RedisHash数据结构的底层实现
⽂章⽬录
1.前⾔
redis的哈希对象的底层存储可以使⽤ziplist(压缩列表)和hashtable。当hash对象可以同时满⾜⼀下两个条件时,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
2.hash数据结构图
redis的hash架构就是标准的hashtable的结构,通过挂链解决冲突问题。
2.1 hash数据结构
ziplist的数据结构主要包括两层,ziplist和zipEntry。ziplist包括zip header、zip entry、zip end三个模块。zip entry由prevlen、encoding&length、value三部分组成。prevlen主要是指前⾯zipEntry的长度,coding&length是指编码字段长度和实际- 存储value的长- 度,value是指真正的内容。
每个key/value存储结果中key⽤⼀个zipEntry存储,value⽤⼀个zipEntry存储。
3.1ziplist 存储结构
ziplist并没有定义明确的结构体, 根据存储结构我们可以定义ziplist如下, 只是进⾏演⽰使⽤.其中content字段存储实际的实体内容, 实体/*Hash 表⼀个节点包含Key,Value 数据对 */typedef struct dictEntry { void *key; union { void *val; uint64_t u64; int64_t s64; double d; } v; struct dictEntry *next; /* 指向下⼀个节点, 链接表的⽅式解决Hash 冲突 */} dictEntry; /* 存储不同数据类型对应不同操作的回调函数 */typedef struct dictType { unsigned int (*hashFunction)(const void *key);
void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key); void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj); int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2); void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key); void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);} dictType; typedef struct dictht { dictEntry **table; /* dictEntry*数组,Hash 表 */ unsigned long size; /* Hash 表总⼤⼩ */ unsigned long sizemask; /* 计算在table 中索引的掩码, 值是size-1 */ unsigned long used; /* Hash 表已使⽤的⼤⼩ */} dictht; typedef struct dict { dictType *type; void *privdata; dictht ht[2]; /* 两个hash 表,rehash 时使⽤*/ long rehashidx; /* rehash 的索引, -1表⽰没有进⾏rehash */ int iterators; /* */} dict;
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redis五种数据结构27
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3.2 连锁更新
前⾯说过,每个节点的previous_entry length 属性都记录了前⼀个节点的长度:
(1)如果前⼀节点的长度⼩于254 字节,那么previ ous entry_length 属性需要⽤ 1字节长的空间来保存这个长度值。
(2)如果前⼀节点的长度⼤于等于254 字节,那么previous entry length 属性需要⽤5 字节长的空间来保存这个长度值。
如果我们将⼀个长度⼤于等于 254 字节的新节点 new 设置为压缩列表的表头节点,那么⿇烦的事情来了,由于previous entry length⼤⼩不够⽤(1->5B),后⾯所有的节点可能都要重新分配内存⼤⼩。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) 。
但是呢,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。
(1)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 宇节之间的节点,连锁更新才有可能被引发,在实际中,这种情况并不多见;
(2)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0(的,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。
redis hash 存储过程源码分析以hset命令为例进⾏分析,整个过程如下:⾸先查看hset中key对应的val
ue是否存在,hashTypeLookupWriteOrCreate。判断key和value的长度确定是否需要从zipList到hashtable 转换,hashTypeTryConversion。对key/value进⾏string层⾯的编码,解决内存效率问题。更新hash节点中key/value问题。
其他后续操作的问题typedef struct ziplist{ /*ziplist 分配的内存⼤⼩*/ uint32_t bytes; /*达到尾部的偏移量*/ uint32_t tail_offset; /*存储元素实体个数*/ uint16_t length; /*存储内容实体元素*/ unsigned char* content[]; /*尾部标识*/ unsigned char end;}ziplist;/*元素实体所有信息, 仅仅是描述使⽤, 内存中并⾮如此存储*/typedef struct zlentry { /*前⼀个元素长度需要空间和前⼀个元素长度*/ unsigned int prevrawlensize, prevrawlen; /*元素长度需要空间和元素长度*/ unsigned int lensize, len; /*头部长度即prevrawlensize + lensize*/ unsigned int headersize; /*元素内容编码*/ unsigned char encoding; /*元素实际内容*/ unsigned char *p;}zlentry;
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判断key/value的长度是否超过规定的长度64个字节,由REDIS_HASH_MAX_ZIPLIST_VALUE定义。如果超过64个字节那么久需要将ziplist转成hashtab对象。
