Redis压缩列表节点的独特设计
2021-07-242.9k 阅读
Redis压缩列表概述
Redis中的压缩列表（ziplist）是一种紧凑的数据存储结构，主要用于存储少量连续的、长度较小的元素。它在内存使用效率上表现出色，适用于例如有序集合（当元素数量较少且成员和分值较小时）和哈希（当键值对数量较少且键值长度较小时）等数据结构的底层实现。
压缩列表的设计目标是在尽可能节省内存的前提下，实现快速的插入、删除和查找操作。它通过将多个节点紧凑地存储在一起，减少了内存碎片，提高了内存利用率。
压缩列表的结构
压缩列表由一系列连续的内存块组成，其结构如下：
- zlbytes：4字节，记录整个压缩列表占用的字节数。
- zltail：4字节，记录压缩列表尾节点距离起始地址的偏移量。
- zllen：2字节，记录压缩列表中节点的数量。
- entryX：节点内容，每个节点可以存储不同类型和长度的数据。
- zlend：1字节，标志压缩列表的结束，值为0xFF。
压缩列表节点结构
压缩列表节点（entry）具有独特的设计，它根据存储的数据类型和长度采用不同的编码方式，以达到高效存储的目的。
- 字节数组编码：
- 当存储的字节数组长度小于等于63字节时，使用1字节编码。这1字节的前6位表示字节数组的长度，后2位为01。
- 当字节数组长度大于63字节且小于等于16383字节时，使用5字节编码。第1字节的前2位为10，后6位为0，后4字节表示字节数组的长度。
- 当字节数组长度大于16383字节时，使用9字节编码。第1字节的前2位为11，后6位为0，后8字节表示字节数组的长度。
- 整数编码：
- 当存储的整数在 -128 到 127 之间时，使用1字节编码。该字节直接存储整数的值，前2位为00。
- 当整数在 -32768 到 32767 之间时，使用3字节编码。第1字节的前3位为110，后5位为0，后2字节存储整数的值。
- 当整数在 -2147483648 到 2147483647 之间时，使用5字节编码。第1字节的前4位为1110，后4位为0，后4字节存储整数的值。
- 当整数需要更大范围表示时，使用9字节编码。第1字节的前5位为11110，后3位为0，后8字节存储整数的值。
压缩列表节点设计的优势
- 内存高效：通过灵活的编码方式，压缩列表节点能够根据数据的实际情况选择最紧凑的存储形式，大大减少了内存的浪费。例如，对于短字符串和小整数，使用1字节或3字节等较短的编码，而不是固定长度的存储方式。
- 灵活性：可以存储不同类型的数据，无论是字符串还是整数，都能以高效的方式进行编码和存储。这种灵活性使得压缩列表适用于多种应用场景。
- 减少内存碎片：由于节点是紧凑连续存储的，相比于链表等数据结构，减少了内存碎片的产生，进一步提高了内存的使用效率。
代码示例
以下是用C语言简单模拟Redis压缩列表节点操作的代码示例：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
// 模拟压缩列表节点结构
typedef struct ziplistEntry {
unsigned char encoding[1];
union {
char bytes[1];
int integer;
} content;
} ziplistEntry;
// 创建一个新的字节数组节点
ziplistEntry* createByteArrayNode(const char* value, int len) {
ziplistEntry* node = (ziplistEntry*)malloc(sizeof(ziplistEntry));
if (len <= 63) {
node->encoding[0] = (len << 2) | 0x01;
} else if (len <= 16383) {
node->encoding[0] = 0x40;
node = (ziplistEntry*)realloc(node, sizeof(ziplistEntry) + 4);
*((int*)(node->encoding + 1)) = len;
} else {
node->encoding[0] = 0x80;
node = (ziplistEntry*)realloc(node, sizeof(ziplistEntry) + 8);
*((long long*)(node->encoding + 1)) = len;
}
memcpy(node->content.bytes, value, len);
return node;
}
// 创建一个新的整数节点
ziplistEntry* createIntegerNode(int value) {
ziplistEntry* node = (ziplistEntry*)malloc(sizeof(ziplistEntry));
if (value >= -128 && value <= 127) {
node->encoding[0] = (value & 0x7F) | 0x00;
} else if (value >= -32768 && value <= 32767) {
node->encoding[0] = 0x60;
node = (ziplistEntry*)realloc(node, sizeof(ziplistEntry) + 2);
*((short*)(node->encoding + 1)) = value;
} else if (value >= -2147483648 && value <= 2147483647) {
node->encoding[0] = 0x70;
node = (ziplistEntry*)realloc(node, sizeof(ziplistEntry) + 4);
*((int*)(node->encoding + 1)) = value;
} else {
node->encoding[0] = 0x78;
node = (ziplistEntry*)realloc(node, sizeof(ziplistEntry) + 8);
*((long long*)(node->encoding + 1)) = value;
}
node->content.integer = value;
return node;
}
// 打印字节数组节点内容
