第二篇来了,Redis常用5种类型大揭秘。长文预警!

接上篇 为什么要用Redis,今天来聊聊具体的Redis数据类型与命令。本篇是深入理解Redis的一个重要基础,请坐稳,前方 长文预警。

本系列内容基于:redis-3.2.12

文中不会介绍所有命令,主要是工作中经常遇到的。

平时我们看的大部分资料,都是简单粗暴的告诉我们这个命令干嘛,那个命令需要几个参数。这种方式只会知其然不知其所以然,本文从命令的时间复杂度到用途,再到对应类型在Redis低层采用何种结构保存数据,希望让大家认识的更深刻,使用时心里更有底。

  1. 这里在阅读中请注意:虽然很多命令的时间复杂度都是O(n),但要注意其n所代表的具体含义。

  2. 文中会用到 OBJECT ENCODING xxx 来检查Redis的内部编码,它其实是读取的 redisObject 结构体中 encoding 所代表的值。redisObject 对不同类型的数据提供了统一的表现形式。

String类型

应该讲这是Redis中使用的最广泛的数据类型。该类型中的一些命令使用场景非常广泛。比如:

  • 缓存,这是使用非常多的地方;
  • 计数器/限速器技术;
  • 共享Session服务器也是基于该数据类型

注:表格中仅仅说明了String中的12个命令,使用场景也仅列举了部分。

我们时常被人说教 MSET/MGET 这类命令少用,因为他们的时间复杂度是O(n),但其实这里注意,n表示的是本次设置或读取的key个数,所以如果你批量读取的key并不是很多,每个key的内容也不是很大,那么使用批量操作命令反而能够节省网络请求、传输的时间。

内部结构

String类型的数据最终是如何在Redis中保存的呢?如果要细究的话,得先从 SDS 这个结构说起,不过今天先按下不表这源码部分的细节,只谈其内部保存的数据结构。最终我们设置的字符串都会以三种形式中的一种被存储下来。

  • Int,8个字节的长整型,最大值是:0x7fffffffffffffffL
  • Embstr,小于等于44个字节的字符串
  • Raw

结合代码来看看Redis对这三种数据结构是如何决策的。当我们在客户端使用命令 SET test hello,redis 时,客户端会把命令保存到一个buf中,然后按照收到的命令先后顺序依次执行。这其中有一个函数是:processMultibulkBuffer() ,它内部调用了 createStringObject() 函数:

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#define OBJ_ENCODING_EMBSTR_SIZE_LIMIT 44
robj *createStringObject(const char *ptr, size_t len) {
// 检查保存的字符串长度,选择对应类型
if (len <= OBJ_ENCODING_EMBSTR_SIZE_LIMIT)
return createEmbeddedStringObject(ptr,len);
else
return createRawStringObject(ptr,len);
}

不懂C语言不要紧,这里就是检查我们输入的字符串 hello,redis 长度是否超过了 44 ,如果超过了用类型 raw ,没有则选用 embstr 。实验看看:

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127.0.0.1:6379> SET test 12345678901234567890123456789012345678901234 // len=44
OK
127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test
"embstr"
127.0.0.1:6379> SET test 123456789012345678901234567890123456789012345 // len=45
OK
127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test
"raw"

可以看到,一旦超过44,底层类型就变成了:raw 。等等,上面我们不是还提到有一个 int 类型吗?从函数里边完全看不到它的踪迹啊?不急,当我们输入的这条命令真的要开始执行时,也就是调用函数 setCommand() 时,会触发一个 tryObjectEncoding() 函数,这个函数的作用是试图对输入的字符串进行压缩,继续看看代码:

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robj *tryObjectEncoding(robj *o) {
... ...
len = sdslen(s);
// 长度小于等于20,并且能够转成长整形
if(len <= 20 && string2l(s,len,&value)) {
o->encoding = OBJ_ENCODING_INT;
}
... ...
}

