Redis五大类型及底层实现原理

简单动态字符串

导读

Redis 只会使用 C 字符串作为字面量，在大多数情况下， Redis 使用 SDS （Simple Dynamic String，简单动态字符串）作为字符串表示。
比起 C 字符串， SDS 具有以下优点：

1. 常数复杂度获取字符串长度。
2. 杜绝缓冲区溢出。
3. 减少修改字符串长度时所需的内存重分配次数。
4. 二进制安全。
5. 兼容部分 C 字符串函数。

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。

SDS 的定义

每个 sds.h/sdshdr 结构表示一个 SDS 值：

struct sdshdr {

    // 记录 buf 数组中已使用字节的数量
    // 等于 SDS 所保存字符串的长度
    int len;

    // 记录 buf 数组中未使用字节的数量
    int free;

    // 字节数组，用于保存字符串
    char buf[];

};

🤔思考：
（1）为什么不直接使用C字符串，而要自己实现一个SDS呢？

肯定是C字符串整体上满足不了需求嘛,因为C语言使用的简单的字符串表示方式,并不能满足Redis对字符串在安全性、效率性以及功能方面的要求

（2）SDS遵循了C字符串以空格符结尾的惯例，为什么要这样设计呢？

好处就是SDS可以直接重用一部分C字符串函数,不用自己去实现

获取字符串长度
　　C字符串不记录自身的长度信息,所以为了获取一个C字符串的长度，程序必须遍历整个字符串，对遇到的每个字符进行计数，知道遇到代表字符串结尾的空字符为止,时间复杂度为O（N）

　　Redis中的SDS因为记录的字符串长度,所以获取长度信息时间复杂度为O(1)，因此，在反复获取长度的时候能大大减少性能消耗

缓存区溢出问题
　　C语言不记录自身长度还可能造成缓冲区溢出（buffer overflow）

　　但SDS的空间分配策略考虑到这点，当SDS的API需要对SDS进行操作修改时候,API会先检查SDS的空间是否满足修改需求,如果不满足的话,API会自动将SDS的空间扩展至需要执行修改所需的大小,然后才执行相关操作

🤔思考
　　每次重新分配空间都只是按需分配,那和C语言每次重新分配新空间进行存储没多大区别呀?性能好像也没增加多少呀？

　　所以如何减少空间重新分配也在Redis考虑之中

空间预分配策略
　　空间预分配就是用与优化SDS的字符串增长操作:当SDS的API对一个SDS进行修改并需要对SDS进行空间扩展的时候,程序不仅仅会为SDS分配修改所必须的空间，还会为SDS分配额外的使用空间

　　额外空间分配数量公式:
　　如果SDS进行修改之后

　　　　（1）SDS的长度（也即是len属性的值）将小于1MB，那么程序分配和len属性同样大小的未使用空间，这时len属性的值江河free属性的值相同

　　　　（2）SDS的长度大于等于1MB，那么程序将会分配1MB的未使用空间

　　　　这样将N次字符串所需内存重分配次数从必须N次变为最多N次（注：会用空间浪费,典型的空间换时间策略）

　　惰性空间释放(有额外分配空间,那回收怎么办?)
　　惰性空间释放用于优化SDS的字符串缩短操作,当SDS的API需要缩短保存的字符串,程序并不立即使用内存重分配来回收缩短后多出来的字节,而是使用free属性将这些字节的数量保存起来,并等待将来使用。

　　当然SDS也提供了相应的API，让我们可以在需要的时候,真正释放SDS的使用空间,所以不用担心惰性空间释放策略造成的内存浪费

二进制安全
　　C中字符串只能保存文本数据,不能保存图片、音频等这样的二进制数据

　　Redis的SDS的API都是二进制安全的（binary-safe）,所有SDS API都会以处理二进制方式来处理SDS存放在buf数组里面的数据,不进行任何限制、过滤或者假设（这也是为什么buf属性称为字节数组的原因）

　　因此Redis 不仅可以保存文本数据,还可以保存任意格式的二进制数据

SDS vs C字符串

表 2-1 C 字符串和 SDS 之间的区别

C 字符串	SDS
获取字符串长度的复杂度为O(N)。	获取字符串长度的复杂度为O(1)。
API 是不安全的，可能会造成缓冲区溢出。	API 是安全的，不会造成缓冲区溢出。
修改字符串长度N次必然需要执行N次内存重分配。	修改字符串长度N次最多需要执行N次内存重分配。
只能保存文本数据。	可以保存文本或者二进制数据。
可以使用所有<string.h>库中的函数。	可以使用一部分<string.h>库中的函数。

常数复杂度获取字符串长度

通过使用 SDS 而不是 C 字符串， Redis 将获取字符串长度所需的复杂度从 O(N) 降低到了 O(1) ，这确保了获取字符串长度的工作不会成为 Redis 的性能瓶颈。

杜绝缓冲区溢出

减少修改字符串时带来的内存重分配次数：通过未使用空间， SDS 实现了空间预分配和惰性空间释放两种优化策略。

空间预分配 - 通过这种策略， SDS 将连续增长 N 次字符串所需的内存重分配次数从必定 N 次降低为最多 N 次。

空间预分配用于优化 SDS 的字符串增长操作：当 SDS 的 API 对一个 SDS 进行修改，并且需要对 SDS 进行空间扩展的时候，程序不仅会为 SDS 分配修改所必须要的空间，还会为 SDS 分配额外的未使用空间。

其中，额外分配的未使用空间数量由以下公式决定：

如果对 SDS 进行修改之后， SDS 的长度（也即是 len 属性的值）将小于 1 MB ，那么程序分配和 len 属性同样大小的未使用空间，这时 SDS len 属性的值将和 free 属性的值相同。举个例子，如果进行修改之后， SDS 的 len 将变成 13 字节，那么程序也会分配 13 字节的未使用空间， SDS 的 buf 数组的实际长度将变成 13 + 13 + 1 = 27 字节（额外的一字节用于保存空字符）。

如果对 SDS 进行修改之后， SDS 的长度将大于等于 1 MB ，那么程序会分配 1 MB 的未使用空间。举个例子，如果进行修改之后， SDS 的 len 将变成 30 MB ，那么程序会分配 1 MB 的未使用空间， SDS 的 buf 数组的实际长度将为 30 MB + 1 MB + 1 byte 。

惰性空间释放 - 通过这种策略， SDS 避免了缩短字符串时所需的内存重分配操作，并为将来可能有的增长操作提供了优化。

惰性空间释放用于优化 SDS 的字符串缩短操作：当 SDS 的 API 需要缩短 SDS 保存的字符串时，程序并不立即使用内存重分配来回收缩短后多出来的字节，而是使用 free 属性将这些字节的数量记录起来，并等待将来使用。

与此同时， SDS 也提供了相应的 API ，让我们可以在有需要时，真正地释放 SDS 里面的未使用空间，所以不用担心惰性空间释放策略会造成内存浪费。

二进制安全

所有 SDS API 都会以处理二进制的方式来处理 SDS 存放在 buf 数组里的数据，程序不会对其中的数据做任何限制、过滤、或者假设 —— 数据在写入时是什么样的，它被读取时就是什么样。这也是我们将 SDS 的 buf 属性称为字节数组的原因 —— Redis 不是用这个数组来保存字符，而是用它来保存一系列二进制数据。
SDS 使用 len 属性的值而不是空字符来判断字符串是否结束。
通过使用二进制安全的 SDS ，而不是 C 字符串，使得 Redis 不仅可以保存文本数据，还可以保存任意格式的二进制数据。

兼容部分 C 字符串函数

虽然 SDS 的 API 都是二进制安全的，但它们一样遵循 C 字符串以空字符结尾的惯例：这些 API 总会将 SDS 保存的数据的末尾设置为空字符，并且总会在为 buf 数组分配空间时多分配一个字节来容纳这个空字符，这是为了让那些保存文本数据的 SDS 可以重用一部分 <string.h> 库定义的函数。这样 Redis 就不用自己专门去实现一套函数。

表 2-2 SDS 的主要操作 API

函数	作用	时间复杂度
sdsnew	创建一个包含给定 C 字符串的 SDS 。	O(N)，N为给定 C 字符串的长度。
sdsempty	创建一个不包含任何内容的空 SDS 。	O(1)
sdsfree	释放给定的 SDS 。	O(1)
sdslen	返回 SDS 的已使用空间字节数。	这个值可以通过读取 SDS 的len属性来直接获得，复杂度为O(1)。
sdsavail	返回 SDS 的未使用空间字节数。	这个值可以通过读取 SDS 的free属性来直接获得，复杂度为 O(1)。
sdsdup	创建一个给定 SDS 的副本（copy）。	O(N)，N为给定 SDS 的长度。
sdsclear	清空 SDS 保存的字符串内容。	因为惰性空间释放策略，复杂度为O(1)。
sdscat	将给定 C 字符串拼接到 SDS 字符串的末尾。	O(N)，N为被拼接 C 字符串的长度。
sdscatsds	将给定 SDS 字符串拼接到另一个 SDS 字符串的末尾。	O(N)，N为被拼接 SDS 字符串的长度。
sdscpy	将给定的 C 字符串复制到 SDS 里面，覆盖 SDS 原有的字符串。	O(N)，N为被复制 C 字符串的长度。
sdsgrowzero	用空字符将 SDS 扩展至给定长度。	O(N)，N为扩展新增的字节数。
sdsrange	保留 SDS 给定区间内的数据，不在区间内的数据会被覆盖或清除。	O(N)，N为被保留数据的字节数。
sdstrim	接受一个 SDS 和一个 C 字符串作为参数，从 SDS 左右两端分别移除所有在 C 字符串中出现过的字符。	O(M*N)，M为 SDS 的长度，N为给定 C 字符串的长度。
sdscmp	对比两个 SDS 字符串是否相同。	O(N)，N为两个 SDS 中较短的那个 SDS 的长度。

链表

导读

链表提供了高效的节点重排能力，以及顺序性的节点访问方式，并且可以通过增删节点来灵活地调整链表的长度。因为 Redis 使用的 C 语言并没有内置这种数据结构，所以 Redis 构建了自己的链表实现。

链表被广泛用于实现 Redis 的各种功能，比如列表键，发布与订阅，慢查询，监视器，等等。
每个链表节点由一个 listNode 结构来表示，每个节点都有一个指向前置节点和后置节点的指针，所以 Redis 的链表实现是双端链表。
每个链表使用一个 list 结构来表示，这个结构带有表头节点指针、表尾节点指针、以及链表长度等信息。
因为链表表头节点的前置节点和表尾节点的后置节点都指向 NULL ，所以 Redis 的链表实现是无环链表。
通过为链表设置不同的类型特定函数， Redis 的链表可以用于保存各种不同类型的值。

链表和链表节点的实现

每个链表节点使用一个 adlist.h/listNode 结构来表示：

1 typedef struct listNode {
 2 
 3     // 前置节点
 4     struct listNode *prev;
 5 
 6     // 后置节点
 7     struct listNode *next;
 8 
 9     // 节点的值
10     void *value;
11 
12 } listNode;

