数据结构实现

相信大家对 redis 的数据结构都比较熟悉：

• string：字符串(可以表示字符串、整数、位图)
• list：列表(可以表示线性表、栈、双端队列、阻塞队列)
• hash：哈希表
• set：集合
• zset：有序集合

为了将性能优化到极致，redis 作者为每种数据结构提供了不同的实现方式，以适应特定应用场景。
以最常用的 string 为例，其底层实现就可以分为 3 种：int, embstr, raw

127.0.0.1:6379> SET counter 1OK127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING counter"int"127.0.0.1:6379> SET name "Tom"OK127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING name"embstr"127.0.0.1:6379> SETBIT bits 1 1(integer) 0127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING bits"raw"

这些特定的底层实现在 redis 中被称为 编码encoding，下面逐一介绍这些编码实现。

string

redis 中所有的 key 都是字符串，这些字符串是通过一个名为 简单动态字符串SDS的数据结构实现的。

    typedef char *sds; // SDS 字符串指针，指向 sdshdr.buf    struct sdshdr? { // SDS header，[?] 可以为 8, 16, 32, 64        uint?_t len;          // 已用空间，字符串的实际长度        uint?_t alloc;        // 已分配空间，不包含'0'        unsigned char flags;  // 类型标记，指明了 len 与 alloc 的实际类型，可以通过 sds[-1] 获取        char buf[];           // 字符数组，保存以'0'结尾的字符串，与传统 C 语言中的字符串的表达方式保持一致    };

内存布局如下：

+-------+---------+-----------+-------+|  len  |  alloc  |   flags   |  buf  |+-------+---------+-----------+-------+                   ^--sds[-1]  ^--sds

相较于传统的 C 字符串，其优点如下：

• 高效：记录了已用空间，获取字符串长度的操作为O(1)
• 安全：记录了空闲空间，可以避免写缓冲区越界的问题
• 内存友好：通过记录了空间信息，可以预分配空间，实现惰性删除，减少内存分配的同时不会造成内存泄露
• 二进制安全：字符串内容可以为非 ASCII 编码，任意数据都能被编码为二进制字符串
• 兼容 C 字符串：可以复用部分 C 标准库代码，避免无用重复

list

redis 中 list 的底层实现之一是双向链表，该结构支持顺序访问，并提供了高效的元素增删功能。

    typedef struct listNode {        struct listNode *prev; // 前置节点        struct listNode *next; // 后置节点        void *value;           // 节点值    } listNode;    typedef struct list {        listNode *head; // 头节点        listNode *tail; // 尾节点        unsigned long len;     // 列表长度        void *(*dup) (void *ptr); // 节点值复制函数        void (*free) (void *ptr); // 节点值释放函数        int (*match) (void *ptr); // 节点值比较函数    } list;

这里使用了函数指针来实现动态绑定，根据 value 类型，指定不同 dup, free, match 的函数，实现多态。

该数据结构有以下特征：

• 有长：获取列表长度的操作为O(1)
• 双端：可以同时支持正向和逆向遍历，获取前后位置的节点复杂度为O(1)
• 无环：没有设置哨兵节点，列表为空时，表头表尾均为 NULL
• 多态：通过函数指针实现多态，数据结构可以复用

dict

redis 中使用 dict 来保存键值对，其底层实现之一是哈希表。

    typedef struct dictEntry {        void* key;  // 键        union {     // 值，可以为指针、有符号长整，无符号长整，双精度浮点            void *val;            uint64_t u64;            int64_t s64;            double d;        } v;        struct dictEntry *next;    } dictEntry;    typedef struct dictht {        dictEntry **table;      // 哈希表数组，数组中的每个元素是一个单向链表        unsigned long size;     // 哈希表数组大小        unsigned long sizemask; // 哈希掩码，用于计算索引        unsigned long used;     // 已有节点数量    } dictht;    typedef struct dictType {        unsigned int (*hashFunction) (const void *key);             // 哈希函数，用于计算哈希值        int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2); // 键比较函数        void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);           // 键复制函数        void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);           // 值复制函数        void *(*keyDestructor)(void *privdata, const void *key);    // 键销毁函数        void *(*valDestructor)(void *privdata, const void *obj);    // 值销毁函数    } dictType;    typedef struct dict {        dictType *type;     // 类型函数，用于实现多态        void *privdata;     // 私有数据，用于实现多态        dictht ht[2];       // 哈希表，字典使用 ht[0] 作为哈希表，ht[1] 用于进行 rehash        int rehashidx;      // rehash索引，当没有执行 rehash 时，其值为 -1    } dict;

