你好,我是蒋德钧。

一提到 Redis,我们的脑子里马上就会出现一个词:“快。”但是你有没有想过,Redis 的快,到底是快在哪里呢?实际上,这里有一个重要的表现:它接收到一个键值对操作后,能以微秒级别的速度找到数据,并快速完成操作。

数据库这么多,为啥 Redis 能有这么突出的表现呢?一方面,这是因为它是内存数据库,所有操作都在内存上完成,内存的访问速度本身就很快。另一方面,这要归功于它的数据结构。这是因为,键值对是按一定的数据结构来组织的,操作键值对最终就是对数据结构进行增删改查操作,所以高效的数据结构是 Redis 快速处理数据的基础。这节课,我就来和你聊聊数据结构。

说到这儿,你肯定会说:“这个我知道,不就是 String(字符串)、List(列表)、Hash(哈希)、Set(集合)和 Sorted Set(有序集合)吗?”其实,这些只是 Redis 键值对中值的数据类型,也就是数据的保存形式。而这里,我们说的数据结构,是要去看看它们的底层实现。

简单来说,底层数据结构一共有 6 种,分别是简单动态字符串、双向链表、压缩列表、哈希表、跳表和整数数组。它们和数据类型的对应关系如下图所示:

可以看到,String 类型的底层实现只有一种数据结构,也就是简单动态字符串。而 List、Hash、Set 和 Sorted Set 这四种数据类型,都有两种底层实现结构。通常情况下,我们会把这四种类型称为集合类型,它们的特点是一个键对应了一个集合的数据。

看到这里,其实有些问题已经值得我们去考虑了:

  • 这些数据结构都是值的底层实现,键和值本身之间用什么结构组织?
  • 为什么集合类型有那么多的底层结构,它们都是怎么组织数据的,都很快吗?
  • 什么是简单动态字符串,和常用的字符串是一回事吗?

接下来,我就和你聊聊前两个问题。这样,你不仅可以知道 Redis“快”的基本原理,还可以借此理解 Redis 中有哪些潜在的“慢操作”,最大化 Redis 的性能优势。而关于简单动态字符串,我会在后面的课程中再和你讨论。

我们先来看看键和值之间是用什么结构组织的。

键和值用什么结构组织?

为了实现从键到值的快速访问,Redis 使用了一个哈希表来保存所有键值对。

一个哈希表,其实就是一个数组,数组的每个元素称为一个哈希桶。所以,我们常说,一个哈希表是由多个哈希桶组成的,每个哈希桶中保存了键值对数据。

看到这里,你可能会问了:“如果值是集合类型的话,作为数组元素的哈希桶怎么来保存呢?”其实,哈希桶中的元素保存的并不是值本身,而是指向具体值的指针。这也就是说,不管值是 String,还是集合类型,哈希桶中的元素都是指向它们的指针。

在下图中,可以看到,哈希桶中的 entry 元素中保存了key和value指针,分别指向了实际的键和值,这样一来,即使值是一个集合,也可以通过*value指针被查找到。

因为这个哈希表保存了所有的键值对,所以,我也把它称为全局哈希表。哈希表的最大好处很明显,就是让我们可以用 O(1) 的时间复杂度来快速查找到键值对——我们只需要计算键的哈希值,就可以知道它所对应的哈希桶位置,然后就可以访问相应的 entry 元素。

你看,这个查找过程主要依赖于哈希计算,和数据量的多少并没有直接关系。也就是说,不管哈希表里有 10 万个键还是 100 万个键,我们只需要一次计算就能找到相应的键。

但是,如果你只是了解了哈希表的 O(1) 复杂度和快速查找特性,那么,当你往 Redis 中写入大量数据后,就可能发现操作有时候会突然变慢了。这其实是因为你忽略了一个潜在的风险点,那就是哈希表的冲突问题和 rehash 可能带来的操作阻塞

为什么哈希表操作变慢了?

当你往哈希表中写入更多数据时,哈希冲突是不可避免的问题。这里的哈希冲突,也就是指,两个 key 的哈希值和哈希桶计算对应关系时,正好落在了同一个哈希桶中。

毕竟,哈希桶的个数通常要少于 key 的数量,这也就是说,难免会有一些 key 的哈希值对应到了同一个哈希桶中。

Redis 解决哈希冲突的方式,就是链式哈希。链式哈希也很容易理解,就是指同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存,它们之间依次用指针连接。

如下图所示:entry1、entry2 和 entry3 都需要保存在哈希桶 3 中,导致了哈希冲突。此时,entry1 元素会通过一个next指针指向 entry2,同样,entry2 也会通过next指针指向 entry3。这样一来,即使哈希桶 3 中的元素有 100 个,我们也可以通过 entry 元素中的指针,把它们连起来。这就形成了一个链表,也叫作哈希冲突链。

但是,这里依然存在一个问题,哈希冲突链上的元素只能通过指针逐一查找再操作。如果哈希表里写入的数据越来越多,哈希冲突可能也会越来越多,这就会导致某些哈希冲突链过长,进而导致这个链上的元素查找耗时长,效率降低。对于追求“快”的 Redis 来说,这是不太能接受的。

所以,Redis 会对哈希表做 rehash 操作。rehash 也就是增加现有的哈希桶数量,让逐渐增多的 entry 元素能在更多的桶之间分散保存,减少单个桶中的元素数量,从而减少单个桶中的冲突。那具体怎么做呢?

