redis篇(一):redis基本数据结构

redis

后续源码文件名称统一通过()表示,redis底层是C语言,因此.h、.c文件可认为是源码文件

源码版本 redis-6.0.5

redis全称:REmote DIctionary Service 译为远程字典服务

每个KV键值对都存储在dictEntry(dict.h)里面,redis底层是哈希表(hashTable),结构体现在dictEntry是数组,*next指针维护链表。

dictEntry

key是字符串结构,redis采用sds结构(sds.h)存储,由于底层是C语言编写,C语言没有String结构。

image-20200618140600747

sds与char[]的区别

image-20200618141005606
  1. sds长度存储在len属性当中,无需再计算
  2. 内存分配不足导致溢出,sds会提前检查空间剩余量并进行分配
  3. 减少内存分配次数,sds修改后len变为10字节,而buf数组实际长度为21,10字节空余,1字节用于存储空字符串
  4. 二进制安全问题:C语言通过空字符串识别结束,像视频、图片、音频等中间内容包括了空字符,会导致解析失败

value存储在redisObject当中(server.h)

image-20200618134749915

对象类型可以根据命令:type key查看

基本数据结构

String

基本介绍

字符串类型的内部编码(对应redisObject中encoding存储的值)

可通过命令object encoding key查询编码

  1. int:(8字节 64位)
  2. embstr:sds的一种格式,存储小于44字节的字符串 ,redisObject和sds连续分配,修改时需要重新全部分配,因此设置为只读
  3. raw:存储大于44字节的字符串,redisObject和sds分别分配。

embstr以及raw的临界值可通过配置#define OBJ_ENCODING_EMBSTR_SIZE_LIMIT 44实现(object.h)超过范围则自动转换类型,修改数据会转换成raw类型,大内存编码无法退化为小内存编码。

应用场景

  1. 热点内容缓存
  2. 分布式session
  3. 分布式锁:setnx
  4. 全局id:incrby 项目上应用:全局msgId
  5. 原子性操作可应用的场景:限流、计数

Hash

value只能是字符串类型

基本介绍

  1. 优点:减少内存空间、减少key冲突、批量获取减少IO
  2. 缺点:field无法单独设置过期时间、无bit操作、数据量分布问题(都分布在key所在节点)
  3. 基本操作指令:hset、hmset、hscan
image-20200609133918596

实现原理:(底层由两种数据结构组成)

hash的底层由两种结构组成:ziplist和hashtable

  1. ziplist压缩列表(ziplist.c):

    image-20200618174939538
    image-20200618175323429

    通过当前节点的长度和上一个节点的长度计算出上一个节点的地址

    使用场景:hash键值都小于64byte、键值对数量小于512个

    可通过redis.conf配置转成哈希表的临界值:hash-max-ziplist-value、hash-max-ziplist-entries

    当超过这两个阈值的时候转换为hashtable(哈希表)

    编码格式:根据字节区分

    image-20200618175446701
  2. hashtable哈希表(dict.h):redis底层哈希表可参照此结构

    image-20200609155406544
    image-20200618175859237
    image-20200618180044562

    根据负载因子就是链表的长度(dict_force_resize_ratio=5),若大于,则触发rehash,扩容大小为当前库大小*2

    rehash过程: redis-rehash过程是采用渐进式rehash即分多次、渐进式完成的

    1. 扩容大小h[1]为h[0]使用的数量*2,讲rehashidex索引计数器置0,开始rehash
    2. 程序进行crud的过程中外,还迁移rehashidex上的节点,重新计算hash值,迁移h[0]节点到h[1]当中,rehashidx+1
    3. rud操作(即除了新增操作)会两个哈希表同时操作,新增操作只操作h[1]表,保证h[0]中的数据只减不增,最后变成空表释放空间

    应用场景

    1. 用户的任务进度:key-用户id field:任务名称 value:任务进度
    2. 用户的购物车:key-用户id field:商品 value:商品数量

List

左右都可取出数据

实现原理

3.2版本之后采用quicklist来存储

image-20200618190010964
image-20200609183912407
image-20200609183927880

应用场景

  1. 由于list是有序排列,因此可以作为时间线
  2. 消息队列:BLPOP/BRPOP指令,阻塞等待,有数据才弹出

Set

基本介绍:无序集合(最大存储40亿数据)

实现原理:根据数据类型用不同的数据结构

  1. 整数类型:inset存储
  2. 非整数类型:hashtable

应用场景

  1. 漂流瓶等从集合随机抽取的活动
  2. 点赞、签到、喜欢的用户等:key-like+uid value-对象id
  3. 商品标签:通过交集并集

Zset

基本介绍:有序集合

实现原理:源码结构(server.h)

zskiplistNode
image-20200618190932407
  1. 元素数量小于128,长度小于64字节用ziplist
  2. 超过阈值后,用skiplist+dict存储(跳跃表):跳跃表就是维护了多层数据,根据当前层判断是否需要到下层查找

应用场景:key score field

  1. score为时间戳,可以统计指定时间段内的数据
  2. zrevrange:获取排名

Bitmaps

基本介绍:位运算,8位2进制组成

常用指令:bitcount k1 统计二进制位中1的个数

应用场景

  1. 用户访问统计:位运算
  2. 在线用户统计:维护串很长的二进制,用户根据id,在线就修改指定位置为1,统计可通过bitcount

Hyperloglogs

基本介绍:位运算,8位2进制组成

基本原理:与布隆过滤器有类似作用

应用场景:海量数据统计问题

Streams

基本介绍:原理类似kafka

应用场景:可实现发布订阅功能

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,189评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,577评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,857评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,703评论 1 276
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,705评论 5 366
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,620评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,995评论 3 396
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,656评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,898评论 1 298
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,639评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,720评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,395评论 4 319
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,982评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,953评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,195评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 44,907评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,472评论 2 342