该数据结构有以下特征：

• 哈希算法：使用 murmurhash2 作为哈希函数，时间复杂度为O(1)
• 冲突解决：使用链地址法解决冲突，新增元素会被放到表头，时间复杂度为O(1)
• 重新散列：每次 rehash 操作都会分成 3 步完成步骤1：为dict.ht[1]分配空间，其大小为 2 的 n 次方幂步骤2：将dict.ht[0]中的所有键值对 rehash 到dict.ht[1]上步骤3：释放dict.ht[0]的空间，用dict.ht[1]替换 dict.ht[0]

rehash 的一些细节

• 分摊开销为了减少停顿，步骤2 会分为多次渐进完成，将 rehash 键值对所需的计算工作，平均分摊到每个字典的增加、删除、查找、更新操作，期间会使用dict.rehashidx记录dict.ht[0]中已经完成 rehash 操作的dictht.table索引：每执行一次 rehash 操作，dict.rehashidx计数器会加1当 rehash 完成后，dict.rehashidx会被设置为 -1
• 触发条件
  计算当前负载因子：loader_factor = ht[0].used / ht[0].size收缩： 当 loader_factor < 0.1 时，执行 rehash 回收空闲空间扩展：没有执行 BGSAVE 或 BGREWRITEAOF 命令，loader_factor >= 1 执行 rehash正在执行 BGSAVE 或 BGREWRITEAOF 命令，loader_factor >= 5 执行 rehash大多操作系统都采用了 写时复制copy-on-write技术来优化子进程的效率：父子进程共享同一份数据，直到数据被修改时，才实际拷贝内存空间给子进程，保证数据隔离在执行 BGSAVE 或 BGREWRITEAOF 命令时，redis 会创建子进程，此时服务器会通过增加 loader_factor 的阈值，避免在子进程存在期间执行不必要的内存写操作，节约内存

skiplist

跳表是一种有序数据结构，并且通过维持多层级指针来达到快速访问的目的，是典型的空间换时间策略。
其查找效率与平衡树相近，但是维护成本更低，且实现简单。

    typedef struct zskiplistNode {        sds ele;                        // 成员对象        double score;                   // 分值        struct zskiplistNode *backward; // 后退指针        struct zskiplistLevel {            struct zskiplistNode *forward;  // 前进指针            unsigned long span;             // 跨度，当前节点和前进节点之间的距离        } level[];    } zskiplistNode;    typedef struct zskiplist {        struct zskiplistNode *header, *tail;// 头尾指针        unsigned long length;               // 长度        int level;                          // 最大层级    } zskiplist;

该数据结构有以下特征：

• 查找：平均查找时间为O(logN)，最坏查找时间为O(N)，并且支持范围查找
• 概率：每次创建节点的时候，程序根据幂次定律随机生成一个 1 至 32 之间的随机数，用于决定层高
• 排位：在查找节点的过程中，沿途访问过所有的跨度 span 累计起来，得到目标节点在表中的排位

intset

有序整型集合，具有紧凑的存储空间，添加操作的时间复杂度为O(N)。

    typedef struct intset {        uint32_t encoding;  // 编码方式，指示元素的实际类型        uint32_t length;    // 元素数量        int8_t contents[];  // 元素数组，元素实际类型可能为 int16_t,int32_t,int64_t,    } intset;

