redis之List解析

本文主要是介绍redis之List解析，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

Redis中另一个常用的数据结构就是list，其底层有linkedList、zipList和quickList这三种存储方式。

1|0 链表linkedList

与Java中的LinkedList类似，Redis中的linkedList是一个双向链表，也是由一个个节点组成的。Redis中借助C语言实现的链表节点结构如下所示：

//定义链表节点的结构体 typedf struct listNode{ //前一个节点 struct listNode *prev; //后一个节点 struct listNode *next; //当前节点的值的指针 void *value; }listNode;

pre指向前一个节点，next指针指向后一个节点，value保存着当前节点对应的数据对象。listNode的示意图如下所示：

链表的结构如下：

typedf struct list{ //头指针 listNode *head; //尾指针 listNode *tail; //节点拷贝函数 void *(*dup)(void *ptr); //释放节点函数 void *(*free)(void *ptr); //判断两个节点是否相等的函数 int (*match)(void *ptr,void *key); //链表长度 unsigned long len; }

head指向链表的头节点，tail指向链表的尾节点，dup函数用于链表转移复制时对节点value拷贝的一个实现，一般情况下使用等号足以，但在某些特殊情况下可能会用到节点转移函数，默认可以给这个函数赋值NULL即表示使用等号进行节点转移。free函数用于释放一个节点所占用的内存空间，默认赋值NULL的话，即使用Redis自带的zfree函数进行内存空间释放。match函数是用来比较两个链表节点的value值是否相等，相等返回1，不等返回0。len表示这个链表共有多少个节点，这样就可以在O(1)的时间复杂度内获得链表的长度。

链表的结构如下所示：

2|0 zipList

Redis的zipList结构如下所示：

typedf struct ziplist<T>{ //压缩列表占用字符数 int32 zlbytes; //最后一个元素距离起始位置的偏移量，用于快速定位最后一个节点 int32 zltail_offset; //元素个数 int16 zllength; //元素内容 T[] entries; //结束位 0xFF int8 zlend; }ziplist

zipList的结构如下所示：

注意到zltail_offset这个参数，有了这个参数就可以快速定位到最后一个entry节点的位置，然后开始倒序遍历，也就是说zipList支持双向遍历。

下面是entry的结构：

typede struct entry{ //前一个entry的长度 int<var> prelen; //元素类型编码 int<var> encoding; //元素内容 optional byte[] content; }entry

prelen保存的是前一个entry节点的长度，这样在倒序遍历时就可以通过这个参数定位到上一个entry的位置。encoding保存了content的编码类型。content则是保存的元素内容，它是optional类型的，表示这个字段是可选的。当content是很小的整数时，它会内联到content字段的尾部。entry结构的示意图如下所示：

好了，那现在我们思考一个问题，为什么有了linkedList还有设计一个zipList呢？就像zipList的名字一样，它是一个压缩列表，是为了节约内存而开发的。相比于linkedList，其少了pre和next两个指针。在Redis中，pre和next指针就要占用16个字节（64位系统的一个指针就是8个字节）。另外，linkedList的每个节点的内存都是单独分配，加剧内存的碎片化，影响内存的管理效率。与之相对的是，zipList是由连续的内存组成的，这样一来，由于内存是连续的，就减少了许多内存碎片和指针的内存占用，进而节约了内存。

zipList遍历时，先根据zlbytes和zltail_offset定位到最后一个entry的位置，然后再根据最后一个entry里的prelen时确定前一个entry的位置。

2|1 连锁更新

上面说到了，entry中有一个prelen字段，它的长度要么是1个字节，要么都是5个字节：

• 前一个节点的长度小于254个字节，则prelen长度为1字节；
• 前一个节点的长度大于254字节，则prelen长度为5字节；

假设现在有一组压缩列表，长度都在250~253字节之间，突然新增一个entry节点，这个entry节点长度大于等于254字节。由于新的entry节点大于等于254字节，这个entry节点的prelen为5个字节，随后会导致其余的所有entry节点的prelen增大为5字节。

同样地，删除操作也会导致出现连锁更新这种情况，假设在某一时刻，插入一个长度大于等于254个字节的entry节点，同时删除其后面的一个长度小于254个字节的entry节点，由于小于254的entry节点的删除，大于等于254个字节的entry节点将会与后面小于254个字节的entry节点相连，此时就与新增一个长度大于等于254个字节的entry节点时的情况一样，将会发生连续更新。发生连续更新时，Redis需要不断地对压缩列表进行内存分配工作，直到结束。