多个 listNode 可以通过 prev 和 next 指针组成双端链表，如图 3-1 所示。

虽然仅仅使用多个 listNode 结构就可以组成链表，但使用 adlist.h/list 来持有链表的话，操作起来会更方便：

 1 typedef struct list {
 2 
 3     // 表头节点
 4     listNode *head;
 5 
 6     // 表尾节点
 7     listNode *tail;
 8 
 9     // 链表所包含的节点数量
10     unsigned long len;
11 
12     // 节点值复制函数
13     void *(*dup)(void *ptr);
14 
15     // 节点值释放函数
16     void (*free)(void *ptr);
17 
18     // 节点值对比函数
19     int (*match)(void *ptr, void *key);
20 
21 } list;

list 结构为链表提供了表头指针 head 、表尾指针 tail ，以及链表长度计数器 len ，而 dup 、 free 和 match 成员则是用于实现多态链表所需的类型特定函数：

dup 函数用于复制链表节点所保存的值；
free 函数用于释放链表节点所保存的值；
match 函数则用于对比链表节点所保存的值和另一个输入值是否相等。

图 3-2 是由一个 list 结构和三个 listNode 结构组成的链表：

链表和链表节点的 API

函数	作用	时间复杂度
listSetDupMethod	将给定的函数设置为链表的节点值复制函数。	O(1)。
listGetDupMethod	返回链表当前正在使用的节点值复制函数。	复制函数可以通过链表的dup属性直接获得， O(1)
listSetFreeMethod	将给定的函数设置为链表的节点值释放函数。	O(1)。
listGetFree	返回链表当前正在使用的节点值释放函数。	释放函数可以通过链表的free属性直接获得， O(1)
listSetMatchMethod	将给定的函数设置为链表的节点值对比函数。	O(1)
listGetMatchMethod	返回链表当前正在使用的节点值对比函数。	对比函数可以通过链表的match 属性直接获得， O(1)
listLength	返回链表的长度（包含了多少个节点）。	链表长度可以通过链表的len属性直接获得， O(1) 。
listFirst	返回链表的表头节点。	表头节点可以通过链表的head属性直接获得， O(1) 。
listLast	返回链表的表尾节点。	表尾节点可以通过链表的tail属性直接获得， O(1) 。
listPrevNode	返回给定节点的前置节点。	前置节点可以通过节点的prev属性直接获得， O(1) 。
listNextNode	返回给定节点的后置节点。	后置节点可以通过节点的next属性直接获得， O(1) 。
listNodeValue	返回给定节点目前正在保存的值。	节点值可以通过节点的value属性直接获得， O(1) 。
listCreate	创建一个不包含任何节点的新链表。	O(1)
listAddNodeHead	将一个包含给定值的新节点添加到给定链表的表头。	O(1)
listAddNodeTail	将一个包含给定值的新节点添加到给定链表的表尾。	O(1)
listInsertNode	将一个包含给定值的新节点添加到给定节点的之前或者之后。	O(1)
listSearchKey	查找并返回链表中包含给定值的节点。	O(N)，N为链表长度。
listIndex	返回链表在给定索引上的节点。	O(N)，N为链表长度。
listDelNode	从链表中删除给定节点。	O(1)
listRotate	将链表的表尾节点弹出，然后将被弹出的节点插入到链表的表头，成为新的表头节点。	O(1)
listDup	复制一个给定链表的副本。	O(N)，N为链表长度。
listRelease	释放给定链表，以及链表中的所有节点。	O(N)，N为链表长度。

字典

Redis 所使用的 C 语言并没有内置这种数据结构，因此 Redis 构建了自己的字典实现。

字典，又称符号表（symbol table）、关联数组（associative array）或者映射（map），是一种用于保存键值对（key-value pair）的抽象数据结构。
在字典中，一个键（key）可以和一个值（value）进行关联（或者说将键映射为值），这些关联的键和值就被称为键值对。
字典中的每个键都是独一无二的，程序可以在字典中根据键查找与之关联的值，或者通过键来更新值，又或者根据键来删除整个键值对，等等。

导读

字典被广泛用于实现 Redis 的各种功能，其中包括数据库和哈希键。
Redis 中的字典使用哈希表作为底层实现，每个字典带有两个哈希表，一个用于平时使用，另一个仅在进行 rehash 时使用。
当字典被用作数据库的底层实现，或者哈希键的底层实现时， Redis 使用 MurmurHash2 算法来计算键的哈希值。
哈希表使用链地址法来解决键冲突，被分配到同一个索引上的多个键值对会连接成一个单向链表。
在对哈希表进行扩展或者收缩操作时，程序需要将现有哈希表包含的所有键值对 rehash 到新哈希表里面，并且这个 rehash 过程并不是一次性地完成的，而是渐进式地完成的。

字典的实现

Redis 的字典使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里面可以有多个哈希表节点，而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对。

字典

Redis 中的字典由 dict.h/dict 结构表示：

 1 typedef struct dict {
 2 
 3     // 类型特定函数
 4     dictType *type;
 5 
 6     // 私有数据
 7     void *privdata;
 8 
 9     // 哈希表
10     dictht ht[2];
11 
12     // rehash 索引
13     // 当 rehash 不在进行时，值为 -1
14     int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
15 
16 } dict;

type 属性和 privdata 属性是针对不同类型的键值对，为创建多态字典而设置的：
type 属性是一个指向 dictType 结构的指针，每个 dictType 结构保存了一簇用于操作特定类型键值对的函数， Redis 会为用途不同的字典设置不同的类型特定函数。
而 privdata 属性则保存了需要传给那些类型特定函数的可选参数。
ht 属性是一个包含两个项的数组，数组中的每个项都是一个 dictht 哈希表，一般情况下，字典只使用 ht[0] 哈希表， ht[1] 哈希表只会在对 ht[0] 哈希表进行 rehash 时使用。
除了 ht[1] 之外，另一个和 rehash 有关的属性就是 rehashidx ：它记录了 rehash 目前的进度，如果目前没有在进行 rehash ，那么它的值为 -1 。

哈希表

Redis 字典所使用的哈希表由 dict.h/dictht 结构定义：

 1 typedef struct dictht {
 2 
 3     // 哈希表数组
 4     dictEntry **table;
 5 
 6     // 哈希表大小
 7     unsigned long size;
 8 
 9     // 哈希表大小掩码，用于计算索引值
10     // 总是等于 size - 1
11     unsigned long sizemask;
12 
13     // 该哈希表已有节点的数量
14     unsigned long used;
15 
16 } dictht;
17 table 属性是一个数组， 数组中的每个元素都是一个指向 dict.h/dictEntry 结构的指针， 每个 dictEntry 结构保存着一个键值对。

table 属性是一个数组，数组中的每个元素都是一个指向 dict.h/dictEntry 结构的指针，每个 dictEntry 结构保存着一个键值对。
size 属性记录了哈希表的大小，也即是 table 数组的大小，而 used 属性则记录了哈希表目前已有节点（键值对）的数量。
sizemask 属性的值总是等于 size - 1 ，这个属性和哈希值一起决定一个键应该被放到 table 数组的哪个索引上面。

图 4-1 展示了一个大小为 4 的空哈希表（没有包含任何键值对）。

哈希表节点

哈希表节点使用 dictEntry 结构表示，每个 dictEntry 结构都保存着一个键值对：

 1 typedef struct dictEntry {
 2 
 3     // 键
 4     void *key;
 5 
 6     // 值
 7     union {
 8         void *val;
 9         uint64_t u64;
10         int64_t s64;
11     } v;
12 
13     // 指向下个哈希表节点，形成链表
14     struct dictEntry *next;
15 
16 } dictEntry;

key 属性保存着键值对中的键。
v 属性则保存着键值对中的值，其中键值对的值可以是一个指针，或者是一个 uint64_t 整数，又或者是一个 int64_t 整数。
next 属性是指向另一个哈希表节点的指针，这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一次，以此来解决键冲突（collision）的问题。

图 4-3 展示了一个普通状态下（没有进行 rehash）的字典：

哈希算法

当要将一个新的键值对添加到字典里面时，程序需要先根据键值对的键计算出哈希值和索引值，然后再根据索引值，将包含新键值对的哈希表节点放到哈希表数组的指定索引上面。

Redis 计算哈希值和索引值的方法如下：

1 # 使用字典设置的哈希函数，计算键 key 的哈希值
2 hash = dict->type->hashFunction(key);
3 
4 # 使用哈希表的 sizemask 属性和哈希值，计算出索引值
5 # 根据情况不同， ht[x] 可以是 ht[0] 或者 ht[1]
6 index = hash & dict->ht[x].sizemask;

举个例子，对于图 4-4 所示的字典来说，如果我们要将一个键值对 k0 和 v0 添加到字典里面，那么程序会先使用语句：

hash = dict->type->hashFunction(k0);

计算键 k0 的哈希值。

假设计算得出的哈希值为 8 ，那么程序会继续使用语句：

index = hash & dict->ht[0].sizemask = 8 & 3 = 0;

计算出键 k0 的索引值 0 ，这表示包含键值对 k0 和 v0 的节点应该被放置到哈希表数组的索引 0 位置上，如图 4-5 所示。

当字典被用作数据库的底层实现，或者哈希键的底层实现时， Redis 使用 MurmurHash2 算法来计算键的哈希值。

MurmurHash 算法最初由 Austin Appleby 于 2008 年发明，这种算法的优点在于，即使输入的键是有规律的，算法仍能给出一个很好的随机分布性，并且算法的计算速度也非常快。

MurmurHash 算法目前的最新版本为 MurmurHash3 ，而 Redis 使用的是 MurmurHash2 ，关于 MurmurHash 算法的更多信息可以参考该算法的主页： http://code.google.com/p/smhasher/ 。

解决键冲突

哈希表节点的next 属性是用来解决键冲突（collision）的问题，它指向另一个哈希表节点的指针。

当有两个或以上数量的键被分配到了哈希表数组的同一个索引上面时，我们称这些键发生了冲突（collision）。
Redis 的哈希表使用链地址法（separate chaining）来解决键冲突：每个哈希表节点都有一个 next 指针，多个哈希表节点可以用 next 指针构成一个单向链表，被分配到同一个索引上的多个节点可以用这个单向链表连接起来，这就解决了键冲突的问题。

因为 dictEntry 节点组成的链表没有指向链表表尾的指针，所以为了速度考虑，程序总是将新节点添加到链表的表头位置（复杂度为 O(1)），排在其他已有节点的前面。

rehash

随着操作的不断执行，哈希表保存的键值对会逐渐地增多或者减少，为了让哈希表的负载因子（load factor）维持在一个合理的范围之内，当哈希表保存的键值对数量太多或者太少时，程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩。

扩展和收缩哈希表的工作可以通过执行 rehash （重新散列）操作来完成， Redis 对字典的哈希表执行 rehash 的步骤如下：

为字典的 ht[1] 哈希表分配空间，这个哈希表的空间大小取决于要执行的操作，以及 ht[0] 当前包含的键值对数量（也即是 ht[0].used 属性的值）：
如果执行的是扩展操作，那么 ht[1] 的大小为第一个大于等于 ht[0].used * 2 的 2^n （2 的 n 次方幂）；
如果执行的是收缩操作，那么 ht[1] 的大小为第一个大于等于 ht[0].used 的 2^n 。
将保存在 ht[0] 中的所有键值对 rehash 到 ht[1] 上面： rehash 指的是重新计算键的哈希值和索引值，然后将键值对放置到 ht[1] 哈希表的指定位置上。
当 ht[0] 包含的所有键值对都迁移到了 ht[1] 之后（ht[0] 变为空表），释放 ht[0] ，将 ht[1] 设置为 ht[0] ，并在 ht[1] 新创建一个空白哈希表，为下一次 rehash 做准备。

举个例子，假设程序要对含有5个键值对字典的 ht[0] 进行扩展操作，那么程序将执行以下步骤：

ht[0].used 当前的值为 5 ， 5 * 2 = 10 ，而第一个大于等于10的且2 的 n 次方的数是16，所以程序会将 ht[1] 哈希表的大小设置为 16 。
将 ht[0] 包含的5个键值对都 rehash 到 ht[1]。
释放 ht[0] ，并将 ht[1] 设置为 ht[0] ，然后为 ht[1] 分配一个空白哈希表。

哈希表的扩展与收缩

当哈希表的负载因子小于 0.1 时，程序自动开始对哈希表执行收缩操作。
当以下条件中的任意一个被满足时，程序会自动开始对哈希表执行扩展操作：

服务器目前没有在执行 BGSAVE 命令或者 BGREWRITEAOF 命令，并且哈希表的负载因子大于等于 1 ；
服务器目前正在执行 BGSAVE 命令或者 BGREWRITEAOF 命令，并且哈希表的负载因子大于等于 5 ；

