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浅析Redis数据结构

时间:2023-11-13 13:31:49  来源:微信公众号  作者:移动Labs

Labs 导读

redis ( Remote Dictionary Server)远程字典服务,是一款通过Key-Value存储的NoSql数据库,数据缓存在内存中,支持网络、可持久化日志,提供多种语言的API,常用的场景有高速缓存、分布式数据共享、分布式锁、限流和消息队列等。通常项目研发中,结合springframework封装的RedisTemplate API使用。

浅析Redis数据结构

Part 01、 环境搭建 

● 操作系统:centos7

● 集成环境:CLion

● 编译环境:GCC9

● 代码版本:redis-6.2.6

1.1 环境安装

操作系统和集成环境的可自行安装。由于Centos 7默认gcc版本较低,因此需要升级GCC版本,通过如下命令可完成编译环境的升级:

# 安装centos-release-scl
% yum -y install centos-release-scl
# 安装devtoolset GGC9
% yum -y install devtoolset-9-gcc devtoolset-9-gcc-c++ devtoolset-9-binutils
# 激活对应的devtoolset
% echo “source /opt/rh/devtoolset-9/enable” >> /etc/profile
# 查看版本
% gcc -v

1.2 编译和运行

从官方网站下载源码,解压,编译和运行。

% wget http://download.redis.io/releases/redis-6.2.6.tar.gz
% tar -zxvf redis-6.2.6.tar.gz -C  /home/jay/redis/redis-6.2.6/ && rm -rf redis-6.2.6.tar.gz
% cd  /home/jay/redis/redis-6.2.6/
% make
% make install
# 启动Redis
% cd src
% ./redis-server
# 验证
% cd src
% ./redis-cli

浅析Redis数据结构图片

使用Clion建立C工程,并导入源代码,确保GCC9是对应的编译环境,以调试模式启动“redis-server”模块,使用“redis-cli”客户端连接服务端,设置断点,键入相应的命令进行调试。

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Part 02、  数据库的组织结构  

首先从宏观层面了解数据库的结构及组织关系。redisDB,dict,dictht,dictEntry,

redisObject等相关数据库结构定义在server.h, dict.h,sds.h和zipList.h等头文件中。

//server.h
typedef struct redisDb {
    dict *dict;                 /* The keyspace for this DB */
    dict *expires;              /* Timeout of keys with a timeout set */
    dict *blocking_keys;        /* Keys with clients wAIting for data (BLPOP)*/
    dict *ready_keys;           /* Blocked keys that received a PUSH */
    dict *watched_keys;         /* WATCHED keys for MULTI/EXEC CAS */
    int id;                     /* Database ID */
    long long avg_ttl;          /* Average TTL, just for stats */
    unsigned long expires_cursor; /* Cursor of the active expire cycle. */
    list *defrag_later;         /* List of key names to attempt to defrag one by one, gradually. */
} redisDb;

下图通过UML类图的方式,梳理各个数据结构之间的组织关系。

浅析Redis数据结构图片

通过上图,可以了解到如下内容:

(1) RedisDB可有多个,通过“redis.conf”中的“databases”参数进行配置,默认是16个;

(2) 每个RedisDB有两个"dictht"哈希表组成,分别是ht[0]和ht[1],这样做的目的是为了rehash,主要解决扩容和缩容的问题,通过ht[0]和ht[1]相互搬迁数据完成rehash工作,而且每次命令只搬迁一个索引下面的数据,减少系统操作时间,避免因数据量过大而影响性能;其实现在“dict.c”的dictRehash函数中。

