，其实了解这几个就够了。

redisObject

redisObject 可以理解成 Redis 数据的数据头，里面定义了一些数据的信息。redisObject 结构体定义如下：

typedef struct redisObject {     unsigned type:4;     unsigned encoding:4;     unsigned lru:LRU_BITS; /* LRU time (relative to global lru_clock) or                             * LFU data (least significant 8 bits frequency                             * and most significant 16 bits access time). */     int refcount;     void *ptr; } robj;

redisObject 结构体字段不多，就 5 个字段，但是这几个字段都挺重要的，过一下这 5 个字段的含义：

type

type 表示的是 Redis 对象的数据类型，代表这条数据是什么类型，目前 Redis 有 7 种类型。分别为：

OBJ_STRING：字符串对象。OBJ_LIST：列表对象。OBJ_SET：集合对象。OBJ_ZSET：有序集合对象。OBJ_HASH：哈希对象。OBJ_MODULE：模块对象。OBJ_STREAM：消息队列/流对象。

encoding

encoding 是 Redis 对象的内部编码方式，即这条数据最终在内部是以哪种数据结构存放的。这个字段的作用还是相当大的，我看了一下源码，目前 Redis 中有 10 种编码方式，如下：

OBJ_ENCODING_RAWOBJ_ENCODING_INTOBJ_ENCODING_HTOBJ_ENCODING_ZIPLISTOBJ_ENCODING_ZIPMAPOBJ_ENCODING_SKIPLISTOBJ_ENCODING_EMBSTROBJ_ENCODING_QUICKLISTOBJ_ENCODING_STREAMOBJ_ENCODING_INTSET

LRU

LRU 存储的是淘汰数据用的 LRU 时间或 LFU 频率及时间的数据。

refcount

refcount 记录 Redis 对象的引用计数，用来表示对象被共享的次数，共享使用时加 1，不再使用时减 1，当计数为 0 时表明该对象没有被使用，就会被释放，回收内存。

ptr

ptr 是真实数据存储的引用，它指向对象的内部数据结构。比如一个 string 的对象，内部可能是 sds 数据结构，那么 ptr 指向的就是 sds，除此之外，ptr 还可能指向 ziplist、quicklist、skiplist。

redisObject 大概就这些，下面在聊一聊 Redis 中内存常用的四种数据结构。

1.sds(简单动态字符串)

Redis没有直接使用C语言传统的字符串表示(以空字符结尾的字符数组，以下简称C字符串)，而是自己构建了一种名为简单动态字符串(simple dynamic string，SDS)的抽象类型，并将 SDS 用作 Redis 的默认字符串表示。

实现者为了较少开销，就 sds 定义了 5 种结构体，分别为：sdshdr5、sdshdr8、sdshdr16、sdshdr32、sdshdr64。这样最终存储的时候 sds 会根据字符串实际的长度，选择不同的数据结构，以更好的提升内存效率。5 种结构体的源代码如下：

struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr5 {     unsigned char flags; /* 3 lsb of type, and 5 msb of string length */     char buf[]; }; struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 {     uint8_t len; /* used */     uint8_t alloc; /* excluding the header and null terminator */     unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */     char buf[]; }; struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr16 {     uint16_t len; /* used */     uint16_t alloc; /* excluding the header and null terminator */     unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */     char buf[]; }; struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr32 {     uint32_t len; /* used */     uint32_t alloc; /* excluding the header and null terminator */     unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */     char buf[]; }; struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr64 {     uint64_t len; /* used */     uint64_t alloc; /* excluding the header and null terminator */     unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */     char buf[]; };

除了 sdshdr5 之外，其他的几个数据结构都包含 4 个字段：

len：字符串的长度。alloc：给字符串分配的内存大小。flags：当前字节数组的属性。buf：存储字符串真正的值和一个结束符 \0。

在 redisObject 中有一个编码方式的字段，sds 数据结构有三种编码方式，分别为 INT、RAW 、EMBSTR。INT 就相对比较简单，ptr 直接指向了具体的数据。在这里就简单的说一说 RAW 和 EMBSTR 的区别。