这个函数被我大幅缩水了,但是简单我们能够看到它判断长度是否小于等于20,并且尝试转化成整型,看看例子。

9223372036854775807 是8位字节可表示的最大整数,它的16进制形式是:0x7fffffffffffffffL

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127.0.0.1:6379> SET test 9223372036854775807
OK
127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test
"int"
127.0.0.1:6379> SET test 9223372036854775808 // 比上面大1
OK
127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test
"embstr"

至此,关于String的类型选择流程完毕了。这对我们的参考价值是,我们在使用String类型保存数据时,要考虑到底层对应不同的类型,不同的类型在Redis内部会执行不同的流程,其所对应的执行效率、内存消耗都是不同的。

Hash类型

我们经常用它来保存一个结构化的数据,比如与一个用户相关的缓存信息。如果使用普通的String类型,需要对字符串进行序列化与反序列化,无疑增加额外开销,并且每次读取都只能全部读取出来。

  • 缓存结构化的数据,如:文章信息,可灵活修改其某一个字段,如阅读量。

Hash类型保存的结构话数据,非常像MySQL中的一条记录,我们可以方便修改某一个字段,但是它更具灵活性,每个记录能够含有不同的字段。

内部结构

在内部Hash类型数据可能存在两种类型的数据结构:

  • ZipList,更加节省空间,限制:key与field长度不超过64,key中field的个数不超过512个
  • HashTable

对于Hash,Redis 首先默认给它设置使用 ZipList 数据结构,后续根据条件进行判断是否需要改变。

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void hsetCommand(client *c) {
int update;
robj *o;

if ((o = hashTypeLookupWriteOrCreate(c,c->argv[1])) == NULL) return;
hashTypeTryConversion(o,c->argv,2,3);// 根据长度决策
... ...
update = hashTypeSet(o,c->argv[2],c->argv[3]);// 根据元素个数决策
addReply(c, update ? shared.czero : shared.cone);
... ...
}

hashTypeLookupWriteOrCreate() 内部会调用 createHashObject() 创建Hash对象。

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robj *createHashObject(void) {
unsigned char *zl = ziplistNew();
robj *o = createObject(OBJ_HASH, zl);
o->encoding = OBJ_ENCODING_ZIPLIST;// 设置编码 ziplist
return o;
}

hashTypeTryConversion() 函数内部根据是否超过 hash_max_ziplist_value 限制的长度(64),来决定低层的数据结构。

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void hashTypeTryConversion(robj *o, robj **argv, int start, int end) {
int i;

if (o->encoding != OBJ_ENCODING_ZIPLIST) return;

for (i = start; i <= end; i++) {
// 检查 field 与 value 长度是否超长
if (sdsEncodedObject(argv[i]) &&
sdslen(argv[i]->ptr) > server.hash_max_ziplist_value)
{
hashTypeConvert(o, OBJ_ENCODING_HT);
break;
}
}
}

然后在函数 hashTypeSet() 中检查field个数是否超过了 hash_max_ziplist_entries 的限制(512个)。

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int hashTypeSet(robj *o, robj *field, robj *value) {
int update = 0;

if (o->encoding == OBJ_ENCODING_ZIPLIST) {
... ...
// 检查field个数是否超过512
if (hashTypeLength(o) > server.hash_max_ziplist_entries)
hashTypeConvert(o, OBJ_ENCODING_HT);
} else if (o->encoding == OBJ_ENCODING_HT) {
... ...
}
... ...
return update;
}

来验证一下上面的逻辑:

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127.0.0.1:6379> HSET test name qweqweqwkejkksdjfslfldsjfkldjslkfqweqweqwkejkksdjfslfldsjfkldjsl
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSTRLEN test name
(integer) 64
127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test
"ziplist"
127.0.0.1:6379> HSET test name qweqweqwkejkksdjfslfldsjfkldjslkfqweqweqwkejkksdjfslfldsjfkldjslq
(integer) 0
127.0.0.1:6379> HSTRLEN test name
(integer) 65
127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test
"hashtable"

