Redis(1)——5种基本数据结构

一、Redis 简介

“Redis is an open source (BSD licensed), in-memory data structure store, used as a database, cache and message broker.” —— Redis是一个开放源代码（BSD许可）的内存中数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理。 (摘自官网)

Redis 是一个开源，高级的键值存储和一个适用的解决方案，用于构建高性能，可扩展的 Web 应用程序。Redis 也被作者戏称为 数据结构服务器 ，这意味着使用者可以通过一些命令，基于带有 TCP 套接字的简单 服务器-客户端 协议来访问一组 可变数据结构 。(在 Redis 中都采用键值对的方式，只不过对应的数据结构不一样罢了)

Redis 的优点

以下是 Redis 的一些优点：

异常快 – Redis 非常快，每秒可执行大约 110000 次的设置(SET)操作，每秒大约可执行 81000 次的读取/获取(GET)操作。
支持丰富的数据类型 – Redis 支持开发人员常用的大多数数据类型，例如列表，集合，排序集和散列等等。这使得 Redis 很容易被用来解决各种问题，因为我们知道哪些问题可以更好使用地哪些数据类型来处理解决。
操作具有原子性 – 所有 Redis 操作都是原子操作，这确保如果两个客户端并发访问，Redis 服务器能接收更新的值。
多实用工具 – Redis 是一个多实用工具，可用于多种用例，如：缓存，消息队列(Redis 本地支持发布/订阅)，应用程序中的任何短期数据，例如，web应用程序中的会话，网页命中计数等。

Redis 的安装

这一步比较简单，你可以在网上搜到许多满意的教程，这里就不再赘述。

给一个菜鸟教程的安装教程用作参考：https://www.runoob.com/redis/redis-install.html

测试本地 Redis 性能

当你安装完成之后，你可以先执行 redis-server 让 Redis 启动起来，然后运行命令 redis-benchmark -n 100000 -q 来检测本地同时执行 10 万个请求时的性能：

当然不同电脑之间由于各方面的原因会存在性能差距，这个测试您可以权当是一种 「乐趣」 就好。

二、Redis 五种基本数据结构

Redis 有 5 种基础数据结构，它们分别是：string(字符串)、list(列表)、hash(字典)、set(集合) 和 zset(有序集合)。这 5 种是 Redis 相关知识中最基础、最重要的部分，下面我们结合源码以及一些实践来给大家分别讲解一下。

1）字符串 string

Redis 中的字符串是一种 动态字符串，这意味着使用者可以修改，它的底层实现有点类似于 Java 中的 ArrayList，有一个字符数组，从源码的 sds.h/sdshdr 文件 中可以看到 Redis 底层对于字符串的定义 SDS，即 Simple Dynamic String 结构：

/* Note: sdshdr5 is never used, we just access the flags byte directly.
 * However is here to document the layout of type 5 SDS strings. */
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr5 {
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, and 5 msb of string length */
    char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 {
    uint8_t len; /* used */
    uint8_t alloc; /* excluding the header and null terminator */
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */
    char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr16 {
    uint16_t len; /* used */
    uint16_t alloc; /* excluding the header and null terminator */
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */
    char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr32 {
    uint32_t len; /* used */
    uint32_t alloc; /* excluding the header and null terminator */
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */
    char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr64 {
    uint64_t len; /* used */
    uint64_t alloc; /* excluding the header and null terminator */
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */
    char buf[];
};

你会发现同样一组结构 Redis 使用泛型定义了好多次，为什么不直接使用 int 类型呢？

因为当字符串比较短的时候，len 和 alloc 可以使用 byte 和 short 来表示，Redis 为了对内存做极致的优化，不同长度的字符串使用不同的结构体来表示。

SDS 与 C 字符串的区别

为什么不考虑直接使用 C 语言的字符串呢？因为 C 语言这种简单的字符串表示方式 不符合 Redis 对字符串在安全性、效率以及功能方面的要求。我们知道，C 语言使用了一个长度为 N+1 的字符数组来表示长度为 N 的字符串，并且字符数组最后一个元素总是 '\0'。(下图就展示了 C 语言中值为 “Redis” 的一个字符数组)

这样简单的数据结构可能会造成以下一些问题：

获取字符串长度为 O(N) 级别的操作 → 因为 C 不保存数组的长度，每次都需要遍历一遍整个数组；
不能很好的杜绝 缓冲区溢出/内存泄漏 的问题 → 跟上述问题原因一样，如果执行拼接 or 缩短字符串的操作，如果操作不当就很容易造成上述问题；
C 字符串 只能保存文本数据 → 因为 C 语言中的字符串必须符合某种编码（比如 ASCII），例如中间出现的 '\0' 可能会被判定为提前结束的字符串而识别不了；

