java
struct redisObject {
unsigned type:4; // [0-3 bit] 对象类型 (如 String)
unsigned encoding:4; // [4-7 bit] 编码方式 (如 int/embstr/raw)
unsigned lru:24; // [8-31 bit] 缓存淘汰数据
int refcount; // [32-63 bit] 引用计数 (4字节)
void *ptr; // [64-127 bit] 关键指针 (8字节)
};
String
在 Redis 的底层实现中,String(字符串) 类型并不只有一种形态。为了平衡"内存占用"与"处理性能",Redis 会根据字符串的内容和长度,在 int 、embstr 和 raw 三种编码方式之间自动切换。
这三种编码都封装在 redisObject 这个"外壳"下,通过 encoding 字段进行区分。
java
struct sdshdr8 {
uint8_t len; /* 已使用长度 */
uint8_t alloc; /* 总分配空间(不含头和 \0) */
unsigned char flags; /* 类型标志(如 sdshdr8, sdshdr16 等) */
char buf[]; /* 实际字节数组 */
};
1. int 编码:直接存储整数
当一个字符串对象保存的是整数值 ,且这个整数可以用 long 类型(8 字节有符号整数)表示时,Redis 就会使用 int 编码。
- 物理特征 :它不会分配额外的 SDS 空间,而是直接将整数值存储在
redisObject结构体的ptr指针字段中(通过强制类型转换)。 - 共享对象优化 :Redis 启动时会预先创建 0 ∼ 9999 0 \sim 9999 0∼9999 这 10,000 个整数对象。如果你存的值在这个范围内,所有的 Key 都会指向同一个物理内存地址,引用计数加 1,内存开销几乎为零。
- 适用场景:计数器、ID 存储等数值场景。
2. embstr 编码:嵌入式短字符串
当字符串的长度 小于等于 44 字节 时,Redis 使用 embstr 编码。这是为了极致压榨小对象的性能。
- 物理特征 :
redisObject和sdshdr(SDS 头部及数据)在内存中是连续的一整块 。它是通过一次malloc申请出来的。 - 核心逻辑 :
- 只读性 :它是只读的,任何修改操作(如
APPEND)都会迫使它先升级为raw。 - 高性能:由于内存连续,CPU 缓存命中率极高,且分配/释放内存只需要一次系统调用。
- 只读性 :它是只读的,任何修改操作(如
- 计算门槛 :44 字节的限制是为了让整个对象(16B
redisObject+ 3Bsdshdr8+ 1B\0+ 44B Data)刚好适配内存分配器的 64 字节 内存槽位。
3. raw 编码:常规长字符串
当字符串的长度 大于 44 字节 ,或者对 embstr 进行了修改操作时,Redis 会使用 raw 编码。
- 物理特征 :
redisObject和sdshdr分布在两块不连续 的内存空间中。ptr指针指向独立的 SDS 区域。 - 核心逻辑 :
- 可扩展性:适合存储长文本、二进制数据或频繁修改的字符串。
- 分配代价 :创建或销毁对象需要两次
malloc或free。
- 适用场景:JSON 数据、序列化后的对象、较大的文本内容。
List
Redis3.2之前:ZipList/LinkedList
在 Redis 3.2 之前,List 的实现非常简单粗暴:当数据量小时使用 ZipList(压缩列表),通过连续内存压榨空间;当数据量大或字符串长时,直接转换为 LinkedList(双向链表),通过指针实现灵活增删,但代价是每个节点都要背负两个 8 字节指针的沉重负担,且内存碎片极多。
Redis3.2之后:QuickList
RedisObject中的*ptr指向quicklist对象
java
typedef struct quicklist {
quicklistNode *head; /* 指向头节点 */
quicklistNode *tail; /* 指向尾节点 */
unsigned long count; /* 所有元素总数 */
unsigned long len; /* 节点(车厢)总数 */
int fill : 16; /* 节点填充因子 */
unsigned int compress : 16; /* 压缩深度 */
} quicklist;
typedef struct quicklistNode {
struct quicklistNode *prev; /* 前驱指针 */
