Redis数据结构(六) —压缩列表

女爷i 2024-04-18 08:05 52阅读 0赞

## 压缩列表 ##

压缩列表是列表键和哈希键的底层实现之一, 当一个列表键只包含少量列表项, 并且每个列表项要么就是小整数值, 要么就是长度比较短的字符串, 那么Redis就会使用压缩列表来做列表键的底层实现. 另外, 当一个哈希键只包含少量键值对, 并且每个键值对的键和值要么就是小整数值, 要么就是长度比较短的字符串, 那么Redis就会使用压缩列表来做哈希键的底层实现

### 1.压缩列表的构成 ###

压缩列表是Redis为了节约内存而开发的, 是一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构. 一个压缩列表可以包含任意多个节点, 每个节点保存一个字节数组或者一个整数值.

![在这里插入图片描述][20190903193520517.png]

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>属性</th> 
   <th>类型</th> 
   <th>长度</th> 
   <th>用途</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>zlbytes</td> 
   <td>unit32_t</td> 
   <td>4字节</td> 
   <td>记录整个压缩列表占用的内存字节数, 在对压缩列表进行内存重分配,或者计算zlend时使用</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>zltail</td> 
   <td>unit32_t</td> 
   <td>4字节</td> 
   <td>记录压缩列表表尾节点距离压缩列表的的起始地址有多少字节, 通过这个偏移量, 程序无须遍历整个压缩列表就能确定表尾节点的地址</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>zllen</td> 
   <td>unit16_t</td> 
   <td>2字节</td> 
   <td>记录了压缩列表包含的节点数量, 当小于UINT16_MAX时,是真正的大小,若超过这个值, 则需要遍历整个压缩列表才能得出</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>entryX</td> 
   <td>列表节点</td> 
   <td>不定</td> 
   <td>压缩列表包含的各个节点, 节点的长度由节点保存的内容决定</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>zlend</td> 
   <td>unit8_t</td> 
   <td>1字节</td> 
   <td>特殊值0xFF, 用于标记压缩列表的末端</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 2.压缩列表的构成 ###

每个压缩列表可以保存一个字节数组或者一个整数值, 其中, 字节数组可以是以下三种长度之一 :

*  长度小于等于63(2^6-1)字节的字节数组
 *  长度小于等于16383(2^14-1)字节的字节数组
 *  长度小于等于4294967295(2^32-1)字节的字节数组

而整数值则可以使以下六种长度之一:

*  四位长,介于0至12间的无符号整数
 *  1字节长的有符号整数
 *  3字节长的有符号整数
 *  int16\_t类型整数
 *  int32\_t类型整数
 *  int64\_t类型整数

每个压缩列表节点都由previous\_entry\_length, encoding, content三个部分组成  
![在这里插入图片描述][20190903193537327.png]

#### 1> previous\_entry\_length ####

节点的previous\_entry\_length属性以字节为单位, 记录了压缩列表中前一个节点的长度. previous\_entry\_length属性的长度可以是1字节或者是5字节

*  如果前一节点的长度小于254字节, 那么previous\_entry\_length长度 为1字节, 前一节点的长度就保存在这一个字节里面
 *  如果前一节点的长度大于等于253字节, 那么previous\_entry\_length属性 的长度就为5字节 : 其中属性的第一字节会被设置为0xFE(254),而之后的四个字节则用于保存前一节点的长度

通过previous\_entry\_length属性, 可以根据一个节点的地址减去该节点的previous\_entry\_length值来得到这个节点前一个节点的起始地址. 压缩列表从表尾向表头遍历操作就是用这一原理实现的

#### 2> encoding ####

节点的encoding属性记录了节点的content属性所保存数据的类型以及长度:

*  一字节,两字节或者五字节长, 值的最高位为00,01或者10的是字节数组 : 这种编码表示节点的 content属性保存着字节数组, 数组的长度由编码取出最高两位之后的其他位记录
 *  一字节, 值的最高位是以11开头的是整数编码 : 这种编码表示节点的content属性保存着整数值, 整数值的类型和长度由编码出去最高两位之后的其他位记录

#### 3> content ####

节点的content属性负责保存节点的值, 节点值可以是一个字节数组或者整数, 值的类型和长度由节点的encoding属性决定.例如;

![在这里插入图片描述][20190903193600603.png]

### 3.连锁更新 ###

前面说到过, previous\_entry\_length属性都记录了前一个节点的长度, 可能是一字节或者五字节, 这时如果在某一个所有节点的大小都为250-253字节的压缩列表中, 在表头位置插入了一个长度大于254字节的节点, 引起其后方第一个节点的previous\_entry\_length从一字节更新为五字节, 这时此节点的大小也超过了254字节, 从而持续继续引发后面节点的更新, Redis将在这种特殊情况下产生的多次空间扩展操作称之为"连锁更新". 除了添加新节点可能会引发连锁更新之外, 删除节点也可能会引发连锁更新

因为连锁更新在最坏情况下需要对压缩列表欧之星N次空间重分配操作, 而每次空间重分配的最坏复杂度为O(N), 所以连锁更新的最坏复杂度为O(N^2)

需要注意的是, 尽管连锁更新的复杂度较高, 但它真正造成性能问题的几率是很低的:

*  首先,压缩列表里要恰好有多个连续的, 长度介于250字节至253字节之间的节点, 连锁更新才有可能被引发, 在实际中, 这种情况并不常见
 *  其次, 即使出现连锁更新, 但只要被更新节点的数量不多, 就不会造成任何影响

基于以上原因, zskiplist等命令的平均复杂度仅为O(N), 在实际中, 我们可以放心的使用这些函数, 而不必担心连锁更新会影响压缩列表的性能.

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