redis set底层数据结构

set底层存储

 redis的集合对象set的底层存储结构特别神奇,我估计一般人想象不到,底层使用了intset和hashtable两种数据结构存储的,intset我们可以理解为数组,hashtable就是普通的哈希表(key为set的值,value为null)。是不是觉得用hashtable存储set是一件很神奇的事情。

 set的底层存储intset和hashtable是存在编码转换的,使用intset存储必须满足下面两个条件,否则使用hashtable,条件如下:

  • 结合对象保存的所有元素都是整数值
  • 集合对象保存的元素数量不超过512个

 hashtable的数据结构应该在前面的hash的章节已经介绍过了,所以这里着重讲一下intset这个新的数据结构好了。

intset的数据结构

 intset内部其实是一个数组(int8_t coentents[]数组),而且存储数据的时候是有序的,因为在查找数据的时候是通过二分查找来实现的。


typedef struct intset {
    
    // 编码方式
    uint32_t encoding;

    // 集合包含的元素数量
    uint32_t length;

    // 保存元素的数组
    int8_t contents[];

} intset;

intset存储结构

 

redis set存储过程

 以set的sadd命令为例子,整个添加过程如下:

  • 检查set是否存在不存在则创建一个set结合。
  • 根据传入的set集合一个个进行添加,添加的时候需要进行内存压缩。
  • setTypeAdd执行set添加过程中会判断是否进行编码转换。



 

void saddCommand(redisClient *c) {
    robj *set;
    int j, added = 0;

    // 取出集合对象
    set = lookupKeyWrite(c->db,c->argv[1]);

    // 对象不存在,创建一个新的,并将它关联到数据库
    if (set == NULL) {
        set = setTypeCreate(c->argv[2]);
        dbAdd(c->db,c->argv[1],set);

    // 对象存在,检查类型
    } else {
        if (set->type != REDIS_SET) {
            addReply(c,shared.wrongtypeerr);
            return;
        }
    }

    // 将所有输入元素添加到集合中
    for (j = 2; j < c->argc; j++) {
        c->argv[j] = tryObjectEncoding(c->argv[j]);
        // 只有元素未存在于集合时,才算一次成功添加
        if (setTypeAdd(set,c->argv[j])) added++;
    }

    // 如果有至少一个元素被成功添加,那么执行以下程序
    if (added) {
        // 发送键修改信号
        signalModifiedKey(c->db,c->argv[1]);
        // 发送事件通知
        notifyKeyspaceEvent(REDIS_NOTIFY_SET,"sadd",c->argv[1],c->db->id);
    }

    // 将数据库设为脏
    server.dirty += added;

    // 返回添加元素的数量
    addReplyLongLong(c,added);
}

 

 稍微深入分析一下set的单个元素的添加过程,首先如果已经是hashtable的编码,那么我们就走正常的hashtable的元素添加,如果原来是intset的情况,那么我们就需要进行如下判断:

  • 如果能够转成int的对象(isObjectRepresentableAsLongLong),那么就用intset保存。
  • 如果用intset保存的时候,如果长度超过512(REDIS_SET_MAX_INTSET_ENTRIES)就转为hashtable编码。
  • 其他情况统一用hashtable进行存储。
/*
 * 多态 add 操作
 *
 * 添加成功返回 1 ,如果元素已经存在,返回 0 。
 */
int setTypeAdd(robj *subject, robj *value) {
    long long llval;

    // 字典
    if (subject->encoding == REDIS_ENCODING_HT) {
        // 将 value 作为键, NULL 作为值,将元素添加到字典中
        if (dictAdd(subject->ptr,value,NULL) == DICT_OK) {
            incrRefCount(value);
            return 1;
        }

    // intset
    } else if (subject->encoding == REDIS_ENCODING_INTSET) {
        
        // 如果对象的值可以编码为整数的话,那么将对象的值添加到 intset 中
        if (isObjectRepresentableAsLongLong(value,&llval) == REDIS_OK) {
            uint8_t success = 0;
            subject->ptr = intsetAdd(subject->ptr,llval,&success);
            if (success) {
                // 添加成功
                // 检查集合在添加新元素之后是否需要转换为字典
                // #define REDIS_SET_MAX_INTSET_ENTRIES 512
                if (intsetLen(subject->ptr) > server.set_max_intset_entries)
                    setTypeConvert(subject,REDIS_ENCODING_HT);
                return 1;
            }

