Redis数据结构类型实例代码分析

intset

当set集合存储的是整数时，encoding为intset类型（小整数集合）

typedef struct intset {
    int32 encoding;
    int32 length;
    int contents[];
}

intset按照从小到大的顺序保存元素。存储元素时，根据整数大小决定是否要将encoding升级，找到要插入元素的位置，如果不是最后一位，会将所在位置之后的元素后移一位，最后插入元素。如果插入的元素不为整数，存储形式将变成hash结构。

ziplist

当hash与zset满足如下条件条件时，编码类型为ziplist（压缩列表），具体可在配置文件中查看。

hash-max-ziplist-entries 512 # 当hash元素个数小于512时
hash-max-ziplist-value 64 # 当hash键或值长度小于64时
zset-max-ziplist-entries 128 # 当zset元素个数小于128时
zset-max-ziplist-value 64 # 当zset值小于64时

typedef struct ziplist {
    int32 zlbytes;
    int32 zltail_offset;
    int16 zllength;
    T[] entries;
    int8 zlend;
}
typedef struct entry {
    int prevlen;
    int encoding;
    byte[] content;
}

下图是一个ziplist的demo

• 第1-4字节，zlbytes为25，说明该压缩列表共占用25个字节

• 第5-8字节，zltail_offset为22，说明最后一个元素从22开始

• 第9-10字节，zllength为3，说明共有3个元素

• 第11-16字节，第一个entry: 其中prevlen=0，因为它前面没有数据项；encoding=4，表示后面4byte按照字符串存储，数据的值为name

• 第17-21字节，第二个entry: 其中prevlen=6，表示前一个entry共占用6byte；encoding=3，表示后面3byte按照字符串存储，数据的值为why

• 第22-24字节，第三个entry: 其中prevlen=5，表示前一个entry共占用5byte；encoding=0xFE，表示后面1byte存储整数，数据的值为14

• 第25字节，zlend为FF，标志压缩列表的结束

当用ziplist存储hash结构时，将key与value分别当作一个entry存储。

可见压缩列表存储非常的紧凑，当某一个entry长度变为254时，下一个entry的prevlen将从1个字节扩展到5个字节，这就是级联更新

quicklist

quicklist（快速列表）用于存储list集合，它是ziplist与linkedlist的混合体，linkedlist与双向列表结构类似。

quicklist内部默认单个ziplist长度为8K，超过这个长度，就会另起一个node，可在配置文件中配置。

# -2表示8k，枚举类型可在配置文件中查看
list-max-ziplist-size -2

quicklist默认的压缩深度为0，也就是不压缩。如果压缩深度为1，那么就是首尾不压缩，如果压缩深度为2，那么就是首2个、尾2个不压缩，可在配置文件中配置。

list-compress-depth 0

skiplist

zset使用dict存储value与score的映射，另一方面还需要按照score提供排序功能，于是就有了skiplist（跳跃列表）

先看skiplist的一个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;
}

最小分值的backward固定null，对于每一个新插入的节点，会调用一个随机算法，来给它分配一个合理的层数

level1的概率为1-0.25=0.75，实际为100%，因为跳跃列表的最小层数为1

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

leveln的概率为(1-0.25)*Math.pow(0.25,n-1)

总结

Redis作为单线程内存服务，在响应、数据结构上作出了很多的优化，值得我们学习

HyperLogLog

HyperLogLog的原理为伯努利试验，即丢硬币，根据连续出现反面的次数X，推算出一共丢了2的X次方次硬币，当X很大时，推算出来的总数与实际总数误差就很接近了。具体可查询其他文章。

pfadd

element经过hash算法之后是一个64位的固定值

低14位为桶

查找高50位第一个为1的位数，如果大于当前桶的位数，就将其设置为当前桶的位数

假设hash值是 ：{此处省略45位}01100 00000000000101

• 低14位的二进制转为10进制，值为5（regnum），即我们把数据放在第5个桶

• 高50位第一个1的位置是3，即count值为3

• registers[5]取出历史值oldcount

• 如果count > oldcount，则更新 registers[5] = count

• 如果count <= oldcount，则不做任何处理

HyperLogLog用了16384个桶，每个桶占用6bit，因此说一个HyperLogLog所占用内存是12K。

调和平均数：

假设我的工资为10_000，马云的工资为1_000_000，那我和马云的平均工资为505_000，我肯定是不认同的。。。

如果使用调和平均数，则为2/(1/10_000+1/1_000_000)=19_801

同理，桶位数的平均数为：n/(1/桶1位数+1/桶2位数+...+1/桶n位数)

桶的平均个数为：Math.pow(2，桶位数的平均数)

总数量：const*桶总数n*桶的平均个数，其中constant为不定值，与桶个数有关，假设m为桶个数，取对数

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;
}