Redis压缩列表与内存管理的关系

Redis 压缩列表基础概念

Redis 的压缩列表（ziplist）是一种紧凑的数据结构，用于存储一系列的元素。它的设计初衷是为了在节省内存的前提下，高效地存储和访问数据。压缩列表在 Redis 中被广泛应用，例如在 Redis 的列表键和哈希键底层实现中，当元素数量较少且元素值不大时，就会使用压缩列表来存储数据。

压缩列表的结构由表头、表尾和中间的一系列节点组成。表头部分包含了压缩列表的元数据信息，如列表的总长度、表头到表尾的偏移量等。每个节点则存储了一个数据元素，节点的结构根据存储的数据类型和大小会有所不同。

压缩列表的内存布局

1. 表头部分

   • zlbytes：4 字节无符号整数，记录整个压缩列表占用的字节数，包括表头、表尾和所有节点。
   • zltail：4 字节无符号整数，记录从表头到表尾的偏移量，通过这个偏移量可以快速定位到表尾。
   • zllen：2 字节无符号整数，记录压缩列表中节点的数量。如果这个值小于 65535，它就是实际的节点数量；如果等于 65535，那么需要遍历整个压缩列表来确定实际节点数量。

2. 节点部分

   • 前一个节点长度：根据前一个节点的大小，这部分占用 1 字节或 5 字节。如果前一个节点长度小于 254 字节，占用 1 字节来记录长度；否则，占用 5 字节，第一个字节为 254，后面 4 字节记录实际长度。这样设计的目的是为了在遍历压缩列表时能够快速定位前一个节点。
   • 编码：这部分用于描述当前节点数据的编码方式，根据数据类型和大小不同，编码方式也有所不同。例如，对于小的整数，会采用特殊的编码方式直接在编码字段中存储值；对于字符串，编码字段会包含字符串长度相关信息。
   • 数据：根据编码方式存储实际的数据。

3. 表尾部分

   • 1 字节的结束标记，值为 255，用于标识压缩列表的结束。

压缩列表内存管理的优势

1. 节省内存空间

   • 由于压缩列表采用紧凑的内存布局，节点之间没有多余的填充字节，并且根据数据类型和大小动态调整节点的存储方式，所以能够在存储大量小数据时显著节省内存。例如，在 Redis 的哈希键中，如果键值对数量较少且值的大小不大，使用压缩列表存储相比使用其他数据结构可以减少内存占用。
   • 以存储一系列小整数为例，假设我们要存储 100 个范围在 0 - 255 之间的整数。如果使用常规的数组结构，每个整数可能需要 4 字节（假设为 32 位系统）来存储，那么总共需要 100 * 4 = 400 字节。而在压缩列表中，对于这种小整数，可能只需要 1 字节来存储（通过特殊编码），加上表头和其他元数据信息，总体占用的内存会远远小于 400 字节。

2. 内存连续性

   • 压缩列表在内存中是连续存储的，这对于 CPU 的缓存机制非常友好。当程序访问压缩列表中的数据时，由于内存的连续性，数据更容易被缓存命中，从而提高访问效率。相比之下，一些其他数据结构（如链表）的节点在内存中可能是分散存储的，访问时会增加缓存不命中的概率，降低性能。

压缩列表内存管理的实现细节

1. 节点的创建与内存分配
   • 在 Redis 源码中，当向压缩列表中插入一个新节点时，首先会根据要插入的数据类型和大小计算所需的内存空间。然后，通过 ziplistPush 等函数来分配内存并插入节点。
   • 例如，下面是简化后的向压缩列表插入节点的代码示例（基于 Redis 源码简化）：

unsigned char *ziplistPush(unsigned char *zl, unsigned char *s, unsigned int slen, int where) {
    unsigned int prevlensize, prevlen = 0;
    unsigned int offset;
    int nextdiff = 0;
    unsigned char encoding = 0;
    long long value = 12345; // 假设的整数值，实际会根据插入数据确定

    // 计算前一个节点长度
    if (where != ZIPLIST_HEAD) {
        unsigned char *p = (where == ZIPLIST_TAIL) ? ziplistTail(zl) : zipNext(zl, NULL);
        prevlen = zipRawEntryLength(p);
        prevlensize = zipPrevLenByteSize(prevlen);
    }

    // 计算编码
    if (slen <= 32) {
        encoding = ZIP_STR_06B;
    } else {
        encoding = ZIP_STR_32B;
    }