(3) HASH表中存储的每个元素是“dictEntry”结构组成的链表。通过链式,解决两个key的哈希值正好落在同一个哈希桶中的哈希冲突问题。

int dictRehash(dict *d, int n) {
    int empty_visits = n*10; /* Max number of empty buckets to visit. */
    if (!dictIsRehashing(d)) return 0;
    while(n-- && d->ht[0].used != 0) {
        dictEntry *de, *nextde;
        /* Note that rehashidx can't overflow as we are sure there are more
         * elements because ht[0].used != 0 */
        assert(d->ht[0].size > (unsigned long)d->rehashidx);
        while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) {
            d->rehashidx++;
            if (--empty_visits == 0) return 1;
        }
      /*在HASH桶中找到非空的索引后,开始链表的数据移动工作*/
        de = d->ht[0].table[d->rehashidx];
        /* Move all the keys in this bucket from the old to the new hash HT */
        while(de) {
            uint64_t h;
            nextde = de->next;
            /* 在新的hash表中找到对应键值的索引 */
            h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[1].sizemask;
            /* 把要增加的数据放在新的hash表对应索引链表的开始 */
            de->next = d->ht[1].table[h];
            d->ht[1].table[h] = de;
            /* 更新计数器 */
            d->ht[0].used--;
            d->ht[1].used++;
             /* 链表中的下一个Node */
            de = nextde;
        }
         /* 因数据已完成移动,因此清空老的hash表对应的桶 */
        d->ht[0].table[d->rehashidx] = NULL;
         /* 指向下一个桶 */
        d->rehashidx++;
    }
/* 如果已经rehashed了所有的表,释放HT[0]的表空间,将HT[1]设置为当前的表,重置HT[1] */
    if (d->ht[0].used == 0) {
        zfree(d->ht[0].table);
        d->ht[0] = d->ht[1];
        _dictReset(&d->ht[1]);
        d->rehashidx = -1;
        return 0;
    }
    /* More to rehash... */
    return 1;
}

(4) “dictEntry”中的"key"由sds(简单动态字符串)结构组成。redis根据数据的长度,定义了不同类型的sds结构。例如:sdshdr8,sdshdr16,sdshdr32,sdshdr64;这样的结构定义,既节省了空间,也解决了二进制安全(例如C语言的‘’)和缓冲区溢出(通过alloc-len可计算剩余空间)等问题。

//SDS.H
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[];
};

(5) redis有“STRING, LIST,SET,ZSET,HASH,MODULE,STREAM”七种数据类型;有“sds, quicklist,ziplist,dict,zskiplist,stream”七种底层数据结构;每种数据类型根据存储数据的大小,多少等,分别由不同的底层数据结构实现。例如list数据类型,由“quicklist,ziplist”分别实现;HASH数据类型,由“dict,ziplist”分别实现。

(6) dictEntry”中的"*val"指向redisObject"结构,此结构中“redisObject->type”存储的是数据类型;“redisObject->encoding”存储的是底层的数据结构类型;redisObject->ptr”存储具体的数据;相应的实现在“object.c”中。

//object.c
robj *createQuicklistObject(void) {
    quicklist *l = quicklistCreate();
    robj *o = createObject(OBJ_LIST,l);
    o->encoding = OBJ_ENCODING_QUICKLIST;
    return o;
}
robj *createZiplistObject(void) {
    unsigned char *zl = ziplistNew();
    robj *o = createObject(OBJ_LIST,zl);
    o->encoding = OBJ_ENCODING_ZIPLIST;
    return o;
}
robj *createSetObject(void) {
    dict *d = dictCreate(&setDictType,NULL);
    robj *o = createObject(OBJ_SET,d);
    o->encoding = OBJ_ENCODING_HT;
    return o;
}
robj *createIntsetObject(void) {
    intset *is = intsetNew();
    robj *o = createObject(OBJ_SET,is);
    o->encoding = OBJ_ENCODING_INTSET;
    return o;
}
robj *createHashObject(void) {
    unsigned char *zl = ziplistNew();
    robj *o = createObject(OBJ_HASH, zl);
    o->encoding = OBJ_ENCODING_ZIPLIST;
    return o;
}

Part 03、 源码调试 

3.1 入口

正如所有的C代码一样,入口是service.c中的main函数。

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3.2 redis命令入口

所有的redis命令定义在“redisCommandTable”数组中,类型为"redisCommand",通过函数指针的方式调用。例如下图中的Get和Set命令。

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Part 04、 总结 

以上分别从环境搭建,数据库的结构组织关系和源码调试进行了介绍,如果你对redis源代码感兴趣,行动起来吧!



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