我们以追加字符串的操作举例，Redis 源码如下：

/* Append the specified binary-safe string pointed by 't' of 'len' bytes to the
 * end of the specified sds string 's'.
 *
 * After the call, the passed sds string is no longer valid and all the
 * references must be substituted with the new pointer returned by the call. */
sds sdscatlen(sds s, const void *t, size_t len) {
    // 获取原字符串的长度
    size_t curlen = sdslen(s);
  
    // 按需调整空间，如果容量不够容纳追加的内容，就会重新分配字节数组并复制原字符串的内容到新数组中
    s = sdsMakeRoomFor(s,len); 
    if (s == NULL) return NULL;   // 内存不足
    memcpy(s+curlen, t, len);     // 追加目标字符串到字节数组中
    sdssetlen(s, curlen+len);     // 设置追加后的长度
    s[curlen+len] = '\0';         // 让字符串以 \0 结尾，便于调试打印
    return s;
}

注：Redis 规定了字符串的长度不得超过 512 MB。

对字符串的基本操作

安装好 Redis，我们可以使用 redis-cli 来对 Redis 进行命令行的操作，当然 Redis 官方也提供了在线的调试器，你也可以在里面敲入命令进行操作：http://try.redis.io/#run

设置和获取键值对

> SET key value
OK
> GET key
"value"

正如你看到的，我们通常使用 SET 和 GET 来设置和获取字符串值。

值可以是任何种类的字符串（包括二进制数据），例如你可以在一个键下保存一张 .jpeg 图片，只需要注意不要超过 512 MB 的最大限度就好了。

当 key 存在时，SET 命令会覆盖掉你上一次设置的值：

> SET key newValue
OK
> GET key
"newValue"

另外你还可以使用 EXISTS 和 DEL 关键字来查询是否存在和删除键值对：

> EXISTS key
(integer) 1
> DEL key
(integer) 1
> GET key
(nil)

批量设置键值对

> SET key1 value1
OK
> SET key2 value2
OK
> MGET key1 key2 key3    # 返回一个列表
1) "value1"
2) "value2"
3) (nil)
> MSET key1 value1 key2 value2
> MGET key1 key2
1) "value1"
2) "value2"

过期和 SET 命令扩展

可以对 key 设置过期时间，到时间会被自动删除，这个功能常用来控制缓存的失效时间。(过期可以是任意数据结构)

> SET key value1
> GET key
"value1"
> EXPIRE name 5    # 5s 后过期
...                # 等待 5s
> GET key
(nil)

等价于 SET + EXPIRE 的 SETNX 命令：

> SETNX key value1
...                # 等待 5s 后获取
> GET key
(nil)

> SETNX key value1  # 如果 key 不存在则 SET 成功
(integer) 1
> SETNX key value1  # 如果 key 存在则 SET 失败
(integer) 0
> GET key
"value"             # 没有改变

计数

如果 value 是一个整数，还可以对它使用 INCR 命令进行 原子性 的自增操作，这意味着及时多个客户端对同一个 key 进行操作，也决不会导致竞争的情况：

> SET counter 100
> INCR count
(interger) 101
> INCRBY counter 50
(integer) 151

返回原值的 GETSET 命令

对字符串，还有一个 GETSET 比较让人觉得有意思，它的功能跟它名字一样：为 key 设置一个值并返回原值：

> SET key value
> GETSET key value1
"value"

这可以对于某一些需要隔一段时间就统计的 key 很方便的设置和查看，例如：系统每当由用户进入的时候你就是用 INCR 命令操作一个 key，当需要统计时候你就把这个 key 使用 GETSET 命令重新赋值为 0，这样就达到了统计的目的。

2）列表 list

Redis 的列表相当于 Java 语言中的 LinkedList，注意它是链表而不是数组。这意味着 list 的插入和删除操作非常快，时间复杂度为 O(1)，但是索引定位很慢，时间复杂度为 O(n)。

我们可以从源码的 adlist.h/listNode 来看到对其的定义：

/* Node, List, and Iterator are the only data structures used currently. */

typedef struct listNode {
    struct listNode *prev;
    struct listNode *next;
    void *value;
} listNode;

typedef struct listIter {
    listNode *next;
    int direction;
} listIter;

typedef struct list {
    listNode *head;
    listNode *tail;
    void *(*dup)(void *ptr);
    void (*free)(void *ptr);
    int (*match)(void *ptr, void *key);
    unsigned long len;
} list;