void printByteArrayNode(ziplistEntry* node) {
int len = (node->encoding[0] & 0x3F);
if (node->encoding[0] & 0x40) {
if (node->encoding[0] & 0x80) {
len = *((long long*)(node->encoding + 1));
} else {
len = *((int*)(node->encoding + 1));
}
}
printf("Byte array: ");
for (int i = 0; i < len; i++) {
printf("%c", node->content.bytes[i]);
}
printf("\n");
}
// 打印整数节点内容
void printIntegerNode(ziplistEntry* node) {
int value;
if (node->encoding[0] & 0x60) {
if (node->encoding[0] & 0x70) {
if (node->encoding[0] & 0x78) {
value = *((long long*)(node->encoding + 1));
} else {
value = *((int*)(node->encoding + 1));
}
} else {
value = *((short*)(node->encoding + 1));
}
} else {
value = node->encoding[0] & 0x7F;
}
printf("Integer: %d\n", value);
}
int main() {
ziplistEntry* byteArrayNode = createByteArrayNode("Hello, Redis", 12);
printByteArrayNode(byteArrayNode);
free(byteArrayNode);
ziplistEntry* integerNode = createIntegerNode(42);
printIntegerNode(integerNode);
free(integerNode);
return 0;
}
在上述代码中：
- createByteArrayNode函数：根据字节数组的长度选择合适的编码方式，并创建对应的压缩列表节点。
- createIntegerNode函数：根据整数的范围选择合适的编码方式，并创建对应的压缩列表节点。
- printByteArrayNode函数：解析字节数组节点的编码，打印出字节数组的内容。
- printIntegerNode函数：解析整数节点的编码，打印出整数的值。
通过这些函数，可以初步了解Redis压缩列表节点的创建和解析过程。实际的Redis实现更加复杂，还涉及到节点的插入、删除、查找以及整个压缩列表的管理等功能。
压缩列表节点在Redis中的应用场景
- 哈希对象：当哈希对象的键值对数量较少，且键值的长度都较小时，Redis会使用压缩列表作为哈希对象的底层实现。例如，存储用户的基本信息（如姓名、年龄等），这些信息数量有限且长度较短，使用压缩列表能够高效地存储和访问。
- 有序集合对象：在有序集合元素数量较少，且成员和分值都较小时，压缩列表也会被用作底层实现。比如，排行榜初期数据量不大时，使用压缩列表存储成员和其对应的分数，可以节省内存并快速进行排名等操作。
压缩列表节点设计的局限性
- 操作性能：虽然压缩列表在内存使用上表现出色，但随着节点数量的增加，插入和删除操作的时间复杂度会逐渐上升。因为插入和删除节点可能需要移动大量后续节点，这在节点数量较多时会消耗较多的时间。
- 数据类型支持：压缩列表主要针对简单的字符串和整数类型进行优化，对于复杂的数据结构（如嵌套对象等），无法直接以高效的方式存储。
应对局限性的策略
- 操作性能优化：在预计节点数量会不断增加的场景下，可以考虑在适当的时候将压缩列表转换为其他数据结构，如哈希表或跳跃表（对于有序集合）。Redis在内部会根据数据量等因素自动进行这种转换。
- 数据类型扩展：如果需要存储复杂数据结构，可以先将其序列化为字符串，再以压缩列表节点的形式存储。在读取时，再进行反序列化操作。不过这种方式会增加额外的处理开销。
压缩列表节点与其他数据结构的比较
- 与链表比较：链表每个节点都需要额外的指针来指向前驱和后继节点，这会消耗较多的内存。而压缩列表节点紧凑存储，减少了这种额外开销，在内存使用上更高效。但链表的插入和删除操作不需要移动大量数据，时间复杂度在平均情况下为O(1)，而压缩列表在节点较多时插入和删除性能较差。
- 与数组比较：数组在存储连续数据时也比较紧凑，但数组通常要求元素类型一致，且不便于动态插入和删除。压缩列表则可以存储不同类型的数据，并且在一定程度上支持动态操作，虽然在大量数据时性能受限，但在小数据量场景下具有优势。
压缩列表节点的内存管理
- 内存分配：Redis在创建压缩列表和节点时，会使用内存分配函数（如malloc等）来分配所需的内存空间。由于压缩列表节点编码的多样性，内存分配的大小需要根据具体的编码方式精确计算。
- 内存释放：当压缩列表不再使用或节点被删除时，需要及时释放相应的内存空间，以避免内存泄漏。在释放内存时，要注意整个压缩列表结构的完整性，以及后续节点的偏移量等信息的调整。
压缩列表节点的遍历
- 正向遍历：从压缩列表的起始位置开始，根据每个节点的编码信息确定节点的长度和数据类型，依次访问每个节点。在遍历过程中，可以根据节点的编码计算出下一个节点的起始位置。
- 反向遍历：通过zltail字段记录的尾节点偏移量，从尾节点开始反向遍历。同样根据节点编码获取节点信息，并根据编码计算前一个节点的位置。
压缩列表节点在不同Redis版本中的变化
随着Redis版本的演进，压缩列表节点的设计也有一些改进和优化。例如，在某些版本中对编码方式进行了微调，以进一步提高内存使用效率或操作性能。这些变化通常是为了更好地适应不断变化的应用场景和硬件环境。
总结
Redis压缩列表节点的独特设计使其在内存使用效率上表现卓越，适用于多种小数据量的应用场景。通过灵活的编码方式，它能够高效地存储不同类型的数据。然而，其在操作性能和数据类型支持上存在一定局限性，需要根据具体应用场景合理使用，并结合其他数据结构来满足复杂的需求。理解压缩列表节点的设计和原理，对于优化Redis应用的性能和内存使用具有重要意义。