关于key设置超过64,以及field个数超过512的限制情况,大家可自行测试。

List类型

List类型的用途也是非常广泛,主要概括下常用场景:

  • 消息队列:LPUSH + BRPOP(阻塞特征)
  • 缓存:用户记录各种记录,最大特点是可支持分页
  • 栈:LPUSH + LPOP
  • 队列:LPUSH + RPOP
  • 有限队列:LPUSH + LTRIM,可以维持队列中数据的数量

内部结构

List 的数据类型在低层实现有以下几种:

  • QuickList:它是以ZipList为节点的LinkedList
  • ZipList(省内存),在3.2.12版本中发现有地方使用
  • LinkedList,在3.2.12版本中发现有地方使用

网络上有些文章说 LinkedListRedis 4.0 之后的版本没有再被使用,实际上我发现 Redis 3.2.12 版本中也没有再使用该结构(不直接做为数据存储结构),包括 ZipList3.2.12 版本中都没有再被直接用来存储数据了。

我们做个实验来验证下,我们设置一个List中有 1000 个元素,每个元素value长度都超过 64 个字符。

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127.0.0.1:6379> LLEN test
(integer) 1000
127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test
"quicklist"
127.0.0.1:6379> LINDEX test 0
"qweqweqwkejkksdjfslfldsjfkldjslkfqweqweqwkejkksdjfslfldsjfkldjslq" // 65个字符

无论我们是改变列表元素的个数以及元素值的长度,其结构都是 QuickList。还不信的话,我们来看看代码:

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void pushGenericCommand(client *c, int where) {
int j, waiting = 0, pushed = 0;
robj *lobj = lookupKeyWrite(c->db,c->argv[1]);
... ...
for (j = 2; j < c->argc; j++) {
c->argv[j] = tryObjectEncoding(c->argv[j]);
if (!lobj) {
// 创建 quick list
lobj = createQuicklistObject();
quicklistSetOptions(lobj->ptr, server.list_max_ziplist_size,
server.list_compress_depth);
dbAdd(c->db,c->argv[1],lobj);
}
listTypePush(lobj,c->argv[j],where);
pushed++;
}
... ...
}

初始话时,调用 createQuicklistObject() 设置其低层数据结构是:quick list 。后续流程中没有地方再对该结构进行转化。

Set类型

Set 类型的重要特性之一是可以去重、无序。它集合的性质在社交上可以有广泛的使用。

  • 共同关注
  • 共同喜好
  • 数据去重

内部结构

Set低层实现采用了两种数据结构:

  • IntSet,集合成员都是整数(不能超过最大整数)并且集合成员个数少于512时使用。
  • HashTable

该命令的代码如下,其中重要的两个关于决定类型的调用是:setTypeCreate()setTypeAdd()

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void saddCommand(client *c) {
robj *set;
... ...
if (set == NULL) {
// 初始化
set = setTypeCreate(c->argv[2]);
} else {
... ...
}

for (j = 2; j < c->argc; j++) {
// 内部会检查元素个数是否扩充到需要改变低层结构
if (setTypeAdd(set,c->argv[j])) added++;
}
... ...
}

来看下 Set 结构对象的初始创建代码:

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robj *setTypeCreate(robj *value) {
if (isObjectRepresentableAsLongLong(value,NULL) == C_OK)
return createIntsetObject(); // 使用IntSet
return createSetObject(); // 使用HashTable
}

isObjectRepresentableAsLongLong() 内部判断其整数范围,如果是整数且没有超过最大整数就会使用 IntSet 来保存。否则使用 HashTable 。接着会检查元素的个数。

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int setTypeAdd(robj *subject, robj *value) {
long long llval;
if (subject->encoding == OBJ_ENCODING_HT) {
... ...
} else if (subject->encoding == OBJ_ENCODING_INTSET) {
if (isObjectRepresentableAsLongLong(value,&llval) == C_OK) {
uint8_t success = 0;
subject->ptr = intsetAdd(subject->ptr,llval,&success);
if (success) {
/* Convert to regular set when the intset contains
* too many entries. */

if (intsetLen(subject->ptr) > server.set_max_intset_entries)
setTypeConvert(subject,OBJ_ENCODING_HT);
return 1;
}
} else {
/* Failed to get integer from object, convert to regular set. */
setTypeConvert(subject,OBJ_ENCODING_HT);
... ...
return 1;
}
}
... ...
return 0;
}