该数据结构有以下特征：

• 有序：元素数组中的元素按照从小到大排列，使用二分查找时间复杂度为O(logN)
• 升级：当有新元素加入集合，且新元素比所有现有元素类型都长时，集合需要进行升级：步骤1：根据新元素的类型，扩展元素数组空间步骤2：将现有元素都转换为新类型步骤3：将新元素添加到数组中

ziplist

压缩列表是为了节约内存而开发的，是存储在连续内存块上的顺序数据结构。
一个压缩列表可以包含任意多的 entry 节点，每个节点包含一个字节数组或整数。
redis 中并没有显式定义 ziplist 的数据结构，仅仅提供了一个描述结构 zlentry 用于操作数据。

    typedef struct zlentry {        unsigned int prevrawlensize;// 用于记录前一个 entry 长度的字节数        unsigned int prevrawlen;    // 前一个 entry 的长度        unsigned int lensize        // 用于记录当前 entry 类型/长度的字节数        unsigned int len;           // 实际用于存储数据的字节数        unsigned int headersize;    // prevrawlensize + lensize        unsigned char encoding;     // 用于指示 entry 数据的实际编码类型        unsigned char *p;           // 指向 entry 的开头    } zlentry;

其实际的内存布局如下：

+----------+---------+---------+--------+-----+--------+--------+|  zlbytes |  zltail |  zllen  | entry1 | ... | entryN |  zlend |+----------+---------+---------+--------+-----+--------+--------+                                               ^--zltail                                

• zlbytes : 压缩列表占用的字节数 (u_int32)
• zltail : 压缩列表表尾偏移量，无需遍历即可确定表尾地址，方便反向遍历 (u_int32)
• zllen : 压缩列表节点数量，当节点数量大于 65535 时，具体数量需要通过遍历得出 (u_int16)
• entryX : 列表节点，具体长度不定
• zlend : 列表末端，特殊值 0xFF (u_int8)

entry 的内存布局如下：

+-------------------+----------+---------+| prev_entry_length | encoding | content |+-------------------+----------+---------+

• prev_entry_length : 前一个节点的长度，可以根据当前节点的起始地址，计算前一个节点的起始地址(变长：1字节/5字节)
• encoding : 节点保存数据的类型和长度(变长：1字节/2字节/5字节)
• content : 节点保存的数据，可以保存整数或者字节数组

该数据结构具有以下特征：

• 结构紧凑：一整块连续内存，没有多余的内存碎片，更新会导致内存 realloc 与内存复制，平均时间复杂度为 O(N)
• 逆向遍历：从表尾开始向表头进行遍历
• 连锁更新：对前一条数据的更新，可能导致后一条数据的 prev_entry_length 与 encoding 所需长度变化，产生连锁反应，更新操作最坏时间为 O(N2)

quicklist

在较早版本的 redis 中，list 有两种底层实现：

• 当列表对象中元素的长度比较小或者数量比较少的时候，采用压缩列表 ziplist 来存储
• 当列表对象中元素的长度比较大或者数量比较多的时候，则会转而使用双向列表 linkedlist 来存储

两者各有优缺点：

• ziplist 的优点是内存紧凑，访问效率高，缺点是更新效率低，并且数据量较大时，可能导致大量的内存复制
• linkedlist 的优点是节点修改的效率高，但是需要额外的内存开销，并且节点较多时，会产生大量的内存碎片

为了结合两者的优点，在 redis 3.2 之后，list 的底层实现变为快速列表 quicklist。
快速列表是 linkedlist 与 ziplist 的结合: quicklist 包含多个内存不连续的节点，但每个节点本身就是一个 ziplist。

    typedef struct quicklistNode {        struct quicklistNode *prev;  // 上一个 ziplist         struct quicklistNode *next;  // 下一个 ziplist         unsigned char *zl;           // 数据指针，指向 ziplist 结构，或者 quicklistLZF 结构        unsigned int sz;             // ziplist 占用内存长度(未压缩)        unsigned int count : 16;     // ziplist 记录数量        unsigned int encoding : 2;   // 编码方式，1 表示 ziplist ，2 表示 quicklistLZF        unsigned int container : 2;  //         unsigned int recompress : 1;         // 临时解压，1 表示该节点临时解压用于访问        unsigned int attempted_compress : 1; // 测试字段        unsigned int extra : 10;             // 预留空间    } quicklistNode;    typedef struct quicklistLZF {        unsigned int sz;    // 压缩数据长度        char compressed[];  // 压缩数据    } quicklistLZF;    typedef struct quicklist {        quicklistNode *head;        // 列表头部        quicklistNode *tail;        // 列表尾部        unsigned long count;        // 记录总数        unsigned long len;          // ziplist 数量        int fill : 16;              // ziplist 长度限制，每个 ziplist 节点的长度(记录数量/内存占用)不能超过这个值        unsigned int compress : 16; // 压缩深度，表示 quicklist 两端不压缩的 ziplist 节点的个数，为 0 表示所有 ziplist 节点都不压缩    } quicklist;

