探索 Redis 链表在内存优化方面的策略

Redis 链表基础概述

Redis 作为一款高性能的键值对数据库，在数据结构的设计上极为精巧，链表便是其中重要的一环。链表在 Redis 里主要用于实现列表数据类型（如 lpush、rpush 等操作所针对的结构）以及一些内部数据管理。

在 Redis 源码中，链表结构的定义如下：

typedef struct listNode {
    struct listNode *prev;
    struct listNode *next;
    void *value;
} listNode;

typedef struct list {
    listNode *head;
    listNode *tail;
    unsigned long len;
    void *(*dup)(void *ptr);
    void (*free)(void *ptr);
    int (*match)(void *ptr, void *key);
} list;

listNode 是链表节点的结构体，它包含指向前驱节点 prev 和后继节点 next 的指针，以及存储实际数据的 value 指针。list 结构体则是对整个链表的封装，包含链表头 head、链表尾 tail、链表长度 len，还有三个函数指针 dup（用于复制节点值）、free（用于释放节点值）和 match（用于比较节点值）。

链表内存占用分析

1. 节点内存占用
   • 从 listNode 结构体来看，每个节点至少包含三个指针（假设指针大小在常见 64 位系统下为 8 字节），即 prev、next 和 value，那么每个节点仅指针部分就占用 3 * 8 = 24 字节。如果存储的数据本身也占用一定内存，比如存储一个字符串，字符串除了实际字符数据外，还可能有一些元数据（如长度等）。
   • 以存储简单的整数为例，在 Redis 中，为了节省内存，对于小整数会采用特殊的编码方式。但如果通过链表存储，由于 value 是 void * 类型，不管整数大小，都会占用一个指针的空间（8 字节）。
2. 链表整体内存占用
   • 除了节点本身的内存占用，list 结构体也占用一定空间。在 64 位系统下，list 结构体中 head、tail 指针各占 8 字节，len 为 unsigned long 类型，通常也占 8 字节，三个函数指针共占 3 * 8 = 24 字节，所以 list 结构体总共占用 8 + 8 + 8 + 24 = 48 字节。
   • 假设链表有 n 个节点，每个节点数据（除指针外）占用 m 字节，那么整个链表的内存占用约为 48 + n * (24 + m) 字节。

Redis 链表内存优化策略

1. 对象共享
   • Redis 对于一些常用的小对象（如小整数范围 -5 到 4095）采用对象共享机制。在链表中，如果多个节点存储的是这些共享对象的值，它们实际可以共享同一个对象实例，而不是每个节点都单独存储一份。这样大大减少了内存占用。
   • 例如，在链表中连续插入多个值为 1 的节点，这些节点的 value 指针实际上都指向同一个共享的代表 1 的对象，而不是各自分配内存存储 1。在 Redis 源码中，redisObject 结构体用于表示 Redis 对象，通过 refcount 字段来实现对象引用计数，当引用计数为 0 时，对象才会被释放。
   • 以下是简化的代码示例，展示如何利用共享对象来减少链表内存占用：

// 假设已经有共享对象池，包含小整数 -5 到 4095 的共享对象
void *shared_small_integers[4101]; 

// 初始化共享对象池
void init_shared_objects() {
    for (int i = -5; i <= 4095; i++) {
        shared_small_integers[i + 5] = create_shared_integer(i);
    }
}

// 创建链表节点并尝试使用共享对象
listNode *create_list_node(int value) {
    listNode *node = (listNode *)zmalloc(sizeof(listNode));
    if (value >= -5 && value <= 4095) {
        node->value = shared_small_integers[value + 5];
        incr_refcount(shared_small_integers[value + 5]);
    } else {
        node->value = create_non_shared_integer(value);
    }
    node->prev = NULL;
    node->next = NULL;
    return node;
}

2. 内存分配策略
   • Redis 使用了自己的内存分配器（如 jemalloc，在一些配置下也可使用系统默认分配器 malloc）。jemalloc 在内存分配上有其独特的优化策略，对于频繁分配和释放的小块内存，它能有效减少内存碎片的产生。
   • 在链表节点的分配和释放过程中，jemalloc 会根据请求的内存大小，从不同的内存池（arena）中分配内存。例如，对于较小的 listNode 结构体，它可能从特定的小对象内存池中获取内存，而不是每次都从系统堆中申请大块内存再分割。
   • 当链表节点释放时，jemalloc 会尝试将相邻的空闲内存块合并，以减少内存碎片。这对于链表这种动态增减节点的结构非常重要，因为如果内存碎片过多，后续的内存分配可能会因为找不到连续的合适大小内存块而失败，即使系统中总的空闲内存足够。
3. 数据编码优化
   • 对于链表中存储的字符串数据，Redis 采用了多种编码方式。如果字符串长度较短（一般小于等于 39 字节），会采用 embstr 编码，这种编码方式将 redisObject 结构体和实际字符串数据存储在一块连续的内存中，相比 raw 编码（用于较长字符串，redisObject 和字符串数据分开存储），减少了内存碎片和内存占用。
   • 例如，当链表中存储多个短字符串时，采用 embstr 编码能有效降低内存使用。在 Redis 源码中，createStringObject 函数会根据字符串长度决定采用何种编码方式：