        // 如果对象的值不能编码为整数,那么将集合从 intset 编码转换为 HT 编码
        // 然后再执行添加操作
        } else {
            setTypeConvert(subject,REDIS_ENCODING_HT);

            redisAssertWithInfo(NULL,value,dictAdd(subject->ptr,value,NULL) == DICT_OK);
            incrRefCount(value);
            return 1;
        }

    // 未知编码
    } else {
        redisPanic("Unknown set encoding");
    }

    // 添加失败,元素已经存在
    return 0;
}


作者:晴天哥_374
链接:https://www.jianshu.com/p/28138a5371d0
来源:简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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1.redis支持的数据结构 string list hash set zset(基本回答) 加分项:另外redis还对这几种数据结构做了扩展,如GEO对位置计算,hyperLogLog做统计,bitmaps:redis底层存储value值都是存储的二进制数据,redis提供bitmaps(位图)可以直接访问或修改底层存储的二进制数据 2.redis线程模型 redis是单线程实现。 3.redis 提供的持久机制 redis 支持rdb和aof两种持久机制,redis4.0后支持混合持久化。rdb是定时的持久机制,宕机有可能会丢失最后一次持久化之后存在数据丢失。aof是基于操作日志追加的持久机制。(基本回答) 加分项: 1.rdb持久化原理 原理是redis会单独创建(fork)一个与当前进程一模一样的子进程来进行持久化, 这个子线程的所有数据(变量。环境变量,程序程序计数器等)都和原进程一模一样,会先将数据写入到一个临时文件中, 待持久化结束了,再用这个临时文件替换上次持久化好的文件 2.他什么时候fork子进程,或者什么时候触发rdb持久化机制 shutdown时,如果没有开启aof,会触发 配置文件中默认的快照配置 执行命令save或者bgsave save是只管保存,其他不管,全部阻塞 bgsave: redis会在后台异步进行快照操作,同时可以响应客户端的请求,但是在调用fork函数时是阻塞的,很快,可以忽略不计 执行flushall命令 但是里面是空的,无意义 3.aof原理? 原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件,读操作是不记录的 2.触发机制(根据配置文件配置项) no:表示等操作系统进行数据缓存同步到磁盘(快,持久化没保证) always:同步持久化,每次发生数据变更时,立即记录到磁盘(慢,安全) everysec:表示每秒同步一次(默认值,很快,但可能会丢失一秒以内的数据) 以下问题都是基本回答: 4.redis支持事务吗 redis可以说是半支持事务(假事务),提供了一些在一定程度上支持线程安全和事务的命令。例如:multi/exec watch inc等。但是redis的事务并不支持回滚,即可以两个命令可以同时提交执行,但是如果有失败,成功的也不会回滚 5.你们公司使用的是什么集群模式 看你写的项目经验,如果你们公司数据量特别大,公司用缓存牛逼,就说Rediscluster,小公司可以说哨兵集群 1.哨兵模式 基本回答:哨兵主要就是启动哨兵(redis特殊)节点,对主节点进行监控,如果半数以上发现ping主节点不通了,认为主节点挂了,则进行故障转移,就是选出一个从节点代替主节点 2.Rediscluster集群模式 基本回答:Rediscluster是一个高可用集群,它基于分片(对key进行crc16,然后对16384取余)的原理,可以把他理解为是由多组哨兵集群组成,但是它不依赖哨兵 6.缓存穿透 缓存穿透指的是使用不存在的key进行大量的高并发查询,这导致缓存无法命中,每次请求都要穿透到后端数据库系统进行查询,数据库压力过大。 常用解决方案:将空值缓存起来。 其他解决方案:使用布隆过滤器(guava 19开始已支持布隆过滤器) 备注:如果你可以理解太白老师讲的基于redis位图自己实现的布隆过滤器,可以说说,更加分 7.缓存击穿 缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据(一般是缓存时间到期),这时由于并发用户特别多,同时读缓存没读到数据,又同时去数据库去取数据,引起数据库压力瞬间增大,造成过大压力 解决方案:1.互斥锁 如果项目不会多部署则可以使用jvm锁,如果会多部署则使用分布式锁 8.缓存雪崩 缓存雪崩指缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段内失效 常用解决办法: 1.主要就是要搭建高可用集群,保证机器的高可用。 2.对不同的数据使用不同的失效时间,甚至对相同的数据、不同的请求使用不同的失效时间。

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