其中哈希表的负载因子可以通过公式计算得出：

1 # 负载因子 = 哈希表已保存节点数量 / 哈希表大小
2 load_factor = ht[0].used / ht[0].size

根据 BGSAVE 命令或 BGREWRITEAOF 命令是否正在执行，服务器执行扩展操作所需的负载因子并不相同，这是因为在执行 BGSAVE 命令或 BGREWRITEAOF 命令的过程中， Redis 需要创建当前服务器进程的子进程，而大多数操作系统都采用写时复制（copy-on-write）技术来优化子进程的使用效率，所以在子进程存在期间，服务器会提高执行扩展操作所需的负载因子，从而尽可能地避免在子进程存在期间进行哈希表扩展操作，这可以避免不必要的内存写入操作，最大限度地节约内存。

渐进式 rehash

上一节说过，扩展或收缩哈希表需要将 ht[0] 里面的所有键值对 rehash 到 ht[1] 里面，但是，这个 rehash 动作并不是一次性、集中式地完成的，而是分多次、渐进式地完成的。
原因在于，如果哈希表里保存的键值对数量巨大，有四百万、四千万甚至四亿个键值对，那么要一次性将这些键值对全部 rehash 到 ht[1] 的话，庞大的计算量可能会导致服务器在一段时间内停止服务。
因此，为了避免 rehash 对服务器性能造成影响，服务器不是一次性将 ht[0] 里面的所有键值对全部 rehash 到 ht[1] ，而是分多次、渐进式地将 ht[0] 里面的键值对慢慢地 rehash 到 ht[1] 。
渐进式 rehash 的好处在于它采取分而治之的方式，将 rehash 键值对所需的计算工作均滩到对字典的每个添加、删除、查找和更新操作上，从而避免了集中式 rehash 而带来的庞大计算量。

哈希表渐进式 rehash 的详细步骤：

为 ht[1] 分配空间，让字典同时持有 ht[0] 和 ht[1] 两个哈希表。
在字典中维持一个索引计数器变量 rehashidx ，并将它的值设置为 0 ，表示 rehash 工作正式开始。
在 rehash 进行期间，每次对字典执行添加、删除、查找或者更新操作时，程序除了执行指定的操作以外，还会顺带将 ht[0] 哈希表在 rehashidx 索引上的所有键值对 rehash 到 ht[1] ，当 rehash 工作完成之后，程序将 rehashidx 属性的值增一。
随着字典操作的不断执行，最终在某个时间点上， ht[0] 的所有键值对都会被 rehash 至 ht[1] ，这时程序将 rehashidx 属性的值设为 -1 ，表示 rehash 操作已完成。

问题：如果渐进式rehash过程中，键值对数量迅速增大，最终在还没有rehash完，又需要扩容情况怎么办？

字典 API

表 4-1 字典的主要操作 API

函数	作用	时间复杂度
dictCreate	创建一个新的字典。	O(1)
dictAdd	将给定的键值对添加到字典里面。	O(1)
dictReplace	将给定的键值对添加到字典里面，如果键已经存在于字典，那么用新值取代原有的值。	O(1)
dictFetchValue	返回给定键的值。	O(1)
dictGetRandomKey	从字典中随机返回一个键值对。	O(1)
dictDelete	从字典中删除给定键所对应的键值对。	O(1)
dictRelease	释放给定字典，以及字典中包含的所有键值对。	O(N)，N为字典包含的键值对数量。

跳跃表

导读

跳跃表是有序集合的底层实现之一，除此之外它在 Redis 中没有其他应用。
Redis 的跳跃表实现由 zskiplist 和 zskiplistNode 两个结构组成，其中 zskiplist 用于保存跳跃表信息（比如表头节点、表尾节点、长度），而 zskiplistNode 则用于表示跳跃表节点。
每个跳跃表节点的层高都是 1 至 32 之间的随机数。
在同一个跳跃表中，多个节点可以包含相同的分值，但每个节点的成员对象必须是唯一的。
跳跃表中的节点按照分值大小进行排序，当分值相同时，节点按照成员对象的大小进行排序。

跳跃表的实现

Redis 的跳跃表由 redis.h/zskiplistNode 和 redis.h/zskiplist 两个结构定义，其中 zskiplistNode 结构用于表示跳跃表节点，而 zskiplist 结构则用于保存跳跃表节点的相关信息，比如节点的数量，以及指向表头节点和表尾节点的指针，等等。

图 5-1 展示了一个跳跃表示例，位于图片最左边的是 zskiplist 结构，该结构包含以下属性：

header ：指向跳跃表的表头节点。
tail ：指向跳跃表的表尾节点。
level ：记录目前跳跃表内，层数最大的那个节点的层数（表头节点的层数不计算在内）。
length ：记录跳跃表的长度，也即是，跳跃表目前包含节点的数量（表头节点不计算在内）。

位于 zskiplist 结构右方的是四个 zskiplistNode 结构，该结构包含以下属性：

层（level）：节点中用 L1 、 L2 、 L3 等字样标记节点的各个层， L1 代表第一层， L2 代表第二层，以此类推。每个层都带有两个属性：前进指针和跨度。前进指针用于访问位于表尾方向的其他节点，而跨度则记录了前进指针所指向节点和当前节点的距离。在上面的图片中，连线上带有数字的箭头就代表前进指针，而那个数字就是跨度。当程序从表头向表尾进行遍历时，访问会沿着层的前进指针进行。
后退（backward）指针：节点中用 BW 字样标记节点的后退指针，它指向位于当前节点的前一个节点。后退指针在程序从表尾向表头遍历时使用。
分值（score）：各个节点中的 1.0 、 2.0 和 3.0 是节点所保存的分值。在跳跃表中，节点按各自所保存的分值从小到大排列。
成员对象（obj）：各个节点中的 o1 、 o2 和 o3 是节点所保存的成员对象。

注意表头节点和其他节点的构造是一样的：表头节点也有后退指针、分值和成员对象，不过表头节点的这些属性都不会被用到，所以图中省略了这些部分，只显示了表头节点的各个层。

跳跃表节点 zskiplistNode

跳跃表节点的实现由 redis.h/zskiplistNode 结构定义：

 1 typedef struct zskiplistNode {
 2 
 3     // 后退指针
 4     struct zskiplistNode *backward;
 5 
 6     // 分值
 7     double score;
 8 
 9     // 成员对象
10     robj *obj;
11 
12     // 层
13     struct zskiplistLevel {
14 
15         // 前进指针
16         struct zskiplistNode *forward;
17 
18         // 跨度
19         unsigned int span;
20 
21     } level[];
22 
23 } zskiplistNode;

层

跳跃表节点的 level 数组可以包含多个元素，每个元素都包含一个指向其他节点的指针，程序可以通过这些层来加快访问其他节点的速度，一般来说，层的数量越多，访问其他节点的速度就越快。
每次创建一个新跳跃表节点的时候，程序都根据幂次定律 （power law，越大的数出现的概率越小）随机生成一个介于 1 和 32 之间的值作为 level 数组的大小，这个大小就是层的“高度”。

图 5-2 分别展示了三个高度为 1 层、 3 层和 5 层的节点，因为 C 语言的数组索引总是从 0 开始的，所以节点的第一层是 level[0] ，而第二层是 level[1] ，以此类推。

前进指针

每个层都有一个指向表尾方向的前进指针（level[i].forward 属性），用于从表头向表尾方向访问节点。

图 5-3 用虚线表示出了程序从表头向表尾方向，遍历跳跃表中所有节点的路径：

迭代程序首先访问跳跃表的第一个节点（表头），然后从第四层的前进指针移动到表中的第二个节点。
在第二个节点时，程序沿着第二层的前进指针移动到表中的第三个节点。
在第三个节点时，程序同样沿着第二层的前进指针移动到表中的第四个节点。
当程序再次沿着第四个节点的前进指针移动时，它碰到一个 NULL ，程序知道这时已经到达了跳跃表的表尾，于是结束这次遍历。

跨度

层的跨度（level[i].span 属性）用于记录两个节点之间的距离：
- 两个节点之间的跨度越大，它们相距得就越远。
- 指向 NULL 的所有前进指针的跨度都为 0 ，因为它们没有连向任何节点。
初看上去，很容易以为跨度和遍历操作有关，但实际上并不是这样 —— 遍历操作只使用前进指针就可以完成了，跨度实际上是用来计算排位（rank）的：在查找某个节点的过程中，将沿途访问过的所有层的跨度累计起来，得到的结果就是目标节点在跳跃表中的排位。

举个例子，图 5-4 用虚线标记了在跳跃表中查找分值为 3.0 、成员对象为 o3 的节点时，沿途经历的层：查找的过程只经过了一个层，并且层的跨度为 3 ，所以目标节点在跳跃表中的排位为 3 。

再举个例子，图 5-5 用虚线标记了在跳跃表中查找分值为 2.0 、成员对象为 o2 的节点时，沿途经历的层：在查找节点的过程中，程序经过了两个跨度为 1 的节点，因此可以计算出，目标节点在跳跃表中的排位为 2 。

后退指针

节点的后退指针（backward 属性）用于从表尾向表头方向访问节点：跟可以一次跳过多个节点的前进指针不同，因为每个节点只有一个后退指针，所以每次只能后退至前一个节点。

图 5-6 用虚线展示了如果从表尾向表头遍历跳跃表中的所有节点：程序首先通过跳跃表的 tail 指针访问表尾节点，然后通过后退指针访问倒数第二个节点，之后再沿着后退指针访问倒数第三个节点，再之后遇到指向 NULL 的后退指针，于是访问结束。

分值和成员

节点的分值（score 属性）是一个 double 类型的浮点数，跳跃表中的所有节点都按分值从小到大来排序。
节点的成员对象（obj 属性）是一个指针，它指向一个字符串对象，而字符串对象则保存着一个 SDS 值。
在同一个跳跃表中，各个节点保存的成员对象必须是唯一的，但是多个节点保存的分值却可以是相同的：分值相同的节点将按照成员对象在字典序中的大小来进行排序，成员对象较小的节点会排在前面（靠近表头的方向），而成员对象较大的节点则会排在后面（靠近表尾的方向）。

举个例子，在图 5-7 所示的跳跃表中，三个跳跃表节点都保存了相同的分值 10086.0 ，但保存成员对象 o1 的节点却排在保存成员对象 o2 和 o3 的节点之前，而保存成员对象 o2 的节点又排在保存成员对象 o3 的节点之前，由此可见， o1 、 o2 、 o3 三个成员对象在字典中的排序为 o1 <= o2 <= o3 。

跳跃表 zskiplist

虽然仅靠多个跳跃表节点就可以组成一个跳跃表，但通过使用一个 zskiplist 结构来持有这些节点，程序可以更方便地对整个跳跃表进行处理，比如快速访问跳跃表的表头节点和表尾节点，又或者快速地获取跳跃表节点的数量（也即是跳跃表的长度）等信息，如图 5-9 所示。

zskiplist 结构的定义如下：

 1 typedef struct zskiplist {
 2 
 3     // 表头节点和表尾节点
 4     struct zskiplistNode *header, *tail;
 5 
 6     // 表中节点的数量
 7     unsigned long length;
 8 
 9     // 表中层数最大的节点的层数
10     int level;
11 
12 } zskiplist;
13 header 和 tail 指针分别指向跳跃表的表头和表尾节点， 通过这两个指针， 程序定位表头节点和表尾节点的复杂度为 O(1) 。

header 和 tail 指针分别指向跳跃表的表头和表尾节点，通过这两个指针，程序定位表头节点和表尾节点的复杂度为 O(1) 。
length 属性用来记录节点的数量，程序可以在 O(1) 复杂度内返回跳跃表的长度。
level 属性则用于在 O(1) 复杂度内获取跳跃表中层高最大的那个节点的层数量，注意表头节点的层高并不计算在

