Redis底层数据结构探秘:dict、ziplist与quicklist的深度剖析
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Redis作为一款高性能的键值对存储系统,其底层数据结构的设计至关重要,合理的数据结构不仅能提高存储效率,还能降低内存使用,在Redis中,常用的底层数据结构有dict(字典)、ziplist(压缩列表)和quicklist(快速列表),本文将详细讲解这三种数据结构的原理及其在Redis中的应用。
1、基本概念
dict是Redis中实现键值对存储的核心数据结构,类似于Java中的HashMap,它是一个基于哈希表的字典实现,通过哈希函数将键映射到桶(bucket)上,以实现快速的键值对查找。
2、数据结构
dict主要由以下几个部分组成:
(1)哈希表:用于存储键值对。
(2)哈希表节点:存储键值对的数据结构。
(3)哈希表大小:哈希表中的桶数量。
(4)哈希表掩码:用于计算键在哈希表中的位置。
(5)rehash索引:用于渐进式rehash。
3、渐进式rehash
当哈希表的负载因子(键数量/桶数量)超过预设阈值时,Redis会进行rehash操作,即对哈希表进行扩容,为了避免一次性rehash导致的性能问题,Redis采用了渐进式rehash。
渐进式rehash的过程如下:
(1)为哈希表分配一个新的桶数组,其容量是原桶数组的两倍。
(2)将rehash索引初始化为0。
(3)在每次哈希表操作时(如查询、更新、删除等),将rehash索引对应的桶迁移到新桶数组。
(4)当所有桶迁移完成后,将rehash索引设置为-1,表示rehash操作完成。
4、应用场景
dict在Redis中的应用场景非常广泛,如数据库中的键值对存储、事务中的watched keys等。
1、基本概念
ziplist是一种压缩存储结构,用于存储字符串或整数,它通过一系列特殊编码的连续内存块来存储数据,以减少内存使用。
2、数据结构
ziplist主要由以下几个部分组成:
(1)zlbytes:压缩列表的字节数。
(2)zltail:压缩列表尾元素距离压缩列表起始地址的偏移量。
(3)zllen:压缩列表中的元素数量。
(4)entryX:压缩列表中的元素。
3、特点
ziplist具有以下特点:
(1)内存紧凑:ziplist通过特殊编码存储数据,使得内存利用率更高。
(2)查找效率:由于ziplist是连续存储的,所以查找效率较低。
(3)修改效率:插入、删除操作需要移动大量数据,效率较低。
4、应用场景
ziplist在Redis中的应用场景包括:
(1)列表类型的部分场景。
(2)哈希类型的部分场景。
1、基本概念
quicklist是Redis 3.2版本引入的一种新的数据结构,它是一个由多个ziplist组成的双向链表。
2、数据结构
quicklist主要由以下几个部分组成:
(1)quicklistNode:链表节点,包含一个ziplist。
(2)count:链表中的元素数量。
(3)fill:ziplist的填充因子,用于控制内存使用和性能之间的平衡。
(4)compress:压缩深度,用于控制quicklist的压缩程度。
3、特点
quicklist具有以下特点:
(1)内存使用:由于quicklist是由多个ziplist组成的,内存使用相对较小。
(2)查找效率:quicklist可以通过双向链表快速定位到指定节点,查找效率较高。
(3)修改效率:quicklist在链表两端进行插入、删除操作时,效率较高。
4、应用场景
quicklist在Redis中的应用场景主要是列表类型的实现。
本文详细介绍了Redis中的三种底层数据结构:dict、ziplist和quicklist,dict作为键值对存储的核心数据结构,具有高效的查找和更新性能;ziplist通过特殊编码存储数据,提高了内存利用率;quicklist则结合了ziplist和双向链表的优点,实现了高性能的列表存储,了解这些数据结构,有助于我们更好地优化Redis性能和内存使用。
本文题目:Redis底层数据结构之dict、ziplist、quicklist详解
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