Redis 整数集合 API 的性能调优方法

Redis 整数集合简介

Redis 中的整数集合（intset）是一种紧凑的数据结构，用于存储整数类型的元素。它主要用于实现 Redis 的集合（set）数据结构，当集合中的所有元素都是整数且元素数量较少时，Redis 会使用整数集合来进行存储，以节省内存空间。

整数集合的结构定义如下：

typedef struct intset {
    // 编码方式
    uint32_t encoding;
    // 集合包含的元素数量
    uint32_t length;
    // 保存元素的数组
    int8_t contents[];
} intset;

其中，encoding 字段表示集合中元素的编码方式，有 INTSET_ENC_INT16（16 位整数编码）、INTSET_ENC_INT32（32 位整数编码）和 INTSET_ENC_INT64（64 位整数编码）三种。length 字段记录集合中元素的数量，contents 数组则是一个柔性数组，实际存储集合中的元素。

Redis 整数集合 API 概述

Redis 为整数集合提供了一系列的 API，用于对整数集合进行操作，主要包括以下几个方面：

1. 创建整数集合：intset *intsetNew(void) 函数用于创建一个空的整数集合。

intset *intsetNew(void) {
    intset *is = zmalloc(sizeof(intset));
    is->encoding = INTSET_ENC_INT16;
    is->length = 0;
    return is;
}

2. 添加元素：intset *intsetAdd(intset *is, int64_t value, uint8_t *success) 函数用于向整数集合中添加一个元素。如果添加成功，success 会被设置为 1；如果元素已存在，success 会被设置为 0。

intset *intsetAdd(intset *is, int64_t value, uint8_t *success) {
    uint8_t valenc = _intsetValueEncoding(value);
    uint32_t pos;
    if (success) *success = 1;

    /* Upgrade encoding if necessary. If we need to upgrade, we know that
     * this value should be either appended (if > 0) or prepended (if < 0),
     * because it lies outside the range of existing values. */
    if (valenc > intrev32ifbe(is->encoding)) {
        return intsetUpgradeAndAdd(is,value);
    } else {
        /* Abort if the value is already present in the set.
         * This call will populate "pos" with the right position to insert
         * the value when it cannot be found. */
        if (intsetSearch(is,value,&pos)) {
            if (success) *success = 0;
            return is;
        }

        is = intsetResize(is,intrev32ifbe(is->length)+1);
        if (pos < intrev32ifbe(is->length)) intsetMoveTail(is,pos,pos+1);
    }
    _intsetSet(is,pos,value);
    is->length = intrev32ifbe(intrev32ifbe(is->length)+1);
    return is;
}

3. 删除元素：intset *intsetRemove(intset *is, int64_t value, int *success) 函数用于从整数集合中删除一个元素。如果删除成功，success 会被设置为 1；否则设置为 0。

intset *intsetRemove(intset *is, int64_t value, int *success) {
    uint8_t valenc = _intsetValueEncoding(value);
    uint32_t pos;
    if (success) *success = 0;

    if (valenc <= intrev32ifbe(is->encoding) && intsetSearch(is,value,&pos)) {
        uint32_t len = intrev32ifbe(is->length);

        /* We know we can delete */
        if (success) *success = 1;

        /* Update length */
        is->length = intrev32ifbe(len-1);

        /* Move tail to overwrite element to delete */
        if (pos < (len-1)) intsetMoveTail(is,pos+1,pos);

        /* Shrink */
        is = intsetResize(is,len-1);
    }
    return is;
}

4. 查找元素：uint8_t intsetSearch(intset *is, int64_t value, uint32_t *pos) 函数用于在整数集合中查找一个元素。如果找到，返回 1，并且 pos 会被设置为元素在集合中的位置；否则返回 0。

uint8_t intsetSearch(intset *is, int64_t value, uint32_t *pos) {
    int min = 0, max = intrev32ifbe(is->length)-1, mid = -1;
    int64_t cur = -1;