hash底层的更新操作函数hashTypeSet内部会根据是ziplist还是hashtable进⾏不同的处理逻辑,在ziplist当中会判断ziplist存储数据的长度来判断是否需要转为hashtable 数据结构,其中长度判断是通过#define REDIS_HASH_MAX_ZIPLIST_ENTRIES 512定义的。void hsetCommand(redisClient *c) { int update; robj *o; // 取出或新创建哈希对象 if ((o = hashTypeLookupWriteOrCreate(c,c->argv[1])) == NULL) return; // 如果需要的话,转换哈希对象的编码 hashTypeTryConversion(o,c->argv,2,3); // 编码 field 和 value 对象以节约空间 hashTypeTryObjectEncoding(o,&c->argv[2], &c->argv[3]); // 设置 field 和 value 到 hash update = hashTypeSet(o,c->argv[2],c->argv[3]); // 返回状态:显⽰ field-value 对是新添加还是更新 addReply(c, update ? : ); // 发送键修改信号 signalModifiedKey(c->db,c->argv[1]); // 发送事件通知 notifyKeyspaceEvent(REDIS_NOTIFY_HASH,"hset",c->argv[1],c->db->id); // 将服务器设为脏 server.dirty++;}
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28/* * 对 argv 数组中的多个对象进⾏检查, * 看是否需要将对象的编码从 REDIS_ENCODING_ZIPLIST 转换成 REDIS_ENCODING_HT * 注意程序只检查字符串值,因为它们的长度可以在常数时间内取得。 */void hashTypeTryConversion(robj *o, robj **argv, int start, int end) { int i; // 如果对象不是 ziplist 编码,那么直接返回 if (o->encoding != REDIS_ENCODING_ZIPLIST) return; // 检查所有输⼊对象,看它们的字符串值是否超过了指定长度 for (i = start; i <= end; i++) { // #define REDIS_HASH_MAX_ZIPLIST_VALUE 64 if (sdsEncodedObject(argv[i]) && sdslen(argv[i]->ptr) > server.hash_max_ziplist_value) { // 将对象的编码转换成 REDIS_ENCODING_HT hashTypeConvert(o, REDIS_ENCODING_HT); break; } }}
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24/* * 将给定的 field-value 对添加到 hash 中, * 如果 field 已经存在,那么删除旧的值,并关联新值。
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* * 这个函数负责对 field 和 value 参数进⾏引⽤计数⾃增。 * * 返回 0 表⽰元素已经存在,这次函数调⽤执⾏的是更新操作。 * * 返回 1 则表⽰函数执⾏的是新添加操作。 */int hashTypeSet(robj *o, robj *field, robj *value) { int update = 0; // 添加到 ziplist if (o->encoding == REDIS_ENCODING_ZIPLIST) { unsigned char *zl, *fptr, *vptr; // 解码成字符串或者数字 field = getDecodedObject(field); value = getDecodedObject(value); // 遍历整个 ziplist ,尝试查并更新 field (如果它已经存在的话) zl = o->ptr; fptr = ziplistIndex(zl, ZIPLIST_HEAD); if (fptr != NULL) { // 定位到域 field fptr = ziplistFind(fptr, field->ptr, sdslen(field->ptr), 1); if (fptr != NULL) { /* Grab pointer to the value (fptr points to the field) */ // 定位到域的值 vptr = ziplistNext(zl, fptr); redisAssert(vptr != NULL); // 标识这次操作为更新操作 update = 1; /* Delete value */ // 删除旧的键值对 zl = ziplistDelete(zl, &vptr); /* Insert new value */ // 添加新的键值对 zl = ziplistInsert(zl, vptr, value->ptr, sdslen(value->ptr)); } } // 如果这不是更新操作,
那么这就是⼀个添加操作 if (!update) { /* Push new field/value pair onto the tail of the ziplist */ // 将新的 field-value 对推⼊到 ziplist 的末尾 zl = ziplistPush(zl, field->ptr, sdslen(field->ptr), ZIPLIST_TAIL); zl = ziplistPush(zl, value->ptr, sdslen(value->ptr), ZIPLIST_TAIL); } // 更新对象指针 o->ptr = zl; // 释放临时对象 decrRefCount(field); decrRefCount(value); // 检查在添加操作完成之后,是否需要将 ZIPLIST 编码转换成 HT 编码 // #define REDIS_HASH_MAX_ZIPLIST_ENTRIES 512 if (hashTypeLength(o) > server.hash_max_ziplist_entries) hashTypeConvert(o, REDIS_ENCODING_HT); // 添加到字典 } else if (o->encoding == REDIS_ENCODING_HT) {456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869
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