图解 Redis 数据结构

Redis 为什么那么快？

除了它是内存数据库，使得所有的操作都在内存上进行之外，还有一个重要因素，它实现的数据结构，使得我们对数据进行增删查改操作时，Redis 能高效的处理。

因此，这次我们就来好好聊一下 Redis 数据结构，这个在面试中太常问了。

注意，Redis 数据结构并不是指 string（字符串）、List（列表）、Hash（哈希）、Set（集合）和 Zset（有序集合），因为这些是 Redis 键值对存储中值的数据类型，下面要将的是这些数据类型对应的底层实现的方式。

Redis 底层的数据结构一共有 6 种，如下图右边部分，它和数据类型对应关系也如下图：

可以看到，有些数据类型可以由两种 数据结构实现，比如：

• List 数据类型底层数据结构由「双向链表」或「压缩表列表」实现；
• Hash 数据类型底层数据结构由「压缩列表」或「哈希表」实现；
• Set 数据类型底层数据结构由「哈希表」或「整数集合」实现；
• Zset 数据类型底层数据结构由「压缩列表」或「跳表」实现；

好了，不多 BB 了，直接发车！

1. SDS

字符串在 Redis 中是很常用的，键值对中的键是字符串，值有时也是字符串。

Redis 是用 C 语言实现的，但是它没有直接使用 C 语言的 char* 字符数组来实现字符串，而是自己封装了一个名为简单动态字符串（simple dynamic string，SDS） 的数据结构来表示字符串，也就是 Redis 的 String 数据类型的底层数据结构是 SDS。

既然 Redis 设计了 SDS 结构来表示字符串，肯定是 C 语言的 char* 字符数组存在一些缺陷。

要了解这一点，得先来看看 char* 字符数组的结构。

C 语言字符串的缺陷

C 语言的字符串其实就是一个字符数组，即数组中每个元素是字符串中的一个字符。

比如，下图就是字符串“xiaolin”的 char* 字符数组的结构：

没学过 C 语言的同学，可能会好奇为什么最后一个字符是“\0”？

在 C 语言里，对字符串操作时，char * 指针只是指向字符数组的起始位置，而字符数组的结尾位置就用“\0”表示，意思是指字符串的结束。

因此，C 语言标准库中字符串的操作函数，就通过判断字符是不是“\0”，如果不是说明字符串还没结束，可以继续操作，如果是则说明字符串结束了，停止操作。

举个例子，C 语言获取字符串长度的函数 strlen，就是通过字符数组中的每一个字符，并进行计数，等遇到字符为“\0”后，就会停止遍历，然后返回已经统计到的字符个数，即为字符串长度。下图显示了 strlen 函数的执行流程：

很明显，C 语言获取字符串长度操作的时间复杂度是 O（N）（*这是一个可以改进的地方*）

C 语言的字符串用 “\0” 字符作为结尾标记有个缺陷。假设有个字符串中有个 “\0” 字符，这时在操作这个字符串时就会提早结束，比如 “xiao\0lin” 字符串，计算字符串长度的时候则会是 4，如下图：

还有，除了字符串中不能 “\0” 字符外，用 char* 字符串中的字符必须符合某种编码（比如ASCII）。

这些限制使得 C 语言的字符串只能保存文本数据，不能保存像图片、音频、视频文化这样的二进制数据（这也是一个可以改进的地方）

C 语言标准库中字符串的操作函数是很不安全的，对程序员很不友好，稍微一不注意，就会导致缓冲区溢出。

举个例子，strcat 函数是可以将两个字符串拼接在一起。

C 语言的字符串是不会记录自身的缓冲区大小的，所以 strcat 函数假定程序员在执行这个函数时，已经为 dest 分配了足够多的内存，可以容纳 src 字符串中的所有内容，而一旦这个假定不成立，就会发生缓冲区溢出将可能会造成程序运行终止，（这是一个可以改进的地方）。

而且，strcat 函数和 strlen 函数类似，时间复杂度也很高，也都需要先通过遍历字符串才能得到目标字符串的末尾。然后对于 strcat 函数来说，还要再遍历源字符串才能完成追加，对字符串的操作效率不高。

好了， 通过以上的分析，我们可以得知 C 语言的字符串 不足之处以及可以改进的地方：

• 获取字符串长度的时间复杂度为 O（N）；
• 字符串的结尾是以 “\0” 字符标识，而且字符必须符合某种编码（比如ASCII），只能保存文本数据，不能保存二进制数据；
• 字符串操作函数不高效且不安全，比如可能会发生缓冲区溢出，从而造成程序运行终止；