该数据结构有以下特征：

• 无缝切换：结合了 linkedlist 与 ziplist 的优点，无需在两种结构之间进行切换
• 中间压缩：作为队列使用的场景下，list 中间的数据被访问的频率比较低，可以选择进行压缩以减少内存占用

robj

为了实现动态编码技术，redis 构建了一个对象系统。
redis 可以在执行命令前，根据对象类型判断当前命令是否能够执行。
此外，该系统通过引用计数实现内存共享，并记录来对象访问时间，为优化内存回收策略提供了依据。

    typedef struct redisObject {        unsigned type:4;        // 类型，当前对象的逻辑类型，例如：set        unsigned encoding:4;    // 编码，底层实现的数据结构，例如：intset / ziplist        unsigned lru:24;        /* LRU 时间 (相对与全局 lru_clock 的时间) 或                                 * LFU 数据 (8bits 记录访问频率，16 bits 记录访问时间). */        int refcount;           // 引用计数        void *ptr;              // 数据指针，指向具体的数据结构    } robj;

该数据结构有以下特征：

• 高效：同个类型的 redis 对象可以使用不同的底层实现，可以在不同的应用场景上优化对象的使用效率
• 节约内存：对于整数值的内存字符串对象，redis 可以通过记录引用计数来减少内存复制
• 空转时长：对象系统会记录对象的访问时间，方便 LRU 算法优先回收较少使用的对象

编码格式

string 类型

string 的编码类型可能为：

• OBJ_ENCODING_INT int：long 类型整数
• OBJ_ENCODING_RAW raw：sds 字符串
• OBJ_ENCODING_EMBSTR embstr：嵌入式字符串(编码后长度小于 44 字节的字符串)

127.0.0.1:6379> SET str "1234567890 1234567890 1234567890 1234567890"OK127.0.0.1:6379> STRLEN str(integer) 43127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING str"embstr"127.0.0.1:6379> APPEND str _(integer) 44127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING str"raw"

使用 embstr 编码是为了减少短字符串的内存分配次数，参考 redis 作者原话：

REDIS_ENCODING_EMBSTR_SIZE_LIMIT set to 39.
The new value is the limit for the robj + SDS header + string + null-term to stay inside the 64 bytes Jemalloc arena in 64 bits systems.

对比两者内存布局可以发现：

• embstr 是一个完整连续的内存块，只需要 1 次内存分配
• raw 的内存是不连续的，需要申请 2 次内存

+-------------------------------------------------------------------------------+---------------------+--------------+|                             redisObject (16 bytes)                            |  sdshdr8 (3 bytes)  |   45 bytes   |+--------------------+---------------------------------+-------+----------+-----+-----+-------+-------+---------+----+| type(REDIS_STRING) | encoding(REDIS_ENCODING_EMBSTR) |  lru  | refcount | ptr | len | alloc | flags |   buf   | 0 |+--------------------+---------------------------------+-------+----------+-----+-----+-------+-------+---------+----++--------------------+|    redisObject     |+--------------------+|        type        ||    REDIS_STRING    |+--------------------+|      encoding      || REDIS_ENCODING_RAW |+--------------------+      +---------+|         ptr        | ---> | sdshdr? |+--------------------+      +---------+                            |   len   |                            +---------+                            |  alloc  |                            +---------+                            |  flags  |                            +---------++---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+                            |   buf   || T | h | e | r | e |   | i | s |   | n | o |   | c | e | r | t | a |...|                            +---------++---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+

list 类型

list 默认的编码类型为 OBJ_ENCODING_QUICKLIST quicklist

• list-max-ziplist-size：每个 quicklist 节点上的 ziplist 长度
• list-compress-depth：quicklist 两端不压缩的节点数目

hash 类型

hash 的编码类型有 OBJ_ENCODING_ZIPLIST ziplist 与 OBJ_ENCODING_HT hashtable，具体使用哪种编码受下面两个选项控制：

