Redis基础01-redis的数据结构

参考书：《redis设计与实现》

Redis虽然底层是用C语言写的，但是底层的数据结构并不是直接使用C语言的数据结构，而是自己单独封装的数据结构；

Redis的底层数据结构由，简单动态字符串，链表，字典，跳跃表，整数集合等几种数据结构组成；

1.简单动态字符串

1.定义：

简单动态字符串：SDS（simple dynamic string）redis 自己构建的；数据结构如下：

struct sds{

    int free;//未使用长度

    int len;//字符长度

    char buff[];//字符数组

}

结尾的一个字节不算在len的长度里面；

2.SDS和C字符串的差别

　　 相同点：都是n+1的长度，都是以\0结尾；

不同点：1.获取字符串长度复杂度不同；

　　　　　　 2.杜绝缓存区溢出

3.减少字符修改造成的内存再分配次数；　　3.1空间预分配；3.2惰性空间释放；

4.二进制安全；

5.兼容部分C字符串；

2.链表

1.链表和节点的实现

struct listNode{

    struct listNode *prev;

    struct listNode *next;

    void *value;

}

typeof struct list{

    listNode *head;//第一个

    listNode *tail;//最后一个节点

    unsigned int len;//长度

    void *(*dup)(void *ptr);//复制节点函数

    void (*free)(void *ptr)；//节点值释放函数

    int (*match)(void *ptr,void *key)//节点比对函数

}list;

特点：双端（链表带有pre和next两个指针）；

　　　无环（表头的pre和表尾的next都是NULL）；

　　 带表头指针和表尾指针；

　　 求链表长度计数器（len是链表节点的计数器），

　　　多态（dup,free,match三个属性设置特定类型，可以保存不同类型的值）

3.字典

1.定义及实现

字典：又称符号表，关联数组或映射，是一种用于保存键值对的抽象数据结构；

在字典中，一个字和一个值进行关联，这些键和值就称为键值对；

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

哈希表

typedef struct dictht{

    dictEntry **table;//哈希表数组

    unsigined long size;//哈希表数组大小

    unsigined long sizemask;//哈希表大小掩码，值总是size-1

    unsigined long used;//哈希表数组已有节点的数量

}

哈希表节点

typeof struct dictEntry{

    void *key;//键

    union{//值

        void *val;

        uint64_tu64;

        int64_ts64;

    } v;

    struct dictEntry *next;//指向另一个哈希表节点的指针，可以将多个哈希值相同的键值对连接在一次

}

字典

typedef struct dist{

    dictype *type;//类型特定函数

    void  *privdata;//私有数据

    dictht ht[];//哈希表

    in trehashidx;//rehash索引//当rehash不在进行时，值为-1

}dict;

typedef struc dictType{

    unsigned int (*hashFunction)(const void *key);//计算哈希值的函数

    void *(*keyDup)(void *privdata,const void *key);//复制键的函数

    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 ;

2.哈希算法

MurmurHash算法来计算键的哈希值。

3.解决键冲突

当两个键或者两个以上键分配到redis同一索引的时候，就称为键冲突；使用链地址法来解决键冲突；

4.rehash重新散列

目的：为了让平衡因子维持再一个合理的范围，k-v不会太多，也不会太少

5.渐进式rehash

分步进行rehash,为字典分配两个哈希表，当对一个哈希表操作时，程序在指定的操作上，会把旧表中的数据带到新的哈希表。到某一点完全实现rehash.

4.跳跃表

　　跳跃表是一种有序数据结构，它可以在每个节点中维持多个只指向其他节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。

　　使用的场景：在redis中，一个是实现有序集合键；一个是集群节点中用作内部数据结构；

1.跳跃表节点


结构代码：

5.整数集合

　　当一个集合质保和整数值元素，并且这个集合的元素数量不多时；

1.整数集合的实现

整数集合是Redis用于保存整数值的集合抽象数据结构；

typedef struct intset{

    uint32_t encoding;//决定contents里面保存的数据类型

    uint32_t length;//整数集合包含的元素数量

    int8_t contents[];

}inset;

2.升级

　　当新元素比整数集合中所有元素的类型都要长时，整数集合需要先升级，再将元素保存到集合里面；

　　步骤：1.根据新元素，扩展底层类型；2.将所有元素转换成新元素类型，并保证底层顺序不变；3.将新元素添加到底层里面；

　　优点：1.提高灵活性，如果是int_32的就存储相关的元素，如果有int_64的就升级；2.节省内存资源；　　

3.降级

整数集合不支持降级

6.压缩列表

　　是一种节约内存而开发的顺序型数据结构；

　　使用场景：当一个列表项，只有少量数据，且数据比较小，小整数或者短字符的情况下；

1.压缩列表的构成

2.压缩列表节点的构成

previous_entry_length：记录前一个结点的长度；
encoding：记录content属性所保存的数据和长度；
content：保存节点的值；

3.连锁更新

每个previous_entry_length属性都记录前一个界定啊的长度：

如果节点小于254，则需要用1字节长的空间保存这个长度值；如果大于或等于254字节，则用5字节长的空间保存这个长度值