Redis 实现的 SDS 的结构就把上面这些问题解决了，接下来我们一起看看 Redis 是如何解决的。

SDS 结构设计

下图就是 Redis 5.0 的 SDS 的数据结构：

结构中的每个成员变量分别介绍下：

• len，SDS 所保存的字符串长度。这样获取字符串长度的时候，只需要返回这个变量值就行，时间复杂度只需要 O（1）。
• alloc，分配给字符数组的空间长度。这样在修改字符串的时候，可以通过 alloc - len 计算 出剩余的空间大小，然后用来判断空间是否满足修改需求，如果不满足的话，就会自动将 SDS 的空间扩展至执行修改所需的大小，然后才执行实际的修改操作，所以使用 SDS 既不需要手动修改 SDS 的空间大小，也不会出现前面所说的缓冲区益处的问题。
• flags，SDS 类型，用来表示不同类型的 SDS。一共设计了 5 种类型，分别是 sdshdr5、sdshdr8、sdshdr16、sdshdr32 和 sdshdr64，后面再说明区别之处。
• buf[]，字节数组，用来保存实际数据。不需要用 “\0” 字符来标识字符串结尾了，而是直接将其作为二进制数据处理，可以用来保存图片等二进制数据。它即可以保存文本数据，也可以保存二进制数据，所以叫字节数组会更好点。

总的来说，Redis 的 SDS 结构在原本字符数组之上，增加了三个元数据：len、alloc、flags，用来解决 C 语言字符串的缺陷。

支持O（1）复杂度获取字符串长度

C 语言的字符串长度获取 strlen 函数，需要通过遍历的方式来统计字符串长度，时间复杂度是 O（N）。

而 Redis 的 SDS 结构因为加入了 len 成员变量，那么获取字符串长度的时候，直接返回这个变量的值就行，所以复杂度只有 O（1）。

支持二进制安全读写

因为 SDS 不需要用 “\0” 字符来标识字符串结尾了，而且 SDS 的 API 都是以处理二进制的方式来处理 SDS 存放在 buf[] 里的数据，程序不会对其中的数据做任何限制，数据写入的时候时什么样的，它被读取时就是什么样的。

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，也可以保存任意格式的二进制数据。

不会发生缓冲区溢出

C 语言的字符串标准库提供的字符串操作函数，大多数（比如 strcat 追加字符串函数）都是不安全的，因为这些函数把缓冲区大小是否满足操作的工作交由开发者来保证，程序内部并不会判断缓冲区大小是否足够用，当发生了缓冲区溢出就有可能造成程序异常结束。

所以，Redis 的 SDS 结构里引入了 alloc 和 leb 成员变量，这样 SDS API 通过 alloc - len 计算，可以算出剩余可用的空间大小，这样在对字符串做修改操作的时候，就可以由程序内部判断缓冲区大小是否足够用。

而且，当判断出缓冲区大小不够用时，Redis 会自动将扩大 SDS 的空间大小，以满足修改所需的大小。

在扩展 SDS 空间之前，SDS API 会优先检查未使用空间是否足够，如果不够的话，API 不仅会为 SDS 分配修改所必须要的空间，还会给 SDS 分配额外的「未使用空间」。

这样的好处是，下次在操作 SDS 时，如果 SDS 空间够的话，API 就会直接使用「未使用空间」，而无须执行内存分配，有效的减少内存分配次数。

所以，使用 SDS 即不需要手动修改 SDS 的空间大小，也不会出现缓冲区溢出的问题。

节省内存空间

SDS 结构中有个 flags 成员变量，表示的是 SDS 类型。

Redos 一共设计了 5 种类型，分别是 sdshdr5、sdshdr8、sdshdr16、sdshdr32 和 sdshdr64。

这 5 种类型的主要区别就在于，它们数据结构中的 len 和 alloc 成员变量的数据类型不同，

比如 sdshdr16 和 sdshdr32 这两个类型，它们的定义分别如下：

可以看到：

• sdshdr16 类型的 len 和 alloc 的数据类型都是 uint16_t，表示字符数组长度和分配空间大小不能超过 2 的 16 次方。
• sdshdr32 则都是 uint32_t，表示表示字符数组长度和分配空间大小不能超过 2 的 32 次方。

之所以 SDS 设计不同类型的结构体，是为了能灵活保存不同大小的字符串，从而有效节省内存空间。比如，在保存小字符串时，结构头占用空间也比较少。

除了设计不同类型的结构体，Redis 在编程上还使用了专门的编译优化来节省内存空间，即在 struct 声明了 __attribute__ ((packed)) ，它的作用是：告诉编译器取消结构在编译过程中的优化对齐，按照实际占用字节数进行对齐。