    // 计算新节点总长度
    unsigned int newlen = zipRawEntryLength(prevlensize, encoding, slen);

    // 扩展压缩列表内存
    zl = ziplistResize(zl, ziplistBlobLen(zl) + newlen);

    // 移动节点位置为新节点腾出空间
    if (where != ZIPLIST_TAIL) {
        unsigned char *p;
        offset = (where == ZIPLIST_HEAD) ? 0 : zipOffset(zl, where);
        memmove(zl + offset + newlen, zl + offset, ziplistBlobLen(zl) - offset - (where == ZIPLIST_HEAD? 0 : 1));
        if (where != ZIPLIST_HEAD) {
            zipSetPrevLen(zl + offset + newlen, prevlen);
        }
        zipSetPrevLen(zl + offset, newlen);
    } else {
        zipSetPrevLen(zl + ziplistBlobLen(zl) - 1, newlen);
    }

    // 写入新节点数据
    unsigned char *np = zl + (where == ZIPLIST_HEAD? 0 : offset);
    if (prevlensize == 1) {
        np[0] = prevlen;
    } else {
        np[0] = 254;
        memcpy(np + 1, &prevlen, 4);
    }
    np += prevlensize;
    *np++ = encoding;
    if (encoding & ZIP_STR_MASK) {
        memcpy(np, s, slen);
        np += slen;
    } else {
        // 如果是整数，按相应编码方式写入
        int64_t num = value;
        if (encoding == ZIP_INT_16B) {
            *((int16_t *)np) = (int16_t)num;
            np += 2;
        } else if (encoding == ZIP_INT_32B) {
            *((int32_t *)np) = (int32_t)num;
            np += 4;
        }
    }

    return zl;
}

2. 节点的删除与内存释放
   • 当从压缩列表中删除一个节点时，需要调整相关节点的前一个节点长度信息，并释放被删除节点占用的内存空间。Redis 通过 ziplistDelete 函数来实现这一操作。
   • 例如，下面是简化后的删除节点的代码示例（基于 Redis 源码简化）：

int ziplistDelete(unsigned char **zl, unsigned char **p) {
    unsigned int offset, nextoffset, prevlen, prevlensize;
    unsigned char *q;

    // 找到要删除节点的偏移量
    offset = zipOffset(*zl, *p);

    // 获取前一个节点长度和长度字段大小
    prevlen = zipRawEntryLength(*p);
    prevlensize = zipPrevLenByteSize(prevlen);

    // 获取下一个节点偏移量
    nextoffset = offset + zipRawEntryLength(prevlensize, (*p)[1], zipDecodeLength((*p) + 1, NULL));

    // 调整前一个节点长度信息
    if (nextoffset < ziplistBlobLen(*zl)) {
        q = *zl + nextoffset;
        if (zipPrevLenByteSize(prevlen) == 1) {
            q[0] = prevlen;
        } else {
            q[0] = 254;
            memcpy(q + 1, &prevlen, 4);
        }
    }

    // 释放内存并调整压缩列表大小
    *zl = ziplistResize(*zl, ziplistBlobLen(*zl) - zipRawEntryLength(prevlensize, (*p)[1], zipDecodeLength((*p) + 1, NULL)));

    // 更新指针
    if (nextoffset < ziplistBlobLen(*zl)) {
        *p = *zl + offset;
    } else {
        *p = NULL;
    }

    return 1;
}

压缩列表内存管理的局限性与优化

1. 局限性

   • 查询效率问题：虽然压缩列表在存储小数据时内存效率高，但由于它是一种顺序存储结构，查询操作需要从头开始遍历，时间复杂度为 O(n)。当压缩列表中的节点数量较多时，查询特定节点的效率会很低。例如，在一个包含 10000 个节点的压缩列表中查找某个节点，需要遍历大量节点，相比哈希表等数据结构，其查询效率劣势明显。
   • 内存重新分配开销：由于压缩列表的内存是连续的，当插入或删除节点时，可能需要频繁地重新分配内存并移动数据。例如，当在压缩列表头部插入节点时，需要将所有现有节点向后移动，这会带来较大的性能开销。特别是在节点数量较多的情况下，这种内存重新分配和数据移动操作会严重影响性能。

