Redis 底层实现深度解析：从 ListPack 到哈希表扩容

前言

作为一个高性能的键值存储系统，Redis 凭借其丰富的数据结构、快速的数据操作和灵活的应用场景，成为了现代分布式系统中不可或缺的组件。为了支持各种类型的操作，Redis 在内存中使用了多种不同的底层数据结构。

本文将深入解析 Redis 中的几个重要实现，包括：

ListPack：Redis 中有序集合的内存优化

哈希表扩容：如何应对键值对数量增长带来的挑战

SDS：为什么 Redis 使用这种数据结构来存储字符串

Zset 在项目中的应用：Redis 有序集合的实际用途与实践

一、Redis 的 ListPack 实现

什么是 ListPack？

ListPack 是 Redis 中用于优化内存存储的一种数据结构，主要应用于 Redis 7.0 引入的优化。Redis 使用 ListPack 来存储 有序集合（Zset） 和 小型的列表（List） ，它是一种内存紧凑型的数据存储方式，目的是减少内存开销并提高存取速度。

主要特点：

紧凑的内存布局：ListPack 将数据项和指针紧凑存储，避免了传统数据结构中由于元素个数增多导致的内存浪费。
适用于小数据集：对于存储的小型数据，ListPack 提供了非常高效的存储和操作。

如何实现 ListPack？

Redis 通过将多个元素存储在一个连续的内存区域来实现 ListPack。每个元素包含它的值和某些元数据，如元素的长度。

压缩存储：ListPack 对存储的数据进行了压缩处理，避免了为每个元素单独分配内存块。
数据类型支持：支持字符串、整数等基本数据类型，并能够高效地进行元素查找和修改。

二、Redis 哈希表扩容

哈希表扩容的机制

Redis 使用哈希表（Hash Table）作为其字典类型数据的底层存储。哈希表的扩容是 Redis 存储优化中的一个关键点。哈希表的大小并不是一成不变的，它会随着存储的键值对数量增加而进行扩容。

哈希表的扩容步骤：

当 Redis 中存储的元素个数超过当前哈希表的负载因子时（默认负载因子是 0.75），哈希表将自动进行扩容。
扩容的过程包括创建一个新的哈希表，并将原哈希表中的元素重新哈希到新的哈希表中。
扩容是 渐进式的 ，Redis 使用 渐进式 rehashing 技术来减少扩容时的性能开销。

哈希表扩容时的读操作

在 Redis 执行扩容时，读请求不会被阻塞 。扩容是通过 渐进式 rehash 实现的，它将所有键值对分布到新的哈希表中，而不是一次性复制。

渐进式 rehash：Redis 会逐步将旧哈希表中的元素迁移到新哈希表中，同时仍然能够响应读请求。
性能平衡：虽然在扩容过程中需要重新哈希，但通过渐进式的操作，Redis 保证了扩容对性能的影响是可控的。

三、Redis 中的字符串存储：SDS

SDS 的介绍

Redis 使用 SDS（Simple Dynamic String） 来存储字符串数据，而不是 C 语言中的传统字符串。C 语言中的字符串是以字符数组的形式存储的，并以 null 结尾。但是，C 字符串有几个缺点：

没有长度信息：字符串的长度必须通过遍历字符串来计算。
空间浪费：如果字符串有修改操作，可能会浪费额外的内存。

为了解决这些问题，Redis 使用了 SDS，它的设计避免了 C 字符串的缺陷，并且提供了更高效的字符串处理能力。

SDS 的设计：

存储结构：SDS 包含三个字段：
- len：字符串的长度
- alloc：分配的空间大小
- buf：实际存储字符串内容的缓冲区
优点：
- O(1) 获取字符串长度 ：通过 len 字段可以立即获取字符串的长度。
- 动态扩展：在字符串长度增加时，SDS 可以动态扩展，而不会浪费空间。

四、Redis Zset 在项目中的应用

Zset 的基本概念

Redis 的有序集合（Zset）是一种非常强大的数据结构，它存储的是一组 唯一的元素 ，并且每个元素都有一个 分数（score） 。Redis 会根据元素的分数对其进行 自动排序，这使得 Zset 成为实现排行榜、排名、时间序列等应用场景的理想选择。

Redis Zset 的应用场景

（1）排行榜

Zset 非常适用于实现实时的排行榜功能。例如，在一个游戏应用中，用户的积分可以作为分数存储在 Zset 中：

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ZADD leaderboard 150 user1
ZADD leaderboard 200 user2
ZADD leaderboard 100 user3

（2）时间序列数据

由于 Zset 按分数排序，您可以利用时间戳作为分数，存储时间序列数据，如用户的登录时间、股票价格等：

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ZADD timeseries 1627296000 user1_login
ZADD timeseries 1627299600 user1_login

（3）实时推荐

通过 Zset 的排序和区间查询特性，您可以为用户提供基于兴趣和历史行为的实时推荐。

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ZREVRANGE user_interests 0 10

总结

Redis 作为高效的内存数据存储，提供了多种底层数据结构来满足不同的应用场景。通过深入理解 Redis 中的 ListPack 、哈希表扩容机制 、SDS 字符串存储 以及 Zset 的应用场景，我们能够更加高效地利用 Redis 来解决实际问题。

ListPack 提供了内存优化和高效存储
哈希表扩容 使用渐进式 rehash 保证高效扩容
SDS 解决了传统 C 字符串的缺陷，提高了字符串操作效率
Zset 在排行榜、时间序列、实时推荐等场景中的应用具有广泛的实用价值

Redis 不仅仅是一个简单的缓存工具，它的设计和底层实现让它成为了一个功能强大的数据结构服务器。