比如，sdshdr16 类型的 SDS，默认情况下，编译器会按照 16 字节对其的方式给变量分配内存，这意味着，即使一个变量的大小不到 16 个字节，编译器也会给它分配 16 个字节。

举个例子，假设下面这个结构体，它有两个成员变量，类型分别是 char 和 int，如下所示：

大家猜猜这个结构体大小是多少？我先直接说答案，这个结构体大小计算出来是 8。

这是因为默认情况下，编译器是使用字节对其的方式分配内存，虽然 char 类型只占一个字节，但是由于成员变量里有 int 类型，它占用了 4 个字节，所以在成员变量为 char 类型分配内存时，会分配 4 个字节，其中这多余的 3 个字节是为了字节对其而分配的，相当于有 3 个字节被浪费掉了。

如果不想编译器使用字节对其的方式进行分配内存，可以采用了 __attribute__ ((packed)) 属性定义结构体，这样一来，结构体实际占用多少内存空间，编译器就分配多少空间。

比如，我用 __attribute__ ((packed)) 属性定义下面的结构体 ，同样包含 char 和 int 两个类型的成员变量，代码如下所示：

这时打印的结果是 5（1 个字节 char + 4 字节 int）。

可以看得出，这是按照实际占用字节数进行分配内存的，这样可以节省内存空间。

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2. 链表

除了数组之外，相信大家最熟悉的数据结构就是链表了。

Redis 的 list 数据类型的底层实现之一就是链表。C 语言本身也是没有链表这个数据结构的，所以 Redis 自己设计了一个链表数据结构。

链表节点结构设计

先来看看链表节点结构的样子：

有前置节点和后置节点，可以看的出，这个是一个双向链表。

链表结构设计

不过，Redis 在 listNode 结构体基础上又封装了 list 这个数据结构，这样操作起来会更方便，链表结构如下：

list 结构为链表提供了链表头指针 head、链表尾节点 tail、链表节点数量 len、以及可以自定义实现的 dup、free、match 函数。

举个例子，下面是由 list 结构和 3 个 listNode 结构组成的链表。

Redis 的链表实现优点如下：

• listNode 链表节点带有 prev 和 next 指针，获取某个节点的前置节点或后置节点的时间复杂度只需O(1)，而且这两个指针都可以指向 NULL，所以链表是无环链表；
• list 结构因为提供了表头指针 head 和表尾节点 tail，所以获取链表的表头节点和表尾节点的时间复杂度只需O(1)；
• list 结构因为提供了链表节点数量 len，所以获取链表中的节点数量的时间复杂度只需O(1)；
• listNode 链表节使用 void* 指针保存节点值，并且可以通过 list 结构的 dup、free、match 函数指针为节点设置该节点类型特定的函数，因此链表节点可以保存各种不同类型的值；

链表的缺陷也是有的，链表每个节点之间的内存都是不连续的，意味着无法很好利用 CPU 缓存。

能很好利用 CPU 缓存的数据结构就是数组，因为数组的内存是连续的，这样就可以充分利用 CPU 缓存来加速访问。

因此，Redis 的 list 数据类型在数据量比较少的情况下，会采用「压缩列表」作为底层数据结构的实现，压缩列表就是由数组实现的，下面我们会细说压缩列表。

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3. 压缩列表

压缩列表是 Redis 数据类型为 list 和 hash 的底层实现之一。

• 当一个列表键（list）只包含少量的列表项，并且每个列表项都是小整数值，或者长度比较短的字符串，那么 Redis 就会使用压缩列表作为列表键（list）的底层实现。
• 当一个哈希键（hash）只包含少量键值对，并且每个键值对的键和值都是小整数值，或者长度比较短的字符串，那么 Redis 就会使用压缩列表作为哈希键（hash）的底层实现。

压缩列表结构设计

压缩列表是 Redis 为了节约内存而开发的，它是由连续内存块组成的顺序型数据结构，有点类似于数组。

压缩列表在表头有三个字段：

• zlbytes，记录整个压缩列表占用对内存字节数；
• zltail，记录压缩列表「尾部」节点距离起始地址由多少字节，也就是列表尾的偏移量；
• zllen，记录压缩列表包含的节点数量；
• zlend，标记压缩列表的结束点，特殊值 OxFF（十进制255）。

在压缩列表中，如果我们要查找定位第一个元素和最后一个元素，可以通过表头三个字段的长度直接定位，复杂度是 O(1)。而查找其他元素时，就没有这么高效了，只能逐个查找，此时的复杂度就是 O(N) 了。

