Redis List 底層三種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)原理剖析

1、Redis List 是什么
作為 Java 開發(fā)者的你,看到這個(gè)詞并不陌生。在 Java 開發(fā)中幾乎每天都會(huì)使用這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
Redis 的 List 與 Java 中的 LinkedList 類似,是一種線性的有序結(jié)構(gòu),可以按照元素被推入列表中的順序來存儲(chǔ)元素,能滿足先進(jìn)先出的需求,這些元素既可以是文字?jǐn)?shù)據(jù),又可以是二進(jìn)制數(shù)據(jù)。
你可以把他當(dāng)做隊(duì)列、棧來使用。

2、修煉心法
我叫 Redis,在 C 語言中,并沒有現(xiàn)成的鏈表結(jié)構(gòu),所以 antirez 為我專門設(shè)計(jì)了一套實(shí)現(xiàn)方式。
關(guān)于 List 類型的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),可謂英雄輩出,antirez 大佬一直在優(yōu)化,創(chuàng)造了多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來保存。
從一開始早期版本使用 linkedlist(雙端列表)和 ziplist(壓縮列表)作為 List 的底層實(shí)現(xiàn),到 Redis 3.2 引入了由 linkedlist + ziplist 組成的 quicklist,再到 7.0 版本的時(shí)候使用 listpack 取代 ziplist。
MySQL:“為何弄了這么多數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)呀?”
antirez 所做的這一切都是為了在內(nèi)存空間開銷與訪問性能之間做取舍和平衡,跟著我去吃透每個(gè)類型的設(shè)計(jì)思想和不足,你就明白了。
linkedlist(雙端列表)
在 Redis 3.2 版本之前,List 的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)由 linkedlist 或者 ziplist 實(shí)現(xiàn),優(yōu)先使用 ziplist 存儲(chǔ)。
當(dāng)列表對象滿足以下兩個(gè)條件的時(shí)候,List 將使用 ziplist 存儲(chǔ),否則使用 linkedlist。
- List 的每個(gè)元素的占用的字節(jié)小于 64 字節(jié)。
 - List 的元素?cái)?shù)量小于 512 個(gè)。
 
鏈表的節(jié)點(diǎn)使用 adlist.h/listNode結(jié)構(gòu)來表示。
listNode 之間通過 prev 和 next 指針組成雙端鏈表。除此之外,我還提供了 adlist.h/list 結(jié)構(gòu)提供了頭指針 head、尾指針 tail 以及一些實(shí)現(xiàn)多態(tài)的特定函數(shù)。
linkedlist 的結(jié)構(gòu)如圖 2-5 所示。

Redis 的鏈表實(shí)現(xiàn)的特性總結(jié)如下。
- 雙端:鏈表節(jié)點(diǎn)帶有 prev 和 next 指針,獲取某個(gè)節(jié)點(diǎn)的前置節(jié)點(diǎn)和后繼節(jié)點(diǎn)的復(fù)雜度都是 O(1)。
 - 無環(huán):表頭節(jié)點(diǎn)的 prev 指針和尾節(jié)點(diǎn)的 next 指針都指向 NULL,對鏈表的訪問以 NULL 為結(jié)束。
 - 帶表頭指針和表尾指針:通過 list 結(jié)構(gòu)的 head 指針和 tail 指針,程序獲取鏈表的頭節(jié)點(diǎn)和尾節(jié)點(diǎn)的復(fù)雜度為 O(1)。
 - 使用 list 結(jié)構(gòu)的 len 屬性來對記錄節(jié)點(diǎn)數(shù)量,獲取鏈表中節(jié)點(diǎn)數(shù)量的復(fù)雜度為 O(1)。
 