robj *createStringObject(const char *ptr, size_t len) {
    if (len <= 39) {
        return createEmbeddedStringObject(ptr, len);
    } else {
        return createRawStringObject(ptr, len);
    }
}

4. 链表结构优化
   • Redis 的链表结构本身设计简洁，双向链表的形式使得在链表头部和尾部插入、删除节点操作都能在 O(1) 时间复杂度内完成，避免了不必要的复杂操作带来的额外内存开销。
   • 同时，链表长度的维护使得在获取链表长度时不需要遍历链表，直接返回 list 结构体中的 len 字段，减少了遍历操作可能带来的内存缓存不命中问题，提高了内存访问效率。

不同场景下的内存优化效果对比

1. 存储大量小整数场景
   • 假设我们要在链表中存储 10000 个值在 -5 到 4095 之间的小整数。如果不使用共享对象，每个节点的 value 指针占用 8 字节来存储整数，那么仅节点数据部分就占用 10000 * 8 = 80000 字节。
   • 而使用共享对象后，这些小整数节点实际共享对象，额外内存占用仅为共享对象池的初始化开销（假设初始化共享对象池占用一定的固定内存 S，相对较小），大大减少了内存占用。具体节省的内存约为 80000 - S 字节。
2. 存储长字符串场景
   • 考虑在链表中存储 100 个长度为 50 字节的字符串。如果采用 raw 编码，每个字符串除了 50 字节的实际数据外，redisObject 结构体还占用一定空间（假设为 R 字节），且 redisObject 和字符串数据分开存储，产生额外的内存碎片。
   • 若采用 embstr 编码（前提是字符串长度满足条件），每个字符串和 redisObject 存储在一块连续内存中，减少了内存碎片，内存占用约为 100 * (50 + R - 额外碎片空间)，相比 raw 编码，能有效减少内存占用。
3. 频繁插入删除节点场景
   • 在一个频繁插入和删除链表节点的场景下，使用 jemalloc 内存分配器和 Redis 简洁的链表结构优势明显。假设每秒进行 1000 次插入和 1000 次删除操作。
   • 如果使用普通的内存分配器，随着操作次数增加，内存碎片会逐渐增多，可能导致后续内存分配失败或者效率降低。而 jemalloc 能较好地管理内存碎片，在同样的操作次数下，内存使用更加高效，不会因为碎片问题导致内存分配失败，保证了链表操作的稳定性和高效性。

内存优化策略的实现细节与源码分析

1. 对象共享实现
   • 在 Redis 源码中，共享对象池的初始化在 initServer 函数中进行。对于小整数对象，会预先创建并放入共享对象池中。例如：

void initServer() {
    // 初始化共享对象池
    for (int j = 0; j < OBJ_SHARED_INTEGERS; j++) {
        shared.integers[j] = makeObjectShared(createStringObjectFromLongLong(j - OBJ_SHARED_INTEGERS/2));
    }
}

- 当需要在链表节点中存储小整数时，会检查该整数是否在共享范围内，如果是，则直接引用共享对象，并增加引用计数。在 `listAddNodeHead` 等添加节点函数中，如果存储的是小整数，会进行如下操作：

list *listAddNodeHead(list *list, void *value) {
    listNode *node = (listNode *)zmalloc(sizeof(listNode));
    if (is_shared_small_integer(value)) {
        node->value = get_shared_small_integer(value);
        incr_refcount(node->value);
    } else {
        node->value = value;
    }
    // 链表节点连接操作
    //...
    return list;
}

2. 内存分配策略实现
   • Redis 中使用 zmalloc 和 zfree 等函数来进行内存分配和释放，这些函数底层依赖于 jemalloc 或系统默认的 malloc 和 free。例如，zmalloc 函数定义如下：

void *zmalloc(size_t size) {
    void *ptr = je_malloc(size);
    // 记录内存分配信息等操作
    //...
    return ptr;
}

- `jemalloc` 通过维护不同大小的内存池，根据请求的内存大小从合适的内存池中分配内存。在链表节点分配时，`zmalloc` 会根据 `listNode` 结构体大小从相应内存池获取内存，在释放节点时，`zfree` 会将内存归还给 `jemalloc` 的内存池，并尝试合并相邻空闲块。