2. 优化策略

   • 合理设置阈值：Redis 在内部会根据一些条件来决定何时使用压缩列表以及何时转换为其他数据结构（如哈希表或链表）。例如，对于哈希键，当键值对数量超过一定阈值或者某个值的大小超过一定限制时，会将压缩列表转换为字典结构。通过合理设置这些阈值，可以在内存使用和操作效率之间找到平衡。可以通过配置文件或者动态配置参数来调整这些阈值，以适应不同的应用场景。
   • 批量操作：为了减少内存重新分配的次数，可以尽量使用批量插入或删除操作。例如，使用 MSET 命令一次性插入多个键值对到哈希键中，相比多次单独插入，可以减少压缩列表多次调整内存的开销。在代码实现中，可以将多个插入操作合并为一个操作，减少对压缩列表的频繁修改。

压缩列表与其他 Redis 数据结构内存管理对比

1. 与哈希表对比
   • 内存使用：哈希表在存储大量键值对时，由于每个键值对都需要额外的哈希桶和指针等元数据，内存占用通常比压缩列表大。但哈希表的查询效率高，时间复杂度为 O(1)。例如，在存储 1000 个简单的键值对时，如果键值对大小都较小，压缩列表可能会占用较少的内存；但如果键值对数量继续增加，哈希表在查询性能上的优势会更加明显，尽管内存占用较大。
   • 内存管理方式：哈希表通过哈希算法来分配内存，每个键值对根据哈希值存储在相应的哈希桶中。而压缩列表则是通过连续的内存空间紧凑存储节点。哈希表的内存分配相对更灵活，但也更容易产生内存碎片；压缩列表内存紧凑，但插入和删除操作可能导致频繁的内存重新分配。
2. 与链表对比
   • 内存使用：链表每个节点都需要额外的指针来指向前一个和后一个节点，所以内存占用相对较大。而且链表节点在内存中不连续，不利于缓存命中。相比之下，压缩列表在存储小数据时内存效率更高，并且内存连续性更好。例如，在存储一系列小字符串时，压缩列表可以将这些字符串紧凑地存储在一起，而链表每个节点存储一个字符串会有更多的额外开销。
   • 内存管理方式：链表的节点内存分配是离散的，插入和删除节点相对简单，只需要调整指针即可。而压缩列表插入和删除节点时需要考虑内存的连续性，操作相对复杂，需要进行内存的重新分配和数据移动。

实际应用场景中压缩列表内存管理的考量

1. 缓存场景
   • 在缓存应用中，如果缓存的数据量较小且访问模式以顺序访问为主，压缩列表是一个不错的选择。例如，缓存最近访问的少量用户信息，这些信息可以存储在一个压缩列表中。由于压缩列表的内存紧凑性，可以在有限的内存空间中存储更多的数据，提高缓存的命中率。同时，由于缓存数据的生命周期较短，即使在插入和删除数据时存在一定的内存重新分配开销，对整体性能的影响也相对较小。
   • 以下是使用 Redis 客户端（以 Python 的 redis - py 库为例）在缓存场景中使用压缩列表的代码示例：

import redis

# 连接 Redis 服务器
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

# 模拟缓存用户信息
user1 = {'name': 'Alice', 'age': 25}
user2 = {'name': 'Bob', 'age': 30}

# 使用压缩列表存储用户信息（这里通过哈希键的方式，当元素少且小会用压缩列表）
r.hset('user_cache', mapping = user1)
r.hset('user_cache', mapping = user2)

# 获取缓存的用户信息
cached_users = r.hgetall('user_cache')
print(cached_users)

2. 计数器场景
   • 在计数器应用中，如果需要存储大量的小计数器值，压缩列表可以有效节省内存。例如，统计网站每天的访问量，每个日期对应一个访问量计数器。由于日期和访问量值相对较小，可以使用压缩列表来存储这些数据。这样不仅可以节省内存，而且在遍历统计数据时，顺序存储的压缩列表也能提供较好的性能。
   • 以下是使用 Redis 实现计数器场景并使用压缩列表的代码示例（同样以 Python 的 redis - py 库为例）：

import redis
import datetime

# 连接 Redis 服务器
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

# 获取当前日期
today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')

# 增加今日访问量
r.hincrby('daily_visits', today, 1)

# 获取所有日期的访问量
visits = r.hgetall('daily_visits')
print(visits)

在实际应用中，需要根据具体的数据特点和访问模式来选择合适的数据结构，充分发挥压缩列表在内存管理方面的优势，同时避免其局限性带来的性能问题。通过合理使用压缩列表和其他 Redis 数据结构，可以优化内存使用和提高应用的整体性能。