MySQL:“看起來沒啥問題呀,為啥還要 ziplist 呢?”
你知道的,我在追求快和節(jié)省內(nèi)存的方向上無所不及,有兩個(gè)原因?qū)е铝?ziplist 的誕生。
- 普通的 linkedlist 有 prev、next 兩個(gè)指針,當(dāng)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)很小的情況下,指針占用的空間會(huì)超過數(shù)據(jù)占用的空間,這就離譜了,是可忍孰不可忍。
 - linkedlist 是鏈表結(jié)構(gòu),在內(nèi)存中不是連續(xù)的,遍歷的效率低下。
 
ziplist(壓縮列表)
為了解決上面兩個(gè)問題,antirez 創(chuàng)造了 ziplist 壓縮列表,是一種內(nèi)存緊湊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),占用一塊連續(xù)的內(nèi)存空間,提升內(nèi)存使用率。
當(dāng)一個(gè)列表只有少量數(shù)據(jù)的時(shí)候,并且每個(gè)列表項(xiàng)要么是小整數(shù)值,要么就是長度比較短的字符串,那么我就會(huì)使用 ziplist 來做 List 的底層實(shí)現(xiàn)。
ziplist 中可以包含多個(gè) entry 節(jié)點(diǎn),每個(gè)節(jié)點(diǎn)可以存放整數(shù)或者字符串,結(jié)構(gòu)如圖 2-6 所示。

- zlbytes,占用 4 個(gè)字節(jié),記錄了整個(gè) ziplist 占用的總字節(jié)數(shù)。
 - zltail,占用 4 個(gè)字節(jié),指向最后一個(gè) entry 偏移量,用于快速定位最后一個(gè) entry。
 - zllen,占用 2 字節(jié),記錄 entry 總數(shù)。
 - entry,列表元素。
 - zlend,ziplist 結(jié)束標(biāo)志,占用 1 字節(jié),值等于 255。
 
因?yàn)?ziplist 頭尾元數(shù)據(jù)的大小是固定的,并且在 ziplist 頭部 zllen 記錄了最后一個(gè)元素的位置,所以,當(dāng)在 ziplist 中查找第一個(gè)或最后一個(gè)元素的時(shí)候,能以 O(1) 時(shí)間復(fù)雜度找到。
而查找中間元素時(shí),只能從列表頭或者列表尾遍歷,時(shí)間復(fù)雜度就是 O(N)。
接下來看真正存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的 entry 結(jié)構(gòu)長啥樣。

正常來說有三部分構(gòu)成 <prevlen> <encoding> <entry-data>。
prevlen
記錄前一個(gè) entry 占用字節(jié)數(shù),能實(shí)現(xiàn)逆序遍歷就是靠這個(gè)字段確定往前移動(dòng)多少字節(jié)拿到上一個(gè) entry 首地址。
這部分會(huì)根據(jù)上一個(gè) entry 的長度進(jìn)行變長編碼(為了節(jié)省內(nèi)存操碎了心),變長方式如下。
- 前一個(gè) entry 的字節(jié)大小小于 254(255 用于 zlend),prevlen 長度為 1 字節(jié),值等于上一個(gè) entry 的長度。
 - 前一個(gè) entry 的字節(jié)大小大于等于 254,prevlen 占用 5 字節(jié),第一個(gè)字節(jié)設(shè)置為 254 作為一個(gè)標(biāo)識(shí),后面四字節(jié)組成一個(gè) 32 位的 int 值,用于存放上一個(gè) entry 的字節(jié)長度。
 
encoding
簡言之用于表示當(dāng)前 entry 的類型和長度,當(dāng)前 entry 的長度和值是根據(jù)保存的是 int 還是 string 以及數(shù)據(jù)的長度共同來決定。
前兩位用于表示類型,當(dāng)前兩位值為 “11” 則表示 entry 存放的是 int 類型數(shù)據(jù),其他表示存儲(chǔ)的是 string。
entry-data
實(shí)際存放數(shù)據(jù)的區(qū)域,需要注意的是,如果 entry 中存儲(chǔ)的是 int 類型,encoding 和 entry-data 會(huì)合并到 encoding 中,沒有 entry-data 字段。
此刻結(jié)構(gòu)就變成了 <prevlen> <encoding>。
MySQL:“為什么說 ziplist 省內(nèi)存?”
- 與 linkedlist 相比,少了 prev、next 指針。
 - 通過 encoding 字段針對不同編碼來細(xì)化存儲(chǔ),盡可能做到按需分配,當(dāng) entry 存儲(chǔ)的是 int 類型時(shí),encoding 和 entry-data 會(huì)合并到 encoding ,省掉了 entry-data 字段。
 - 每個(gè) entry-data 占據(jù)內(nèi)存大小不一樣,為了解決遍歷問題,增加了 prevlen 記錄上一個(gè) entry 長度。遍歷數(shù)據(jù)時(shí)間復(fù)雜度是 O(1),但是數(shù)據(jù)量很小的情況下影響不大。
 
