redis 是 C 语言写的,那么我们思考一下 redis 是如何表示一个字符串的?redis 的数据结构和 C 语言的数据结构是一样的吗?
我们可以看到 redis 源码中的 sds 库函数,和 sds 的具体实现,分别有如下 2 个文件:
- sds.h
- sds.c
具体路径是:deps/hiredis/sds.h
, deps/hiredis/sds.c
sds.h 中涉及如下数据结构:
SDS
redis 中 SDS simple Dynamic string
简单动态字符串
C 语言中表示字符串的方式是字符数组,例如:
char data[]="xiaomotong"
如果 C 语言需要扩容的话需要重新分配一个再大一点的内存,存放新的字符串,若每次都要重新分配字符串,对于效率和性能必然会大大降低,并且若某一个字符串是 “xiaomo\0tong”
这个时候,实际上 C 中 遇到 ‘\0’ 就结束了,因此实际 “xiaomo\0tong”
只会读取到xiaomo
,字符串长度就是 6
因此 redis 中的 sds 数据结构是这样设计的,是通过一个成员来标志字符串的长度:
SDS: free:0 len:6 char buf[]="xiaomo" 若这个时候,我们需要在字符串后面追加字符串, sds 就会进行扩容,例如在后面加上 “tong” , 那么 sds 的数据结构中的值会变成如下: free:10 len:10 char buf[]="xiaomotong"
最后的 "xiaomotong"
也是带有\0
的,这也保持了 C 语言的标准,redis 中对于 sds 数据结构扩容是成倍增加的,但是到了一定的级别,例如 1M 的时候,就不会翻倍的扩容,而是做加法 例如 1M 变成 2M , 2M 变成 3M 等等
SDS 的优势:
- 二进制安全的数据结构
- 内存预分配机制,避免了频繁的内存分配
- 兼容 C 语言的库函数
redis 源码 sds 数据结构
现在我们看到的是 reids-6.2.5 sds 的数据结构,将以前的表示一个长度使用了 int 类型,是 32 字节的,能表示的长度可以达到 42 亿,其实远远没有必要使用 int32 ,太浪费资源了
下面的数据结构,可以根据不同的需求,选取不同的数据结构进行使用
struct __attribute__ ((__packed__)) hisdshdr5 { unsigned char flags; /* 3 lsb of type, and 5 msb of string length */ char buf[]; }; struct __attribute__ ((__packed__)) hisdshdr8 { uint8_t len; /* used */ uint8_t alloc; /* excluding the header and null terminator */ unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */ char buf[]; }; struct __attribute__ ((__packed__)) hisdshdr16 { uint16_t len; /* used */ uint16_t alloc; /* excluding the header and null terminator */ unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */ char buf[]; }; struct __attribute__ ((__packed__)) hisdshdr32 { uint32_t len; /* used */ uint32_t alloc; /* excluding the header and null terminator */ unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */ char buf[]; }; struct __attribute__ ((__packed__)) hisdshdr64 { uint64_t len; /* used */ uint64_t alloc; /* excluding the header and null terminator */ unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */ char buf[]; };
- hisdshdr5
用于长度在 0 – 2^5 - 1 范围内
- hisdshdr8
用于长度在 2^5-- 2^8 - 1 范围内
- hisdshdr16
用于长度在 2^8 – 2^16 - 1 范围内
- hisdshdr32
用于长度在 2^16 – 2^32 - 1 范围内
- hisdshdr64
用于长度在 2^32 – 2^64 - 1 范围内
上述的 unsigned char flags
占用 1 个字节,8个 bit 位:
- 其中 3 位 用于表示类型
- 其中 5 位 用于表示字符串的长度
前面 3 个 bit 位,能表示的数字范围是 0 - 7 ,对于应到如下宏
#define HI_SDS_TYPE_5 0 #define HI_SDS_TYPE_8 1 #define HI_SDS_TYPE_16 2 #define HI_SDS_TYPE_32 3 #define HI_SDS_TYPE_64 4 #define HI_SDS_TYPE_MASK 7
