redis-list底层数据结构

前面学习解了redis的简单字符串sds的结构。这次来学习下List的底层数据结构

总概

Redis中list底层实现有三种

• linkedList
• zipList
• quickList

linkedList

与java中的linkedList类似。

// 定义链表节点的结构体 
typedf struct listNode{
    //前一个节点
    struct listNode *prev;
    //后一个节点
    struct listNode *next;
    //当前节点的值的指针
    void *value;
}listNode;

// 链表结构
typedf struct list{
    // 头指针，即指向链表头部节点
    listNode *head;
    // 尾指针，指向尾部节点
    listNode *tail;
    // 节点拷贝函数
    void *(*dup)(void *ptr);
    // 释放节点函数
    void *(*free)(void *ptr);
    // 判断两个节点是否相等的函数
    int (*match)(void *ptr,void *key);
    // 链表长度
    unsigned long len;
}

zipList

zipList的数据结构

typedf struct ziplist<T>{
    // 压缩列表占用字符数
    int32 zlbytes;
    // 最后一个元素距离起始位置的偏移量，用于快速定位最后一个节点
    // 通过这个参数可以支持双向访问
    int32 zltail_offset;
    // 元素个数
    int16 zllength;
    // 元素内容
    T[] entries;
    // 结束位 0xFF
    int8 zlend;
}ziplist;

// entry
typede struct entry{
    // 前一个entry的长度
    int<var> prelen;
    // 元素类型编码
    int<var> encoding;
    // 元素内容
    optional byte[] content;
}entry;

entry解析：

prelen保存的是前一个entry节点的长度，这样在倒序遍历时就可以通过这个参数定位到上一个entry的位置。encoding保存了content的编码类型。content则是保存的元素内容，它是optional类型的，表示这个字段是可选的。当content是很小的整数时，它会内联到content字段的尾部。entry结构的示意图如下所示：

zipList遍历时，先根据zlbytes和zltail_offset定位到最后一个entry的位置，然后再根据最后一个entry里的prelen时确定前一个entry的位置。

zipList的连锁更新

entry中prelen字段，它的长度要么是1个字节，要么都是5个字节：

• 前一个节点的长度小于254个字节，则prelen长度为1字节；
• 前一个节点的长度大于254字节，则prelen长度为5字节；

假设现在有一组压缩列表，长度都在250~253字节之间，突然新增一个entry节点，这个entry节点长度大于等于254字节。由于新的entry节点大于等于254字节，这个entry节点的prelen为5个字节，随后会导致其余的所有entry节点的prelen增大为5字节。

同样地，删除操作也会导致出现连锁更新这种情况，假设在某一时刻，插入一个长度大于等于254个字节的entry节点，同时删除其后面的一个长度小于254个字节的entry节点，由于小于254的entry节点的删除，大于等于254个字节的entry节点将会与后面小于254个字节的entry节点相连，此时就与新增一个长度大于等于254个字节的entry节点时的情况一样，将会发生连续更新。发生连续更新时，Redis需要不断地对压缩列表进行内存分配工作，直到结束。

linkedList和zipList对比

• zipList相比于linkedList，其少了pre和next两个指针。在Redis中，pre和next指针就要占用16个字节（64位系统的一个指针就是8个字节）。另外，linkedList的每个节点的内存都是单独分配，加剧内存的碎片化，影响内存的管理效率。与之相对的是，zipList是由连续的内存组成的，这样一来，由于内存是连续的，就减少了许多内存碎片和指针的内存占用，进而节约了内存。
• linkedList便于在表的两端进行push和pop操作，在插入节点上复杂度很低，但是它的内存开销比较大。zipList存储在一块连续的内存上，所以存储效率很高。但是它不利于修改操作，插入和删除操作需要频繁地申请和释放内存。

