redis 设计与实现摘抄笔记

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原创最新推荐文章于 2026-09-01 15:45:55 发布 310 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Redis-笔记（视频摘抄哔哩哔哩博主（感谢！）：遇见狂神） redis（缓存数据库，有效控制查询）是非关系型数据库，缓存穿透、缓存击穿，缓存雪崩Nosql概述为什么使用Nosql大数据时代，那么什么是大数据，大数据就是一般的数据库没有办法进行分析处理，其中大数据处理产品就有Hoodoop(2006),(springBoot、springcould分布式开发)，阅读详情

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Redis 设计与实现学习总结

前言

在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义: 这是算法的时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。

O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。

比如时间复杂度为O(n)，就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。再比如时间复杂度O(n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。再比如O(logn)，当数据增大n倍时，耗时增大logn倍（这里的log是以2为底的，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度）。二分查找就是O(logn)的算法，每找一次排除一半的可能，256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。

O(nlogn)同理，就是n乘以logn，当数据增大256倍时，耗时增大256*8=2048倍。这个复杂度高于线性低于平方。归并排序就是O(nlogn)的时间复杂度。 O(1)就是最低的时空复杂度了，也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关，无论输入数据增大多少倍，耗时/耗空间都不变。哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度，无论数据规模多大，都可以在一次计算后找到目标（不考虑冲突的话）

第1 章 1.1 简单动态字符串（SDS）

Redis 没有直接使用C 语言传统的字符串表示（以空字符结尾的字符数组，以下简称C字符串），而是自己构建了一种名为简单动态字符串（simple dynamic string，SDS）的抽象类型，并将SDS 用作Redis 的默认字符串表示。Redis中所有的字符串对象的键值，以及键值对应的value值如是字符串对象，其底层都是以SDS形式存储。

1:SDS定义

每个sds.h/sdshdr 结构表示一个SDS 值，如图所示：

struct sdshdr {
// 记录buf 数组中已使用字节的数量
// 等于SDS 所保存字符串的长度
int len;
// 记录buf 数组中未使用字节的数量
int free;
// 字节数组，用于保存字符串
char buf[];
};

（1）free 属性的值为0，表示这个SDS 没有分配任何未使用空间。（2） len 属性的值为5，表示这个SDS 保存了一个五字节长的字符串。（3） buf属性是一个char类型的数组，数组的前五个字节分别保存了'R'、'e'、'd'、'i'、's' 五个字符，而最后一个字节则保存了空字符'\0'。这里遵循空字符结尾这一惯例的好处是就是可以重用一部分C 字符串函数库里面的函数。

1.2 SDS 与C 字符串的区别

根据传统，C 语言使用长度为N+1 的字符数组来表示长度为N 的字符串，并且字符数组的最后一个元素总是空字符'\0'。而redis处于安全性与效率考虑，才有SDS结构体对象形式，保存字符串；优势如下：

（1）读取长度速度快，由于sds字符串长度在其更新和保存的时候已经自己记录到len属性中，这样获取长度复杂度就是O(1),而传统字符数组表示的字符串获取其长度时，需要进行遍历length次，即复杂度O(N);

(2)杜绝缓冲区溢出;由于C 字符串不记录自身长度，会导致由于分配字符数组空间不足，导致缓冲区溢出情况，比如两个字符串拼接时，如果字符串定义过小，就会导致缓冲区溢出；与C 字符串不同，SDS 的空间分配策略完全杜绝了发生缓冲区溢出的可能性：当SDS API 需要对SDS 进行修改时，API 会先检查SDS 的空间是否满足修改所需的要求，如果不满足的话，API 会自动将SDS 的空间扩展至执行修改所需的大小，然后才执行实际的修改操作，所以使用SDS 既不需要手动修改SDS 的空间大小，也不会出现前面所说的缓冲区溢出问题。

（3）减少修改字符串时带来的内存重分配次数。Redis 作为数据库，为了减少内存重新分配的次数，降低性能消耗，redis在第一次内存分配后，会多分配预存空间，多分配长度与保存字符串长度len相等，其值保存在free属性中，即在SDS 中，buf 数组的长度不一定就是字符数量加一，数组里面可以包含未使用的字节，而这些字节的数量就由SDS 的free 属性记录。通过未使用空间，SDS 实现了空间预分配和惰性空间释放两种优化策略。、

（a）空间预分配

空间预分配用于优化SDS 的字符串增长操作：当SDS 的API 对一个SDS 进行修改，并且需要对SDS 进行空间扩展的时候，程序不仅会为SDS 分配修改所必须要的空间，还会为SDS 分配额外的未使用空间。其中，额外分配的未使用空间数量由以下公式决定：

 如果对SDS 进行修改之后，SDS 的长度（也即是len 属性的值）将小于1MB，那么程序分配和len 属性同样大小的未使用空间，这时SDS len 属性的值将和free 属性的值相同。举个例子，如果进行修改之后，SDS 的len 将变成13 字节，那么程序也会分配13 字节的未使用空间，SDS 的buf 数组的实际长度将变成13+13+1=27 字节（额外的一字节用于保存空字符）。  如果对SDS 进行修改之后，SDS 的长度将大于等于1MB，那么程序会分配1MB 的未使用空间。举个例子，如果进行修改之后，SDS 的len 将变成30MB，那么程序会分配1MB 的未使用空间，SDS 的buf 数组的实际长度将为30 MB + 1MB + 1byte。通过这种预分配策略，SDS 将连续增长N 次字符串所需的内存重分配次数从必定N 次降低为最多N 次。

