《Redis设计与实现》阅读:Redis底层研究之简单动态字符串SDS

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介:         除仅用于字符串字面量的情况外,对于可以被修改值的字符串的表示,Redis底层并没有采用C语言传统的字符串表示,即以空字符结尾的字符数组,而是采用专门为其设计的简单动态字符串作为其默认字符串表示,其英文全称为Simple Dynamic String,简称SDS。

        除仅用于字符串字面量的情况外,对于可以被修改值的字符串的表示,Redis底层并没有采用C语言传统的字符串表示,即以空字符结尾的字符数组,而是采用专门为其设计的简单动态字符串作为其默认字符串表示,其英文全称为Simple Dynamic String,简称SDS。除了用于保存数据库中字符串值外,SDS也可以用于缓冲区buffer,比如AOF中的缓冲区、客户端输入缓冲区等。本文,我们将详细研究简单动态字符串SDS的实现及其在性能等方面的独特之处。

   

        注:内容总结于《Redis设计与实现》一书!


        SDS实现

        SDS整体结构如下:

struct sdshdr {
       
     // buf数组中已使用字节数量,即SDS所保存的字符串长度
     int len;

     // bur数组中未使用字节数量
     int free;

     // 用于保存字符串的字节数组
     char buf[];
}
        可以看到,SDS依然依靠字节数组char buf[]来保存字符串,但是,它还保存了字节数组char buf[]中已使用和未使用字节数量len、free,而len的含义即SDS所保存的字符串长度,free的含义则是SDS剩余可以容纳字符串的长度。一个简单的示例如下:


        上图所示的SDS,存储了字符串"Redis",其长度为5,同时尚有4个字节的空间未被利用。而且,你会发现,其实buf数组的大小实际为10,在字符串末尾还有一个表示空字符的'\0',为什么会这样呢?这就是SDS设计的巧妙之处,它为了能够直接重用C字符串函数库里的一些字符串常用函数,而这个空字符是SDS自动添加的,且不计算在len和free内,对用户而言是透明的。


        SDS较C字符串的优点

        SDS为什么要做以上设计呢,它对于C字符串而言,有哪些优点?

        其相比较于C字符串的优点总结如下:

        1、常数复杂度获取字符串长度

              C字符串并不会记录字符串的长度,必须遍历整个字符串,对遇到的每个非空字符计数,直到遇到代表字符串结尾的空字符,才能计算出字符串长度,其时间复杂度为O(N),而SDS则直接获取len属性值即可获知字符串长度,其时间复杂度为O(1),而len属性是SDS相关函数自动完成的,对于用户而言是透明的。这个优点对任何一个,即使非常长的字符串反复执行STRLEN命令,也不会对系统性能产生影响,确保了获取字符串长度不会成为Redis的性能瓶颈。

        2、杜绝缓冲区溢出

              当修改或替换C字符串中的值时,C字符串由于不会记录本身长度,也不会预分配空间,会产生缓冲区溢出,甚至偷偷修改其他字符串内容的情况,如下图所示:


              如果我们想在S1现有字符串基础上追加一个Cluster,而又不对S1进行内存重分配,那么这个操作会造成缓冲区溢出,同时会偷偷修改掉S2字符串的值。而SDS的空间分配策略则会避免缓冲区溢出的情况发生,它会先检查len和free,确保要追加、修改、替换的长度能够得到满足,如不满足,则会自动进行空间再分配,从而避免缓冲区溢出。

        3、减少字符串修改内存重分配次数

              显然,Redis是使用场景决定了存储于其内的字符串会频繁的被修改,而如果是在C字符串情况下,就会发生以下两种情况:

              3.1、对于增长性字符串修改操作,程序每次都需要通过内存重分配来满足字符串空间要求,如果忘了,则会产生2中所说的缓冲区溢出;

              3.2、对于缩短性字符串修改操作,程序需要通过内存重分配来释放不再使用的空间,如果忘了,则会产生内存泄露的问题。

             而内存重分配算法比较复杂,且涉及到系统调用,通常是一种比较耗时的操作,而SDS则依靠空间预分配和惰性空间释放两种策略解决了上述两个问题,减少了频繁的空间重分配等,提供了系统性能。总结如下:

             (1)空间预分配

                      如果SDS修改后,其长度小于1M,也就是len小于1M,则程序会分配与len属性同样大小的未使用空间,即len=free,buf实际大小则还要加1,因为有上述兼容C字符串库函数所使用的空字符;如果SDS修改后其长度大于等于1M,则程序每次会分配1M的未使用空间,此时free等于1M,buf实际大小也是还要加,原因同上。

