Redis 的底层数据结构和IO模型

2024-03-17 05:10:05
开发
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底层数据结构

众所周知，Redis 的数据类型包括 String（字符串）、List（列表）、Hash（哈希）、Set（集合）和 Sorted Set（有序集合）。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：

键和值用什么结构组织？

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。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。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。

这个哈希表保存了所有的键值对，被称为全局哈希表。哈希表的最大好处就是让我们可以用 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。

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。

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：

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；
把哈希表 1 中的数据重新映射并拷贝到哈希表 2 中；
释放哈希表 1 的空间。

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。

集合数据操作效率

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。

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。

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：

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：

不同操作的复杂度

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)。

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。(redis scan命令)

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。

高性能IO模型

多路复用机制

Redis 采用了多路复用机制，使其在网络 IO 操作中能并发处理大量的客户端请求，实现高吞吐率。

Linux 中的 IO 多路复用机制是指一个线程处理多个 IO 流，就是我们经常听到的 select/epoll 机制。简单来说，在 Redis 只运行单线程的情况下，该机制允许内核中，同时存在多个监听套接字和已连接套接字。内核会一直监听这些套接字上的连接请求或数据请求。一旦有请求到达，就会交给 Redis 线程处理，这就实现了一个 Redis 线程处理多个 IO 流的效果。

下图就是基于多路复用的 Redis IO 模型。图中的多个 FD 就是刚才所说的多个套接字。Redis 网络框架调用 epoll 机制，让内核监听这些套接字。此时，Redis 线程不会阻塞在某一个特定的监听或已连接套接字上，也就是说，不会阻塞在某一个特定的客户端请求处理上。正因为此，Redis 可以同时和多个客户端连接并处理请求，从而提升并发性。

为了在请求到达时能通知到 Redis 线程，select/epoll 提供了基于事件的回调机制，即针对不同事件的发生，调用相应的处理函数。

select/epoll 一旦监测到 FD 上有请求到达时，就会触发相应的事件。这些事件会被放进一个事件队列，Redis 单线程对该事件队列不断进行处理。这样一来，Redis 无需一直轮询是否有请求实际发生，这就可以避免造成 CPU 资源浪费。同时，Redis 在对事件队列中的事件进行处理时，会调用相应的处理函数，这就实现了基于事件的回调。因为 Redis 一直在对事件队列进行处理，所以能及时响应客户端请求，提升 Redis 的响应性能。

这个机制的实现有很多种，既有基于 Linux 系统下的 select 和 epoll 实现，也有基于 FreeBSD 的 kqueue 实现，以及基于 Solaris 的 evport 实现，这样，根据 Redis 实际运行的操作系统，选择相应的多路复用实现。