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开篇词 | 阅读Redis源码能给你带来什么?
01 | 带你快速攻略Redis源码的整体架构
02 | 键值对中字符串的实现,用char*还是结构体?
03 | 如何实现一个性能优异的Hash表?
04 | 内存友好的数据结构该如何细化设计?
05 | 有序集合为何能同时支持点查询和范围查询?
06 | 从ziplist到quicklist,再到listpack的启发
07 | 为什么Stream使用了Radix Tree?
08 | Redis server启动后会做哪些操作?
09 | Redis事件驱动框架(上):何时使用select、poll、epoll?
10 | Redis事件驱动框架(中):Redis实现了Reactor模型吗?
11 | Redis事件驱动框架(下):Redis有哪些事件?
12 | Redis真的是单线程吗?
13 | Redis 6.0多IO线程的效率提高了吗?
14 | 从代码实现看分布式锁的原子性保证
15 | 为什么LRU算法原理和代码实现不一样?
16 | LFU算法和其他算法相比有优势吗?
17 | Lazy Free会影响缓存替换吗?
18 | 如何生成和解读RDB文件?
19 | AOF重写(上):触发时机与重写的影响
20 | AOF重写(下):重写时的新写操作记录在哪里?
21 | 主从复制:基于状态机的设计与实现
22 | 哨兵也和Redis实例一样初始化吗?
23 | 从哨兵Leader选举学习Raft协议实现(上)
24 | 从哨兵Leader选举学习Raft协议实现(下)
25 | Pub/Sub在主从故障切换时是如何发挥作用的?
26 | 从Ping-Pong消息学习Gossip协议的实现
27 | 从MOVED、ASK看集群节点如何处理命令?
28 | Redis Cluster数据迁移会阻塞吗?
29 | 如何正确实现循环缓冲区?
30 | 如何在系统中实现延迟监控?
31 | 从Module的实现学习动态扩展功能
32 | 如何在一个系统中实现单元测试?
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Redis源码剖析与实战
小册名称:Redis源码剖析与实战
### 04 | 内存友好的数据结构该如何细化设计? 在深入探讨Redis的源码与实战应用中,理解其内存友好的数据结构设计是至关重要的一环。Redis作为高性能的内存数据库,其高效性很大程度上归功于其精心设计的数据结构,这些结构不仅优化了存储效率,还提升了数据访问和处理的速度。本章将详细剖析Redis中几种核心数据结构的内存友好设计原则,并通过实例说明这些设计如何在实战中发挥作用。 #### 一、引言 在Redis中,数据结构的设计不仅仅关注于功能实现,更强调内存使用的效率和数据操作的性能。Redis通过一系列精心设计的数据结构,如简单动态字符串(SDS)、链表、字典、跳跃表、整数集合、压缩列表等,实现了对各类数据的高效存储和快速访问。这些数据结构的设计思路,对于我们理解内存管理、优化数据结构以及开发高性能应用具有重要的参考价值。 #### 二、内存友好的数据结构设计原则 ##### 1. **减少内存分配次数** 频繁的内存分配和释放不仅会增加系统开销,还可能导致内存碎片化。Redis通过预分配和动态扩容的方式减少内存分配次数。例如,SDS(Simple Dynamic String)在字符串长度变化时,会按照一定的策略进行扩容,而不是每次修改都重新分配内存。 ##### 2. **内存紧凑性** 紧凑的数据结构能够减少内存浪费,提高存储效率。Redis中的压缩列表(ziplist)就是一个典型的例子,它通过连续的内存块存储数据,减少了指针等额外开销,特别适用于存储小数据集合。 ##### 3. **数据局部性** 提高数据访问的局部性可以减少缓存未命中率,提升访问速度。Redis中的链表、跳跃表等数据结构,通过节点间的指针连接,使得相邻数据在物理内存中也尽量靠近,从而提高了数据访问的局部性。 ##### 4. **灵活性与可扩展性** 良好的数据结构设计应具备足够的灵活性和可扩展性,以适应不同的应用场景和数据特征。Redis的数据结构如字典(基于哈希表实现),不仅支持快速的键值对查找,还通过扩容和缩容机制保持操作的高效性。 #### 三、核心数据结构详解 ##### 1. **简单动态字符串(SDS)** SDS是Redis中用于表示字符串的抽象数据类型。相比于C语言中的标准字符串(以`\0`结尾的字符数组),SDS具有以下优势: - **安全**:SDS通过`len`属性记录了字符串的实际长度,避免了缓冲区溢出的风险。 - **减少内存重分配次数**:SDS采用空间预分配和惰性空间释放策略,减少了内存分配和释放的次数。 - **二进制安全**:SDS可以存储任意二进制数据,而不仅仅是可打印字符。 ##### 2. **链表(Linked List)** Redis中的链表是一个双向链表,其节点包含数据、前驱指针和后继指针。链表的灵活性使得它可以在多种场景下使用,如列表类型、发布订阅、慢查询日志等。链表的优势在于: - **灵活**:可以动态地增加或减少节点。 - **高效**:在表头或表尾插入和删除节点的时间复杂度为O(1)。 ##### 3. **字典(Dictionary)** Redis中的字典实现了哈希表功能,用于存储键值对。字典是Redis中最核心的数据结构之一,几乎所有的数据结构(如字符串、列表、集合、有序集合等)都在内部使用了字典。字典的设计特点包括: - **哈希表**:通过哈希表实现快速的键值对查找、插入和删除。 - **扩容与缩容**:当哈希表的负载因子超过一定阈值时,会进行扩容;反之,则可能进行缩容,以保持操作的效率。 - **解决哈希冲突**:Redis采用链地址法解决哈希冲突,即每个哈希桶存储一个链表,所有哈希值相同的节点都挂在同一个链表上。 ##### 4. **跳跃表(Skip List)** 跳跃表是一种有序的数据结构,通过多层索引来提高查找效率。Redis使用跳跃表实现有序集合(sorted set)的底层数据结构,其主要优势包括: - **有序性**:跳跃表中的所有元素都按照键的字典顺序排列。 - **范围查询**:可以快速进行范围查询,如获取分数在某个区间内的所有成员。 - **平衡性**:通过随机化层数的方式,跳跃表在概率上保持平衡,避免了最坏情况下的性能问题。 ##### 5. **整数集合(IntSet)** 整数集合是Redis中用于存储整数值集合的数据结构。当集合只包含整数元素,并且元素数量不多时,Redis会使用整数集合代替哈希表来存储集合数据。整数集合的优势在于: - **内存紧凑**:整数集合使用连续的内存块存储整数,相比哈希表更加节省内存。 - **快速访问**:整数集合通过数组索引直接访问元素,时间复杂度为O(1)。 ##### 6. **压缩列表(ZipList)** 压缩列表是一种为了节约内存而设计的顺序型数据结构,它由一系列特殊编码的连续内存块组成。Redis在存储列表、哈希表、有序集合等类型的元素时,如果元素数量较少且体积较小,可能会选择使用压缩列表。压缩列表的优势在于: - **内存紧凑**:通过共享前缀、使用特殊编码等方式减少内存占用。 - **快速访问**:由于数据存储在连续的内存块中,因此可以通过指针算术直接访问元素。 #### 四、实战应用与优化 在实战中,根据数据的特性和应用场景,合理选择Redis中的数据结构至关重要。例如,当需要存储大量的小字符串时,可以考虑使用压缩列表;当需要快速查找和更新键值对时,字典是首选;而当需要保持元素的顺序并支持范围查询时,跳跃表则是不二之选。 此外,还可以通过一些优化策略来提高Redis的性能和内存使用效率,如: - **合理配置Redis的内存参数**:如`maxmemory`、`maxmemory-policy`等,以控制Redis的内存使用量并避免内存溢出。 - **使用管道(Pipeline)减少网络开销**:将多个命令打包发送到Redis服务器,减少网络往返次数。 - **定期清理无用数据**:使用Redis的过期机制或定期执行脚本清理不再需要的数据。 #### 五、总结 Redis的内存友好数据结构设计是其高性能的基石。通过减少内存分配次数、提高内存紧凑性、优化数据局部性以及保持数据结构的灵活性和可扩展性,Redis实现了对各类数据的高效存储和快速访问。在实战中,合理选择和配置Redis的数据结构,结合优化策略,可以进一步提升Redis的性能和稳定性。
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