MySQL:“聽起來很完美,為啥還搞什么 quicklist ”
既要又要還要的需求是很難實(shí)現(xiàn)的,ziplist 節(jié)省了內(nèi)存,但是也有不足。
- 不能保存過多的元素,否則查詢性能會(huì)大大降低,O(N) 時(shí)間復(fù)雜度。
 - ziplist 存儲(chǔ)空間是連續(xù)的,當(dāng)插入新的 entry 時(shí),內(nèi)存空間不足就需要重新分配一塊連續(xù)的內(nèi)存空間,引發(fā)連鎖更新的問題。
 
連鎖更新
每個(gè) entry 都用 prevlen 記錄了上一個(gè) entry 的長度,從當(dāng)前 entry B 前面插入一個(gè)新的 entry A 時(shí),會(huì)導(dǎo)致 B 的 prevlen 改變,也會(huì)導(dǎo)致 entry B 大小發(fā)生變化。entry B 后一個(gè) entry C 的 prevlen 也需要改變。以此類推,就可能造成了連鎖更新。

連鎖更新會(huì)導(dǎo)致 ziplist 的內(nèi)存空間需要多次重新分配,直接影響 ziplist 的查詢性能。于是乎在 Redis 3.2 版本引入了 quicklist。
quicklist
quicklist 是綜合考慮了時(shí)間效率與空間效率引入的新型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。結(jié)合了原先 linkedlist 與 ziplist 各自的優(yōu)勢,本質(zhì)還是一個(gè)鏈表,只不過鏈表的每個(gè)節(jié)點(diǎn)是一個(gè) ziplist。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義在 quicklist.h? 文件中,鏈表由 quicklist? 結(jié)構(gòu)體定義,每個(gè)節(jié)點(diǎn)由 quicklistNode 結(jié)構(gòu)體定義(源碼版本為 6.2,7.0 版本使用 listpack 取代了 ziplist)。
quicklist 是一個(gè)雙向鏈表,所以每個(gè) quicklistNode 都有前序指針(*prev?)、后序指針(*next?)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)是 ziplist,所以還有一個(gè)指向 ziplist 的指針 *zl。
quicklist 作為鏈表,定義了 頭、尾指針,用于快速定位表表頭和鏈表尾。
結(jié)合 quicklist 和 quicklistNode定義,quicklist 鏈表結(jié)構(gòu)如下圖所示。

從結(jié)構(gòu)上看,quicklist 就是 ziplist 的升級(jí)版,優(yōu)化的關(guān)鍵點(diǎn)在于控制好每個(gè) ziplist 的大小或者元素個(gè)數(shù)。
- quicklistNode 的 ziplist 越小,可能會(huì)造成更多的內(nèi)存碎片,極端情況下是每個(gè) ziplist 只有一個(gè) entry,退化成了 linkedlist。
 - quicklistNode 的 ziplist 過大,極端情況下一個(gè) quicklist 只有一個(gè) ziplist,退化成了 ziplist。連鎖更新的性能問題就會(huì)暴露無遺。
 
合理配置很重要,Redis 提供了 list-max-ziplist-size -2。
當(dāng) list-max-ziplist-size 為負(fù)數(shù)時(shí)表示限制每個(gè) quicklistNode 的 ziplist 的內(nèi)存大小,超過這個(gè)大小就會(huì)使用 linkedlist 存儲(chǔ)數(shù)據(jù),每個(gè)值有以下含義:
- -5:每個(gè) quicklist 節(jié)點(diǎn)上的 ziplist 大小最大 64 kb <--- 正常環(huán)境不推薦
 - -4:每個(gè) quicklist 節(jié)點(diǎn)上的 ziplist 大小最大 32 kb <--- 不推薦
 - -3:每個(gè) quicklist 節(jié)點(diǎn)上的 ziplist 大小最大 16 kb <--- 可能不推薦
 - -2:每個(gè) quicklist 節(jié)點(diǎn)上的 ziplist 大小最大 8 kb <--- 不錯(cuò)
 - -1:每個(gè) quicklist 節(jié)點(diǎn)上的 ziplist 大小最大 4kb <--- 不錯(cuò)
 