源码实现是通过与操作来获取到具体的数据结构类型的:
咱们以 hisdshdr8 数据结构为例子,unsigned char flags
是这样的
- len
表示已经使用的长度
- alloc
预分配的空间大小
- flag
表示使用哪一种数据结构(前 3 个 bit)
- buf
实际存储的字符串
那么,我们就能够计算出来,该数据结构的空间剩余 free = alloc - len
源码中 sds.h 下的函数 hisds hi_sdsnewlen(const void *init, size_t initlen)
使用 一个 init 指针和 initlen 长度,来创建一个字符串
hisds hi_sdsnewlen(const void *init, size_t initlen) { void *sh; hisds s; // 计算type,获取需要使用的数据结构类型 char type = hi_sdsReqType(initlen); // 现在默认使用 HI_SDS_TYPE_8 了 if (type == HI_SDS_TYPE_5 && initlen == 0) type = HI_SDS_TYPE_8; int hdrlen = hi_sdsHdrSize(type); unsigned char *fp; /* flags pointer. */ // 分配内存 sh = hi_s_malloc(hdrlen+initlen+1); if (sh == NULL) return NULL; if (!init) memset(sh, 0, hdrlen+initlen+1); s = (char*)sh+hdrlen; fp = ((unsigned char*)s)-1; // 根据不同的类型对数据结构初始化 switch(type) { case HI_SDS_TYPE_5: { *fp = type | (initlen << HI_SDS_TYPE_BITS); break; } case HI_SDS_TYPE_8: { HI_SDS_HDR_VAR(8,s); sh->len = initlen; sh->alloc = initlen; *fp = type; break; } case HI_SDS_TYPE_16: ... case HI_SDS_TYPE_32: ... case HI_SDS_TYPE_64: ... } if (initlen && init) memcpy(s, init, initlen); // 兼容 C 库,字符串后面加上 \0 s[initlen] = '\0'; return s; }
- hi_sdsReqType
根据字符串的长度来计算所使用的数据类型
- hi_sdsHdrSize
根据不同的类型,获取该类型需要分配的空间大小
- hi_s_malloc
开辟内存,调用的是alloc.h
中的 hi_malloc
,具体实现就看不到了
- switch(type) …
根据不同的类型,来将对应的数据结构做初始化
- s[initlen] = ‘\0’
兼容 C 库,字符串后面加上 ’\0’
redis k-v 底层设计原理
redis 是如何存储海量数据的?
redis 中数据是以 key-value 的方式来存储的,key 都是字符串,而 value 根据不同的数据结构表现形式也不太一样
他们的存储方式是以 数组 + 链表的方式存储的:
- 数组
数组中存放的是链表的地址
- 链表
链表中存储的是具体的数据
举个例子:
上面有说到 redis 里面的 key 都是字符串的方式,那么如何与数组和链表进行结合呢?
具体逻辑是使用 hash 函数,将字符串 key 按照算法计算出一个索引值,这个值就是数组的索引,该索引对应的数组元素是指向一个链表的,链表中存放具体的数据
- dict[10] 作为数组,每一个元素会指向一条链表
- 现在我们要插入 k1 - v1 , k2 - v2 , k3 - v3
通过 hash 函数进行计算:
hash(k1) % 10 = 0 hash(k2) % 10 = 1
此处对 10 取模的原因是,整个数组就只能存放 10 个元素
那么结果是这样的
dict[0] -> (k1,v1) -> null dict[1] -> (k2,v2) -> null
若这个时候咱们插入的 (k3,v3) 计算出来的索引与前面已有数据的冲突了咋办?
hash(k3) % 10 = 1
这就会出现 hash 冲突了,当 hash 冲突的时候,若 k3 与 k2 是相等了,那么就会直接更新 k2 对应的 value 值
若 k3 与 k2 不同,则会通过链地址法来解决 hash 冲突,会把 (k3,v3) 通过头插法来插入到原有的链表中,如:
dict[0] -> (k1,v1) -> null dict[1] -> (k3,v3) -> (k2,v2) -> null
小结:
- 对于上述的 hash ,相同的输入,一定会有相同的输出
- 不同的输入,也有可能有相同的输出,此时就 hash 冲突了,是需要解决的
参考资料:
- redis_doc
- reids 源码 reids-6.2.5Redis 6.2.5 is the latest stable version.
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好了,本次就到这里
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