可以看到，多个 listNode 可以通过 prev 和 next 指针组成双向链表：

虽然仅仅使用多个 listNode 结构就可以组成链表，但是使用 adlist.h/list 结构来持有链表的话，操作起来会更加方便：

链表的基本操作

LPUSH 和 RPUSH 分别可以向 list 的左边（头部）和右边（尾部）添加一个新元素；
LRANGE 命令可以从 list 中取出一定范围的元素；
LINDEX 命令可以从 list 中取出指定下表的元素，相当于 Java 链表操作中的 get(int index) 操作；

示范：

> rpush mylist A
(integer) 1
> rpush mylist B
(integer) 2
> lpush mylist first
(integer) 3
> lrange mylist 0 -1    # -1 表示倒数第一个元素, 这里表示从第一个元素到最后一个元素，即所有
1) "first"
2) "A"
3) "B"

list 实现队列

队列是先进先出的数据结构，常用于消息排队和异步逻辑处理，它会确保元素的访问顺序：

> RPUSH books python java golang
(integer) 3
> LPOP books
"python"
> LPOP books
"java"
> LPOP books
"golang"
> LPOP books
(nil)

list 实现栈

栈是先进后出的数据结构，跟队列正好相反：

> RPUSH books python java golang
> RPOP books
"golang"
> RPOP books
"java"
> RPOP books
"python"
> RPOP books
(nil)

3）字典 hash

Redis 中的字典相当于 Java 中的 HashMap，内部实现也差不多类似，都是通过 “数组 + 链表” 的链地址法来解决部分 哈希冲突，同时这样的结构也吸收了两种不同数据结构的优点。源码定义如 dict.h/dictht 定义：

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;

typedef struct dict {
    dictType *type;
    void *privdata;
    // 内部有两个 dictht 结构
    dictht ht[2];
    long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
    unsigned long iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;

table 属性是一个数组，数组中的每个元素都是一个指向 dict.h/dictEntry 结构的指针，而每个 dictEntry 结构保存着一个键值对：

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

可以从上面的源码中看到，实际上字典结构的内部包含两个 hashtable，通常情况下只有一个 hashtable 是有值的，但是在字典扩容缩容时，需要分配新的 hashtable，然后进行 渐进式搬迁 (下面说原因)。

渐进式 rehash

大字典的扩容是比较耗时间的，需要重新申请新的数组，然后将旧字典所有链表中的元素重新挂接到新的数组下面，这是一个 O(n) 级别的操作，作为单线程的 Redis 很难承受这样耗时的过程，所以 Redis 使用 渐进式 rehash 小步搬迁：

渐进式 rehash 会在 rehash 的同时，保留新旧两个 hash 结构，如上图所示，查询时会同时查询两个 hash 结构，然后在后续的定时任务以及 hash 操作指令中，循序渐进的把旧字典的内容迁移到新字典中。当搬迁完成了，就会使用新的 hash 结构取而代之。

扩缩容的条件

正常情况下，当 hash 表中 元素的个数等于第一维数组的长度时，就会开始扩容，扩容的新数组是 原数组大小的 2 倍。不过如果 Redis 正在做 bgsave(持久化命令)，为了减少内存也得过多分离，Redis 尽量不去扩容，但是如果 hash 表非常满了，达到了第一维数组长度的 5 倍了，这个时候就会 强制扩容。

当 hash 表因为元素逐渐被删除变得越来越稀疏时，Redis 会对 hash 表进行缩容来减少 hash 表的第一维数组空间占用。所用的条件是 元素个数低于数组长度的 10%，缩容不会考虑 Redis 是否在做 bgsave。

字典的基本操作

hash 也有缺点，hash 结构的存储消耗要高于单个字符串，所以到底该使用 hash 还是字符串，需要根据实际情况再三权衡：

> HSET books java "think in java"    # 命令行的字符串如果包含空格则需要使用引号包裹
(integer) 1
> HSET books python "python cookbook"
(integer) 1
> HGETALL books    # key 和 value 间隔出现
1) "java"
2) "think in java"
3) "python"
4) "python cookbook"
> HGET books java
"think in java"
> HSET books java "head first java"  
(integer) 0        # 因为是更新操作，所以返回 0
> HMSET books java "effetive  java" python "learning python"    # 批量操作
OK