默認(rèn)值為 -2,也是官方最推薦的值,當(dāng)然你可以根據(jù)自己的實(shí)際情況進(jìn)行修改。
MySQL:“搞了半天還是沒能解決連鎖更新的問題嘛”
別急,飯要一口口吃,路要一步步走,步子邁大了容易扯著蛋。
ziplist 是緊湊型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),可以有效利用內(nèi)存。但是每個(gè) entry 都用 prevlen 保留了上一個(gè) entry 的長度,所以在插入或者更新時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)連鎖更新影響效率。
于是 antirez 又設(shè)計(jì)出了“鏈表 + ziplist” 組成的 quicklist 來避免單個(gè) ziplist 過大,降低連鎖更新的影響范圍。
可畢竟還是使用了 ziplist,本質(zhì)上無法避免連鎖更新的問題,于是乎在 5.0 版本設(shè)計(jì)出另一個(gè)內(nèi)存緊湊型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) listpack,于 7.0 版本替換掉 ziplist。
listpack
出現(xiàn) listpack 的原因是因?yàn)橛脩羯蠄?bào)了一個(gè) Redis 崩潰的問題,但是 antirez 并沒有找到崩潰的明確原因,猜測可能是 ziplist 結(jié)構(gòu)導(dǎo)致的連鎖更新導(dǎo)致的,于是就想設(shè)計(jì)一種簡單、高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來替換 ziplist 這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
MySQL:“l(fā)istpack 是啥?”
?listpack 也是一種緊湊型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),用一塊連續(xù)的內(nèi)存空間來保存數(shù)據(jù),并且使用多種編碼方式來表示不同長度的數(shù)據(jù)來節(jié)省內(nèi)存空間。
源碼文件 listpack.h對 listpack 的解釋:A lists of strings serialization format,意思是一種字符串列表的序列化格式,可以把字符串列表進(jìn)行序列化存儲(chǔ),可以存儲(chǔ)字符串或者整形數(shù)字。
先看 listpack 的整體結(jié)構(gòu)。

一共四部分組成,tot-bytes、num-elements、elements、listpack-end-byte。
- tot-bytes,也就是 total bytes,占用 4 字節(jié),記錄 listpack 占用的總字節(jié)數(shù)。
 - num-elements,占用 2 字節(jié),記錄 listpack elements 元素個(gè)數(shù)。
 - elements,listpack 元素,保存數(shù)據(jù)的部分。
 - listpack-end-byte,結(jié)束標(biāo)志,占用 1 字節(jié),值固定為 255。
 
MySQL:“好家伙,這跟 ziplist 有啥區(qū)別?別以為換了個(gè)名字,換個(gè)馬甲我就不認(rèn)識(shí)了”
聽我說完!確實(shí)有點(diǎn)像,listpack 也是由元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)自身組成。最大的區(qū)別是 elements 部分,為了解決 ziplist 連鎖更新的問題,element 不再像 ziplist 的 entry 保存前一項(xiàng)的長度。

- encoding-type,元素的編碼類型,會(huì)不同長度的整數(shù)和字符串編碼。
 - element-data,實(shí)際存放的數(shù)據(jù)。
 - element-tot-len,encoding-type + element-data 的總長度,不包含自己的長度。
 
?每個(gè) element 只記錄自己的長度,不像 ziplist 的 entry,記錄上一項(xiàng)的長度。當(dāng)修改或者新增元素的時(shí)候,不會(huì)影響后續(xù) element 的長度變化,解決了連鎖更新的問題。
從 linkedlist、 ziplist 到“鏈表 + ziplist” 構(gòu)成的 quicklist,再到 listpack 結(jié)構(gòu)。可以看到,設(shè)計(jì)的初衷都是能夠高效的使用內(nèi)存,同時(shí)避免性能下降。
本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號(hào)「碼哥字節(jié)」,可以通過以下二維碼關(guān)注。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系碼哥字節(jié)公眾號(hào)。















 
 
 










 
 
 
 