3. 数据编码优化实现 - 如前文所述，createStringObject 函数根据字符串长度决定编码方式。对于 embstr 编码的字符串对象，其创建过程如下：

robj *createEmbeddedStringObject(const char *ptr, size_t len) {
    robj *o = zmalloc(sizeof(robj)+len+1);
    o->type = OBJ_STRING;
    o->encoding = OBJ_ENCODING_EMBSTR;
    o->ptr = (char*)(o+1);
    memcpy(o->ptr, ptr, len);
    ((char*)o->ptr)[len] = '\0';
    o->refcount = 1;
    o->encoding = OBJ_ENCODING_EMBSTR;
    return o;
}

- 这里将 `redisObject` 结构体和字符串数据存储在一块连续内存中，减少内存碎片。在链表中存储字符串时，`createStringObject` 函数会被调用，从而根据字符串长度选择合适编码，实现内存优化。

实际应用中的注意事项

1. 对象共享的局限性
   • 虽然对象共享能显著减少小对象的内存占用，但对于大对象或者自定义对象，由于共享可能带来数据一致性等问题，无法简单地采用共享机制。例如，链表中存储自定义结构体对象，每个对象可能有其独立的状态和数据，不能共享。所以在设计数据结构和使用链表时，需要考虑数据类型是否适合共享，避免过度依赖共享机制导致程序逻辑错误。
2. 内存分配器的配置
   • Redis 默认使用 jemalloc，但在某些情况下，可能需要根据实际应用场景调整内存分配器配置。比如在一些内存资源紧张且对内存碎片非常敏感的环境中，可能需要进一步优化 jemalloc 的参数，如调整内存池的大小、合并策略等。或者在某些特殊场景下，可能需要切换回系统默认的 malloc 分配器进行测试，以比较不同分配器在实际应用中的性能和内存使用情况。
3. 编码方式的选择
   • 虽然 embstr 编码对于短字符串有内存优化优势，但如果字符串长度经常接近或超过 39 字节的阈值，频繁的编码转换（从 embstr 到 raw）可能带来额外的性能开销。在实际应用中，需要根据字符串长度的分布情况，合理选择数据类型和操作，避免因为编码转换导致不必要的性能和内存浪费。例如，可以在插入字符串到链表前，先对字符串进行处理，尽量保证字符串长度在合适范围内以使用更优编码。
4. 链表长度与内存管理
   • 随着链表长度的增加，内存占用会线性增长，同时链表操作的性能也会受到影响（虽然 Redis 链表的基本操作时间复杂度为 O(1)，但过长链表可能导致缓存不命中等问题）。在实际应用中，需要根据业务需求和内存限制，合理控制链表长度。例如，可以定期对链表进行清理或分页处理，避免链表过长导致内存溢出或者性能急剧下降。

结合其他 Redis 数据结构优化内存

1. 与哈希表结合
   • 在某些场景下，将链表与哈希表结合使用可以优化内存。比如，当链表中的数据有一定的查找需求时，如果单纯使用链表，查找操作的时间复杂度为 O(n)，效率较低。可以将链表中的节点值作为哈希表的键，链表节点指针作为哈希表的值，这样通过哈希表进行查找的时间复杂度降为 O(1)。
   • 例如，在一个存储用户信息的链表中，每个节点存储一个用户的详细信息。如果经常需要根据用户 ID 查找用户信息，可以创建一个哈希表，以用户 ID 为键，链表节点指针为值。这样在查找用户信息时，先通过哈希表快速定位到链表节点，然后获取节点中的用户详细信息。同时，哈希表的负载因子等参数可以调整，以优化内存占用，避免哈希表本身占用过多内存。
2. 与跳跃表结合
   • 对于有序链表的场景，结合跳跃表可以在保持链表顺序性的同时优化查找和插入性能，间接优化内存。跳跃表是一种随机化的数据结构，它通过在每个节点上增加多层指针，使得在查找时可以跳过一些节点，提高查找效率。
   • 例如，在一个按分数排序的用户链表中，如果要频繁查找某个分数区间内的用户，使用普通链表查找效率较低。可以在链表基础上构建跳跃表，跳跃表的节点与链表节点共享数据，通过跳跃表快速定位到分数区间的大致位置，再在链表中进行精确查找。这样减少了查找过程中的遍历次数，提高了效率，也减少了因为频繁低效查找导致的不必要内存访问和缓存不命中，从整体上优化了内存使用。
3. 与整数集合结合
   • 当链表中存储大量整数且这些整数满足一定条件（如范围较小且无重复）时，可以使用整数集合来替代链表，以减少内存占用。整数集合是 Redis 用于存储整数的一种紧凑数据结构，它根据存储的整数范围选择合适的编码方式，在保证功能的同时尽量减少内存使用。
   • 例如，在一个存储班级学生成绩（成绩范围在 0 - 100 且无重复）的链表中，可以将链表转换为整数集合。整数集合会根据成绩范围采用更紧凑的编码，相比链表每个节点占用较大空间存储整数，整数集合能大大减少内存占用。同时，在需要遍历或查找数据时，整数集合也提供了相应的操作接口，虽然操作时间复杂度可能与链表略有不同，但在内存优化方面具有明显优势。