另外，压缩列表节点（entry）的构成如下：

压缩列表节点包含三部分内容：

• prevlen，记录了前一个节点的长度；
• encoding，记录了当前节点实际数据的类型以及长度；
• data，记录了当前节点的实际数据；

当我们往压缩列表中插入数据时，压缩列表 就会根据数据是字符串还是整数，以及它们的大小会在 prevlen 和 encoding 这两个元素里保存不同的信息，这种根据数据大小进行对应信息保存的设计思想，正是 Redis 为了节省内存而采用的。

连锁更新

压缩列表除了查找复杂度高的问题，压缩列表在插入元素时，如果内存空间不够了，压缩列表还需要重新分配一块连续的内存空间，而这可能会引发连锁更新的问题。

压缩列表里的每个节点中的 prevlen 属性都记录了「前一个节点的长度」，而且 prevlen 属性的空间大小跟前一个节点长度值有关，比如：

• 如果前一个节点的长度小于 254 字节，那么 prevlen 属性需要用 1 字节的空间来保存这个长度值；
• 如果前一个节点的长度大于等于 254 字节，那么 prevlen 属性需要用 5 字节的空间来保存这个长度值；

现在假设一个压缩列表中有多个连续的、长度在 250～253 之间的节点，如下图：

因为这些节点长度值小于 254 字节，所以 prevlen 属性需要用 1 字节的空间来保存这个长度值。

这时，如果将一个长度大于等于 254 字节的新节点加入到压缩列表的表头节点，即新节点将成为 e1 的前置节点，如下图：

因为 e1 节点的 prevlen 属性只有 1 个字节大小，无法保存新节点的长度，此时就需要对压缩列表的空间重分配操作，并将 e1 节点的 prevlen 属性从原来的 1 字节大小扩展为 5 字节大小。

多米诺牌的效应就此开始。

e1 原本的长度在 250～253 之间，因为刚才的扩展空间，此时 e1 的长度就大于等于 254 了，因此原本 e2 保存 e1 的 prevlen 属性也必须从 1 字节扩展至 5 字节大小。

正如扩展 e1 引发了对 e2 扩展一样，扩展 e2 也会引发对 e3 的扩展，而扩展 e3 又会引发对 e4 的扩展…. 一直持续到结尾。

这种在特殊情况下产生的连续多次空间扩展操作就叫做「连锁更新」，就像多米诺牌的效应一样，第一张牌倒下了，推动了第二张牌倒下；第二张牌倒下，又推动了第三张牌倒下….

连锁更新一旦发生，就会导致压缩列表 占用的内存空间要多次重新分配，这就会直接影响到压缩列表的访问性能。

所以说，虽然压缩列表紧凑型的内存布局能节省内存开销，但是如果保存的元素数量增加了，或是元素变大了，压缩列表就会面临「连锁更新」的风险。

因此，压缩列表只会用于保存的节点数量不多的场景，只要节点数量足够小，即使发生连锁更新，也是能接受的。

4. 哈希表

哈希表是一种保存键值对（key-value）的数据结构。

哈希表中的每一个 key 都是独一无二的，程序可以根据 key 查找到与之关联的 value，或者通过 key 来更新 value，又或者根据 key 来删除整个 key-value等等。

在讲压缩列表的时候，提到过 Redis 的 hash 数据类型的底层实现之一是压缩列表。hash 数据类型的另外一个底层实现就是哈希表。

那 hash 数据类型什么时候会选用哈希表作为底层实现呢？

当一个哈希键包含的 key-value 比较多，或者 key-value 中元素都是比较长多字符串时，Redis 就会使用哈希表作为哈希键的底层实现。

Hash 表优点在于，它能以 O(1) 的复杂度快速查询数据。主要是通过 Hash 函数的计算，就能定位数据在表中的位置，紧接着可以对数据进行操作，这就使得数据操作非常快。

但是存在的风险也是有，在哈希表大小固定的情况下，随着数据不断增多，那么哈希冲突的可能性也会越高。

解决哈希冲突的方式，有很多种。Redis 采用了链式哈希，在不扩容哈希表的前提下，将具有相同哈希值的数据链接起来，以便这些数据在表中仍然可以被查询到。

接下来，详细说说哈希冲突以及链式哈希。

哈希冲突

哈希表实际上是一个数组，数组里多每一个元素就是一个哈希桶。

当一个键值对的键经过 Hash 函数计算后得到哈希值，再将(哈希值 % 哈希表大小)取模计算，得到的结果值就是该 key-value 对应的数组元素位置，也就是第几个哈希桶。

举个例子，有一个可以存放 8 个哈希桶的哈希表。key1 经过哈希函数计算后，再将「哈希值 % 8 」进行取模计算，结果值为 1，那么就对应哈希桶 1，类似的，key9 和 key10 分别对应哈希桶 1 和桶 6。