    /* The value can never be found when the set is empty */
    if (intrev32ifbe(is->length) == 0) {
        if (pos) *pos = 0;
        return 0;
    } else {
        /* Check for the case where we know we cannot find the value,
         * but do know the insert position. */
        if (value > _intsetGet(is,intrev32ifbe(is->length)-1)) {
            if (pos) *pos = intrev32ifbe(is->length);
            return 0;
        } else if (value < _intsetGet(is,0)) {
            if (pos) *pos = 0;
            return 0;
        }
    }

    while(max >= min) {
        mid = (min+max)/2;
        cur = _intsetGet(is,mid);
        if (value > cur) {
            min = mid+1;
        } else if (value < cur) {
            max = mid-1;
        } else {
            if (pos) *pos = mid;
            return 1;
        }
    }
    if (pos) *pos = min;
    return 0;
}

性能调优方法

合理选择编码方式

整数集合的编码方式决定了每个元素占用的内存空间大小。当集合中的元素都在较小的范围内时，应尽量选择较低的编码方式，如 INTSET_ENC_INT16，以节省内存。但如果集合中存在较大的整数，就需要升级编码方式。在添加元素时，如果新元素的编码方式大于当前集合的编码方式，Redis 会自动进行编码升级。然而，编码升级会带来一定的性能开销，因为需要重新分配内存并移动元素。因此，在初始化集合时，尽量预估元素的范围，选择合适的编码方式，可以减少不必要的编码升级。

批量操作

在对整数集合进行操作时，尽量采用批量操作的方式，而不是逐个操作。例如，在添加多个元素时，可以一次性添加多个元素，而不是多次调用 intsetAdd 函数。这样可以减少内存分配和元素移动的次数，提高性能。

下面是一个简单的示例，展示如何批量添加元素：

// 批量添加元素到整数集合
intset *batchAdd(intset *is, int64_t *values, int count) {
    int i;
    uint8_t success;
    for (i = 0; i < count; i++) {
        is = intsetAdd(is, values[i], &success);
    }
    return is;
}

减少元素移动

在删除元素时，由于整数集合是有序的，删除元素后需要移动后续的元素来填补空缺。为了减少元素移动的开销，可以考虑在删除元素时，采用“懒惰删除”的策略。即标记要删除的元素，但不立即删除，等到集合的元素数量达到一定阈值或者进行其他操作时，再一次性清理这些标记的元素。这样可以减少频繁的元素移动操作，提高性能。

优化查找算法

整数集合的查找算法采用二分查找，平均时间复杂度为 O(log n)。虽然二分查找已经是比较高效的查找算法，但在某些特定场景下，仍然可以进一步优化。例如，如果集合中的元素分布具有一定的规律，可以根据这个规律进行更快速的查找。另外，可以通过缓存查找结果的方式，减少重复查找的开销。

下面是一个简单的缓存查找结果的示例：

// 缓存查找结果的结构体
typedef struct {
    int64_t value;
    uint32_t pos;
    int exists;
} CacheEntry;

// 缓存
CacheEntry cache[1024];
int cacheIndex = 0;

// 优化后的查找函数
uint8_t optimizedSearch(intset *is, int64_t value, uint32_t *pos) {
    int i;
    for (i = 0; i < cacheIndex; i++) {
        if (cache[i].value == value) {
            if (cache[i].exists) {
                *pos = cache[i].pos;
                return 1;
            } else {
                return 0;
            }
        }
    }
    uint8_t result = intsetSearch(is, value, pos);
    cache[cacheIndex].value = value;
    cache[cacheIndex].pos = *pos;
    cache[cacheIndex].exists = result;
    cacheIndex = (cacheIndex + 1) % 1024;
    return result;
}

