本篇博客参考:

Redis 深度历险:核心原理与应用实践

Redis内部数据结构详解(4)——ziplist

Redis的压缩列表ZipList

上篇博客中,我给大家蜻蜓点水般的介绍了Redis中SDS的奥秘,说明Redis之所以那么快,还有一个很重要、但是经常被大家忽视的一点,那就是Redis精心设计的数据结构。本篇博客,还是继续这个话题,给大家介绍下Redis另外一种底层数据结构:ziplist。

在Redis中,有五种基本数据类型,除了上篇博客提到的String,还有list,hash,zset,set,其中list,hash,zset都间接或者直接使用了ziplist,所以说理解ziplist也是相当重要的。

ziplist是什么意思

我刚开始看ziplist的时候,总觉得zip这个单词甚是熟悉,好像在日常使用电脑的时候经常看到,于是我百度了下:



哦哦,怪不得那么熟悉,原来就是“压缩”的意思,那ziplist就可以翻译成“压缩列表”了。

为什么要有ziplist

有两点原因:

  • 普通的双向链表,会有两个指针,在存储数据很小的情况下,我们存储的实际数据的大小可能还没有指针占用的内存大,是不是有点得不偿失?而且Redis是基于内存的,而且是常驻内存的,内存是弥足珍贵的,所以Redis的开发者们肯定要使出浑身解数优化占用内存,于是,ziplist出现了。
  • 链表在内存中,一般是不连续的,遍历相对比较慢,而ziplist可以很好的解决这个问题。

来看看ziplist的存在

zadd programmings 1.0 go 2.0 python 3.0 java

创建了一个zset,里面有三个元素,然后看下它采用的数据结构:

debug object  programmings
"Value at:0x7f404ac30c60 refcount:1 encoding:ziplist serializedlength:36 lru:2689815 lru_seconds_idle:9"
HSET website google "www.g.cn

创建了一个hash,只有一个元素,看下它采用的数据结构:

debug object website
"Value at:0x7f404ac30ac0 refcount:1 encoding:ziplist serializedlength:30 lru:2690274 lru_seconds_idle:14"

可以很清楚的看到,zset和hash都采用了ziplist数据结构。

当满足一定的条件,zset和hash就不再使用ziplist数据结构了:

debug object website
"Value at:0x7f404ac30ac0 refcount:1 encoding:hashtable serializedlength:180 lru:2690810 lru_seconds_idle:2"

可以看到,hash的底层数据结构变成了hashtable。

szet就不做实验了,感兴趣的小伙伴们可以自己实验下。

至于这个转换条件是什么,放到后面再说。

好奇的你们,肯定会尝试看下list的底层数据结构是什么,发现并不是ziplist:

LPUSH languages python
debug object languages
"Value at:0x7f404c4763d0 refcount:1 encoding:quicklist serializedlength:21 lru:2691722 lru_seconds_idle:22 ql_nodes:1 ql_avg_node:1.00 ql_ziplist_max:-2 ql_compressed:0 ql_uncompressed_size:19"

可以看到,list采用的底层数据结构是quicklist,并不是ziplist。

在低版本的Redis中,list采用的底层数据结构是ziplist+linkedList,高版本的Redis中,quicklist替换了ziplist+linkedList,而quicklist也用到了ziplist,所以可以说list间接使用了ziplist数据结构。这个quicklist是什么,不是本篇博客的内容,暂且不表。

探究ziplist

ziplist源码:ziplist源码

ziplist源码的注释写的非常清楚,如果英语比较好,可以直接看上面的注释,如果你英语不是太好,或者没有一定的钻研精神,还是看看我写的博客吧。

ziplist布局

<zlbytes> <zltail> <zllen> <entry> <entry> ... <entry> <zlend>

这是在注释中说明的ziplist布局,我们一个个来看,这些字段是什么:

  • zlbytes:32bit无符号整数,表示ziplist占用的字节总数(包括本身占用的4个字节);
  • zltail:32bit无符号整数,记录最后一个entry的偏移量,方便快速定位到最后一个entry;
  • zllen:16bit无符号整数,记录entry的个数;
  • entry:存储的若干个元素,可以为字节数组或者整数;
  • zlend:ziplist最后一个字节,是一个结束的标记位,值固定为255。

Redis通过以下宏定义实现了对ziplist各个字段的存取:

// 假设char *zl 指向ziplist首地址
// 指向zlbytes字段
#define ZIPLIST_BYTES(zl) (*((uint32_t*)(zl))) // 指向zltail字段(zl+4)
#define ZIPLIST_TAIL_OFFSET(zl) (*((uint32_t*)((zl)+sizeof(uint32_t)))) // 指向zllen字段(zl+(4*2))
#define ZIPLIST_LENGTH(zl) (*((uint16_t*)((zl)+sizeof(uint32_t)*2))) // 指向ziplist中尾元素的首地址
#define ZIPLIST_ENTRY_TAIL(zl) ((zl)+intrev32ifbe(ZIPLIST_TAIL_OFFSET(zl))) // 指向zlend字段,指恒为255(0xFF)
#define ZIPLIST_ENTRY_END(zl) ((zl)+intrev32ifbe(ZIPLIST_BYTES(zl))-1)

entry的构成

从ziplist布局中,我们可以很清楚的知道,我们的数据被保存在ziplist中的一个个entry中,我们下面来看看entry的构成。

<prevlen> <encoding> <entry-data>

我们再来看看这三个字段是什么:

  • prevlen:前一个元素的字节长度,便于快速找到前一个元素的首地址,假如当前元素的首地址是x,那么(x-prevlen)就是前一个元素的首地址。
  • encoding:当前元素的编码,这个字段实在是太复杂了,我们放到后面再说;
  • entry-data:实际存储的数据。
prevlen

prevlen字段是变长的:

  • 前一个元素的长度小于254字节时,prevlen用1个字节表示;
  • 前一个元素的长度大于等于254字节时,prevlen用5个字节进行表示,此时,prevlen的第一个字节是固定的254(0xFE)(作为这种情况的一个标志),后面4个字节才表示前一个元素的长度。
encoding

下面就要介绍下encoding这个字段了,在此之前,大家可以到阳台吹吹风,喝口热水,再做个深呼吸,最后再做一个心理准备,因为这个字段实在是太复杂了,搞不好,看的时候,一下子吐了。。。如果实在无法理解,直接略过这一段吧。

Redis为了节约空间,对encoding字段进行了相当复杂的设计,Redis通过encoding来判断存储数据的类型,下面我们就来看看Redis是如何根据encoding来判断存储数据的类型的:

  1. 00xxxxxx 最大长度位 63 的短字符串,后面的6个位存储字符串的位数;
  2. 01xxxxxx xxxxxxxx 中等长度的字符串,后面14个位来表示字符串的长度;
  3. 10000000 aaaaaaaa bbbbbbbb cccccccc dddddddd 特大字符串,需要使用额外 4 个字节来表示长度。第一个字节前缀是10,剩余 6 位没有使用,统一置为零;
  4. 11000000 表示 int16;
  5. 11010000 表示 int32;
  6. 11100000 表示 int64;
  7. 11110000 表示 int24;
  8. 11111110 表示 int8;
  9. 11111111 表示 ziplist 的结束,也就是 zlend 的值 0xFF;
  10. 1111xxxx 表示极小整数,xxxx 的范围只能是 (0001~1101), 也就是1~13

如果是第10种情况,那么entry的构成就发生变化了:

<prevlen> <encoding>

因为数据已经存储在encoding字段中了。

可以看出Redis根据encoding字段的前两位来判断存储的数据是字符串(字节数组)还是整型,如果是字符串,还可以通过encoding字段的前两位来判断字符串的长度;如果是整形,则要通过后面的位来判断具体长度。

entry的结构体

我们上面说了那么多关于entry的点点滴滴,下面将要说的内容可能会颠覆你三观,我们在源码中可以看到entry的结构体,上面有一个注释非常重要:

/* We use this function to receive information about a ziplist entry.
* Note that this is not how the data is actually encoded, is just what we
* get filled by a function in order to operate more easily. */
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;

重点看上面的注释。一句话解释:这个结构体虽然定义出来了,但是没有被使用,因为如果真的这么使用的话,那么entry占用的内存就太大了。

ziplist的存储形式

Redis并没有像上篇博客介绍的SDS一样,封装一个结构体来保存ziplist,而是通过定义一系列宏来对数据进行操作,也就是说ziplist是一堆字节数据,上面所说的ziplist的布局和ziplist中的entry的布局只是抽象出来的概念。

为什么不能一直是ziplist

在文章比较前面的部分,我们做了实验来证明,满足一定的条件后,zset、hash的底层存储结构不再是ziplist,既然ziplist那么牛逼,Redis的开发者也花了那么多精力在ziplist的设计上面,为什么zset、hash的底层存储结构不能一直是ziplist呢?

因为ziplist是紧凑存储,没有冗余空间,意味着新插入元素,就需要扩展内存,这就分为两种情况:

  • 分配新的内存,将原数据拷贝到新内存;
  • 扩展原有内存。

所以ziplist 不适合存储大型字符串,存储的元素也不宜过多。

ziplist存储界限

那么满足什么条件后,zset、hash的底层存储结构不再是ziplist呢?在配置文件中可以进行设置:

hash-max-ziplist-entries 512  # hash 的元素个数超过 512 就必须用标准结构存储
hash-max-ziplist-value 64 # hash 的任意元素的 key/value 的长度超过 64 就必须用标准结构存储
zset-max-ziplist-entries 128 # zset 的元素个数超过 128 就必须用标准结构存储
zset-max-ziplist-value 64 # zset 的任意元素的长度超过 64 就必须用标准结构存储

对于这个配置,我只是一个搬运工,并没有去实验,毕竟没有人会去修改这个吧,感兴趣的小伙伴可以试验下。

看到了吧,Redis真不是想象中的那么简单,需要研究的东西还是挺多,也挺复杂的,如果我们不去学习,可能觉得自己完全掌握了Redis,但是一旦开始学习了,才发现我们先前掌握的只是皮毛。验证了一句话,知道的越多,不知道的越多。

本篇博客到这里就结束了。

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