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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
### 07 | 为什么Stream使用了Radix Tree? 在Redis的众多高级特性中,Stream是一种用于消息传递的强大数据类型,它支持高效的消息发布与订阅、消息持久化以及消息的消费确认机制。而Radix Tree(基数树),作为一种高效的数据结构,在Redis中被用来实现Stream的内部结构,为Stream提供了快速的查询、插入和删除操作。本章将深入探讨为什么Redis选择Radix Tree作为Stream的底层数据结构,并详细解析其实现原理及优势。 #### 一、Radix Tree概述 Radix Tree,也称为PATRICIA Trie或Compact Prefix Tree,是一种有序字典树,特别适用于处理字符串数据。与普通的Trie树相比,Radix Tree在节点只有一个子节点时会进行压缩,以减少树的深度和节点数量,从而提高空间效率和查询速度。在Redis中,Radix Tree的实现主要集中在`rax.c`和`rax.h`等文件中,通过`raxNode`结构体定义节点,并包含了一系列操作函数,如节点的创建、插入、查找和删除等。 #### 二、Stream的需求分析 Redis Stream的设计目标是为用户提供一种可靠的消息队列机制,支持多种场景下的消息传递需求。具体来说,Stream需要满足以下几个方面的要求: 1. **高性能**:能够快速处理大量消息的发布与订阅,同时支持高效的查询操作。 2. **持久化**:确保消息在Redis重启后依然可用。 3. **消息确认机制**:支持消息的消费确认,确保消息被正确处理。 4. **有序性**:保证消息按照发布顺序被消费。 为了满足这些需求,Redis需要一种高效的数据结构来管理Stream中的消息ID和消息体。消息ID在Stream中扮演着至关重要的角色,它不仅是消息的唯一标识,还决定了消息的顺序。在Redis Stream中,消息ID通常由时间戳和序号组成,这种结构使得消息ID之间具有很强的顺序性和可比较性。 #### 三、Radix Tree在Stream中的应用 Redis选择Radix Tree作为Stream的底层数据结构,主要基于以下几个方面的考虑: 1. **高效的查询性能** Radix Tree通过前缀共享的方式,减少了节点的数量,降低了树的深度,从而提高了查询效率。在Stream中,由于消息ID之间具有相似的前缀(时间戳部分),Radix Tree能够迅速定位到特定的消息ID,支持快速的点查询和范围查询。 2. **内存友好** 通过节点压缩,Radix Tree显著减少了内存的占用。在Stream中,消息ID的时间戳部分往往很长且相似,如果不进行压缩,将会占用大量的内存空间。Radix Tree通过压缩连续只有一个子节点的节点,有效降低了内存的使用率。 3. **支持快速插入和删除** Radix Tree的插入和删除操作相对简单且高效。在插入新消息时,Redis会根据消息ID的字节逐步遍历树,并根据是否遇到相同前缀路径来决定是否分裂节点或创建新节点。如果遇到连续相同前缀路径,则进行节点压缩以优化空间。删除操作虽然相对复杂,但Redis通过精细的内存管理,确保了操作的高效性和内存的正确释放。 4. **灵活性** Radix Tree的每个节点都可以携带关联数据,这使得它在Redis中有多种用途。在Stream中,每个节点不仅存储了消息ID的前缀信息,还关联了具体的消息体。这种设计使得Radix Tree能够灵活地支持多种查询和操作需求。 #### 四、Radix Tree在Stream中的实现细节 在Redis Stream的实现中,Radix Tree主要用于管理消息ID和消息体的映射关系。具体来说,Redis通过以下步骤将Radix Tree应用于Stream: 1. **初始化Radix Tree** 当创建一个新的Stream时,Redis会初始化一个空的Radix Tree来存储消息ID和消息体的映射关系。此时,树中没有任何节点。 2. **插入消息** 当向Stream中发布新消息时,Redis会生成一个唯一的消息ID,并将其与消息体一起插入到Radix Tree中。插入操作从根节点开始,根据消息ID的字节逐步深入树中,直到找到或创建一个能够存储该消息ID的节点。然后,Redis会将消息体与该节点关联起来。 3. **查询消息** 用户可以通过消息ID来查询Stream中的消息。Redis会根据消息ID的字节逐步遍历Radix Tree,直到找到对应的节点。如果找到了该节点,Redis就会返回与该节点关联的消息体。 4. **删除消息** 在某些情况下,用户可能需要从Stream中删除消息。Redis会根据消息ID找到对应的节点,并将其从Radix Tree中删除。如果删除操作导致节点变为空,Redis还会进一步清理树中的空节点以释放内存。 5. **内存管理** Redis通过精细的内存管理来确保Radix Tree的高效运行。在插入和删除操作中,Redis会动态地分配和释放内存空间,以确保树的结构和内存分配始终处于最优状态。 #### 五、总结 Redis选择Radix Tree作为Stream的底层数据结构,主要是因为它具有高效的查询性能、内存友好、支持快速插入和删除以及灵活性等优点。这些特点使得Radix Tree成为实现Redis Stream的理想选择。通过深入分析Radix Tree在Redis Stream中的实现原理和应用场景,我们可以更好地理解Redis的高级特性和底层实现机制,从而更好地利用Redis来满足各种复杂的应用需求。 在本书的后续章节中,我们将继续探讨Redis的其他高级特性和底层实现机制,如Redis的持久化机制、复制机制、集群管理以及Redis的模块化设计等。希望这些内容能够帮助读者更全面地了解Redis的内部原理和应用方法。
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