整数集合

整数集合（intset）是集合键的底层实现之一：当一个集合只包含整数值元素，并且这个集合的元素数量不多时， Redis 就会使用整数集合作为集合键的底层实现。

导读

整数集合是集合键的底层实现之一。
整数集合的底层实现为数组，这个数组以有序、无重复的方式保存集合元素，在有需要时，程序会根据新添加元素的类型，改变这个数组的类型。
升级操作为整数集合带来了操作上的灵活性，并且尽可能地节约了内存。
整数集合只支持升级操作，不支持降级操作。

整数集合的实现

整数集合（intset）是 Redis 用于保存整数值的集合抽象数据结构，它可以保存类型为 int16_t 、 int32_t 或者 int64_t 的整数值，并且保证集合中不会出现重复元素。

每个 intset.h/intset 结构表示一个整数集合：

1 typedef struct intset {
 2 
 3     // 编码方式
 4     uint32_t encoding;
 5 
 6     // 集合包含的元素数量
 7     uint32_t length;
 8 
 9     // 保存元素的数组
10     int8_t contents[];
11 
12 } intset;
13 contents 数组是整数集合的底层实现： 整数集合的每个元素都是 contents 数组的一个数组项（item）， 各个项在数组中按值的大小从小到大有序地排列， 并且数组中不包含任何重复项。

contents 数组是整数集合的底层实现：整数集合的每个元素都是 contents 数组的一个数组项（item），各个项在数组中按值的大小从小到大有序地排列，并且数组中不包含任何重复项。
length 属性记录了整数集合包含的元素数量，也即是 contents 数组的长度。

虽然 intset 结构将 contents 属性声明为 int8_t 类型的数组，但实际上 contents 数组并不保存任何 int8_t 类型的值 —— contents 数组的真正类型取决于 encoding 属性的值：

如果 encoding 属性的值为 INTSET_ENC_INT16 ，那么 contents 就是一个 int16_t 类型的数组，数组里的每个项都是一个 int16_t 类型的整数值（最小值为 -32,768 ，最大值为 32,767 ）。
如果 encoding 属性的值为 INTSET_ENC_INT32 ，那么 contents 就是一个 int32_t 类型的数组，数组里的每个项都是一个 int32_t 类型的整数值（最小值为 -2,147,483,648 ，最大值为 2,147,483,647 ）。
如果 encoding 属性的值为 INTSET_ENC_INT64 ，那么 contents 就是一个 int64_t 类型的数组，数组里的每个项都是一个 int64_t 类型的整数值（最小值为 -9,223,372,036,854,775,808 ，最大值为 9,223,372,036,854,775,807 ）。

升级

每当我们要将一个新元素添加到整数集合里面，并且新元素的类型比整数集合现有所有元素的类型都要长时，整数集合需要先进行升级（upgrade），然后才能将新元素添加到整数集合里面。

升级整数集合并添加新元素共分为三步进行：

根据新元素的类型，扩展整数集合底层数组的空间大小，并为新元素分配空间。
将底层数组现有的所有元素都转换成与新元素相同的类型，并将类型转换后的元素放置到正确的位上，而且在放置元素的过程中，需要继续维持底层数组的有序性质不变。
将新元素添加到底层数组里面。

因为每次向整数集合添加新元素都可能会引起升级，而每次升级都需要对底层数组中已有的所有元素进行类型转换，所以向整数集合添加新元素的时间复杂度为 O(N) 。

升级之后新元素的摆放位置

因为引发升级的新元素的长度总是比整数集合现有所有元素的长度都大，所以这个新元素的值要么就大于所有现有元素，要么就小于所有现有元素：

在新元素小于所有现有元素的情况下，新元素会被放置在底层数组的最开头（索引 0 ）；
在新元素大于所有现有元素的情况下，新元素会被放置在底层数组的最末尾（索引 length-1 ）。

升级的好处

整数集合的升级策略有两个好处，一个是提升整数集合的灵活性，另一个是尽可能地节约内存。

提升灵活性

因为 C 语言是静态类型语言，为了避免类型错误，我们通常不会将两种不同类型的值放在同一个数据结构里面。
整数集合可以通过自动升级底层数组来适应新元素，所以我们可以随意地将 int16_t 、 int32_t 或者 int64_t 类型的整数添加到集合中，而不必担心出现类型错误，这种做法非常灵活。

节约内存

要让一个数组可以同时保存 int16_t 、 int32_t 、 int64_t 三种类型的值，最简单的做法就是直接使用 int64_t 类型的数组作为整数集合的底层实现。不过这样一来，就会出现浪费内存的情况。
整数集合现在的做法既可以让集合能同时保存三种不同类型的值，又可以确保升级操作只会在有需要的时候进行，这可以尽量节省内存。

降级

整数集合不支持降级操作，一旦对数组进行了升级，编码就会一直保持升级后的状态。
举个例子，对于一个整数集合来说，即使我们将集合里唯一一个真正需要使用 int64_t 类型来保存的元素 4294967295 删除了，整数集合的编码仍然会维持 INTSET_ENC_INT64 ，底层数组也仍然会是 int64_t 类型的。

整数集合 API

表 6-1 列出了整数集合的操作 API 。

函数	作用	时间复杂度
intsetNew	创建一个新的整数集合。	O(1)
intsetAdd	将给定元素添加到整数集合里面。	O(N)
intsetRemove	从整数集合中移除给定元素。	O(N)
intsetFind	检查给定值是否存在于集合。	因为底层数组有序，查找可以通过二分查找法来进行，所以复杂度为 O(\log N) 。
intsetRandom	从整数集合中随机返回一个元素。	O(1)
intsetGet	取出底层数组在给定索引上的元素。	O(1)
intsetLen	返回整数集合包含的元素个数。	O(1)
intsetBlobLen	返回整数集合占用的内存字节数。	O(1)

压缩列表

导读

压缩列表是一种为节约内存而开发的顺序型数据结构。
压缩列表被用作列表键和哈希键的底层实现之一。
压缩列表可以包含多个节点，每个节点可以保存一个字节数组或者整数值。
添加新节点到压缩列表，或者从压缩列表中删除节点，可能会引发连锁更新操作，但这种操作出现的几率并不高。

压缩列表的构成

压缩列表是 Redis 为了节约内存而开发的，由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型（sequential）数据结构。
一个压缩列表可以包含任意多个节点（entry），每个节点可以保存一个字节数组或者一个整数值。

图 7-1 展示了压缩列表的各个组成部分，表 7-1 则记录了各个组成部分的类型、长度、以及用途。

表 7-1 压缩列表各个组成部分的详细说明

属性	类型	长度	用途
zlbytes	uint32_t	4 字节	记录整个压缩列表占用的内存字节数：在对压缩列表进行内存重分配，或者计算 zlend 的位置时使用。
zltail	uint32_t	4 字节	记录压缩列表表尾节点距离压缩列表的起始地址有多少字节：通过这个偏移量，程序无须遍历整个压缩列表就可以确定表尾节点的地址。
zllen	uint16_t	2 字节	记录了压缩列表包含的节点数量：当这个属性的值小于 UINT16_MAX （65535）时，这个属性的值就是压缩列表包含节点的数量；当这个值等于 UINT16_MAX 时，节点的真实数量需要遍历整个压缩列表才能计算得出。
entryX	列表节点	不定	压缩列表包含的各个节点，节点的长度由节点保存的内容决定。
zlend	uint8_t	1 字节	特殊值 0xFF （十进制 255 ），用于标记压缩列表的末端。

压缩列表节点的构成

每个压缩列表节点都由 previous_entry_length 、 encoding 、 content 三个部分组成，如图 7-4 所示。

每个压缩列表节点可以保存一个字节数组或者一个整数值，其中，字节数组可以是以下三种长度的其中一种：

长度小于等于 63 （2^{6}-1）字节的字节数组；
长度小于等于 16383 （2^{14}-1）字节的字节数组；
长度小于等于 4294967295 （2^{32}-1）字节的字节数组；

而整数值则可以是以下六种长度的其中一种：

4 位长，介于 0 至 12 之间的无符号整数；
1 字节长的有符号整数；
3 字节长的有符号整数；
int16_t 类型整数；
int32_t 类型整数；
int64_t 类型整数。

previous_entry_length

节点的 previous_entry_length 属性以字节为单位，记录了压缩列表中前一个节点的长度。
previous_entry_length 属性的长度可以是 1 字节或者 5 字节：
如果前一节点的长度小于 254 字节，那么 previous_entry_length 属性的长度为 1 字节：前一节点的长度就保存在这一个字节里面。
如果前一节点的长度大于等于 254 字节，那么 previous_entry_length 属性的长度为 5 字节：其中属性的第一字节会被设置为 0xFE （十进制值 254），而之后的四个字节则用于保存前一节点的长度。
因为节点的 previous_entry_length 属性记录了前一个节点的长度，所以程序可以通过指针运算，根据当前节点的起始地址来计算出前一个节点的起始地址。

图 7-5 展示了一个包含一字节长 previous_entry_length 属性的压缩列表节点，属性的值为 0x05 ，表示前一节点的长度为 5 字节。

图 7-6 展示了一个包含五字节长 previous_entry_length 属性的压缩节点，属性的值为 0xFE00002766 ，其中值的最高位字节 0xFE 表示这是一个五字节长的 previous_entry_length 属性，而之后的四字节 0x00002766 （十进制值 10086 ）才是前一节点的实际长度。

encoding

节点的 encoding 属性记录了节点的 content 属性所保存数据的类型以及长度：

一字节、两字节或者五字节长，值的最高位为 00 、 01 或者 10 的是字节数组编码：这种编码表示节点的 content 属性保存着字节数组，数组的长度由编码除去最高两位之后的其他位记录；
一字节长，值的最高位以 11 开头的是整数编码：这种编码表示节点的 content 属性保存着整数值，整数值的类型和长度由编码除去最高两位之后的其他位记录；

表 7-2 记录了所有可用的字节数组编码，而表 7-3 则记录了所有可用的整数编码。表格中的下划线 _ 表示留空，而 b 、 x 等变量则代表实际的二进制数据，为了方便阅读，多个字节之间用空格隔开。

编码	编码长度	content 属性保存的值
00bbbbbb	1 字节	长度小于等于 63 字节的字节数组。
01bbbbbb xxxxxxxx	2 字节	长度小于等于 16383 字节的字节数组。
10______ aaaaaaaa bbbbbbbb cccccccc dddddddd	5 字节	长度小于等于 4294967295 的字节数组。

表 7-3 整数编码

编码	编码长度	content 属性保存的值
11000000	1 字节	int16_t 类型的整数。
11010000	1 字节	int32_t 类型的整数。
11100000	1 字节	int64_t 类型的整数。
11110000	1 字节	24 位有符号整数。
11111110	1 字节	8 位有符号整数。
1111xxxx	1 字节	使用这一编码的节点没有相应的 content 属性，因为编码本身的 xxxx 四个位已经保存了一个介于 0 和 12 之间的值，所以它无须 content 属性。

content

节点的 content 属性负责保存节点的值，节点值可以是一个字节数组或者整数，值的类型和长度由节点的 encoding 属性决定。
图 7-9 展示了一个保存字节数组的节点示例：
编码的最高两位 00 表示节点保存的是一个字节数组；
编码的后六位 001011 记录了字节数组的长度 11 ；
content 属性保存着节点的值 "hello world" 。

图 7-10 展示了一个保存整数值的节点示例：
编码 11000000 表示节点保存的是一个 int16_t 类型的整数值；
content 属性保存着节点的值 10086 。

