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Redis 哈希结构内存模型剖析

2020-03-09 22:35 627 查看

本文共 1231字,阅读大约需要 5分钟 !

概述

在前文《Redis字符串类型内部编码剖析》之中已经剖析过 Redis**最基本的 String类型的内部是怎么编码和存储的,本文再来阐述 Redis中使用 最为频繁**的数据类型:哈希(或称散列),在Redis内部是怎么存的。

  • 实验源码环境:Redis 4.0.10

注: 本文首发于 My Personal Blog,欢迎光临 小站

本文内容脑图如下:

哈希类型内部编码详情

对于 Redis的常用 5 种数据类型(String、Hash、List、Set、sorted set),每种数据类型都提供了 最少两种 内部的编码格式,而且每个数据类型内部编码方式的选择 对用户是完全透明的,Redis会根据数据量自适应地选择较优化的内部编码格式。

如果想查看某个键的内部编码格式,可以使用

OBJECT ENCODING keyname
指令来进行,比如:

127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> set foo bar
OK
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> object encoding foo  // 查看某个Redis键值的编码
"embstr"
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379>

对于使用最为频繁的 Hash类型,其内部编码方式可能有两种:

  • OBJ_ENCODING_ZIPLIST(压缩列表)
  • OBJ_ENCODING_HT(哈希表)

Redis 会根据数据量的情况来自适应地选择这两种编码方式中 较优 的一种,而这一切对用户完全透明。

数据条目较少数据值较小 的时候 Redis会采用 压缩列表(OBJ_ENCODING_ZIPLIST)编码方式进行存储。这里成员”较少”,成员值”较小”的标准可以通过如下配置项进行配置:

hash-max-ziplist-entries 512
hash-max-ziplist-value 64

Redis 默认给出了默认值,当然用户可根据实际情况自行配置。

Hash类型键的字段个数 < hash-max-ziplist-entries
并且
每个字段名和字段值的长度 < hash-max-ziplist-value
时,Redis 会使用 OBJ_ENCODING_ZIPLIST来存储该键,反之则会转换为 OBJ_ENCODING_HT的编码方式。

口说无凭,我们不妨先来做个实验感受一下吧:

很明显该实验验证了当 字段值长度大于64时,编码格式会由 ZIPLIST方式切换为 Hashtable方式。

源码之前,了无秘密,我们再来看一下Redis关于这部分切换的源码实现,那就理解得更加清楚了:

下面详解

OBJ_ENCODING_ZIPLIST
OBJ_ENCODING_HT
这两种编码格式的内部存储模型,知道了其各自特点和优缺点,自然也就明白了Redis内部使用它们的意图。

OBJ_ENCODING_ZIPLIST 编码

Ziplist 压缩列表是一种紧凑编码格式,总体思想是时间换空间,即以部分读写性能为代价,来换取极高的内存空间利用率,因此只会用于 字段个数少,且字段值也较小 的场景。

压缩列表内存利用率极高的原因与其连续内存的特性是分不开的,其典型的内存结构可以用下图形象地展示出来:

所以如果用 Ziplist来存储 Redis的散列类型的话,元素的排列方式就变成了如下图所示的形象示意图:即key和value都是逻辑连续内存:

OBJ_ENCODING_HT 编码

OBJ_ENCODING_HT 这种编码方式内部才是真正的哈希表结构,或称为字典结构,其可以实现O(1)复杂度的读写操作,因此效率很高。

在 Redis内部,从 OBJ_ENCODING_HT类型到底层真正的散列表数据结构是一层层嵌套下去的,关系如下:

这一关系我们可以从 Redis哈希表定义部分的源码来看出:

下面来详解一下各个部分:

  • 关于哈希节点(dictEntry)

  • 关于哈希表(dictht)和字典(dict)

  • 关于dictType

  • Redis如何计算Hash值

Redis计算Hash的源代码如下:

这是一个 C语言宏定义,其实幕后真正承担 Hash值计算的是上面介绍的

dictType
结构体中的函数指针
hashFunction

而该

hashFunction
函数指针在初始化时会对应被赋值为一个个真实的计算 Hash值的实际函数,就像下面这样:

  • Redis如何计算存取索引Index值

Index值的计算依赖于上面计算得出的 Hash值,代码如下:

到此,还有一个一直非常值得关注的细节:即字典 dict里总是保存有两个 Hash表结构 ht[2],以及与其高度相关的 rehash操作,这在下一篇文章里详解。

后 记

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