Redis底层数据结构之quicklist

2024-04-22 13:20

本文主要是介绍Redis底层数据结构之quicklist,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

    • 一、概述
    • 二、quicklist结构
    • 三、quicklistNode结构
    • 四、优缺点

上一篇 redis底层数据结构之ziplist

一、概述

QuickList是由多个 ziplist 组成的双向链表,每个 ziplist 存储一定数量的元素。优点:结合了 ziplist 和双向链表的优点,既节省空间,又提升了修改操作的性能。使用场景: 在列表键元素较多或包含较大元素时使用。

在这里插入图片描述

ziplist补充(ziplist缺点-链式扩容&级联更新)
当一个entry被插入的时候,我们需要设置下一个entry中的prevlen字段为新插入entry的长度。会发生如下的情况:新插入entry的长度超过了254[>=254],那么下一个entry的prelen需要5个字节记录该长度,但是呢,此时下一个entry的prevlen字段此时只有一个字节,所以需要对下一个entry进行grown[扩容],更糟糕的是,下个entry因为扩容导致长度超过254,还会引起下下个entry的扩容…,这种现象呢就是级联更新,简单点来说就是,因为一个entry的插入导致之后的entry都需要重新扩容和记录前一个entry的prevlen现象称之为“级联更新”

从 Redis 6.2 版本开始,quicklist 的底层实现由原来的 ziplist 改为了 listpack。Listpack 是 ziplist 的升级版本,主要是为了解决ziplist中存在的一些问题,比如,ziplist中扩展元素长度时可能需要进行昂贵的重新分配操作。listpack 提供了更好的性能和内存使用效率,在保持与 ziplist 类似的密集存储方式的同时,允许更大的单个元素大小,并且有更强的扩展性。listpack和ziplist对象结构的不同是,listpack将prevlen替换为了curlen,从而有效避免级联更新。并将且将culen字段放在entry结构的最后面。这样做是为了,能够通过total-bytes定位到最后一个element的末尾位置然后获取到curlen从而找到前一个element的位置,从而实现从后往前遍历。

补充说明listpack和ziplist
参考博客 ziplist和listpack

  • ziplist包括三大部分,<头部,entry,尾部>。头部包含"zlbytes,zltail,zllen";尾部包含"zlend标记ziplist的结尾";entry包括"prevlen,encoding,entry_data"。由于prevlen记录方式存在级联更新的问题,小于254字节需要1字节内存,大于等于254字节需要5字节内存。
  • listpack包括三大部分,<头部,entry,尾部>。头部包含"zlbytes,zllen"相比与ziplist少了zltail;entry包括"encoding,entry_data,curlen";尾部包含"zlend标记listpack的结尾"。由于entry中的prevlen由curlen取代,所以不再有级联更新的问题。
  • 不论是"ziplist"还是"listpack"获取len的方式都是一样的:
    先判断头部中zllen字段存储的数值与UNIT16_MAX的关系
    小于UNIT16_MAX,直接返回zllen
    大于等于UNIT16_MAX需要从头到尾遍历获取元素总数
    如果新得到的元素总数小于UINT16_MAX,重新设置zllen的数值

二、quicklist结构

(直达源码–>src/quicklist.h)

基于listpack(V6.2)

/* quicklist is a 40 byte struct (on 64-bit systems) describing a quicklist.
* 'count' is the number of total entries.
* 'len' is the number of quicklist nodes.
* 'compress' is: 0 if compression disabled, otherwise it's the number
*                of quicklistNodes to leave uncompressed at ends of quicklist.
* 'fill' is the user-requested (or default) fill factor.
* 'bookmarks are an optional feature that is used by realloc this struct,
*      so that they don't consume memory when not used. */
typedef struct quicklist {quicklistNode *head;quicklistNode *tail;unsigned long count;        /* total count of all entries in all listpacks */unsigned long len;          /* number of quicklistNodes */signed int fill : QL_FILL_BITS;       /* fill factor for individual nodes */unsigned int compress : QL_COMP_BITS; /* depth of end nodes not to compress;0=off */unsigned int bookmark_count: QL_BM_BITS;quicklistBookmark bookmarks[];
} quicklist;