在 Redis 源码中，有这么一段代码，来判断采用哪种编码方式。当保存的字符串长度小于等于 44 ，采用的是 embstr 编码格式，否则采用 RAW 编码方式。(具体的长度可能每个版本定义不一样)

#define OBJ_ENCODING_EMBSTR_SIZE_LIMIT 44 robj *createStringObject(const char *ptr, size_t len) {     if (len <= OBJ_ENCODING_EMBSTR_SIZE_LIMIT)         return createEmbeddedStringObject(ptr,len);     else         return createRawStringObject(ptr,len); }

embstr 和 raw 编码方式最主要的区别是在内存分配的时候。embstr 编码是专门用于保存短字符串的一种优化编码方式，raw 编码会调用两次内存分配函数来分别创建 redisObject 结构和 sdshdr 结构，而 embstr 编码则通过调用一次内存分配函数来分配一块连续的空间，空间中依次包含redisObject和sdshdr两个结构。

embstr 编码

raw 编码

raw 编码

sds 主要是作为字符串的内部数据结构，同时 sds 也是 hyperloglog、bitmap 类型的内部数据结构。

2.ziplist(压缩列表)

ziplist 是专门为了节约内存，并减少内存碎片而设计的数据结构，ziplist是一块连续的内存空间，可以连续存储多个元素，没有冗余空间，是一种连续内存数据块组成的顺序型内存结构。

ziplist 主要包含 5 个部分：

zlbytes：ziplist所占用的总内存字节数。Zltail：尾节点到起始位置的字节数。Zllen：总共包含的节点/内存块数。Entry：ziplist 保存的各个数据节点，这些数据点长度随意。Zlend：一个魔数 255，用来标记压缩列表的结束。

如图所示，一个包含 4 个元素的 ziplist，总占用字节是 100bytes，该 ziplist 的起始元素的指针是 p，zltail 是 80，则第 4 个元素的指针是 P+80。

ziplist 的存储节点是 zlentry， zlentry 结构体定义如下：

typedef struct zlentry {     unsigned int prevrawlensize; /* Bytes used to encode the previous entry len*/     unsigned int prevrawlen;     /* Previous entry len. */     unsigned int lensize;        /* Bytes used to encode this entry type/len.                                     For example strings have a 1, 2 or 5 bytes                                     header. Integers always use a single byte.*/     unsigned int len;            /* Bytes used to represent the actual entry.                                     For strings this is just the string length                                     while for integers it is 1, 2, 3, 4, 8 or                                     0 (for 4 bit immediate) depending on the                                     number range. */     unsigned int headersize;     /* prevrawlensize + lensize. */     unsigned char encoding;      /* Set to ZIP_STR_* or ZIP_INT_* depending on                                     the entry encoding. However for 4 bits                                     immediate integers this can assume a range                                     of values and must be range-checked. */     unsigned char *p;            /* Pointer to the very start of the entry, that                                     is, this points to prev-entry-len field. */ } zlentry;

zlentry 结构体中有 6 个字段：

prevRawLen：前置节点的长度;preRawLenSize：编码 preRawLen 需要的字节数;len：当前节点的长度;lensize：编码 len 所需要的字节数;encoding： 当前节点所用的编码类型;entryData：当前节点数据;

由于 ziplist 是连续紧凑存储，没有冗余空间，所以插入新的元素需要 realloc 扩展内存，所以如果 ziplist 占用空间太大，realloc 重新分配内存和拷贝的开销就会很大，所以 ziplist 不适合存储过多元素，也不适合存储过大的字符串。

ziplist 是 hash、sorted set 数据类型的内部存储结构之一，对于 hash 来说，当元素不超过 512 个 并且值不超过 64个字节，会使用 ziplist 作为内存存储结构，我们可以通过修改 hash-max-ziplist-entries、hash-max-ziplist-value 参数来控制。对于 sorted set 来说，当元素个数不超过 128个并且值不超过 64 字节，使用 ziplist 来存储，可以通过调整 zset-max-ziplist-entries、zset-max-ziplist-value 来控制。