4）集合 set

Redis 的集合相当于 Java 语言中的 HashSet，它内部的键值对是无序、唯一的。它的内部实现相当于一个特殊的字典，字典中所有的 value 都是一个值 NULL。

集合 set 的基本使用

由于该结构比较简单，我们直接来看看是如何使用的：

> SADD books java
(integer) 1
> SADD books java    # 重复
(integer) 0
> SADD books python golang
(integer) 2
> SMEMBERS books    # 注意顺序，set 是无序的 
1) "java"
2) "python"
3) "golang"
> SISMEMBER books java    # 查询某个 value 是否存在，相当于 contains
(integer) 1
> SCARD books    # 获取长度
(integer) 3
> SPOP books     # 弹出一个
"java"

5）有序列表 zset

这可能使 Redis 最具特色的一个数据结构了，它类似于 Java 中 SortedSet 和 HashMap 的结合体，一方面它是一个 set，保证了内部 value 的唯一性，另一方面它可以为每个 value 赋予一个 score 值，用来代表排序的权重。

它的内部实现用的是一种叫做 「跳跃表」 的数据结构，由于比较复杂，所以在这里简单提一下原理就好了：

想象你是一家创业公司的老板，刚开始只有几个人，大家都平起平坐。后来随着公司的发展，人数越来越多，团队沟通成本逐渐增加，渐渐地引入了组长制，对团队进行划分，于是有一些人又是员工又有组长的身份。

再后来，公司规模进一步扩大，公司需要再进入一个层级：部门。于是每个部门又会从组长中推举一位选出部长。

跳跃表就类似于这样的机制，最下面一层所有的元素都会串起来，都是员工，然后每隔几个元素就会挑选出一个代表，再把这几个代表使用另外一级指针串起来。然后再在这些代表里面挑出二级代表，再串起来。最终形成了一个金字塔的结构。

想一下你目前所在的地理位置：亚洲 > 中国 > 某省 > 某市 > ….，就是这样一个结构！

有序列表 zset 基础操作

> ZADD books 9.0 "think in java"
> ZADD books 8.9 "java concurrency"
> ZADD books 8.6 "java cookbook"

> ZRANGE books 0 -1     # 按 score 排序列出，参数区间为排名范围
1) "java cookbook"
2) "java concurrency"
3) "think in java"

> ZREVRANGE books 0 -1  # 按 score 逆序列出，参数区间为排名范围
1) "think in java"
2) "java concurrency"
3) "java cookbook"

> ZCARD books           # 相当于 count()
(integer) 3

> ZSCORE books "java concurrency"   # 获取指定 value 的 score
"8.9000000000000004"                # 内部 score 使用 double 类型进行存储，所以存在小数点精度问题

> ZRANK books "java concurrency"    # 排名
(integer) 1

> ZRANGEBYSCORE books 0 8.91        # 根据分值区间遍历 zset
1) "java cookbook"
2) "java concurrency"

> ZRANGEBYSCORE books -inf 8.91 withscores  # 根据分值区间 (-∞, 8.91] 遍历 zset，同时返回分值。inf 代表 infinite，无穷大的意思。
1) "java cookbook"
2) "8.5999999999999996"
3) "java concurrency"
4) "8.9000000000000004"

> ZREM books "java concurrency"             # 删除 value
(integer) 1
> ZRANGE books 0 -1
1) "java cookbook"
2) "think in java"

扩展/相关阅读

阿里云 Redis 开发规范 – https://www.infoq.cn/article/K7dB5AFKI9mr5Ugbs_px
为什么要防止 bigkey？ – https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NTEyNzE0OA==&mid=2247483677&idx=1&sn=5c320b46f0e06ce9369a29909d62b401&chksm=ce5f9e9ef928178834021b6f9b939550ac400abae5c31e1933bafca2f16b23d028cc51813aec&scene=21#wechat_redirect
Redis【入门】就这一篇！ – https://www.wmyskxz.com/2018/05/31/redis-ru-men-jiu-zhe-yi-pian/

参考资料

《Redis 设计与实现》 – http://redisbook.com/
【官方文档】Redis 数据类型介绍 – http://www.redis.cn/topics/data-types-intro.html
《Redis 深度历险》 – https://book.douban.com/subject/30386804/
阿里云 Redis 开发规范 – https://www.infoq.cn/article/K7dB5AFKI9mr5Ugbs_px
Redis 快速入门 – 易百教程 – https://www.yiibai.com/redis/redis_quick_guide.html
Redis【入门】就这一篇! – https://www.wmyskxz.com/2018/05/31/redis-ru-men-jiu-zhe-yi-pian/

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