3|0 linkedList与zipList的对比

• 当列表对象中元素的长度较小或者数量较少时，通常采用zipList来存储；当列表中元素的长度较大或者数量比较多的时候，则会转而使用双向链表linkedList来存储。
• 双向链表linkedList便于在表的两端进行push和pop操作，在插入节点上复杂度很低，但是它的内存开销比较大。首先，它在每个节点上除了要保存数据之外，还有额外保存两个指针；其次，双向链表的各个节点都是单独的内存块，地址不连续，容易形成内存碎片。
• zipList存储在一块连续的内存上，所以存储效率很高。但是它不利于修改操作，插入和删除操作需要频繁地申请和释放内存。特别是当zipList长度很长时，一次realloc可能会导致大量的数据拷贝。

4|0 quickList

在Redis3.2版本之后，list的底层实现方式又多了一种，quickList。qucikList是由zipList和双向链表linkedList组成的混合体。它将linkedList按段切分，每一段使用zipList来紧凑存储，多个zipList之间使用双向指针串接起来。示意图如下所示：

节点quickListNode的定义如下：

typedf struct quicklistNode{ //前一个节点 quicklistNode* prev; //后一个节点 quicklistNode* next; //压缩列表 ziplist* zl; //ziplist大小 int32 size; //ziplist 中元素数量 int16 count; //编码形式 存储 ziplist 还是进行 LZF 压缩储存的zipList int2 encoding; ... }quickListNode

quickList的定义如下所示：

typedf struct quicklist{ //指向头结点 quicklistNode* head; //指向尾节点 quicklistNode* tail; //元素总数 long count; //quicklistNode节点的个数 int nodes; //压缩算法深度 int compressDepth; ... }quickList

上述代码简单地表示了quickList的大致结构，为了进一步节约空间，Redis还会对zipList进行压缩存储，使用LZF算法进行压缩，可以选择压缩深度。

4|1 每个zipList可以存储多少个元素

想要了解这个问题，就得打开redis.conf文件了。在DVANCED CONFIG下面有着清晰的记载。

# Lists are also encoded in a special way to save a lot of space. # The number of entries allowed per internal list node can be specified # as a fixed maximum size or a maximum number of elements. # For a fixed maximum size, use -5 through -1, meaning: # -5: max size: 64 Kb <-- not recommended for normal workloads # -4: max size: 32 Kb <-- not recommended # -3: max size: 16 Kb <-- probably not recommended # -2: max size: 8 Kb <-- good # -1: max size: 4 Kb <-- good # Positive numbers mean store up to _exactly_ that number of elements # per list node. # The highest performing option is usually -2 (8 Kb size) or -1 (4 Kb size), # but if your use case is unique, adjust the settings as necessary. list-max-ziplist-size -2

quickList内部默认单个zipList长度为8k字节，即list-max-ziplist-size的值设置为-2，超出了这个阈值，就会重新生成一个zipList来存储数据。根据注释可知，性能最好的时候就是就是list-max-ziplist-size为-1和-2，即分别是4kb和8kb的时候，当然，这个值也可以被设置为正数，当list-max-ziplist-szie为正数n时，表示每个quickList节点上的zipList最多包含n个数据项。

4|2 压缩深度

上面提到过，quickList中可以使用压缩算法对zipList进行进一步的压缩，这个算法就是LZF算法，这是一种无损压缩算法，具体可以参考这里。使用压缩算法对zipList进行压缩后，zipList的结构如下所示：

typedf struct ziplist_compressed{ //元素个数 int32 size; //元素内容 byte[] compressed_data }

此时quickList的示意图如下所示：

当然，在redis.conf文件中的DVANCED CONFIG下面也可以对压缩深度进行配置。

# Lists may also be compressed. # Compress depth is the number of quicklist ziplist nodes from *each* side of # the list to *exclude* from compression. The head and tail of the list # are always uncompressed for fast push/pop operations. Settings are: # 0: disable all list compression # 1: depth 1 means "don't start compressing until after 1 node into the list, # going from either the head or tail" # So: [head]->node->node->...->node->[tail] # [head], [tail] will always be uncompressed; inner nodes will compress. # 2: [head]->[next]->node->node->...->node->[prev]->[tail] # 2 here means: don't compress head or head->next or tail->prev or tail, # but compress all nodes between them. # 3: [head]->[next]->[next]->node->node->...->node->[prev]->[prev]->[tail] # etc. list-compress-depth 0

list-compress-depth这个参数表示一个quickList两端不被压缩的节点个数。需要注意的是，这里的节点个数是指quicklist双向链表的节点个数，而不是指ziplist里面的数据项个数。实际上，一个quicklist节点上的ziplist，如果被压缩，就是整体被压缩的。

• quickList默认的压缩深度为0，也就是不开启压缩
• 当list-compress-depth为1，表示quickList的两端各有1个节点不进行压缩，中间结点进行压缩；
• 当list-compress-depth为2，表示quickList的首尾2个节点不进行压缩，中间结点进行压缩；
• 以此类推

从上面可以看出，对于quickList来说，其首尾两个节点永远不会被压缩。

5|0 总结

文章转载：https://www.cnblogs.com/reecelin/p/13358432.html

 

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