看看例子,这里以最大整数临界值为例:

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127.0.0.1:6379> SADD test 9223372036854775807
(integer) 1
127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test
"intset"
127.0.0.1:6379> SADD test 9223372036854775808
(integer) 1
127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test
"hashtable"

关于集合个数的测试,请自行完成观察。

SortSet类型

现在的应用,都有一些排行榜之类的功能,比如投资网站显示投资金额排行,购物网站显示消费排行等。SortSet非常适合做这件事。常用来解决以下问题:

  • 各类排行榜
  • 设置执行任务权重,后台脚本根据其排序顺序执行相关操作
  • 范围查找,查找某个值在集合的哪个范围

内部结构

虽然有序集合也是集合,但是低层的数据结构却与Set不一样,它也有两种数据结构,分别是:

  • ZipList,当有序集合的元素个少于等于128或 member 的长度小于等于64的时候使用该结构
  • SkipList

这个转变成过程如下:

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void zaddGenericCommand(client *c, int flags) {
if (zobj == NULL) {
if (xx) goto reply_to_client; /* No key + XX option: nothing to do. */
if (server.zset_max_ziplist_entries == 0 ||
server.zset_max_ziplist_value < sdslen(c->argv[scoreidx+1]->ptr))
{
zobj = createZsetObject();// skip list
} else {
zobj = createZsetZiplistObject();// zip list
}
dbAdd(c->db,key,zobj);
} else {
... ...
}
... ...
if (zobj->encoding == OBJ_ENCODING_ZIPLIST) {
if (zzlLength(zobj->ptr) > server.zset_max_ziplist_entries)
zsetConvert(zobj,OBJ_ENCODING_SKIPLIST);// 根据个数转化编码
if (sdslen(ele->ptr) > server.zset_max_ziplist_value)
zsetConvert(zobj,OBJ_ENCODING_SKIPLIST);// 根据长度转化编码
}
}

这里以member长度超过64举例:

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127.0.0.1:6379> ZADD test 77 qwertyuiopqwertyuiopqwertyuiopqwertyuiopqwertyuiopqwertyuiopqwer // member长度是 64
(integer) 1
127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test
"ziplist"
127.0.0.1:6379> ZADD test 77 qwertyuiopqwertyuiopqwertyuiopqwertyuiopqwertyuiopqwertyuiopqwerq // member长度是65
(integer) 1
127.0.0.1:6379> OBJECT encoding test
"skiplist"

当我们member 超过64位长度时,低层的数据结构由 ZipList 转变成了 SkipList。剩下的元素个数的测试,动动手试试看。

全局常用命令

对于全局命令,不管对应的key是什么类型的数据,都是可以进行操作的。其中需要注意 KEYS 这个命令,不能用于线上,因为Redis单线程机制,如果内存中数据太多,会操作严重的阻塞,导致整个Redis服务都无法响应。

总结

  • Redis每种类型的命令时间复杂度不同,有的跟对应元素的个数有关系;有的跟请求个数有关系;
  • 合理安排元素相关个数以及长度,争取Redis底层采用最简单的数据结构;
  • 关注时间复杂度,了解自己的Redis内部元素情况,避免阻塞;
  • 越简单的数据,越能获得更好的性能;
  • Redis每种数据类型低层都对应多种数据结构,修改与扩展对上层无感知。

第一篇讲了为什么要用Redis,本文又讲了绝大部分命令吧,以及Redis源码中对它们的一些实现,后续开始关注具体实践中的一些操作。希望对大家有帮助,期待任何形式的批评与鼓励

公众号:dayuTalk

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