             (2)惰性空间释放

                      如果SDS字符串被缩短,未使用字节数增大,则SDS并不会使用内存重分配立即回收缩短后的未使用空间,而是记录在free属性中,等待将来使用,这样,惰性空间释放策略避免了SDS缩短字符串时所必须的内存重分配回收空间操作,为将来可能的增长操作使用,提高了Redis字符串处理的性能。同时,对于真正需要释放空间的情况,SDS则提供了专门的API,供用户使用,避免空间的持续浪费。

         4、二进制安全

               C字符串以空字符作为字符串结尾的特点,决定了其只能保存文本数据,而不能存储图片、视频、音频等二进制数据,而SDS通过len属性则避免了这一情况,使其可以存储诸如上述图片、视频、音频等任意格式的二进制数据。

        5、兼容部分C字符串函数

             buf中末尾自动追加的空字符实现了SDS可以兼容部分C字符串函数,比如对比strcasecmp、追加strcat等函数。


        SDS与C字符串对比如下:


        SDS简单总结如下:




相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore     ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库 ECS 实例和一台目标数据库 RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
目录
打赏
0
0
0
0
23
分享
相关文章
|
8月前
|
redis数据结构-字符串
redis数据结构-字符串
63 1
|
6月前
|
Redis 字符串(String)
10月更文挑战第16天
78 4
3)深度解密 Redis 的字符串
3)深度解密 Redis 的字符串
65 1
WPF开发者必备秘籍:深度解析文件对话框使用技巧,打开与保存文件原来如此简单!
【8月更文挑战第31天】在WPF应用开发中,文件操作是常见需求。本文详细介绍了如何利用`Microsoft.Win32`命名空间下的`OpenFileDialog`和`SaveFileDialog`类来正确实现文件打开与保存功能。通过示例代码展示了如何设置文件过滤器、初始目录等属性,并使用对话框进行文件读写操作。正确使用文件对话框能显著提升用户体验,使应用更友好易用。
201 0
|
14天前
|
Redis--缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩
缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩是Redis使用过程中可能遇到的常见问题。理解这些问题的成因并采取相应的解决措施,可以有效提升系统的稳定性和性能。在实际应用中,应根据具体场景,选择合适的解决方案,并持续监控和优化缓存策略,以应对不断变化的业务需求。
67 29
Redis应用—8.相关的缓存框架
本文介绍了Ehcache和Guava Cache两个缓存框架及其使用方法,以及如何自定义缓存。主要内容包括:Ehcache缓存框架、Guava Cache缓存框架、自定义缓存。总结:Ehcache适合用作本地缓存或与Redis结合使用,Guava Cache则提供了更灵活的缓存管理和更高的并发性能。自定义缓存可以根据具体需求选择不同的数据结构和引用类型来实现特定的缓存策略。
Redis应用—8.相关的缓存框架
Redis 与 AI:从缓存到智能搜索的融合之路
Redis 已从传统缓存系统发展为强大的 AI 支持平台,其向量数据库功能和 RedisAI 模块为核心,支持高维向量存储、相似性搜索及模型服务。文章探讨了 Redis 在实时数据缓存、语义搜索与会话持久化中的应用场景,并通过代码案例展示了与 Spring Boot 的集成方式。总结来看,Redis 结合 AI 技术,为现代应用提供高效、灵活的解决方案。
Redis缓存设计与性能优化
Redis缓存设计与性能优化涵盖缓存穿透、击穿、雪崩及热点key重建等问题。针对缓存穿透,可采用缓存空对象或布隆过滤器;缓存击穿通过随机设置过期时间避免集中失效;缓存雪崩需确保高可用性并使用限流熔断组件;热点key重建利用互斥锁防止大量线程同时操作。此外,开发规范强调键值设计、命令使用和客户端配置优化,如避免bigkey、合理使用批量操作和连接池管理。系统内核参数如vm.swappiness、vm.overcommit_memory及文件句柄数的优化也至关重要。慢查询日志帮助监控性能瓶颈。
54 9
缓存与数据库的一致性方案,Redis与Mysql一致性方案,大厂P8的终极方案(图解+秒懂+史上最全)
缓存与数据库的一致性方案,Redis与Mysql一致性方案,大厂P8的终极方案(图解+秒懂+史上最全)
解决Redis缓存数据类型丢失问题
解决Redis缓存数据类型丢失问题
221 85

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等