此时，key1 和 key9 对应到了相同的哈希桶中，这就发生了哈希冲突。

因此，当有两个以上数量的 kay 被分配到了哈希表数组的同一个哈希桶上时，此时称这些 key 发生了冲突。

链式哈希

Redis 采用了「链式哈希」的方法来解决哈希冲突。

实现的方式就是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 指针构成一个单项链表，被分配到同一个哈希桶上的多个节点可以用这个单项链表连接起来，这样就解决了哈希冲突。

还是用前面的哈希冲突例子，key1 和 key9 经过哈希计算后，都落在同一个哈希桶，链式哈希的话，key1 就会通过 next 指针指向 key9，形成一个单向链表。

不过，链式哈希局限性也很明显，随着链表长度的增加，在查询这一位置上的数据的耗时就会增加，毕竟链表的查询的时间复杂度是 O（n）。

要想解决这一问题，就需要进行 rehash，就是对哈希表的大小进行扩展。

接下来，看看 Redis 是如何实现的 rehash 的。

rehash

Redis 会使用了两个全局哈希表进行 rehash。

在正常服务请求阶段，插入的数据，都会写入到「哈希表 1」，此时的「哈希表 2 」 并没有被分配空间。

随着数据逐步增多，触发了 rehash 操作，这个过程分为三步：

• 给「哈希表 2」 分配空间，一般会比「哈希表 1」 大 2 倍；
• 将「哈希表 1 」的数据迁移到「哈希表 2」 中；
• 迁移完成后，「哈希表 1 」的空间会被释放，并把「哈希表 2」 设置为「哈希表 1」，然后在「哈希表 2」 新创建一个空白的哈希表，为下次 rehash 做准备。

为了方便你理解，我把 rehash 这三个过程画在了下面这张图：

这个过程看起来简单，但是其实第二步很有问题，如果「哈希表 1 」的数据量非常大，那么在迁移至「哈希表 2 」的时候，因为会涉及大量的数据拷贝，此时可能会对 Redis 造成阻塞，无法服务其他请求。

渐进式 rehash

为了避免 rehash 在数据迁移过程中，因拷贝数据的耗时，影响 Redis 性能的情况，所以 Redis 采用了渐进式 rehash，也就是将数据的迁移的工作不再是一次性迁移完成，而是分多次迁移。

渐进式 rehash 步骤如下：

• 给「哈希表 2」 分配空间；
• 在 rehash 进行期间，每次哈希表元素进行新增、删除、查找或者更新操作时，Redis 除了会执行对应的操作之外，还会顺序将「哈希表 1 」中索引位置上的所有 key-value 迁移到「哈希表 2」 上；
• 随着处理客户端发起的哈希表操作请求数量越多，最终会把「哈希表 1 」的所有 key-value 迁移到「哈希表 2」，从而完成 rehash 操作。

这样就巧妙地把一次性大量数据迁移工作的开销，分摊到了多次处理请求的过程中，避免了一次性 rehash 的耗时操作。

在进行渐进式 rehash 的过程中，会有两个哈希表，所以在渐进式 rehash 进行期间，哈希表元素的删除、查找、更新等操作都会在这两个哈希表进行。

比如，查找一个 key 的值的话，先会在哈希表 1 里面进行查找，如果没找到，就会继续到哈希表 2 里面进行找到。

另外，在渐进式 rehash 进行期间，新增一个 key-value 时，会被保存到「哈希表 2 」里面，而「哈希表 1」 则不再进行任何添加操作，这样保证了「哈希表 1 」的 key-value 数量只会减少，随着 rehash 操作的完成，最终「哈希表 1 」就会变成空表。

rehash 触发条件

介绍了 rehash 那么多，还没说什么时情况下会触发 rehash 操作呢？

rehash 的触发条件跟负载因子（load factor）有关系。

负载因子可以通过下面这个公式计算：

触发 rehash 操作的条件，主要有两个：

• 当负载因子大于等于 1 ，并且 Redis 没有在执行 bgsave 命令或者 bgrewiteaof 命令，也就是没有执行 RDB 快照或没有进行 AOF 重写的时候，就会进行 rehash 操作。
• 当负载因子大于等于 5 时，此时说明哈希冲突非常严重了，不管有没有有在执行 RDB 快照或 AOF 重写，都会强制进行 rehash 操作。

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参考资料：《redis设计与实现》、《Redis 源码剖析与实战》。

以上文章来源于作者小林coding
小林coding.图解得了技术，谈吐得了烟火。

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