连锁更新

添加新节点可能会引发连锁更新之外，
删除节点也可能会引发连锁更新。
因为连锁更新在最坏情况下需要对压缩列表执行 N 次空间重分配操作，而每次空间重分配的最坏复杂度为 O(N) ，所以连锁更新的最坏复杂度为 O(N^2) 。
要注意的是，尽管连锁更新的复杂度较高，但它真正造成性能问题的几率是很低的：
首先，压缩列表里要恰好有多个连续的、长度介于 250 字节至 253 字节之间的节点，连锁更新才有可能被引发，在实际中，这种情况并不多见；
其次，即使出现连锁更新，但只要被更新的节点数量不多，就不会对性能造成任何影响：比如说，对三五个节点进行连锁更新是绝对不会影响性能的；

因为以上原因， ziplistPush 等命令的平均复杂度仅为 O(N) ，在实际中，我们可以放心地使用这些函数，而不必担心连锁更新会影响压缩列表的性能。

压缩列表 API

表 7-4 列出了所有用于操作压缩列表的 API 。

函数	作用	算法复杂度
ziplistNew	创建一个新的压缩列表。	O(1)
ziplistPush	创建一个包含给定值的新节点，并将这个新节点添加到压缩列表的表头或者表尾。	平均 O(N) ，最坏 O(N^2) 。
ziplistInsert	将包含给定值的新节点插入到给定节点之后。	平均 O(N) ，最坏 O(N^2) 。
ziplistIndex	返回压缩列表给定索引上的节点。	O(N)
ziplistFind	在压缩列表中查找并返回包含了给定值的节点。	因为节点的值可能是一个字节数组，所以检查节点值和给定值是否相同的复杂度为 O(N) ，而查找整个列表的复杂度则为 O(N^2) 。
ziplistNext	返回给定节点的下一个节点。	O(1)
ziplistPrev	返回给定节点的前一个节点。	O(1)
ziplistGet	获取给定节点所保存的值。	O(1)
ziplistDelete	从压缩列表中删除给定的节点。	平均 O(N) ，最坏 O(N^2) 。
ziplistDeleteRange	删除压缩列表在给定索引上的连续多个节点。	平均 O(N) ，最坏 O(N^2) 。
ziplistBlobLen	返回压缩列表目前占用的内存字节数。	O(1)
ziplistLen	返回压缩列表目前包含的节点数量。	节点数量小于 65535 时 O(1) ，大于 65535 时 O(N) 。

因为 ziplistPush 、 ziplistInsert 、 ziplistDelete 和 ziplistDeleteRange 四个函数都有可能会引发连锁更新，所以它们的最坏复杂度都是 O(N^2) 。

3、对象

在前面的数个章节里，我们陆续介绍了 Redis 用到的所有主要数据结构，比如简单动态字符串（SDS）、双端链表、字典、压缩列表、整数集合，等等。

Redis 并没有直接使用这些数据结构来实现键值对数据库，而是基于这些数据结构创建了一个对象系统，这个系统包含字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象这五种类型的对象，每种对象都用到了至少一种我们前面所介绍的数据结构。
通过这五种不同类型的对象，（1）Redis 可以在执行命令之前，根据对象的类型来判断一个对象是否可以执行给定的命令。（2）可以针对不同的使用场景，为对象设置多种不同的数据结构实现，从而优化对象在不同场景下的使用效率。
Redis 的对象系统还实现了基于引用计数技术的内存回收机制：当程序不再使用某个对象的时候，这个对象所占用的内存就会被自动释放；另外， Redis 还通过引用计数技术实现了对象共享机制，这一机制可以在适当的条件下，通过让多个数据库键共享同一个对象来节约内存。
最后， Redis 的对象带有访问时间记录信息，该信息可以用于计算数据库键的空转时长，在服务器启用了 maxmemory 功能的情况下，空转时长较大的那些键可能会优先被服务器删除。

导读

Redis 数据库中的每个键值对的键和值都是一个对象。
Redis 共有字符串、列表、哈希、集合、有序集合五种类型的对象，每种类型的对象至少都有两种或以上的编码方式，不同的编码可以在不同的使用场景上优化对象的使用效率。
服务器在执行某些命令之前，会先检查给定键的类型能否执行指定的命令，而检查一个键的类型就是检查键的值对象的类型。
Redis 的对象系统带有引用计数实现的内存回收机制，当一个对象不再被使用时，该对象所占用的内存就会被自动释放。
Redis 会共享值为 0 到 9999 的字符串对象。
对象会记录自己的最后一次被访问的时间，这个时间可以用于计算对象的空转时间。

对象的类型与编码

Redis 使用对象来表示数据库中的键和值，每次当我们在 Redis 的数据库中新创建一个键值对时，我们至少会创建两个对象，一个对象用作键值对的键（键对象），另一个对象用作键值对的值（值对象）。
Redis 中的每个对象都由一个 redisObject 结构表示，该结构中和保存数据有关的三个属性分别是 type 属性、 encoding 属性和 ptr 属性：

 1 typedef struct redisObject {
 2 
 3     // 类型
 4     unsigned type:4;
 5 
 6     // 编码
 7     unsigned encoding:4;
 8 
 9     // 指向底层实现数据结构的指针
10     void *ptr;
11 
12     // ...
13 
14 } robj;

举个例子，以下 SET 命令在数据库中创建了一个新的键值对，其中键值对的键是一个包含了字符串值 "msg" 的对象，而键值对的值则是一个包含了字符串值 "hello world" 的对象：

1 redis> SET msg "hello world"
2 OK

类型

对象的 type 属性记录了对象的类型，这个属性的值可以是以下常量的其中一个。

表 8-1 对象的类型

类型常量	对象的名称
REDIS_STRING	字符串对象
REDIS_LIST	列表对象
REDIS_HASH	哈希对象
REDIS_SET	集合对象
REDIS_ZSET	有序集合对象

对于 Redis 数据库保存的键值对来说，键总是一个字符串对象，而值则可以是字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象或者有序集合对象的其中一种，因此：
当我们称呼一个数据库键为“字符串键”时，我们指的是“这个数据库键所对应的值为字符串对象”；
当我们称呼一个键为“列表键”时，我们指的是“这个数据库键所对应的值为列表对象”，诸如此类。
TYPE 命令的实现方式也与此类似，当我们对一个数据库键执行 TYPE 命令时，命令返回的结果为数据库键对应的值对象的类型，而不是键对象的类型：

1 # 键为字符串对象，值为列表对象
2 redis> RPUSH numbers 1 3 5
3 (integer) 6
4 
5 redis> TYPE numbers
6 list

表 8-2 列出了 TYPE 命令在面对不同类型的值对象时所产生的输出。

对象	对象 type 属性的值	TYPE 命令的输出
字符串对象	REDIS_STRING	"string"
列表对象	REDIS_LIST	"list"
哈希对象	REDIS_HASH	"hash"
集合对象	REDIS_SET	"set"
有序集合对象	REDIS_ZSET	"zset"

编码和底层实现

对象的 ptr 指针指向对象的底层实现数据结构，而这些数据结构由对象的 encoding 属性决定。

encoding 属性记录了对象所使用的编码，也即是说这个对象使用了什么数据结构作为对象的底层实现，这个属性的值可以是表 8-3 列出的常量的其中一个。

编码常量	编码所对应的底层数据结构	OBJECT ENCODING 命令输出
REDIS_ENCODING_INT	long 类型的整数	"int"
REDIS_ENCODING_EMBSTR	embstr 编码的简单动态字符串	"embstr"
REDIS_ENCODING_RAW	简单动态字符串	"raw"
REDIS_ENCODING_HT	字典	"hashtable"
REDIS_ENCODING_LINKEDLIST	双端链表	"linkedlist"
REDIS_ENCODING_ZIPLIST	压缩列表	"ziplist"
REDIS_ENCODING_INTSET	整数集合	"intset"
REDIS_ENCODING_SKIPLIST	跳跃表和字典	"skiplist"

其中，每种type类型的对象都至少使用了两种不同的编码，表 8-4 不同类型和编码的对象

类型常量	编码	对象
REDIS_STRING	REDIS_ENCODING_INT	使用整数值实现的字符串对象。
REDIS_STRING	REDIS_ENCODING_EMBSTR	使用 embstr 编码的简单动态字符串实现的字符串对象。
REDIS_STRING	REDIS_ENCODING_RAW	使用简单动态字符串实现的字符串对象。
REDIS_LIST	REDIS_ENCODING_ZIPLIST	使用压缩列表实现的列表对象。
REDIS_LIST	REDIS_ENCODING_LINKEDLIST	使用双端链表实现的列表对象。
REDIS_HASH	REDIS_ENCODING_ZIPLIST	使用压缩列表实现的哈希对象。
REDIS_HASH	REDIS_ENCODING_HT	使用字典实现的哈希对象。
REDIS_SET	REDIS_ENCODING_INTSET	使用整数集合实现的集合对象。
REDIS_SET	REDIS_ENCODING_HT	使用字典实现的集合对象。
REDIS_ZSET	REDIS_ENCODING_ZIPLIST	使用压缩列表实现的有序集合对象。
REDIS_ZSET	REDIS_ENCODING_SKIPLIST	使用跳跃表和字典实现的有序集合对象。

使用 OBJECT ENCODING 命令可以查看一个数据库键的值对象的编码：

 1 redis> SET msg "hello wrold"
 2 OK
 3 
 4 redis> OBJECT ENCODING msg
 5 "embstr"
 6 
 7 redis> SET story "long long long long long long ago ..."
 8 OK
 9 
10 redis> OBJECT ENCODING story
11 "raw"
12 
13 redis> SADD numbers 1 3 5
14 (integer) 3
15 
16 redis> OBJECT ENCODING numbers
17 "intset"
18 
19 redis> SADD numbers "seven"
20 (integer) 1
21 
22 redis> OBJECT ENCODING numbers
23 "hashtable"

通过 encoding 属性来设定对象所使用的编码，而不是为特定类型的对象关联一种固定的编码，极大地提升了 Redis 的灵活性和效率，因为 Redis 可以根据不同的使用场景来为一个对象设置不同的编码，从而优化对象在某一场景下的效率。

举个例子，在列表对象包含的元素比较少时， Redis 使用压缩列表作为列表对象的底层实现：

因为压缩列表比双端链表更节约内存，并且在元素数量较少时，在内存中以连续块方式保存的压缩列表比起双端链表可以更快被载入到缓存中；
随着列表对象包含的元素越来越多，使用压缩列表来保存元素的优势逐渐消失时，对象就会将底层实现从压缩列表转向功能更强、也更适合保存大量元素的双端链表上面；

其他类型的对象也会通过使用多种不同的编码来进行类似的优化。

在接下来的内容中，我们将分别介绍 Redis 中的五种不同类型的对象，说明这些对象底层所使用的编码方式，列出对象从一种编码转换成另一种编码所需的条件，以及同一个命令在多种不同编码上的实现方法。

字符串对象

字符串对象的编码可以是 int 、 raw 或者 embstr 。
如果一个字符串对象保存的是整数值，并且这个整数值可以用 long 类型来表示，那么字符串对象会将整数值保存在字符串对象结构的 ptr 属性里面（将 void* 转换成 long ），并将字符串对象的编码设置为 int 。

举个例子，如果我们执行以下 SET 命令，那么服务器将创建一个如图 8-1 所示的 int 编码的字符串对象作为 number 键的值：

1 redis> SET number 10086
2 OK
3 
4 redis> OBJECT ENCODING number
5 "int"

如果字符串对象保存的是一个字符串值，并且这个字符串值的长度大于 39 字节，那么字符串对象将使用一个简单动态字符串（SDS）来保存这个字符串值，并将对象的编码设置为 raw 。

举个例子，如果我们执行以下命令，那么服务器将创建一个如图 8-2 所示的 raw 编码的字符串对象作为 story 键的值：

1 redis> SET story "Long, long, long ago there lived a king ..."
2 OK
3 
4 redis> STRLEN story
5 (integer) 43
6 
7 redis> OBJECT ENCODING story
8 "raw"

