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Redis數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型示例解析

 更新時(shí)間:2023年02月20日 09:26:38   作者:yunmengmeng  
這篇文章主要為大家介紹了Redis數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型示例解析,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪

intset

當(dāng)set集合存儲(chǔ)的是整數(shù)時(shí),encoding為intset類型(小整數(shù)集合)

typedef struct intset {
    int32 encoding;
    int32 length;
    int contents[];
}
字段描述說(shuō)明
encoding決定整數(shù)位寬是16位、32位還是64位枚舉表示
length元素個(gè)數(shù)
contents整數(shù)數(shù)組,存儲(chǔ)元素值

intset按照從小到大的順序保存元素。存儲(chǔ)元素時(shí),根據(jù)整數(shù)大小決定是否要將encoding升級(jí),找到要插入元素的位置,如果不是最后一位,會(huì)將所在位置之后的元素后移一位,最后插入元素。如果插入的元素不為整數(shù),存儲(chǔ)形式將變成hash結(jié)構(gòu)。

ziplist

當(dāng)hash與zset滿足如下條件條件時(shí),編碼類型為ziplist(壓縮列表),具體可在配置文件中查看。

hash-max-ziplist-entries 512 # 當(dāng)hash元素個(gè)數(shù)小于512時(shí)
hash-max-ziplist-value 64 # 當(dāng)hash鍵或值長(zhǎng)度小于64時(shí)
zset-max-ziplist-entries 128 # 當(dāng)zset元素個(gè)數(shù)小于128時(shí)
zset-max-ziplist-value 64 # 當(dāng)zset值小于64時(shí)
typedef struct ziplist {
    int32 zlbytes;
    int32 zltail_offset;
    int16 zllength;
    T[] entries;
    int8 zlend;
}
typedef struct entry {
    int<var> prevlen;
    int<var> encoding;
    byte[] content;
}
字段描述說(shuō)明
zlbytesziplist所占字節(jié)數(shù)
zltail_offset最后一個(gè)元素距離壓縮列表起始位置的偏移量用于快速定位到最后一個(gè)節(jié)點(diǎn),然后倒序遍歷
zllength元素個(gè)數(shù)
entries壓縮元素
zlend標(biāo)志壓縮列表的結(jié)束恒為FF
字段描述說(shuō)明
prevlen前一個(gè)entry的字節(jié)長(zhǎng)度第一個(gè)entry恒為0,字節(jié)長(zhǎng)度動(dòng)態(tài)變化,當(dāng)字符串長(zhǎng)度小于254時(shí),用一個(gè)字節(jié),否則用五個(gè)字節(jié)
encoding編碼類型編碼類型根據(jù)元素內(nèi)容動(dòng)態(tài)變化,極為復(fù)雜,本篇不作詳細(xì)描述,具體可搜索ziplist編碼類型
content元素內(nèi)容,可選

下圖是一個(gè)ziplist的demo

  • 第1-4字節(jié),zlbytes為25,說(shuō)明該壓縮列表共占用25個(gè)字節(jié)
  • 第5-8字節(jié),zltail_offset為22,說(shuō)明最后一個(gè)元素從22開(kāi)始
  • 第9-10字節(jié),zllength為3,說(shuō)明共有3個(gè)元素
  • 第11-16字節(jié),第一個(gè)entry: 其中prevlen=0,因?yàn)樗懊鏇](méi)有數(shù)據(jù)項(xiàng);encoding=4,表示后面4byte按照字符串存儲(chǔ),數(shù)據(jù)的值為name
  • 第17-21字節(jié),第二個(gè)entry: 其中prevlen=6,表示前一個(gè)entry共占用6byte;encoding=3,表示后面3byte按照字符串存儲(chǔ),數(shù)據(jù)的值為why
  • 第22-24字節(jié),第三個(gè)entry: 其中prevlen=5,表示前一個(gè)entry共占用5byte;encoding=0xFE,表示后面1byte存儲(chǔ)整數(shù),數(shù)據(jù)的值為14
  • 第25字節(jié),zlend為FF,標(biāo)志壓縮列表的結(jié)束

當(dāng)用ziplist存儲(chǔ)hash結(jié)構(gòu)時(shí),將key與value分別當(dāng)作一個(gè)entry存儲(chǔ)。

可見(jiàn)壓縮列表存儲(chǔ)非常的緊湊,當(dāng)某一個(gè)entry長(zhǎng)度變?yōu)?54時(shí),下一個(gè)entry的prevlen將從1個(gè)字節(jié)擴(kuò)展到5個(gè)字節(jié),這就是級(jí)聯(lián)更新

quicklist

quicklist(快速列表)用于存儲(chǔ)list集合,它是ziplist與linkedlist的混合體,linkedlist與雙向列表結(jié)構(gòu)類似

quicklist內(nèi)部默認(rèn)單個(gè)ziplist長(zhǎng)度為8K,超過(guò)這個(gè)長(zhǎng)度,就會(huì)另起一個(gè)node,可在配置文件中配置。