struct quicklistNode *next; /* 后继指针 */
unsigned char *zl; /* 指向物理内存中的连续块 (ZipList/Listpack) */
unsigned int sz; /* 连续块占用的总字节数 */
unsigned int count : 16; /* 连续块包含的元素个数 */
// ... 其他标志位
} quicklistNode;
Set
Redis 的 Set(集合) 编码设计同样遵循"从小到大"的进化逻辑。它在物理实现上主要在 IntSet(整数集合) 、Listpack(紧凑列表,Redis 7.2+) 和 Hashtable(哈希表) 之间切换。
它的核心哲学是:如果全是小整数,我用数组排好序;如果有字符串,我用哈希表锁死。
1. 物理结构:intset (整数集合)
当集合满足以下 两个条件 时,Redis 优先使用 intset:
- 集合内所有成员均为 整数。
- 成员数量小于配置参数
set-max-intset-entries(默认 512 个)。
内存布局与查找逻辑
intset 是一块绝对连续的内存空间。
- 物理存储 :内部是一个有序数组,支持
int16_t、int32_t或int64_t编码。 - 有序性:元素在数组内按从小到大严格排序。
- 查找算法 :使用 二分查找(Binary Search) ,时间复杂度为 O ( log N ) O(\log N) O(logN)。
- 升级逻辑 :当新插入的整数超出当前位宽(如
int16存入int32)时,会触发整块内存的重新分配和数据迁移。注意,为了保持效率,该过程不可逆(不支持降级)。
2. 物理结构:listpack (紧凑列表)
这是 Redis 7.2 引入的新物理层。在旧版本中,集合只要出现一个字符串就会立刻膨胀为 dict,而 listpack 充当了中间的缓冲带。
- 触发场景 :集合中包含字符串,但成员数量和单个字符串长度未达到
set-max-listpack-entries和set-max-listpack-value阈值。 - 物理特征:连续字节流存储。
- 性能权衡 :虽然查找复杂度退化为 O ( N ) O(N) O(N)(顺序遍历),但由于数据规模极小,其内存利用率 远高于
dict,且在小数据量下,连续内存对 CPU 缓存的友好性抵消了 O ( N ) O(N) O(N) 的算法劣势。
3. 物理结构:dict (字典 / 逻辑名称 HashTable)
当集合规模超过阈值,或包含长字符串时,Redis 会使用 dict 作为终极物理载体。
物理映射与内存布局
此时 redisObject->ptr 指向一个真实的 dict 结构体实例。
- Key (键) :存储集合的成员,指向一个 SDS 字符串对象。
- Value (值) :物理上统一设置为
NULL指针。 - 唯一性保证 :直接利用
dict自身的哈希碰撞处理和 Key 唯一性逻辑实现集合去重。 - 性能特征 :查找复杂度为 O ( 1 ) O(1) O(1)。支持渐进式 Rehash,在数据量极大时仍能保持稳定的响应速度。
4. 宏观物理映射:RedisObject 的指向
对于 Set 来说,redisObject 的包装方式非常直观:
| 字段 | IntSet 编码 | Hashtable 编码 |
|---|---|---|
type |
OBJ_SET |
OBJ_SET |
encoding |
OBJ_ENCODING_INTSET |
OBJ_ENCODING_HT |
ptr 指向 |
一整块连续的 intset 结构 |
一个复杂的 dict 字典结构 |
ZSet
Redis 的 ZSet(有序集合) 在底层编码上设计得最为复杂,因为它必须同时满足 O ( 1 ) O(1) O(1) 成员查分 和 O ( log N ) O(\log N) O(logN) 按分数排序/范围检索 这两个核心需求。
其物理实现主要分为两个阶段:listpack 和 dict + zskiplist。
1. 紧凑阶段:listpack (紧凑列表)
当 ZSet 满足以下两个条件时,Redis 使用 listpack 编码(OBJ_ENCODING_LISTPACK):
- 成员数量小于
zset-max-listpack-entries(默认 128)。 - 所有成员字符串长度小于
zset-max-listpack-value(默认 64 字节)。
物理存储逻辑
在 listpack 内部,成员(Member)和分值(Score)被存储为两个相邻的 Entry:
- 布局 :
[Member1, Score1, Member2, Score2, ...] - 有序性 :内部元素按分值(Score)从小到大严格排序。