如果字符串对象保存的是一个字符串值，并且这个字符串值的长度小于等于 39 字节，那么字符串对象将使用 embstr 编码的方式来保存这个字符串值。

embstr 编码是专门用于保存短字符串的一种优化编码方式，这种编码和 raw 编码一样，都使用 redisObject 结构和 sdshdr 结构来表示字符串对象，但 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，如图 8-3 所示。

embstr 编码的字符串对象在执行命令时，产生的效果和 raw 编码的字符串对象执行命令时产生的效果是相同的，但使用 embstr 编码的字符串对象来保存短字符串值有以下好处：

embstr 编码将创建字符串对象所需的内存分配次数从 raw 编码的两次降低为一次。
释放 embstr 编码的字符串对象只需要调用一次内存释放函数，而释放 raw 编码的字符串对象需要调用两次内存释放函数。
因为 embstr 编码的字符串对象的所有数据都保存在一块连续的内存里面，所以这种编码的字符串对象比起 raw 编码的字符串对象能够更好地利用缓存带来的优势。

作为例子，以下命令创建了一个 embstr 编码的字符串对象作为 msg 键的值，值对象的样子如图 8-4 所示：

1 redis> SET msg "hello"
2 OK
3 
4 redis> OBJECT ENCODING msg
5 "embstr"

最后要说的是，可以用 long double 类型表示的浮点数在 Redis 中也是作为字符串值来保存的：如果我们要保存一个浮点数到字符串对象里面，那么程序会先将这个浮点数转换成字符串值，然后再保存起转换所得的字符串值。在有需要的时候，程序会将保存在字符串对象里面的字符串值转换回浮点数值，执行某些操作，然后再将执行操作所得的浮点数值转换回字符串值，并继续保存在字符串对象里面。

表 8-6 字符串对象保存各类型值的编码方式

值	编码
可以用 long 类型保存的整数。	int
可以用 long double 类型保存的浮点数。	embstr 或者 raw
字符串值，或者因为长度太大而没办法用 long 类型表示的整数，又或者因为长度太大而没办法用 long double 类型表示的浮点数。	embstr 或者 raw

编码的转换

int 编码的字符串对象和 embstr 编码的字符串对象在条件满足的情况下，会被转换为 raw 编码的字符串对象。
对于 int 编码的字符串对象来说，如果我们向对象执行了一些命令，使得这个对象保存的不再是整数值，而是一个字符串值，那么字符串对象的编码将从 int 变为 raw 。比如APPEND 命令
另外，因为 Redis 没有为 embstr 编码的字符串对象编写任何相应的修改程序（只有 int 编码的字符串对象和 raw 编码的字符串对象有这些程序），所以 embstr 编码的字符串对象实际上是只读的：当我们对 embstr 编码的字符串对象执行任何修改命令时，程序会先将对象的编码从 embstr 转换成 raw ，然后再执行修改命令；因为这个原因， embstr 编码的字符串对象在执行修改命令之后，总会变成一个 raw 编码的字符串对象。

字符串命令的实现

因为字符串键的值为字符串对象，所以用于字符串键的所有命令都是针对字符串对象来构建的，表 8-7 列举了其中一部分字符串命令，以及这些命令在不同编码的字符串对象下的实现方法。

命令	int 编码的实现方法	embstr 编码的实现方法	raw 编码的实现方法
SET	使用 int 编码保存值。	使用 embstr 编码保存值。	使用 raw 编码保存值。
GET	拷贝对象所保存的整数值，将这个拷贝转换成字符串值，然后向客户端返回这个字符串值。	直接向客户端返回字符串值。	直接向客户端返回字符串值。
APPEND	将对象转换成 raw 编码，然后按 raw 编码的方式执行此操作。	将对象转换成 raw 编码，然后按 raw 编码的方式执行此操作。	调用 sdscatlen 函数，将给定字符串追加到现有字符串的末尾。
INCRBYFLOAT	取出整数值并将其转换成 long double 类型的浮点数，对这个浮点数进行加法计算，然后将得出的浮点数结果保存起来。	取出字符串值并尝试将其转换成 long double 类型的浮点数，对这个浮点数进行加法计算，然后将得出的浮点数结果保存起来。如果字符串值不能被转换成浮点数，那么向客户端返回一个错误。	取出字符串值并尝试将其转换成 long double 类型的浮点数，对这个浮点数进行加法计算，然后将得出的浮点数结果保存起来。如果字符串值不能被转换成浮点数，那么向客户端返回一个错误。
INCRBY	对整数值进行加法计算，得出的计算结果会作为整数被保存起来。	embstr 编码不能执行此命令，向客户端返回一个错误。	raw 编码不能执行此命令，向客户端返回一个错误。
DECRBY	对整数值进行减法计算，得出的计算结果会作为整数被保存起来。	embstr 编码不能执行此命令，向客户端返回一个错误。	raw 编码不能执行此命令，向客户端返回一个错误。
STRLEN	拷贝对象所保存的整数值，将这个拷贝转换成字符串值，计算并返回这个字符串值的长度。	调用 sdslen 函数，返回字符串的长度。	调用 sdslen 函数，返回字符串的长度。
SETRANGE	将对象转换成 raw 编码，然后按 raw 编码的方式执行此命令。	将对象转换成 raw 编码，然后按 raw 编码的方式执行此命令。	将字符串特定索引上的值设置为给定的字符。
GETRANGE	拷贝对象所保存的整数值，将这个拷贝转换成字符串值，然后取出并返回字符串指定索引上的字符。	直接取出并返回字符串指定索引上的字符。

列表对象

列表对象的编码可以是 ziplist 或者 linkedlist 。
ziplist 编码的列表对象使用压缩列表作为底层实现，每个压缩列表节点（entry）保存了一个列表元素。
另一方面， linkedlist 编码的列表对象使用双端链表作为底层实现，每个双端链表节点（node）都保存了一个字符串对象，而每个字符串对象都保存了一个列表元素。

举个例子，如果我们执行以下 RPUSH 命令，那么服务器将创建一个列表对象作为 numbers 键的值：

1 redis> RPUSH numbers 1 "three" 5
2 (integer) 3

注意， linkedlist 编码的列表对象在底层的双端链表结构中包含了多个字符串对象，这种嵌套字符串对象的行为在稍后介绍的哈希对象、集合对象和有序集合对象中都会出现，字符串对象是 Redis 五种类型的对象中唯一一种会被其他四种类型对象嵌套的对象。

注意

为了简化字符串对象的表示，我们在图 8-6 使用了一个带有 StringObject 字样的格子来表示一个字符串对象，而 StringObject 字样下面的是字符串对象所保存的值。

比如说，图 8-7 代表的就是一个包含了字符串值 "three" 的字符串对象，它是 8-8 的简化表示。

本书接下来的内容将继续沿用这一简化表示。

编码转换

当列表对象可以同时满足以下两个条件时，列表对象使用 ziplist 编码：

列表对象保存的所有字符串元素的长度都小于 64 字节；
列表对象保存的元素数量小于 512 个；

不能满足这两个条件的列表对象需要使用 linkedlist 编码。

对于使用 ziplist 编码的列表对象来说，当使用 ziplist 编码所需的两个条件的任意一个不能被满足时，对象的编码转换操作就会被执行：原本保存在压缩列表里的所有列表元素都会被转移并保存到双端链表里面，对象的编码也会从 ziplist 变为 linkedlist 。

注意

以上两个条件的上限值是可以修改的，具体请看配置文件中关于 list-max-ziplist-value 选项和 list-max-ziplist-entries 选项的说明。

列表命令的实现

因为列表键的值为列表对象，所以用于列表键的所有命令都是针对列表对象来构建的，

表 8-8 列出了其中一部分列表键命令，以及这些命令在不同编码的列表对象下的实现方法。

命令	ziplist 编码的实现方法	linkedlist 编码的实现方法
LPUSH	调用 ziplistPush 函数，将新元素推入到压缩列表的表头。	调用 listAddNodeHead 函数，将新元素推入到双端链表的表头。
RPUSH	调用 ziplistPush 函数，将新元素推入到压缩列表的表尾。	调用 listAddNodeTail 函数，将新元素推入到双端链表的表尾。
LPOP	调用 ziplistIndex 函数定位压缩列表的表头节点，在向用户返回节点所保存的元素之后，调用 ziplistDelete 函数删除表头节点。	调用 listFirst 函数定位双端链表的表头节点，在向用户返回节点所保存的元素之后，调用 listDelNode 函数删除表头节点。
RPOP	调用 ziplistIndex 函数定位压缩列表的表尾节点，在向用户返回节点所保存的元素之后，调用 ziplistDelete 函数删除表尾节点。	调用 listLast 函数定位双端链表的表尾节点，在向用户返回节点所保存的元素之后，调用 listDelNode 函数删除表尾节点。
LINDEX	调用 ziplistIndex 函数定位压缩列表中的指定节点，然后返回节点所保存的元素。	调用 listIndex 函数定位双端链表中的指定节点，然后返回节点所保存的元素。
LLEN	调用 ziplistLen 函数返回压缩列表的长度。	调用 listLength 函数返回双端链表的长度。
LINSERT	插入新节点到压缩列表的表头或者表尾时，使用 ziplistPush 函数；插入新节点到压缩列表的其他位置时，使用 ziplistInsert 函数。	调用 listInsertNode 函数，将新节点插入到双端链表的指定位置。
LREM	遍历压缩列表节点，并调用 ziplistDelete 函数删除包含了给定元素的节点。	遍历双端链表节点，并调用 listDelNode 函数删除包含了给定元素的节点。
LTRIM	调用 ziplistDeleteRange 函数，删除压缩列表中所有不在指定索引范围内的节点。	遍历双端链表节点，并调用 listDelNode 函数删除链表中所有不在指定索引范围内的节点。
LSET	调用 ziplistDelete 函数，先删除压缩列表指定索引上的现有节点，然后调用 ziplistInsert 函数，将一个包含给定元素的新节点插入到相同索引上面。	调用 listIndex 函数，定位到双端链表指定索引上的节点，然后通过赋值操作更新节点的值。

哈希对象

哈希对象的编码可以是 ziplist 或者 hashtable 。
ziplist 编码的哈希对象使用压缩列表作为底层实现，每当有新的键值对要加入到哈希对象时，程序会先将保存了键的压缩列表节点推入到压缩列表表尾，然后再将保存了值的压缩列表节点推入到压缩列表表尾，因此：
- 保存了同一键值对的两个节点总是紧挨在一起，保存键的节点在前，保存值的节点在后；
- 先添加到哈希对象中的键值对会被放在压缩列表的表头方向，而后来添加到哈希对象中的键值对会被放在压缩列表的表尾方向。
另一方面， hashtable 编码的哈希对象使用字典作为底层实现，哈希对象中的每个键值对都使用一个字典键值对来保存：
- 字典的每个键都是一个字符串对象，对象中保存了键值对的键；
- 字典的每个值都是一个字符串对象，对象中保存了键值对的值。

举个例子，如果我们执行以下 HSET 命令，那么服务器将创建一个列表对象作为 profile 键的值：

1 redis> HSET profile name "Tom"
2 (integer) 1
3 
4 redis> HSET profile age 25
5 (integer) 1
6 
7 redis> HSET profile career "Programmer"
8 (integer) 1

编码转换

当哈希对象可以同时满足以下两个条件时，哈希对象使用 ziplist 编码：

哈希对象保存的所有键值对的键和值的字符串长度都小于 64 字节；
哈希对象保存的键值对数量小于 512 个；

不能满足这两个条件的哈希对象需要使用 hashtable 编码。

对于使用 ziplist 编码的列表对象来说，当使用 ziplist 编码所需的两个条件的任意一个不能被满足时，对象的编码转换操作就会被执行：原本保存在压缩列表里的所有键值对都会被转移并保存到字典里面，对象的编码也会从 ziplist 变为 hashtable 。

