探索Redis设计与实现1：Redis 的基础数据结构概览

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该系列博文会告诉你如何从入门到进阶，Redis基本的使用方法，Redis的基本数据结构，以及一些进阶的使用方法，同时也需要进一步了解Redis的底层数据结构，再接着，还会带来Redis主从复制、集群、分布式锁等方面的相关内容，以及作为缓存的一些使用方法和注意事项，以便让你更完整地了解整个Redis相关的技术体系，形成自己的知识框架。

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这周开始学习 Redis，看看Redis是怎么实现的。所以会写一系列关于 Redis的文章。这篇文章关于 Redis 的基础数据。阅读这篇文章你可以了解：

• 动态字符串（SDS）
• 链表
• 字典

三个数据结构 Redis 是怎么实现的。

SDS

SDS （Simple Dynamic String）是 Redis 最基础的数据结构。直译过来就是”简单的动态字符串“。Redis 自己实现了一个动态的字符串，而不是直接使用了 C 语言中的字符串。

sds 的数据结构：

struct sdshdr {   
// buf 中已占用空间的长度 int len; 
// buf 中剩余可用空间的长度 int free; 
// 数据空间 
char buf[];
}

所以一个 SDS 的就如下图：

所以我们看到，sds 包含3个参数。buf 的长度 len，buf 的剩余长度，以及buf。

为什么这么设计呢？

• 可以直接获取字符串长度。
  C 语言中，获取字符串的长度需要用指针遍历字符串，时间复杂度为 O(n)，而 SDS 的长度，直接从len 获取复杂度为 O(1)。

• 杜绝缓冲区溢出。
  由于C 语言不记录字符串长度，如果增加一个字符传的长度，如果没有注意就可能溢出，覆盖了紧挨着这个字符的数据。对于SDS 而言增加字符串长度需要验证 free的长度，如果free 不够就会扩容整个 buf，防止溢出。

• 减少修改字符串长度时造成的内存再次分配。
  redis 作为高性能的内存数据库，需要较高的相应速度。字符串也很大概率的频繁修改。 SDS 通过未使用空间这个参数，将字符串的长度和底层buf的长度之间的额关系解除了。buf的长度也不是字符串的长度。基于这个分设计 SDS 实现了空间的预分配和惰性释放。

  1. 预分配
     如果对 SDS 修改后，如果 len 小于 1MB 那 len = 2 * len + 1byte。 这个 1 是用于保存空字节。
     如果 SDS 修改后 len 大于 1MB 那么 len = 1MB + len + 1byte。
  2. 惰性释放
     如果缩短 SDS 的字符串长度，redis并不是马上减少 SDS 所占内存。只是增加 free 的长度。同时向外提供 API 。真正需要释放的时候，才去重新缩小 SDS 所占的内存

• 二进制安全。
  C 语言中的字符串是以 ”\0“ 作为字符串的结束标记。而 SDS 是使用 len 的长度来标记字符串的结束。所以SDS 可以存储字符串之外的任意二进制流。因为有可能有的二进制流在流中就包含了”\0“造成字符串提前结束。也就是说 SDS 不依赖 “\0” 作为结束的依据。

• 兼容C语言
  SDS 按照惯例使用 ”\0“ 作为结尾的管理。部分普通C 语言的字符串 API 也可以使用。

链表

C语言中并没有链表这个数据结构所以 Redis 自己实现了一个。Redis 中的链表是：

typedef struct listNode { 
// 前置节点 struct listNode *prev; 
// 后置节点 struct listNode *next; 
// 节点的值 void *value;} listNode;

非常典型的双向链表的数据结构。

同时为双向链表提供了如下操作的函数：

/* * 双端链表迭代器 */typedef struct listIter { 
// 当前迭代到的节点 listNode *next; 
// 迭代的方向 int direction;} listIter;
/* * 双端链表结构 
*/typedef struct list { 
// 表头节点 listNode *head; 
// 表尾节点 listNode *tail; 
// 节点值复制函数 void *(*dup)(void *ptr); 
// 节点值释放函数 void (*free)(void *ptr); 
// 节点值对比函数 int (*match)(void *ptr, void *key); 
// 链表所包含的节点数量 unsigned long len;} list;

链表的结构比较简单，数据结构如下：

总结一下性质：

• 双向链表，某个节点寻找上一个或者下一个节点时间复杂度 O(1)。
• list 记录了 head 和 tail，寻找 head 和 tail 的时间复杂度为 O(1)。
• 获取链表的长度 len 时间复杂度 O(1)。

字典

字典数据结构极其类似 java 中的 Hashmap。

Redis的字典由三个基础的数据结构组成。最底层的单位是哈希表节点。结构如下：

typedef struct dictEntry {
    // 键
    void *key;
    // 值
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
    } v;
    // 指向下个哈希表节点，形成链表
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

实际上哈希表节点就是一个单项列表的节点。保存了一下下一个节点的指针。 key 就是节点的键，v是这个节点的值。这个 v 既可以是一个指针，也可以是一个 uint64_t或者 int64_t 整数。*next 指向下一个节点。

通过一个哈希表的数组把各个节点链接起来：
typedef struct dictht {

    // 哈希表数组
    dictEntry **table;
    // 哈希表大小
    unsigned long size;
    // 哈希表大小掩码，用于计算索引值
    // 总是等于 size - 1
    unsigned long sizemask;
    // 该哈希表已有节点的数量
    unsigned long used;
} dictht;

dictht

通过图示我们观察：

实际上，如果对java 的基本数据结构了解的同学就会发现，这个数据结构和 java 中的 HashMap 是很类似的，就是数组加链表的结构。

字典的数据结构：

typedef struct dict {
    // 类型特定函数
    dictType *type;
    // 私有数据
    void *privdata;
    // 哈希表
    dictht ht[2];
    // rehash 索引
    // 当 rehash 不在进行时，值为 -1
    int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
    // 目前正在运行的安全迭代器的数量
    int iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;

其中的dictType 是一组方法，代码如下：

/*
 * 字典类型特定函数
 */
typedef struct dictType {
    // 计算哈希值的函数
    unsigned int (*hashFunction)(const void *key);
    // 复制键的函数
    void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);
    // 复制值的函数
    void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);
    // 对比键的函数
    int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);
    // 销毁键的函数
    void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);
    // 销毁值的函数
    void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
} dictType;