其实,为了使 rehash 操作更高效,Redis 默认使用了两个全局哈希表:哈希表 1 和哈希表 2。一开始,当你刚插入数据时,默认使用哈希表 1,此时的哈希表 2 并没有被分配空间。随着数据逐步增多,Redis 开始执行 rehash,这个过程分为三步:

  1. 给哈希表 2 分配更大的空间,例如是当前哈希表 1 大小的两倍;
  2. 把哈希表 1 中的数据重新映射并拷贝到哈希表 2 中;
  3. 释放哈希表 1 的空间。

到此,我们就可以从哈希表 1 切换到哈希表 2,用增大的哈希表 2 保存更多数据,而原来的哈希表 1 留作下一次 rehash 扩容备用。

这个过程看似简单,但是第二步涉及大量的数据拷贝,如果一次性把哈希表 1 中的数据都迁移完,会造成 Redis 线程阻塞,无法服务其他请求。此时,Redis 就无法快速访问数据了。

为了避免这个问题,Redis 采用了渐进式 rehash

简单来说就是在第二步拷贝数据时,Redis 仍然正常处理客户端请求,每处理一个请求时,从哈希表 1 中的第一个索引位置开始,顺带着将这个索引位置上的所有 entries 拷贝到哈希表 2 中;等处理下一个请求时,再顺带拷贝哈希表 1 中的下一个索引位置的 entries。如下图所示:

这样就巧妙地把一次性大量拷贝的开销,分摊到了多次处理请求的过程中,避免了耗时操作,保证了数据的快速访问。

好了,到这里,你应该就能理解,Redis 的键和值是怎么通过哈希表组织的了。对于 String 类型来说,找到哈希桶就能直接增删改查了,所以,哈希表的 O(1) 操作复杂度也就是它的复杂度了。

但是,对于集合类型来说,即使找到哈希桶了,还要在集合中再进一步操作。接下来,我们来看集合类型的操作效率又是怎样的。

集合数据操作效率

和 String 类型不同,一个集合类型的值,第一步是通过全局哈希表找到对应的哈希桶位置,第二步是在集合中再增删改查。那么,集合的操作效率和哪些因素相关呢?

首先,与集合的底层数据结构有关。例如,使用哈希表实现的集合,要比使用链表实现的集合访问效率更高。其次,操作效率和这些操作本身的执行特点有关,比如读写一个元素的操作要比读写所有元素的效率高。

接下来,我们就分别聊聊集合类型的底层数据结构和操作复杂度。

有哪些底层数据结构?

刚才,我也和你介绍过,集合类型的底层数据结构主要有 5 种:整数数组、双向链表、哈希表、压缩列表和跳表。

其中,哈希表的操作特点我们刚刚已经学过了;整数数组和双向链表也很常见,它们的操作特征都是顺序读写,也就是通过数组下标或者链表的指针逐个元素访问,操作复杂度基本是 O(N),操作效率比较低;压缩列表和跳表我们平时接触得可能不多,但它们也是 Redis 重要的数据结构,所以我来重点解释一下。

压缩列表实际上类似于一个数组,数组中的每一个元素都对应保存一个数据。和数组不同的是,压缩列表在表头有三个字段 zlbytes、zltail 和 zllen,分别表示列表长度、列表尾的偏移量和列表中的 entry 个数;压缩列表在表尾还有一个 zlend,表示列表结束。

在压缩列表中,如果我们要查找定位第一个元素和最后一个元素,可以通过表头三个字段的长度直接定位,复杂度是 O(1)。而查找其他元素时,就没有这么高效了,只能逐个查找,此时的复杂度就是 O(N) 了。

我们再来看下跳表。

有序链表只能逐一查找元素,导致操作起来非常缓慢,于是就出现了跳表。具体来说,跳表在链表的基础上,增加了多级索引,通过索引位置的几个跳转,实现数据的快速定位,如下图所示:

渐进式rehash

如果我们要在链表中查找 33 这个元素,只能从头开始遍历链表,查找 6 次,直到找到 33 为止。此时,复杂度是 O(N),查找效率很低。

为了提高查找速度,我们来增加一级索引:从第一个元素开始,每两个元素选一个出来作为索引。这些索引再通过指针指向原始的链表。例如,从前两个元素中抽取元素 1 作为一级索引,从第三、四个元素中抽取元素 11 作为一级索引。此时,我们只需要 4 次查找就能定位到元素 33 了。

如果我们还想再快,可以再增加二级索引:从一级索引中,再抽取部分元素作为二级索引。例如,从一级索引中抽取 1、27、100 作为二级索引,二级索引指向一级索引。这样,我们只需要 3 次查找,就能定位到元素 33 了。