(b)惰性空间释放

惰性空间释放用于优化SDS 的字符串缩短操作：当SDS 的API 需要缩短SDS 保存的字符串时，程序并不立即使用内存重分配来回收缩短后多出来的字节，而是使用free 属性将这些字节的数量记录起来，并等待将来使用。当减少buf数组中字符串数据值时，SDS中的len属性会减少，但其free属性并不会减少，会保持原来的长度不变，未使用的空间将会在以后新增元素时用到，同时SDS 也提供了相应的API，让我们可以在有需要时，真正地释放SDS 的未使用空间，所以不用担心惰性空间释放策略会造成内存浪费。

（4）二进制安全

传统字符串里面不能包含空字符，否则最先被程序读入的空字符将被误认为是字符串结尾。这些限制使得C 字符串只能保存文本数据，而不能保存像图片、音频、视频、压缩文件这样的二进制数据。通过使用二进制安全SDS，而不是C 字符串，使得Redis 不仅可以保存文本数据，还可以保存任意格式的二进制数据。

（5）兼容部分C 字符串函数

字符串和SDS 之间的区别进行了总结

第二章链表

1 链表和链表节点的实现

每个链表节点使用一个adlist.h/listNode 结构来表示：

typedef struct listNode {
// 前置节点
struct listNode * prev;
// 后置节点
struct listNode * next;
// 节点的值
void * value;
}listNode;

多个listNode 可以通过prev 和next 指针组成双端链表

虽然仅仅使用多个listNode 结构就可以组成链表，但使用adlist.h/list 来持有链表的话，方便链表操作，有点像java集合中LinkedList;

typedef struct list {
// 表头节点
listNode * head;
// 表尾节点
listNode * tail;
// 链表所包含的节点数量
unsigned long len;
// 节点值复制函数
void *(*dup)(void *ptr);
// 节点值释放函数
void (*free)(void *ptr);
// 节点值对比函数
int (*match)(void *ptr,void *key);
} list;

list 结构为链表提供了表头指针head、表尾指针tail，以及链表长度计数器len，而dup、free 和match 成员则是用于实现多态链表所需的类型特定函数： dup 函数用于复制链表节点所保存的值； free 函数用于释放链表节点所保存的值；

 match 函数则用于对比链表节点所保存的值和另一个输入值是否相等。

一个包含三个listNode节点的list列表；Redis 的链表实现的特性可以总结如下：

 双端：链表节点带有prev 和next 指针，获取某个节点的前置节点和后置节点的复杂度都是O(1)。 无环：表头节点的prev 指针和表尾节点的next 指针都指向NULL，对链表的访问以NULL 为终点。 带表头指针和表尾指针：通过list 结构的head 指针和tail 指针，程序获取链表的表头节点和表尾节点的复杂度为O(1)。 带链表长度计数器：程序使用list 结构的len 属性来对list 持有的链表节点进行计数，程序获取链表中节点数量的复杂度为O(1)。 多态：链表节点使用void* 指针来保存节点值，并且可以通过list 结构的dup、free、match 三个属性为节点值设置类型特定函数，所以链表可以用于保存各种不同类型的值。

第三章：字典

1：字典的实现

Redisd的字典使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里可以有多个哈希表节点，而名哈希表节点就保存了字典中的一个键值对。

1.1 哈希表

Redis字典所使用的哈希表由dict.h/dictht结构定义：

typedef struct dictht{

  //哈希表数组

  dictEntry **table;

  //哈希表大小

  unsigned long size;

  //哈希表大小掩码，用于计算索引值，总是等于size  - 1

  unsigned long sizemask;

  //该哈希表已有的节点数量

  unsigned long used;

}dictht;

1.2 哈希表节点

哈希表节点使用dictEntry结构表示，每个dictEntry结构都保存着键值对：

typedef struct dictEntry{
  //键
  void *key;
  //z值,表示键值对值的值可以是指针，或整数
  union{
    void *val;
    uint64_tu64;
    int64_ts64;
  }v;
  //指向下个哈希表节点，形成链表
  struct dictEntry *next;
}dictEntry;

next属性是指向另一个哈希表节点的指针，这个指针可以将多个哈希值相同的键值对链接在一起，以此解决键冲突（collision）的问题，简称拉链法，与java HashMap 键值冲突处理类似；

1.3 字典

//Rdeis 中的字典有dict.h/dict 结构表示
typedef struct dict{
  //类型特定函数
  dictType *type;//保存了一簇用于操作特定类型键值对的函数，类似java map中的方法
  //私有数据
  void *privdata;//保存了需要传给那些类型特定函数的可选参数
  //哈希表
  dictht ht[2];//包含两个dictht哈希表，一般情况只使用ht[0],ht[1]只会在对ht[0]进行rehash时用到
  //rehash 索引，当rehash不在进行时，值为-1；//记录rehash目前的进度
  in trehashidx;
}dict;

1.4 哈希算法

当需要字典中哈希表添加新的键值对时，首先根据键值key,计算出哈希值和索引值，找到在哈希表数组中索引位置；hash值计算运行MurmurHash2算法，得出值；然后hash值与哈希表中的maskSize掩码值相与，得出索引值。同时为了解决哈希值冲突问题，哈希表使用链地址法，将相同哈希值得节点，同一节点属性next指针构成单向链表，由于dictEntry节点组成链表没有指向表为的指针，所有为了追求速度，新增节点总是排在单链表的表头位置。