Redis底层数据结构之dict、ziplist、quicklist详解

Redis核心数据结构解析：深入剖析dict、ziplist和quicklist的实现机制及其在Redis中的应用。

Redis底层数据结构探秘：dict、ziplist与quicklist的深度剖析

Redis作为一款高性能的键值对存储系统，其底层数据结构的设计至关重要，合理的数据结构不仅能提高存储效率，还能降低内存使用，在Redis中，常用的底层数据结构有dict（字典）、ziplist（压缩列表）和quicklist（快速列表），本文将详细讲解这三种数据结构的原理及其在Redis中的应用。

dict（字典）

1、基本概念

dict是Redis中实现键值对存储的核心数据结构，类似于Java中的HashMap，它是一个基于哈希表的字典实现，通过哈希函数将键映射到桶（bucket）上，以实现快速的键值对查找。

2、数据结构

dict主要由以下几个部分组成：

（1）哈希表：用于存储键值对。

（2）哈希表节点：存储键值对的数据结构。

（3）哈希表大小：哈希表中的桶数量。

（4）哈希表掩码：用于计算键在哈希表中的位置。

（5）rehash索引：用于渐进式rehash。

3、渐进式rehash

当哈希表的负载因子（键数量/桶数量）超过预设阈值时，Redis会进行rehash操作，即对哈希表进行扩容，为了避免一次性rehash导致的性能问题，Redis采用了渐进式rehash。

渐进式rehash的过程如下：

（1）为哈希表分配一个新的桶数组，其容量是原桶数组的两倍。

（2）将rehash索引初始化为0。

（3）在每次哈希表操作时（如查询、更新、删除等），将rehash索引对应的桶迁移到新桶数组。

（4）当所有桶迁移完成后，将rehash索引设置为-1，表示rehash操作完成。

4、应用场景

dict在Redis中的应用场景非常广泛，如数据库中的键值对存储、事务中的watched keys等。

ziplist（压缩列表）

1、基本概念

ziplist是一种压缩存储结构，用于存储字符串或整数，它通过一系列特殊编码的连续内存块来存储数据，以减少内存使用。

2、数据结构

ziplist主要由以下几个部分组成：

（1）zlbytes：压缩列表的字节数。

（2）zltail：压缩列表尾元素距离压缩列表起始地址的偏移量。

（3）zllen：压缩列表中的元素数量。

（4）entryX：压缩列表中的元素。

3、特点

ziplist具有以下特点：

（1）内存紧凑：ziplist通过特殊编码存储数据，使得内存利用率更高。

（2）查找效率：由于ziplist是连续存储的，所以查找效率较低。

（3）修改效率：插入、删除操作需要移动大量数据，效率较低。

4、应用场景

ziplist在Redis中的应用场景包括：

（1）列表类型的部分场景。

（2）哈希类型的部分场景。

quicklist（快速列表）

1、基本概念

quicklist是Redis 3.2版本引入的一种新的数据结构，它是一个由多个ziplist组成的双向链表。

2、数据结构

quicklist主要由以下几个部分组成：

（1）quicklistNode：链表节点，包含一个ziplist。

（2）count：链表中的元素数量。

（3）fill：ziplist的填充因子，用于控制内存使用和性能之间的平衡。

（4）compress：压缩深度，用于控制quicklist的压缩程度。

3、特点

quicklist具有以下特点：

（1）内存使用：由于quicklist是由多个ziplist组成的，内存使用相对较小。

（2）查找效率：quicklist可以通过双向链表快速定位到指定节点，查找效率较高。

（3）修改效率：quicklist在链表两端进行插入、删除操作时，效率较高。

4、应用场景

quicklist在Redis中的应用场景主要是列表类型的实现。

本文详细介绍了Redis中的三种底层数据结构：dict、ziplist和quicklist，dict作为键值对存储的核心数据结构，具有高效的查找和更新性能；ziplist通过特殊编码存储数据，提高了内存利用率；quicklist则结合了ziplist和双向链表的优点，实现了高性能的列表存储，了解这些数据结构，有助于我们更好地优化Redis性能和内存使用。