• hash-max-ziplist-value：当 key 与 value 的长度都小于该值时使用 ziplist 编码(默认为 64)
• hash-max-ziplist-entries：当 hash 中的元素数量小于该值时使用 ziplist 编码(默认为 512)

key 长度超过 64 的情况：

127.0.0.1:6379> HSET table x 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'(integer) 0127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING table"ziplist"127.0.0.1:6379> HSET table x 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'(integer) 0127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING table"hashtable"127.0.0.1:6379> DEL table(integer) 1127.0.0.1:6379> HSET table xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 'x'(integer) 1127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING table"ziplist"127.0.0.1:6379> HSET table xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 'x'(integer) 1127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING table"hashtable"

value 长度超过 64 的情况：

127.0.0.1:6379> HSET table x 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'(integer) 0127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING table"ziplist"127.0.0.1:6379> HSET table x 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'(integer) 0127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING table"hashtable"127.0.0.1:6379> DEL table(integer) 1127.0.0.1:6379> HSET table xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 'x'(integer) 1127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING table"ziplist"127.0.0.1:6379> HSET table xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 'x'(integer) 1127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING table"hashtable"

元素数量度超过 512 的情况：

127.0.0.1:6379> EVAL "for i=1,512 do redis.call('HSET', KEYS[1], i, i) end" 1 numbers(nil)127.0.0.1:6379> HLEN numbers(integer) 512127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING numbers"ziplist"127.0.0.1:6379> DEL numbers(integer) 1127.0.0.1:6379> EVAL "for i=1,513 do redis.call('HSET', KEYS[1], i, i) end" 1 numbers(nil)127.0.0.1:6379> HLEN numbers(integer) 513127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING numbers"hashtable"

set 类型

set 的编码类型有 OBJ_ENCODING_INTSET intset 与 OBJ_ENCODING_HT hashtable，具体使用哪种编码受下面两个选项控制：

• 当 set 中的所有元素都是整数时考虑使用 intset 编码，否则只能使用 hashtable 编码
• set-max-intset-entries：当 set 中的元素数量小于该值时使用 intset 编码(默认为 512)

包含非整数元素的情况：

127.0.0.1:6379> SADD set 1 2(integer) 2127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING set"intset"127.0.0.1:6379> SADD set "ABC"(integer) 1127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING set"hashtable"

元素数量度超过 512 的情况：

127.0.0.1:6379> EVAL "for i=1,512 do redis.call('SADD', KEYS[1], i, i) end" 1 numbers(nil)127.0.0.1:6379> SCARD numbers(integer) 512127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING numbers"intset"127.0.0.1:6379> DEL numbers(integer) 1127.0.0.1:6379> EVAL "for i=1,513 do redis.call('SADD', KEYS[1], i, i) end" 1 numbers(nil)127.0.0.1:6379> SCARD numbers(integer) 513127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING numbers"hashtable"

zset 类型

set 的编码类型有 OBJ_ENCODING_ZIPLIST ziplist 与 OBJ_ENCODING_SKIPLIST skiplist。

使用 ziplist 编码时，每个集合元素使用两个相邻的 entry 节点保存，第一个节点保存成员值 member，第二节点保存元素的分值 score，并且 entry 按照 score 从小到大进行排序：

+----------------------+|     redisObject      |+----------------------+|         type         ||      REDIS_ZSET      |+----------------------+|       encoding       || OBJ_ENCODING_ZIPLIST |+----------------------+      +----------+----------+---------+--------------------+-------------------+-----+-----------------------+--------------------+-------+|          ptr         | ---> |  zlbytes |  zltail  |  zllen  | entry 1 (member 1) | entry 2 (score 1) | ... | entry 2N-1 (member N) | entry 2N (score N) | zlend |+----------------------+      +----------+----------+---------+--------------------+-------------------+-----+-----------------------+--------------------+-------+                                                               >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> score increase >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>