基于ziplist

typedef struct quicklist {// quicklist头结点quicklistNode *head;// quicklist 尾节点quicklistNode *tail;// 所有的ziplist中的entry总数量unsigned long count; /* total count of all entries in all ziplists */// ziplist节点数量unsigned long len;   /* number of quicklistNodes */// ziplist中entry的上限,默认为-2,和redis中配置的 list-max-ziplist-size 一致int fill : QL_FILL_BITS;  /* fill factor for individual nodes */// 首尾节点不压缩的个数,若设置为1,则首尾节点各有一节点不压缩;设置为0,则代表所有节点不压缩unsigned int compress : QL_COMP_BITS; /* depth of end nodes not to compress;0=off */// 内存重分配时的书签数量及数组,一般用不到unsigned int bookmark_count: QL_BM_BITS;quicklistBookmark bookmarks[];
} quicklist;

三、quicklistNode结构

基于listpack(V6.2)

/* quicklistNode is a 32 byte struct describing a listpack for a quicklist.
* We use bit fields keep the quicklistNode at 32 bytes.
* count: 16 bits, max 65536 (max lp bytes is 65k, so max count actually < 32k).
* encoding: 2 bits, RAW=1, LZF=2.
* container: 2 bits, PLAIN=1 (a single item as char array), PACKED=2 (listpack with multiple items).
* recompress: 1 bit, bool, true if node is temporary decompressed for usage.
* attempted_compress: 1 bit, boolean, used for verifying during testing.
* dont_compress: 1 bit, boolean, used for preventing compression of entry.
* extra: 9 bits, free for future use; pads out the remainder of 32 bits */
typedef struct quicklistNode {struct quicklistNode *prev;struct quicklistNode *next;unsigned char *entry;size_t sz;             /* entry size in bytes */unsigned int count : 16;     /* count of items in listpack */unsigned int encoding : 2;   /* RAW==1 or LZF==2 */unsigned int container : 2;  /* PLAIN==1 or PACKED==2 */unsigned int recompress : 1; /* was this node previous compressed? */unsigned int attempted_compress : 1; /* node can't compress; too small */unsigned int dont_compress : 1; /* prevent compression of entry that will be used later */unsigned int extra : 9; /* more bits to steal for future usage */
} quicklistNode;

基于ziplist

typedef struct quicklistNode {// 前一个节点(ziplist)指针struct quicklistNode *prev;// 后一个节点(ziplist)指针struct quicklistNode *next;// 当前节点ziplist指针unsigned char *zl;// 当前节点ziplist的字节大小,即zlbytesunsigned int sz;             /* ziplist size in bytes */// 当前节点ziplist中entry的数量unsigned int count : 16;     /* count of items in ziplist */// 编码方式:1-ziplist; 2-lzf压缩模式unsigned int encoding : 2;   /* RAW==1 or LZF==2 */// 数据容器类型:1-其他(预留扩展类型);2-ziplistunsigned int container : 2;  /* NONE==1 or ZIPLIST==2 */// 是否被压缩:1-说明被解压,将来要重新压缩。unsigned int recompress : 1; /* was this node previous compressed? */// 测试字段unsigned int attempted_compress : 1; /* node can't compress; too small */// 预留字段unsigned int extra : 10; /* more bits to steal for future usage */
} quicklistNode;

四、优缺点

优点:

  • 快表的节点大小固定,可以有效地避免内存碎片的发生。
  • 快表支持动态增加和删除节点,可以随着数据的增长而自动扩容或缩容,不需要预先分配空间。
  • 快表的节点采用ziplist的紧凑存储方式,使得节点访问和遍历的效率较高。同时,快表支持从头和尾部两个方向同时遍历节点。

缺点:

  • 快表的节点大小固定,如果节点中的元素数量较少,会造成一定的空间浪费。
  • 快表中的元素只能是整数或字节数组,不支持其他数据类型的存储。
  • 快表的插入和删除操作的效率较低,因为在插入或删除元素时,需要移动后面的元素,可能会导致大量的内存复制操作。如果需要频繁进行插入和删除操作,建议使用其他数据结构,例如链表。
  • 当快表中的元素数量较大时,遍历整个快表的效率也可能较低,因为快表是由多个节点组成的链表,需要依次遍历每个节点才能访问所有元素。

这篇关于Redis底层数据结构之quicklist的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/925891

相关文章

redis群集简单部署过程

《redis群集简单部署过程》文章介绍了Redis,一个高性能的键值存储系统,其支持多种数据结构和命令,它还讨论了Redis的服务器端架构、数据存储和获取、协议和命令、高可用性方案、缓存机制以及监控和... 目录Redis介绍1. 基本概念2. 服务器端3. 存储和获取数据4. 协议和命令5. 高可用性6.