3.quicklist(快速列表)

quicklist 数据结构是 Redis 在 3.2 之后引入的，用来替换 linkedlist。因为 linkedlist 每个节点有前后指针，要占用 16 字节，而且每个节点独立分配内存，很容易加剧内存的碎片化。

而 ziplist 由于紧凑型存储，增加元素需要 realloc，删除元素需要内存拷贝，天然不适合元素太多、value 太大的存储，quicklist 也就诞生了。

quicklist 相关结构体定义如下：

quicklist 整体结构图：

quicklist 整体结构还是比较简单的，它是一个基于 ziplist 的双向链表。将数据分段存储到 ziplist，然后将这些 ziplist 用双向指针连接。

quicklist 结构体说明：

quicklistNode 结构体就更简单的了，quicklistNode 主要包含一个 prev/next 双向指针，以及一个 ziplist 节点。单个 ziplist 节点可以存放多个元素。

quicklist 是 list 列表的内部数据结构，quicklist 从头尾读写数据很快，时间复杂度为 O(1)。也支持从中间任意位置插入或读写元素，但速度较慢，时间复杂度为 O(n)。

4.zskiplist(跳跃表)

在 Java 中也有跳跃表，跳跃表 zskiplist 是一种有序数据结构，它通过在每个节点维持多个指向其他节点的指针，从而可以加速访问，在大部分场景，跳跃表的效率和平衡树接近，跳跃表支持平均 O(logN) 和最差 O(n) 复杂度的节点查找，并且跳跃表的实现比平衡树要简单。

但是在 Redis 中zskiplist 应用的并不多，只有在以下两种情况下会使用到跳跃表：

在 sorted set 数据类型中，如果元素数较多或元素长度较大，则使用跳跃表作为内部数据结构。默认元素数超过 128 或者最大元素的长度超过 64，此时有序集合就采用 zskiplist 进行存储。在集群结点中用作内部数据结构。

在 Redis 中，跳跃表主要有 zskiplistNode 和 zskiplist 组合，定义如下：

typedef struct zskiplistNode {     sds ele;     double score;     struct zskiplistNode *backward;     struct zskiplistLevel {         struct zskiplistNode *forward;         unsigned long span;     } level[]; } zskiplistNode; typedef struct zskiplist {     struct zskiplistNode *header, *tail;     unsigned long length;     int level; } zskiplist; typedef struct zset {     dict *dict;     zskiplist *zsl; } zset;

跳跃表 zskiplist 结构比较简单，有四个字段：

header 指向跳跃表的表头节点。tail 指向跳跃表的表尾节点。length 表示跳跃表的长度，它是跳跃表中不包含表头节点的节点数量。level 是目前跳跃表内，除表头节点外的所有节点中，层数最大的那个节点的层数。跳跃表的节点 zskiplistNode 要相对复杂一些。不过也只有 4 个字段：ele 是节点对应的 sds 值，在 zset 有序集合中就是集合中的 field 元素。score 是节点的分数，通过 score，跳跃表中的节点自小到大依次排列。backward 是指向当前节点的前一个节点的指针。level 是节点中的层，每个节点一般有多个层。每个 level 层都带有两个属性，一个是 forwad 前进指针，它用于指向表尾方向的节点;另外一个是 span 跨度，它是指 forward 指向的节点到当前节点的距离。

跳跃表的思想比较简单，以空间换时间，可以实现快速查找。比如我们要找 S3 这个节点，从先从表头节点的 L32 层开始查找，一层一层的下沉，最后找到想要的元素。

最后总结一下 Redis 的 8 大类型使用的内部存储结构。

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