因此当列表对象中元素的长度较小或者数量较少时，通常采用zipList来存储；当列表中元素的长度较大或者数量比较多的时候，则会转而使用双向链表linkedList来存储。

quickList

Redis3.2版本之后，list的底层实现方式又多了一种，quickList。qucikList是由zipList和双向链表linkedList组成的混合体。它将linkedList按段切分，每一段使用zipList来紧凑存储，多个zipList之间使用双向指针串接起来。示意图如下所示：

typedf struct quicklistNode{
    //前一个节点
    quicklistNode* prev;
    //后一个节点
    quicklistNode* next;
    //压缩列表
    ziplist* zl;    
    //ziplist大小
    int32 size;     
    //ziplist 中元素数量
    int16 count;
    //编码形式 存储 ziplist 还是进行 LZF 压缩储存的zipList
    int2 encoding;          
    ...
}quickListNode;

typedf struct quicklist{
    //指向头结点
    quicklistNode* head;
    //指向尾节点
    quicklistNode* tail;
    //元素总数
    long count;
    //quicklistNode节点的个数
    int nodes;  
    //压缩算法深度
    int compressDepth;      
    ...
}quickList;

quckList中zipList大小

打开redis.conf文件了。在DVANCED CONFIG下面有着清晰的记载。

# Lists are also encoded in a special way to save a lot of space.
# The number of entries allowed per internal list node can be specified
# as a fixed maximum size or a maximum number of elements.
# For a fixed maximum size, use -5 through -1, meaning:
# -5: max size: 64 Kb  <-- not recommended for normal workloads
# -4: max size: 32 Kb  <-- not recommended
# -3: max size: 16 Kb  <-- probably not recommended
# -2: max size: 8 Kb   <-- good
# -1: max size: 4 Kb   <-- good
# Positive numbers mean store up to _exactly_ that number of elements
# per list node.
# The highest performing option is usually -2 (8 Kb size) or -1 (4 Kb size),
# but if your use case is unique, adjust the settings as necessary.
list-max-ziplist-size -2

quickList内部默认单个zipList长度为8k字节，即list-max-ziplist-size的值设置为-2，超出了这个阈值，就会重新生成一个zipList来存储数据。根据注释可知，性能最好的时候就是就是list-max-ziplist-size为-1和-2，即分别是4kb和8kb的时候，当然，这个值也可以被设置为正数，当list-max-ziplist-szie为正数n时，表示每个quickList节点上的zipList最多包含n个数据项。

压缩深度

quickList中可以使用压缩算法对zipList进行进一步的压缩，这个算法就是LZF算法，这是一种无损压缩算法，具体可以参考这里。使用压缩算法对zipList进行压缩后，zipList的结构如下所示：

typedf struct ziplist_compressed{
    //元素个数
    int32 size;
    //元素内容
    byte[] compressed_data
}

在redis.conf文件中的DVANCED CONFIG下面也可以对压缩深度进行配置。

# Lists may also be compressed.
# Compress depth is the number of quicklist ziplist nodes from *each* side of
# the list to *exclude* from compression.  The head and tail of the list
# are always uncompressed for fast push/pop operations.  Settings are:
# 0: disable all list compression
# 1: depth 1 means "don't start compressing until after 1 node into the list,
#    going from either the head or tail"
#    So: [head]->node->node->...->node->[tail]
#    [head], [tail] will always be uncompressed; inner nodes will compress.
# 2: [head]->[next]->node->node->...->node->[prev]->[tail]
#    2 here means: don't compress head or head->next or tail->prev or tail,
#    but compress all nodes between them.
# 3: [head]->[next]->[next]->node->node->...->node->[prev]->[prev]->[tail]
# etc.
list-compress-depth 0

list-compress-depth这个参数表示一个quickList两端不被压缩的节点个数。需要注意的是，这里的节点个数是指quicklist双向链表的节点个数，而不是指ziplist里面的数据项个数。实际上，一个quicklist节点上的ziplist，如果被压缩，就是整体被压缩的。

• quickList默认的压缩深度为0，也就是不开启压缩
• 当list-compress-depth为1，表示quickList的两端各有1个节点不进行压缩，中间结点进行压缩；
• 当list-compress-depth为2，表示quickList的首尾2个节点不进行压缩，中间结点进行压缩；
• 以此类推

小结

封面图侵权删