Go语言中三种容器类型的数据结构详解

《Go语言中三种容器类型的数据结构详解》在Go语言中,有三种主要的容器类型用于存储和操作集合数据:本文主要介绍三者的使用与区别,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录基本概念1. 数组(Array)2. 切片(Slice)3. 映射(Map)对比总结注意事项基本概念在 Go 语言中,有三种主要

Redis的数据过期策略和数据淘汰策略

《Redis的数据过期策略和数据淘汰策略》本文主要介绍了Redis的数据过期策略和数据淘汰策略,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 目录一、数据过期策略1、惰性删除2、定期删除二、数据淘汰策略1、数据淘汰策略概念2、8种数据淘汰策略

Redis存储的列表分页和检索的实现方法

《Redis存储的列表分页和检索的实现方法》在Redis中,列表(List)是一种有序的数据结构,通常用于存储一系列元素,由于列表是有序的,可以通过索引来访问元素,因此可以很方便地实现分页和检索功能,... 目录一、Redis 列表的基本操作二、分页实现三、检索实现3.1 方法 1:客户端过滤3.2 方法

MySQL中的MVCC底层原理解读

《MySQL中的MVCC底层原理解读》本文详细介绍了MySQL中的多版本并发控制(MVCC)机制,包括版本链、ReadView以及在不同事务隔离级别下MVCC的工作原理,通过一个具体的示例演示了在可重... 目录简介ReadView版本链演示过程总结简介MVCC(Multi-Version Concurr

Python中操作Redis的常用方法小结

《Python中操作Redis的常用方法小结》这篇文章主要为大家详细介绍了Python中操作Redis的常用方法,文中的示例代码简洁易懂,具有一定的借鉴价值,有需要的小伙伴可以了解一下... 目录安装Redis开启、关闭Redisredis数据结构redis-cli操作安装redis-py数据库连接和释放增

redis防止短信恶意调用的实现

《redis防止短信恶意调用的实现》本文主要介绍了在场景登录或注册接口中使用短信验证码时遇到的恶意调用问题,并通过使用Redis分布式锁来解决,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录1.场景2.排查3.解决方案3.1 Redis锁实现3.2 方法调用1.场景登录或注册接口中,使用短信验证码场

Redis 多规则限流和防重复提交方案实现小结

《Redis多规则限流和防重复提交方案实现小结》本文主要介绍了Redis多规则限流和防重复提交方案实现小结,包括使用String结构和Zset结构来记录用户IP的访问次数,具有一定的参考价值,感兴趣... 目录一:使用 String 结构记录固定时间段内某用户 IP 访问某接口的次数二:使用 Zset 进行

解读Redis秒杀优化方案(阻塞队列+基于Stream流的消息队列)

《解读Redis秒杀优化方案(阻塞队列+基于Stream流的消息队列)》该文章介绍了使用Redis的阻塞队列和Stream流的消息队列来优化秒杀系统的方案,通过将秒杀流程拆分为两条流水线,使用Redi... 目录Redis秒杀优化方案(阻塞队列+Stream流的消息队列)什么是消息队列?消费者组的工作方式每

Redis如何使用zset处理排行榜和计数问题

《Redis如何使用zset处理排行榜和计数问题》Redis的ZSET数据结构非常适合处理排行榜和计数问题,它可以在高并发的点赞业务中高效地管理点赞的排名,并且由于ZSET的排序特性,可以轻松实现根据... 目录Redis使用zset处理排行榜和计数业务逻辑ZSET 数据结构优化高并发的点赞操作ZSET 结