Redis 数据结构底层详解

1. 引言

Redis 是一种开源的高性能键值存储数据库,以其极快的读写速度、丰富的数据结构和简单的操作接口,广泛应用于缓存、消息队列、会话管理、排行榜等场景。Redis 能够快速处理大量数据的核心之一在于其底层数据结构的高效实现。本文将深入探讨 Redis 中常用数据结构的底层实现,包括字符串(String)、哈希(Hash)、列表(List)、集合(Set)、有序集合(Sorted Set)

2. Redis 的数据类型概览

Redis 支持以下五种基本数据类型:

  1. String(字符串):最简单的数据类型,存储普通的键值对。
  2. Hash(哈希) :类似于 Java 的 HashMap,用于存储键值对的集合。
  3. List(列表):双向链表,支持快速插入、删除操作。
  4. Set(集合):无序集合,集合中的元素是唯一的,支持集合的交集、并集等操作。
  5. Sorted Set(有序集合):带有分数(score)的集合,按分数排序的集合结构。

每种数据类型的实现都基于 Redis 的高效数据结构和算法。接下来,我们将详细介绍这些数据类型的底层实现。

3. String(字符串)

3.1 底层实现

Redis 的字符串可以存储二进制数据、文本数据以及数值型数据,其最大支持 512MB 的数据。底层实现上,字符串类型的数据使用了 SDS(Simple Dynamic String) 结构。

SDS 结构的特点

  • 动态扩展:当字符串长度超过当前已分配的空间时,SDS 会自动扩展,避免频繁的内存分配。
  • 空间预分配:当字符串增长时,SDS 会预留一部分空间,以减少后续扩展时的内存分配操作。
  • 二进制安全 :SDS 可以存储任意二进制数据,包括 \0 字符,避免了 C 字符串中以 \0 作为结束符的限制。

SDS 通过 len 字段记录当前字符串的长度,避免了每次访问字符串时都需要遍历整个字符串来计算长度。

3.2 优化点

  • 内存重用:SDS 不会频繁释放和重新分配内存,减少了内存碎片问题。
  • 安全性:由于 Redis 中的 SDS 可以存储二进制数据,并且自己管理长度,避免了缓冲区溢出等常见的 C 语言字符串问题。

3.3 应用场景

字符串类型适用于大多数缓存场景,比如缓存页面、存储计数器、简单的键值对等。

4. Hash(哈希)

4.1 底层实现

Redis 的哈希结构类似于一个 HashMap,用于存储字段-值的键值对。在底层,哈希使用两种不同的实现方式:

  1. ziplist(压缩列表):当哈希表的元素数量较少,且每个字段与值的长度较短时,Redis 会使用压缩列表存储数据。压缩列表是一个连续内存块,通过减少元数据的开销,提高空间利用率。
  2. hashtable(哈希表):当哈希表的元素较多或者字段和值的长度较大时,Redis 使用经典的哈希表来存储数据。哈希表中的冲突通过链地址法解决,即使用链表存储同一哈希槽中的冲突项。

4.2 优化点

  • 空间节约:通过压缩列表优化内存使用,适合存储小规模的哈希表。
  • 时间复杂度:在哈希表中,查找、插入和删除操作的时间复杂度均为 O(1)。

4.3 应用场景

哈希类型适用于存储对象的属性,如用户信息(昵称、年龄、积分等)。特别是当字段数量不多且字段名较短时,哈希表可以有效减少内存占用。

5. List(列表)

5.1 底层实现

Redis 的列表类型实现为一个双向链表,当列表元素较少时,也可能使用压缩列表进行存储。列表支持从两端进行高效的插入和删除操作。

底层实现分为两种:

  1. ziplist(压缩列表):当列表元素较少且元素较短时,Redis 使用压缩列表实现。
  2. linkedlist(双向链表):当列表元素较多或每个元素较大时,Redis 使用双向链表实现,链表可以支持快速的头尾插入和删除操作。

5.2 优化点

  • 双端操作:由于双向链表的设计,Redis 的列表支持从头部和尾部进行高效的插入和删除操作,时间复杂度为 O(1)。
  • 灵活性:链表节点可以存储不同长度的数据,适应性较强。

5.3 应用场景

列表类型适用于需要快速插入和删除的场景,例如消息队列、任务列表等。

6. Set(集合)

6.1 底层实现

集合是 Redis 中的一种无序、唯一的元素集合。底层有两种实现方式:

  1. intset(整数集合):当集合中仅包含整数值且数量较少时,使用整数集合存储。整数集合是一个紧凑的数组结构,节省内存。
  2. hashtable(哈希表):当集合包含大量元素或元素类型多样时,使用哈希表实现。

6.2 优化点

  • 内存优化:整数集合通过紧凑的数组存储数据,节约了大量内存。
  • 操作高效:无论是整数集合还是哈希表,都能在 O(1) 的时间复杂度下进行查找、插入和删除操作。

6.3 应用场景

集合类型适用于存储去重的数据集合,比如用户的好友列表、标签列表等。

7. Sorted Set(有序集合)

7.1 底层实现

有序集合是一种带有分数的集合,集合中的每个元素都有一个分数,Redis 会按照分数对集合中的元素进行排序。有序集合的底层使用了 skiplist(跳表)hashtable(哈希表) 的组合。

  • 跳表(skiplist):是一种随机化的数据结构,支持快速的范围查询和有序插入。跳表通过在链表的基础上增加多级索引层,优化查找效率,插入、删除和查找操作的时间复杂度为 O(log n)。
  • 哈希表:用于快速查找元素的分数。

7.2 优化点

  • 有序性:跳表保证了有序集合中的元素始终按照分数排序,
相关推荐
月光水岸New1 小时前
Ubuntu 中建的mysql数据库使用Navicat for MySQL连接不上
数据库·mysql·ubuntu
狄加山6751 小时前
数据库基础1
数据库
我爱松子鱼1 小时前
mysql之规则优化器RBO
数据库·mysql
chengooooooo2 小时前
苍穹外卖day8 地址上传 用户下单 订单支付
java·服务器·数据库
Rverdoser3 小时前
【SQL】多表查询案例
数据库·sql
Galeoto3 小时前
how to export a table in sqlite, and import into another
数据库·sqlite
希忘auto3 小时前
详解Redis在Centos上的安装
redis·centos
人间打气筒(Ada)3 小时前
MySQL主从架构
服务器·数据库·mysql
leegong231113 小时前
学习PostgreSQL专家认证
数据库·学习·postgresql
喝醉酒的小白3 小时前
PostgreSQL:更新字段慢
数据库·postgresql