内存管理优化

整数集合在进行添加和删除元素操作时，需要进行内存分配和释放。为了减少内存分配的开销，可以采用内存池的方式。内存池是预先分配好一定大小的内存块，当需要分配内存时，直接从内存池中获取；当释放内存时，将内存块归还到内存池中，而不是真正释放给系统。这样可以避免频繁的系统调用，提高性能。

下面是一个简单的内存池实现示例：

// 内存池结构体
typedef struct {
    char *start;
    char *current;
    size_t size;
} MemoryPool;

// 创建内存池
MemoryPool *createMemoryPool(size_t poolSize) {
    MemoryPool *pool = (MemoryPool *)malloc(sizeof(MemoryPool));
    pool->start = (char *)malloc(poolSize);
    pool->current = pool->start;
    pool->size = poolSize;
    return pool;
}

// 从内存池分配内存
void *allocateFromPool(MemoryPool *pool, size_t size) {
    if (pool->current + size > pool->start + pool->size) {
        return NULL;
    }
    void *result = pool->current;
    pool->current += size;
    return result;
}

// 释放内存池
void freeMemoryPool(MemoryPool *pool) {
    free(pool->start);
    free(pool);
}

在整数集合的操作中，可以使用这个内存池来分配和释放内存，例如在 intsetResize 函数中，可以从内存池中获取内存，而不是使用 zmalloc 直接从系统分配内存。

性能测试与评估

为了验证上述性能调优方法的有效性，我们可以编写一些性能测试代码。下面是一个简单的性能测试示例，用于测试添加和查找元素的性能：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include "intset.h"

#define ELEMENTS 100000

int main() {
    intset *is = intsetNew();
    int64_t values[ELEMENTS];
    int i;

    // 生成测试数据
    for (i = 0; i < ELEMENTS; i++) {
        values[i] = rand() % 1000000;
    }

    // 测试添加元素性能
    clock_t start = clock();
    for (i = 0; i < ELEMENTS; i++) {
        uint8_t success;
        is = intsetAdd(is, values[i], &success);
    }
    clock_t end = clock();
    double addTime = (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("Add %d elements time: %f seconds\n", ELEMENTS, addTime);

    // 测试查找元素性能
    start = clock();
    for (i = 0; i < ELEMENTS; i++) {
        uint32_t pos;
        intsetSearch(is, values[i], &pos);
    }
    end = clock();
    double searchTime = (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("Search %d elements time: %f seconds\n", ELEMENTS, searchTime);

    intsetFree(is);
    return 0;
}

通过这个性能测试代码，可以得到添加和查找 ELEMENTS 个元素所需的时间。然后，可以在应用上述性能调优方法后，再次运行测试代码，对比性能提升的效果。例如，使用批量添加元素的方式替换逐个添加元素的方式后，重新运行测试代码，可以看到添加元素的时间明显减少。

实际应用场景

1. 计数器场景：在一些需要统计计数的场景中，如网站的页面访问量统计、用户登录次数统计等，可以使用整数集合来存储这些计数值。通过合理的性能调优，可以高效地进行计数的增加和查询操作。
2. 排行榜场景：在游戏排行榜、网站热门文章排行榜等场景中，整数集合可以用于存储玩家的分数或文章的热度值。通过优化查找和排序算法，可以快速地获取排名信息。
3. 去重场景：当需要对大量整数数据进行去重时，整数集合是一个很好的选择。结合性能调优方法，可以在保证去重效果的同时，提高处理效率。

总结

Redis 整数集合 API 的性能调优可以从多个方面入手，包括合理选择编码方式、采用批量操作、减少元素移动、优化查找算法和内存管理等。通过这些方法的综合应用，可以显著提高整数集合的操作性能，使其在实际应用中能够更好地满足需求。在实际应用中，需要根据具体的场景和数据特点，选择合适的性能调优方法，以达到最佳的性能效果。同时，通过性能测试和评估，可以不断优化和改进调优策略，确保系统的高效运行。