内存优化策略的性能影响

1. 对象共享对性能的影响
   • 虽然对象共享减少了内存占用，但在节点操作时，如添加和删除节点，需要额外处理引用计数。增加节点时，引用计数加一；删除节点时，引用计数减一，当引用计数为 0 时，才释放共享对象。这额外的引用计数操作会带来一定的性能开销。
   • 不过，在大多数情况下，由于共享对象主要针对频繁使用的小对象，这些对象的引用计数操作速度较快，而且减少内存占用带来的缓存命中率提升等优势，在整体上对性能的影响较小，甚至在一些内存紧张的环境下，能因为减少内存换页等操作而提高性能。
2. 内存分配策略对性能的影响
   • jemalloc 内存分配器通过减少内存碎片，提高了内存分配和释放的效率，对链表操作性能有积极影响。在频繁插入和删除链表节点的场景下，jemalloc 能快速分配和回收内存，避免了因为内存碎片导致的分配失败或者分配时间变长的问题。
   • 然而，jemalloc 本身也有一定的初始化和管理开销，在链表操作次数较少或者链表规模较小的情况下，这些开销可能相对明显。但总体来说，在 Redis 这种需要频繁进行内存操作的应用中，jemalloc 的优势远大于其带来的微小开销。
3. 数据编码优化对性能的影响
   • embstr 编码虽然减少了内存碎片和内存占用，但在字符串操作上可能略有不同。例如，由于 embstr 编码的字符串和 redisObject 存储在一块连续内存中，当需要修改字符串内容时，如果修改后的长度超过了 embstr 编码的阈值，就需要进行编码转换，从 embstr 转换为 raw，这会带来额外的性能开销。
   • 但对于只读或者少量修改的字符串操作场景，embstr 编码能提高内存访问效率，因为它减少了内存碎片，提高了缓存命中率。所以在实际应用中，需要根据字符串操作的类型和频率来评估数据编码优化对性能的影响。
4. 链表结构优化对性能的影响
   • Redis 简洁的双向链表结构设计使得基本操作（如插入、删除）时间复杂度为 O(1)，这在性能上是非常高效的。同时，链表长度的维护使得获取链表长度操作能在 O(1) 时间内完成，避免了遍历链表带来的性能开销。
   • 然而，随着链表长度的增加，虽然基本操作时间复杂度不变，但由于缓存不命中等问题，实际性能可能会有所下降。所以在实际应用中，结合合理的链表长度控制策略（如分页、定期清理等），能在利用链表结构优势的同时，保证性能的稳定性。

未来可能的内存优化方向

1. 更细粒度的对象共享
   • 当前 Redis 的对象共享主要针对小整数等有限类型，未来可以探索更细粒度的对象共享策略。例如，对于一些频繁使用的短字符串，也可以实现共享机制。这需要更复杂的对象管理和一致性维护机制，以确保共享对象在多线程或多进程环境下的正确使用，但如果实现成功，能进一步减少内存占用。
2. 自适应内存分配策略
   • 目前 jemalloc 有一些固定的配置参数来管理内存池等，但未来可以考虑实现自适应的内存分配策略。根据 Redis 运行过程中的内存使用情况、操作频率等动态调整内存分配策略，例如动态调整内存池大小、合并策略等，以更好地适应不同的应用场景和负载变化，进一步优化内存使用和性能。
3. 新型数据编码方式
   • 随着数据类型和应用场景的不断变化，可能需要研究和开发新型的数据编码方式。例如，对于一些复杂数据类型（如嵌套结构体等），设计一种既能高效存储又能快速访问的编码方式，以满足日益增长的复杂数据存储需求，同时优化内存占用。
4. 结合硬件特性优化
   • 随着硬件技术的发展，如新型内存（如非易失性内存 NVM）的出现，可以结合这些硬件特性对 Redis 链表的内存优化进行改进。例如，利用 NVM 的持久性和字节寻址特性，设计更高效的链表存储和操作方式，在保证数据持久化的同时优化内存使用和性能。同时，对于多核 CPU 等硬件特性，也可以进一步优化链表操作的并行性，提高整体性能。