注意

这两个条件的上限值是可以修改的，具体请看配置文件中关于 hash-max-ziplist-value 选项和 hash-max-ziplist-entries 选项的说明。

哈希命令的实现

因为哈希键的值为哈希对象，所以用于哈希键的所有命令都是针对哈希对象来构建的，表 8-9 列出了其中一部分哈希键命令，以及这些命令在不同编码的哈希对象下的实现方法。

命令	ziplist 编码实现方法	hashtable 编码的实现方法
HSET	首先调用 ziplistPush 函数，将键推入到压缩列表的表尾，然后再次调用 ziplistPush 函数，将值推入到压缩列表的表尾。	调用 dictAdd 函数，将新节点添加到字典里面。
HGET	首先调用 ziplistFind 函数，在压缩列表中查找指定键所对应的节点，然后调用 ziplistNext 函数，将指针移动到键节点旁边的值节点，最后返回值节点。	调用 dictFind 函数，在字典中查找给定键，然后调用 dictGetVal 函数，返回该键所对应的值。
HEXISTS	调用 ziplistFind 函数，在压缩列表中查找指定键所对应的节点，如果找到的话说明键值对存在，没找到的话就说明键值对不存在。	调用 dictFind 函数，在字典中查找给定键，如果找到的话说明键值对存在，没找到的话就说明键值对不存在。
HDEL	调用 ziplistFind 函数，在压缩列表中查找指定键所对应的节点，然后将相应的键节点、以及键节点旁边的值节点都删除掉。	调用 dictDelete 函数，将指定键所对应的键值对从字典中删除掉。
HLEN	调用 ziplistLen 函数，取得压缩列表包含节点的总数量，将这个数量除以 2 ，得出的结果就是压缩列表保存的键值对的数量。	调用 dictSize 函数，返回字典包含的键值对数量，这个数量就是哈希对象包含的键值对数量。
HGETALL	遍历整个压缩列表，用 ziplistGet 函数返回所有键和值（都是节点）。	遍历整个字典，用 dictGetKey 函数返回字典的键，用 dictGetVal 函数返回字典的值。

集合对象

集合对象的编码可以是 intset 或者 hashtable 。
intset 编码的集合对象使用整数集合作为底层实现，集合对象包含的所有元素都被保存在整数集合里面。
另一方面， hashtable 编码的集合对象使用字典作为底层实现，字典的每个键都是一个字符串对象，每个字符串对象包含了一个集合元素，而字典的值则全部被设置为 NULL 。

举个例子，以下代码将创建一个如图 8-12 所示的 intset 编码集合对象：

1 redis> SADD numbers 1 3 5
2 (integer) 3

以下代码将创建一个如图 8-13 所示的 hashtable 编码集合对象：

1 redis> SADD fruits "apple" "banana" "cherry"
2 (integer) 3

编码的转换

当集合对象可以同时满足以下两个条件时，对象使用 intset 编码：

集合对象保存的所有元素都是整数值；
集合对象保存的元素数量不超过 512 个；

不能满足这两个条件的集合对象需要使用 hashtable 编码。

对于使用 intset 编码的集合对象来说，当使用 intset 编码所需的两个条件的任意一个不能被满足时，对象的编码转换操作就会被执行：原本保存在整数集合中的所有元素都会被转移并保存到字典里面，并且对象的编码也会从 intset 变为 hashtable 。

注意

第二个条件的上限值是可以修改的，具体请看配置文件中关于 set-max-intset-entries 选项的说明。

集合命令的实现

因为集合键的值为集合对象，所以用于集合键的所有命令都是针对集合对象来构建的，表 8-10 列出了其中一部分集合键命令，以及这些命令在不同编码的集合对象下的实现方法。

表 8-10 集合命令的实现方法

命令	intset 编码的实现方法	hashtable 编码的实现方法
SADD	调用 intsetAdd 函数，将所有新元素添加到整数集合里面。	调用 dictAdd ，以新元素为键， NULL 为值，将键值对添加到字典里面。
SCARD	调用 intsetLen 函数，返回整数集合所包含的元素数量，这个数量就是集合对象所包含的元素数量。	调用 dictSize 函数，返回字典所包含的键值对数量，这个数量就是集合对象所包含的元素数量。
SISMEMBER	调用 intsetFind 函数，在整数集合中查找给定的元素，如果找到了说明元素存在于集合，没找到则说明元素不存在于集合。	调用 dictFind 函数，在字典的键中查找给定的元素，如果找到了说明元素存在于集合，没找到则说明元素不存在于集合。
SMEMBERS	遍历整个整数集合，使用 intsetGet 函数返回集合元素。	遍历整个字典，使用 dictGetKey 函数返回字典的键作为集合元素。
SRANDMEMBER	调用 intsetRandom 函数，从整数集合中随机返回一个元素。	调用 dictGetRandomKey 函数，从字典中随机返回一个字典键。
SPOP	调用 intsetRandom 函数，从整数集合中随机取出一个元素，在将这个随机元素返回给客户端之后，调用 intsetRemove 函数，将随机元素从整数集合中删除掉。	调用 dictGetRandomKey 函数，从字典中随机取出一个字典键，在将这个随机字典键的值返回给客户端之后，调用 dictDelete 函数，从字典中删除随机字典键所对应的键值对。
SREM	调用 intsetRemove 函数，从整数集合中删除所有给定的元素。	调用 dictDelete 函数，从字典中删除所有键为给定元素的键值对。

有序集合对象

有序集合的编码可以是 ziplist 或者 skiplist 。
ziplist 编码的有序集合对象使用压缩列表作为底层实现，每个集合元素使用两个紧挨在一起的压缩列表节点来保存，第一个节点保存元素的成员（member），而第二个元素则保存元素的分值（score）。
压缩列表内的集合元素按分值从小到大进行排序，分值较小的元素被放置在靠近表头的方向，而分值较大的元素则被放置在靠近表尾的方向。
skiplist 编码的有序集合对象使用 zset 结构作为底层实现，一个 zset 结构同时包含一个字典和一个跳跃表：

1 typedef struct zset {
2     
3     zskiplist *zsl;
4     dict *dict;
5     
6 } zset;

- zset 结构中的 zsl 跳跃表按分值从小到大保存了所有集合元素，每个跳跃表节点都保存了一个集合元素：跳跃表节点的 object 属性保存了元素的成员，而跳跃表节点的 score 属性则保存了元素的分值。通过这个跳跃表，程序可以对有序集合进行范围型操作，比如 ZRANK 、 ZRANGE 等命令就是基于跳跃表 API 来实现的。
- zset 结构中的 dict 字典为有序集合创建了一个从成员到分值的映射，字典中的每个键值对都保存了一个集合元素：字典的键保存了元素的成员，而字典的值则保存了元素的分值。通过这个字典，程序可以用 O(1) 复杂度查找给定成员的分值， ZSCORE 命令就是根据这一特性实现的，而很多其他有序集合命令都在实现的内部用到了这一特性。
- 值得一提的是，虽然 zset 结构同时使用跳跃表和字典来保存有序集合元素，但这两种数据结构都会通过指针来共享相同元素的成员和分值，所以同时使用跳跃表和字典来保存集合元素不会产生任何重复成员或者分值，也不会因此而浪费额外的内存。
有序集合每个元素的成员都是一个字符串对象，而每个元素的分值都是一个 double 类型的浮点数。

举个例子，如果我们执行以下 ZADD 命令，那么服务器将创建一个有序集合对象作为 price 键的值：

1 redis> ZADD price 8.5 apple 5.0 banana 6.0 cherry
2 (integer) 3

如果 price 键的值对象使用的是 ziplist 编码，那么这个值对象将会是图 8-14 所示的样子，而对象所使用的压缩列表则会是 8-15 所示的样子。

如果前面 price 键创建的不是 ziplist 编码的有序集合对象，而是 skiplist 编码的有序集合对象，那么这个有序集合对象将会是图 8-16 所示的样子，而对象所使用的 zset 结构将会是图 8-17 所示的样子。

注意

为了展示方便，图 8-17 在字典和跳跃表中重复展示了各个元素的成员和分值，但在实际中，字典和跳跃表会共享元素的成员和分值，所以并不会造成任何数据重复，也不会因此而浪费任何内存。

为什么有序集合需要同时使用跳跃表和字典来实现？

在理论上来说，有序集合可以单独使用字典或者跳跃表的其中一种数据结构来实现，但无论单独使用字典还是跳跃表，在性能上对比起同时使用字典和跳跃表都会有所降低。
举个例子，如果我们只使用字典来实现有序集合，那么虽然以 O(1) 复杂度查找成员的分值这一特性会被保留，但是，因为字典以无序的方式来保存集合元素，所以每次在执行范围型操作 —— 比如 ZRANK 、 ZRANGE 等命令时，程序都需要对字典保存的所有元素进行排序，完成这种排序需要至少 O(N \log N) 时间复杂度，以及额外的 O(N) 内存空间（因为要创建一个数组来保存排序后的元素）。
另一方面，如果我们只使用跳跃表来实现有序集合，那么跳跃表执行范围型操作的所有优点都会被保留，但因为没有了字典，所以根据成员查找分值这一操作的复杂度将从 O(1) 上升为 O(\log N) 。
因为以上原因，为了让有序集合的查找和范围型操作都尽可能快地执行， Redis 选择了同时使用字典和跳跃表两种数据结构来实现有序集合。

编码的转换

当有序集合对象可以同时满足以下两个条件时，对象使用 ziplist 编码：

有序集合保存的元素数量小于 128 个；
有序集合保存的所有元素成员的长度都小于 64 字节；

不能满足以上两个条件的有序集合对象将使用 skiplist 编码。

对于使用 ziplist 编码的有序集合对象来说，当使用 ziplist 编码所需的两个条件中的任意一个不能被满足时，程序就会执行编码转换操作，将原本储存在压缩列表里面的所有集合元素转移到 zset 结构里面，并将对象的编码从 ziplist 改为 skiplist 。

注意

以上两个条件的上限值是可以修改的，具体请看配置文件中关于 zset-max-ziplist-entries 选项和 zset-max-ziplist-value 选项的说明。

有序集合命令的实现

因为有序集合键的值为有序集合对象，所以用于有序集合键的所有命令都是针对有序集合对象来构建的，表 8-11 列出了其中一部分有序集合键命令，以及这些命令在不同编码的有序集合对象下的实现方法。

命令	ziplist 编码的实现方法	zset 编码的实现方法
ZADD	调用 ziplistInsert 函数，将成员和分值作为两个节点分别插入到压缩列表。	先调用 zslInsert 函数，将新元素添加到跳跃表，然后调用 dictAdd 函数，将新元素关联到字典。
ZCARD	调用 ziplistLen 函数，获得压缩列表包含节点的数量，将这个数量除以 2 得出集合元素的数量。	访问跳跃表数据结构的 length 属性，直接返回集合元素的数量。
ZCOUNT	遍历压缩列表，统计分值在给定范围内的节点的数量。	遍历跳跃表，统计分值在给定范围内的节点的数量。
ZRANGE	从表头向表尾遍历压缩列表，返回给定索引范围内的所有元素。	从表头向表尾遍历跳跃表，返回给定索引范围内的所有元素。
ZREVRANGE	从表尾向表头遍历压缩列表，返回给定索引范围内的所有元素。	从表尾向表头遍历跳跃表，返回给定索引范围内的所有元素。
ZRANK	从表头向表尾遍历压缩列表，查找给定的成员，沿途记录经过节点的数量，当找到给定成员之后，途经节点的数量就是该成员所对应元素的排名。	从表头向表尾遍历跳跃表，查找给定的成员，沿途记录经过节点的数量，当找到给定成员之后，途经节点的数量就是该成员所对应元素的排名。
ZREVRANK	从表尾向表头遍历压缩列表，查找给定的成员，沿途记录经过节点的数量，当找到给定成员之后，途经节点的数量就是该成员所对应元素的排名。	从表尾向表头遍历跳跃表，查找给定的成员，沿途记录经过节点的数量，当找到给定成员之后，途经节点的数量就是该成员所对应元素的排名。
ZREM	遍历压缩列表，删除所有包含给定成员的节点，以及被删除成员节点旁边的分值节点。	遍历跳跃表，删除所有包含了给定成员的跳跃表节点。并在字典中解除被删除元素的成员和分值的关联。
ZSCORE	遍历压缩列表，查找包含了给定成员的节点，然后取出成员节点旁边的分值节点保存的元素分值。	直接从字典中取出给定成员的分值。