使用 skiplist 实现时，使用会使用一个名为 zset 的数据结构：

    typedef struct zset {        dict *dict;      // 维护 member -> score 的映射，查找给的成员的分值        zskiplist *zsl;  // 按 score 大小保存了所有集合元素，支持范围操作    } zset; // dict 与 zsl 会共享成员与分值

+----------------------+                                       +--------+     +------------+    +---------+|     redisObject      |                                   +-->| dictht |     |  StringObj | -> |  long   |+----------------------+                       +-------+   |   +--------+     +------------+    +---------+|         type         |                   +-->| dict  |   |   | table  | --> |  StringObj | -> |  long   ||      REDIS_ZSET      |                   |   +-------+   |   +--------+     +------------+    +---------++----------------------+                   |   | ht[0] | --+                  |  StringObj | -> |  long   ||       encoding       |      +--------+   |   +-------+      +-----+         +------------+    +---------+| OBJ_ENCODING_ZIPLIST |      |  zset  |   |                  | L32 | -> NULL+----------------------+      +--------+   |                  +-----+|          ptr         | ---> |  dict  | --+                  | ... |+----------------------+      +--------+       +--------+     +-----+    +-----------+                     +-----------+                              |  zsl   | --->  | header | --> | L4  | -> |     L4    | ------------------> |     L4    | -> NULL                              +--------+       +--------+     +-----+    +-----------+                     +-----------+                                               | tail   |     | L3  | -> |     L3    | ------------------> |     L3    | -> NULL                                               +--------+     +-----+    +-----------+    +-----------+    +-----------+                                               | level  |     | L2  | -> |     L2    | -> |     L2    | -> |     L2    | -> NULL                                               +--------+     +-----+    +-----------+    +-----------+    +-----------+                                               | length |     | L1  | -> |     L1    | -> |     L1    | -> |     L1    | -> NULL                                               +--------+     +-----+    +-----------+    +-----------+    +-----------+                                                                 NULL 

zset 具体使用哪种编码受下面两个选项控制：

• zset-max-ziplist-value：当 member 的长度都小于该值时使用 ziplist 编码(默认为 64)
• zset-max-ziplist-entries：当 zset 中的元素数量小于该值时使用 ziplist 编码(默认为 128)

Redis 整体结构

每个数据库都是一个 redisDb 结构体：

    typedef struct redisDb {        dict *dict;                 /* 据库的键空间 keyspace */        dict *expires;              /* 设置了过期时间的 key 集合 */        dict *blocking_keys;        /* 客户端阻塞等待的 key 集合 (BLPOP)*/        dict *ready_keys;           /* 已就绪的阻塞 key 集合 (PUSH) */        dict *watched_keys;         /* 在事务中监控受监控的 key 集合 */        int id;                     /* 数据库 ID */        long long avg_ttl;          /* 平均 TTL, just for stats */        unsigned long expires_cursor; /* 过期检测指针 */        list *defrag_later;         /* 内存碎片回收列表 */    } redisDb;

redis 所有数据库都保存着 redisServer.db 数组中，redisServer.dbnum 保存了数据库的数量，简化后的内存布局大致如下：

+-------------+| redisServer |+-------------+    +------------+------+-------------+|     db      | -> | redisDb[0] | .... | redisDb[15] |+-------------+    +------------+------+-------------+|    dbnum    |      ||     16      |      |+-------------+      |  +---------+                         +------------+                     +->| redisDb |                     +-> | ListObject |                        +---------+    +------------+   |   +------------+                        |  dict   | -> |  StringObj | --+                        +---------+    +------------+       +------------+                        | expires |    |  StringObj | ----> | HashObject |                        +---------+    +------------+       +------------+                              |        |  StringObj | --+                              |        +------------+   |   +------------+                              |                         +-> | StringObj  |                              |                             +------------+                              |                              |       +------------+    +-------------+                              +---->  |  StringObj | -> |    long     |                                      +------------+    +-------------+                                      |  StringObj | -> |    long     |                                      +------------+    +-------------+

至此，redis 的几种编码方式都介绍完毕，后续将对 redis 的一些其他细节进行分享，感谢观看。如果觉得本文对你有帮助，可以转发关注支持一下！

原文链接：https://www.cnblogs.com/buttercup/p/13853114.html