# -2表示8k,枚舉類型可在配置文件中查看
list-max-ziplist-size -2

quicklist默認(rèn)的壓縮深度為0,也就是不壓縮。如果壓縮深度為1,那么就是首尾不壓縮,如果壓縮深度為2,那么就是首2個(gè)、尾2個(gè)不壓縮,可在配置文件中配置。

list-compress-depth 0

skiplist

zset使用dict存儲(chǔ)value與score的映射,另一方面還需要按照score提供排序功能,于是就有了skiplist(跳躍列表)

先看skiplist的一個(gè)demo

typedef struct zsl {
    zslnode* header;
    zslnode* tail;
    int maxLevel;
}
typedef struct zslnode {
    sds value;
    double score;
    zslforward*[] forwards;
    zslnode* backward;
}
typedef struct zslforward {
    zslnode* item;
    int span;
}
字段描述說(shuō)明
header指向跳躍列表的頭指針value固定為NULL,score固定為0,backward為null
tail指向跳躍列表的尾指針
maxLevel當(dāng)前跳躍表最大層數(shù)最大為64
value用于存儲(chǔ)字符串類型的數(shù)據(jù)
score用于存儲(chǔ)分值
backward回退節(jié)點(diǎn)圖中的←箭頭
forwards前進(jìn)節(jié)點(diǎn)圖中的→箭頭,每一層對(duì)應(yīng)一個(gè)
span跨度,存儲(chǔ)一個(gè)節(jié)點(diǎn)跳到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)中間跳過(guò)了多少節(jié)點(diǎn)如score1指向score5,則span值為4,這是排名的實(shí)現(xiàn)原理

最小分值的backward固定null,對(duì)于每一個(gè)新插入的節(jié)點(diǎn),會(huì)調(diào)用一個(gè)隨機(jī)算法,來(lái)給它分配一個(gè)合理的層數(shù)

level1的概率為1-0.25=0.75,實(shí)際為100%,因?yàn)樘S列表的最小層數(shù)為1

level2的概率為0.75*0.25=0.1875level3的概率為0.1875*0.25=0.0468 ......

leveln的概率為(1-0.25)*Math.pow(0.25,n-1)

總結(jié)

Redis作為單線程內(nèi)存服務(wù),在響應(yīng)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上作出了很多的優(yōu)化,值得我們學(xué)習(xí)

對(duì)象類型編碼類型
stringint、raw、embstr
listquicklist
hashdict、ziplist
setintset、dict
zsetziplist、skiplist+dict

HyperLogLog

HyperLogLog的原理為伯努利試驗(yàn),即丟硬幣,根據(jù)連續(xù)出現(xiàn)反面的次數(shù)X,推算出一共丟了2的X次方次硬幣,當(dāng)X很大時(shí),推算出來(lái)的總數(shù)與實(shí)際總數(shù)誤差就很接近了。具體可查詢其他文章。

pfadd

element經(jīng)過(guò)hash算法之后是一個(gè)64位的固定值

低14位為桶

查找高50位第一個(gè)為1的位數(shù),如果大于當(dāng)前桶的位數(shù),就將其設(shè)置為當(dāng)前桶的位數(shù)

假設(shè)hash值是 :{此處省略45位}01100 00000000000101

  • 低14位的二進(jìn)制轉(zhuǎn)為10進(jìn)制,值為5(regnum),即我們把數(shù)據(jù)放在第5個(gè)桶
  • 高50位第一個(gè)1的位置是3,即count值為3
  • registers[5]取出歷史值oldcount
  • 如果count > oldcount,則更新 registers[5] = count
  • 如果count <= oldcount,則不做任何處理

HyperLogLog用了16384個(gè)桶,每個(gè)桶占用6bit,因此說(shuō)一個(gè)HyperLogLog所占用內(nèi)存是12K。

調(diào)和平均數(shù):

假設(shè)我的工資為10_000,馬云的工資為1_000_000,那我和馬云的平均工資為505_000,我肯定是不認(rèn)同的。。。

如果使用調(diào)和平均數(shù),則為2/(1/10_000+1/1_000_000)=19_801

同理,桶位數(shù)的平均數(shù)為:n/(1/桶1位數(shù)+1/桶2位數(shù)+...+1/桶n位數(shù))

桶的平均個(gè)數(shù)為:Math.pow(2,桶位數(shù)的平均數(shù))

總數(shù)量:const*桶總數(shù)n*桶的平均個(gè)數(shù),其中constant為不定值,與桶個(gè)數(shù)有關(guān),假設(shè)m為桶個(gè)數(shù),取對(duì)數(shù)

pfcount

p=log2m
switch (p) {
   case 4:
       constant = 0.673 * m * m;
   case 5:
       constant = 0.697 * m * m;
   case 6:
       constant = 0.709 * m * m;
   default:
       constant = (0.7213 / (1 + 1.079 / m)) * m * m;
}

以上就是Redis數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型示例解析的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Redis數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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