类型检查与命令多态

Redis 中用于操作键的命令基本上可以分为两种类型。
其中一种命令可以对任何类型的键执行，比如说 DEL 命令、 EXPIRE 命令、 RENAME 命令、 TYPE 命令、 OBJECT 命令，等等。
而另一种命令只能对特定类型的键执行，比如说：
- SET 、 GET 、 APPEND 、 STRLEN 等命令只能对字符串键执行；
- HDEL 、 HSET 、 HGET 、 HLEN 等命令只能对哈希键执行；
- RPUSH 、 LPOP 、 LINSERT 、 LLEN 等命令只能对列表键执行；
- SADD 、 SPOP 、 SINTER 、 SCARD 等命令只能对集合键执行；
- ZADD 、 ZCARD 、 ZRANK 、 ZSCORE 等命令只能对有序集合键执行；

例子1，以下代码就展示了使用 DEL 命令来删除三种不同类型的键：

 1 # 字符串键
 2 redis> SET msg "hello"
 3 OK
 4 
 5 # 列表键
 6 redis> RPUSH numbers 1 2 3
 7 (integer) 3
 8 
 9 # 集合键
10 redis> SADD fruits apple banana cherry
11 (integer) 3
12 
13 redis> DEL msg
14 (integer) 1
15 
16 redis> DEL numbers
17 (integer) 1
18 
19 redis> DEL fruits
20 (integer) 1

例子2，我们可以用 SET 命令创建一个字符串键，然后用 GET 命令和 APPEND 命令操作这个键，但如果我们试图对这个字符串键执行只有列表键才能执行的 LLEN 命令，那么 Redis 将向我们返回一个类型错误：

 1 redis> SET msg "hello world"
 2 OK
 3 
 4 redis> GET msg
 5 "hello world"
 6 
 7 redis> APPEND msg " again!"
 8 (integer) 18
 9 
10 redis> GET msg
11 "hello world again!"
12 
13 redis> LLEN msg
14 (error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value

类型检查的实现

从上面发生类型错误的代码示例可以看出，为了确保只有指定类型的键可以执行某些特定的命令，在执行一个类型特定的命令之前， Redis 会先检查输入键的类型是否正确，然后再决定是否执行给定的命令。

类型特定命令所进行的类型检查是通过 redisObject 结构的 type 属性来实现的：

在执行一个类型特定命令之前，服务器会先检查输入数据库键的值对象是否为执行命令所需的类型，如果是的话，服务器就对键执行指定的命令；
否则，服务器将拒绝执行命令，并向客户端返回一个类型错误。

举个例子，对于 LLEN 命令来说：

在执行 LLEN 命令之前，服务器会先检查输入数据库键的值对象是否为列表类型，也即是，检查值对象 redisObject 结构 type 属性的值是否为 REDIS_LIST ，如果是的话，服务器就对键执行 LLEN 命令；
否则的话，服务器就拒绝执行命令并向客户端返回一个类型错误；

其他类型特定命令的类型检查过程也和这里展示的 LLEN 命令的类型检查过程类似。

多态命令的实现

Redis 除了会根据值对象的类型来判断键是否能够执行指定命令之外，还会根据值对象的编码方式，选择正确的命令实现代码来执行命令。
举个例子，在前面介绍列表对象的编码时我们说过，列表对象有 ziplist 和 linkedlist 两种编码可用，其中前者使用压缩列表 API 来实现列表命令，而后者则使用双端链表 API 来实现列表命令。

现在，考虑这样一个情况，如果我们对一个键执行 LLEN 命令，那么服务器除了要确保执行命令的是列表键之外，还需要根据键的值对象所使用的编码来选择正确的 LLEN 命令实现：

如果列表对象的编码为 ziplist ，那么说明列表对象的实现为压缩列表，程序将使用 ziplistLen 函数来返回列表的长度；
如果列表对象的编码为 linkedlist ，那么说明列表对象的实现为双端链表，程序将使用 listLength 函数来返回双端链表的长度；

借用面向对象方面的术语来说，我们可以认为 LLEN 命令是多态（polymorphism）的：只要执行 LLEN 命令的是列表键，那么无论值对象使用的是 ziplist 编码还是 linkedlist 编码，命令都可以正常执行。

图 8-19 其他类型特定命令的执行过程也是类似的。

实际上，我们可以将 DEL 、 EXPIRE 、 TYPE 等命令也称为多态命令，因为无论输入的键是什么类型，这些命令都可以正确地执行。他们和 LLEN 等命令的区别在于，前者是基于类型的多态 —— 一个命令可以同时用于处理多种不同类型的键，而后者是基于编码的多态 —— 一个命令可以同时用于处理多种不同编码。

*内存回收

因为 C 语言并不具备自动的内存回收功能，所以 Redis 在自己的对象系统中构建了一个引用计数（reference counting）技术实现的内存回收机制，通过这一机制，程序可以通过跟踪对象的引用计数信息，在适当的时候自动释放对象并进行内存回收。

每个对象的引用计数信息由 redisObject 结构的 refcount 属性记录：

 1 typedef struct redisObject {
 2 
 3     // ...
 4 
 5     // 引用计数
 6     int refcount;
 7 
 8     // ...
 9 
10 } robj;

对象的引用计数信息会随着对象的使用状态而不断变化：
- 在创建一个新对象时，引用计数的值会被初始化为 1 ；
- 当对象被一个新程序使用时，它的引用计数值会被增一；
- 当对象不再被一个程序使用时，它的引用计数值会被减一；
- 当对象的引用计数值变为 0 时，对象所占用的内存会被释放。
表 8-12 列出了修改对象引用计数的 API ，这些 API 分别用于增加、减少、重置对象的引用计数。

函数	作用
incrRefCount	将对象的引用计数值增一。
decrRefCount	将对象的引用计数值减一，当对象的引用计数值等于 0 时，释放对象。
resetRefCount	将对象的引用计数值设置为 0 ，但并不释放对象，这个函数通常在需要重新设置对象的引用计数值时使用。

对象的整个生命周期可以划分为创建对象、操作对象、释放对象三个阶段。

作为例子，以下代码展示了一个字符串对象从创建到释放的整个过程：

1 // 创建一个字符串对象 s ，对象的引用计数为 1
2 robj *s = createStringObject(...)
3 
4 // 对象 s 执行各种操作 ...
5 
6 // 将对象 s 的引用计数减一，使得对象的引用计数变为 0
7 // 导致对象 s 被释放
8 decrRefCount(s)

其他不同类型的对象也会经历类似的过程。

*对象共享

除了用于实现内存回收机制之外，对象的引用计数属性还带有对象共享的作用。
在 Redis 中，让多个键共享同一个值对象需要执行以下两个步骤：

1. 将数据库键的值指针指向一个现有的值对象；
2. 将被共享的值对象的引用计数增一。

举个例子，图 8-21 就展示了包含整数值 100 的字符串对象同时被键 A 和键 B 共享之后的样子，可以看到，除了对象的引用计数从之前的 1 变成了 2 之外，其他属性都没有变化。

共享对象机制对于节约内存非常有帮助，数据库中保存的相同值对象越多，对象共享机制就能节约越多的内存。

比如说，假设数据库中保存了整数值 100 的键不只有键 A 和键 B 两个，而是有一百个，那么服务器只需要用一个字符串对象的内存就可以保存原本需要使用一百个字符串对象的内存才能保存的数据。

目前来说， Redis 会在初始化服务器时，创建一万个字符串对象，这些对象包含了从 0 到 9999 的所有整数值，当服务器需要用到值为 0 到 9999 的字符串对象时，服务器就会使用这些共享对象，而不是新创建对象。

注意

创建共享字符串对象的数量可以通过修改 redis.h/REDIS_SHARED_INTEGERS 常量来修改。

举个例子，如果我们创建一个值为 100 的键 A ，并使用 OBJECT REFCOUNT 命令查看键 A 的值对象的引用计数，我们会发现值对象的引用计数为 2 ：

1 redis> SET A 100
2 OK
3 
4 redis> OBJECT REFCOUNT A
5 (integer) 2

引用这个值对象的两个程序分别是持有这个值对象的服务器程序，以及共享这个值对象的键 A ，如图 8-22 所示。

另外，这些共享对象不单单只有字符串键可以使用，那些在数据结构中嵌套了字符串对象的对象（linkedlist 编码的列表对象、 hashtable 编码的哈希对象、 hashtable 编码的集合对象、以及 zset 编码的有序集合对象）都可以使用这些共享对象。

为什么 Redis 不共享包含字符串的对象？

当服务器考虑将一个共享对象设置为键的值对象时，程序需要先检查给定的共享对象和键想创建的目标对象是否完全相同，只有在共享对象和目标对象完全相同的情况下，程序才会将共享对象用作键的值对象，而一个共享对象保存的值越复杂，验证共享对象和目标对象是否相同所需的复杂度就会越高，消耗的 CPU 时间也会越多：

如果共享对象是保存整数值的字符串对象，那么验证操作的复杂度为 O(1) ；
如果共享对象是保存字符串值的字符串对象，那么验证操作的复杂度为 O(N) ；
如果共享对象是包含了多个值（或者对象的）对象，比如列表对象或者哈希对象，那么验证操作的复杂度将会是 O(N^2) 。

因此，尽管共享更复杂的对象可以节约更多的内存，但受到 CPU 时间的限制， Redis 只对包含整数值的字符串对象进行共享。

对象的空转时长

除了前面介绍过的 type 、 encoding 、 ptr 和 refcount 四个属性之外， redisObject 结构包含的最后一个属性为 lru 属性，该属性记录了对象最后一次被命令程序访问的时间：

typedef struct redisObject {
   // ... 
   unsigned lru:22; 
   // ... 
} robj;

OBJECT IDLETIME 命令可以打印出给定键的空转时长，这一空转时长就是通过将当前时间减去键的值对象的 lru 时间计算得出的.
除了可以被 OBJECT IDLETIME 命令打印出来之外，键的空转时长还有另外一项作用：如果服务器打开了 maxmemory 选项，并且服务器用于回收内存的算法为 volatile-lru 或者 allkeys-lru ，那么当服务器占用的内存数超过了 maxmemory 选项所设置的上限值时，空转时长较高的那部分键会优先被服务器释放，从而回收内存。
- 配置文件的 maxmemory 选项和 maxmemory-policy 选项的说明介绍了关于这方面的更多信息。

 1 redis> SET msg "hello world"
 2 OK
 3 
 4 # 等待一小段时间
 5 redis> OBJECT IDLETIME msg
 6 (integer) 20
 7 
 8 # 等待一阵子
 9 redis> OBJECT IDLETIME msg
10 (integer) 180
11 
12 # 访问 msg 键的值
13 redis> GET msg
14 "hello world"
15 
16 # 键处于活跃状态，空转时长为 0
17 redis> OBJECT IDLETIME msg
18 (integer) 0

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posted @ 2021-08-30 14:51 低调人生阅读(730) 评论(0) 编辑收藏举报

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