- 性能特征 :由于是连续内存,插入和查找涉及 O ( N ) O(N) O(N) 的顺序遍历及内存搬迁。但在小数据量下,这种结构的 CPU 缓存命中率极高,且省去了复杂的指针开销。
2. 进化阶段:zset 结构体 (跳表 + 字典)
当数据量突破阈值后,redisObject->ptr 会指向一个专门的 zset 结构体 。这是一个双重物理结构的组合:
c
typedef struct zset {
dict *dict; /* 成员 -> 分值的哈希表 */
zskiplist *zsl; /* 按分数排序的跳跃表 */
} zset;
A. 物理组件一:dict (字典)
- 作用 :实现 O ( 1 ) O(1) O(1) 复杂度的
ZSCORE操作。 - 逻辑:Key 是成员(SDS),Value 是分值(double)。
- 必要性 :如果没有
dict,查找一个成员的分数需要遍历跳表,复杂度为 O ( log N ) O(\log N) O(logN)。
B. 物理组件二:zskiplist (跳跃表)
- 作用 :实现高效的范围查询(
ZRANGE)和排名计算(ZRANK)。 - 逻辑:节点按分数排序。每个节点包含多个层级的指针,支持快速跳跃寻址。
- 性能 :平均查找复杂度为 O ( log N ) O(\log N) O(logN)。
3. 内存优化:SDS 的"引用共享"
你可能会担心:同一个成员既存在 dict 里,又存在 zskiplist 里,岂不是浪费了一倍内存?
物理真相 :
dict 的 Key 和 zskiplistNode 的 ele 指向的是同一个物理内存地址(同一个 SDS 对象)。
- Redis 只是在两个数据结构中各存了一个 指针。
- 这种设计通过增加少量指针开销(每个节点约几十字节),换取了两个维度的极致查询速度。
4. 物理特性对比表
| 物理结构 | 逻辑编码 (Encoding) | 核心优势 | 算法复杂度 | 内存特征 |
|---|---|---|---|---|
listpack |
LISTPACK |
极致节省内存 | O ( N ) O(N) O(N) (查找/插入) | 连续内存,无碎片 |
zset (复合) |
SKIPLIST |
全能性能 | 查分 O ( 1 ) O(1) O(1),范围 O ( log N ) O(\log N) O(logN) | 双重索引,指针较多 |
5. 状态转换逻辑
ZSet 的转换通常是单向不可逆的:
- 一旦数据量超过阈值,
listpack会被拆解,重新装载进一个新的dict和zskiplist中。 - 原因:从复杂的双重结构回退到连续内存块涉及大规模的内存重分配和 CPU 计算,收益不抵成本。
Hash
Redis 的 Hash(哈希) 结构在底层编码的设计上,逻辑与 ZSet 非常相似:在数据量小时采用紧凑的连续内存,在数据量大时进化为散列表。
目前的物理实现主要分为 listpack 和 dict 两种。
1. 紧凑编码:listpack (紧凑列表)
当 Hash 结构满足以下两个条件时,Redis 使用 listpack 存储(编码名称为 OBJ_ENCODING_LISTPACK):
- 哈希中字段(Field)的数量小于
hash-max-listpack-entries(默认 512 个)。 - 所有字段名和值的长度都小于
hash-max-listpack-value(默认 64 字节)。
物理存储逻辑
在 listpack 的字节流中,Field 和 Value 是作为两个相邻的 Entry 存储的:
- 布局 :
[Field1, Value1, Field2, Value2, ...] - 查找方式 :完全依靠顺序遍历。由于内存是绝对连续的,CPU 在读取时可以利用预取机制(Prefetching),在小规模数据下速度极快。
- 内存优势:没有指针开销,没有内存对齐的空隙,空间利用率达到极致。
2. 散列编码:dict (字典)
一旦数据量突破阈值,或者某个 Value 太长,Redis 就会将物理结构转换为 dict (编码名称为 OBJ_ENCODING_HT)。
物理实现逻辑
此时 redisObject->ptr 指向一个真实的 dict 结构体:
- Key (键) :存储的是 Hash 的字段名(Field),物理上是一个 SDS 对象。
- Value (值) :存储的是 Hash 的字段值(Value),物理上同样是一个 SDS 对象。
- 冲突处理:使用拉链法(链地址法)解决哈希冲突。
- 性能特征 :查找、插入和删除的复杂度均为 O ( 1 ) O(1) O(1)。