可以看到,这个查找过程就是在多级索引上跳来跳去,最后定位到元素。这也正好符合“跳”表的叫法。当数据量很大时,跳表的查找复杂度就是 O(logN)。

好了,我们现在可以按照查找的时间复杂度给这些数据结构分下类了:跳表的快速查找过程

不同操作的复杂度

集合类型的操作类型很多,有读写单个集合元素的,例如 HGET、HSET,也有操作多个元素的,例如 SADD,还有对整个集合进行遍历操作的,例如 SMEMBERS。这么多操作,它们的复杂度也各不相同。而复杂度的高低又是我们选择集合类型的重要依据。

我总结了一个“四句口诀”,希望能帮助你快速记住集合常见操作的复杂度。这样你在使用过程中,就可以提前规避高复杂度操作了。

  • 单元素操作是基础;
  • 范围操作非常耗时;
  • 统计操作通常高效;
  • 例外情况只有几个。

第一,单元素操作,是指每一种集合类型对单个数据实现的增删改查操作。例如,Hash 类型的 HGET、HSET 和 HDEL,Set 类型的 SADD、SREM、SRANDMEMBER 等。这些操作的复杂度由集合采用的数据结构决定,例如,HGET、HSET 和 HDEL 是对哈希表做操作,所以它们的复杂度都是 O(1);Set 类型用哈希表作为底层数据结构时,它的 SADD、SREM、SRANDMEMBER 复杂度也是 O(1)。

这里,有个地方你需要注意一下,集合类型支持同时对多个元素进行增删改查,例如 Hash 类型的 HMGET 和 HMSET,Set 类型的 SADD 也支持同时增加多个元素。此时,这些操作的复杂度,就是由单个元素操作复杂度和元素个数决定的。例如,HMSET 增加 M 个元素时,复杂度就从 O(1) 变成 O(M) 了。

第二,范围操作,是指集合类型中的遍历操作,可以返回集合中的所有数据,比如 Hash 类型的 HGETALL 和 Set 类型的 SMEMBERS,或者返回一个范围内的部分数据,比如 List 类型的 LRANGE 和 ZSet 类型的 ZRANGE。这类操作的复杂度一般是 O(N),比较耗时,我们应该尽量避免

不过,Redis 从 2.8 版本开始提供了 SCAN 系列操作(包括 HSCAN,SSCAN 和 ZSCAN),这类操作实现了渐进式遍历,每次只返回有限数量的数据。这样一来,相比于 HGETALL、SMEMBERS 这类操作来说,就避免了一次性返回所有元素而导致的 Redis 阻塞。

第三,统计操作,是指集合类型对集合中所有元素个数的记录,例如 LLEN 和 SCARD。这类操作复杂度只有 O(1),这是因为当集合类型采用压缩列表、双向链表、整数数组这些数据结构时,这些结构中专门记录了元素的个数统计,因此可以高效地完成相关操作。

第四,例外情况,是指某些数据结构的特殊记录,例如压缩列表和双向链表都会记录表头和表尾的偏移量。这样一来,对于 List 类型的 LPOP、RPOP、LPUSH、RPUSH 这四个操作来说,它们是在列表的头尾增删元素,这就可以通过偏移量直接定位,所以它们的复杂度也只有 O(1),可以实现快速操作。

小结

这节课,我们学习了 Redis 的底层数据结构,这既包括了 Redis 中用来保存每个键和值的全局哈希表结构,也包括了支持集合类型实现的双向链表、压缩列表、整数数组、哈希表和跳表这五大底层结构。

Redis 之所以能快速操作键值对,一方面是因为 O(1) 复杂度的哈希表被广泛使用,包括 String、Hash 和 Set,它们的操作复杂度基本由哈希表决定,另一方面,Sorted Set 也采用了 O(logN) 复杂度的跳表。不过,集合类型的范围操作,因为要遍历底层数据结构,复杂度通常是 O(N)。这里,我的建议是:用其他命令来替代,例如可以用 SCAN 来代替,避免在 Redis 内部产生费时的全集合遍历操作。

当然,我们不能忘了复杂度较高的 List 类型,它的两种底层实现结构:双向链表和压缩列表的操作复杂度都是 O(N)。因此,我的建议是:因地制宜地使用 List 类型。例如,既然它的 POP/PUSH 效率很高,那么就将它主要用于 FIFO 队列场景,而不是作为一个可以随机读写的集合。

Redis 数据类型丰富,每个类型的操作繁多,我们通常无法一下子记住所有操作的复杂度。所以,最好的办法就是掌握原理,以不变应万变。这里,你可以看到,一旦掌握了数据结构基本原理,你可以从原理上推断不同操作的复杂度,即使这个操作你不一定熟悉。这样一来,你不用死记硬背,也能快速合理地做出选择了。

作者:|qq_小欢_1|,原文链接: http://www.imooc.com/article/325504

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