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Redis的六種底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(小結(jié))

 更新時間:2022年01月05日 15:44:28   作者:小小本科生debug  
本文主要介紹了Redis的六種底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),文中通過示例代碼介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

1、簡單動態(tài)字符串(SDS)

Redis 雖然是用 C 語言寫的,但Redis沒有直接使用C語言傳統(tǒng)的字符串表示(以空字符 ‘\0’ 結(jié)尾的字符數(shù)組),二是自己構(gòu)建了一種名為簡單動態(tài)字符串(simple dynamic string,SDS)的抽象類型,并將 SDS 作為 Redis的默認字符串表示。
在Redis里面,C字符串只會作為字符串字面量(string literal)用在一些無須對字符串值進行修改的地方,比如打印日志。

SDS 的定義:

struct sdshdr{
     //記錄buf數(shù)組中已使用字節(jié)的數(shù)量
     //等于 SDS 所保存字符串的長度
     int len;
     
     //記錄 buf 數(shù)組中未使用字節(jié)的數(shù)量
     int free;
     
     //字節(jié)數(shù)組,用于保存字符串
     char buf[];
}

在這里插入圖片描述

① free 屬性的值為 0,表示這個SDS沒有分配任何未使用的空間。
② len 屬性的值為 5,表示這個SDS保存了一個五字節(jié)長的字符串。
③ buf 屬性是一個char 類型的數(shù)組,數(shù)組前五個字節(jié)分別保存了 ‘R’、‘e’、
‘d’、‘i’、‘s’ 五個字符,而最后一個字節(jié)則保存了空字符 ‘\0’ 。

(SDS遵循C字符串以空字符結(jié)尾的慣例,保存空字符的 1 字節(jié)空間不計算在SDS的 len屬性里面,并且為空字符分配額外的 1 字節(jié)空間,以及添加空字符到字符串末尾等操作,都是由SDS 函數(shù)自動完成的,所有這個空字符對于SDS的使用者來說是完全透明的。遵循空字符結(jié)尾這一慣例的好處是,SDS可以直接重用C字符串函數(shù)庫里面的函數(shù)。)

SDS 與 C 字浮串的區(qū)別:

(1)常數(shù)復(fù)雜度獲取字符串長度
因為 C 字符串并不記錄自身的長度信息, 所以為了獲取一個 C 字符串的長度, 程序必須遍歷整個字符串, 對遇到的每個字符進行計數(shù), 直到遇到代表字符串結(jié)尾的空字符為止, 這個操作的復(fù)雜度為 O(N) 。

和 C 字符串不同, 因為 SDS 在 len 屬性中記錄了 SDS 本身的長度, 所以獲取一個 SDS 長度的復(fù)雜度僅為 O(1) 。

(2)杜絕緩沖區(qū)溢出
我們知道在 C 語言中使用 strcat 函數(shù)來進行兩個字符串的拼接,一旦沒有分配足夠長度的內(nèi)存空間,就會造成緩沖區(qū)溢出。而對于 SDS 數(shù)據(jù)類型,在進行字符修改的時候,會首先根據(jù)記錄的 len 屬性檢查內(nèi)存空間是否滿足需求,如果不滿足,會進行相應(yīng)的空間擴展,然后在進行修改操作,所以不會出現(xiàn)緩沖區(qū)溢出。

(3)減少修改字符串的內(nèi)存重新分配次數(shù)
C語言由于不記錄字符串的長度,所以如果要修改字符串,必須要重新分配內(nèi)存(先釋放再申請),因為如果沒有重新分配,字符串長度增大時會造成內(nèi)存緩沖區(qū)溢出,字符串長度減小時會造成內(nèi)存泄露。

而對于SDS,由于len屬性和free屬性的存在,對于修改字符串SDS實現(xiàn)了空間預(yù)分配和惰性空間釋放兩種策略:

1、空間預(yù)分配:對字符串進行空間擴展的時候,擴展的內(nèi)存比實際需要的多,這樣可以減少連續(xù)執(zhí)行字符串增長操作所需的內(nèi)存重分配次數(shù)。

2、惰性空間釋放:對字符串進行縮短操作時,程序不立即使用內(nèi)存重新分配來回收縮短后多余的字節(jié),而是使用 free 屬性將這些字節(jié)的數(shù)量記錄下來,等待后續(xù)使用。(當(dāng)然SDS也提供了相應(yīng)的API,當(dāng)我們有需要時,也可以手動釋放這些未使用的空間)。

(4)二進制安全
因為C字符串以空字符作為字符串結(jié)束的標(biāo)識,而對于一些二進制文件(如圖片等),內(nèi)容可能包括空字符串,因此C字符串無法正確存取;而所有 SDS 的API 都是以處理二進制的方式來處理 buf 里面的元素,并且 SDS 不是以空字符串來判斷是否結(jié)束,而是以 len 屬性表示的長度來判斷字符串是否結(jié)束。

(5)兼容部分 C 字符串函數(shù)
雖然 SDS 的 API 都是二進制安全的, 但它們一樣遵循 C 字符串以空字符結(jié)尾的慣例: 這些 API 總會將 SDS 保存的數(shù)據(jù)的末尾設(shè)置為空字符, 并且總會在為 buf 數(shù)組分配空間時多分配一個字節(jié)來容納這個空字符, 這是為了讓那些保存文本數(shù)據(jù)的 SDS 可以重用一部分 <string.h> 庫定義的函數(shù)。

(6)總

在這里插入圖片描述

2、鏈表

作為一種常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),鏈表內(nèi)置在很多高級的編程語言里面,因為Redis使用的 C 語言并沒有內(nèi)置這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),所以 Redis 構(gòu)建了自己的鏈表結(jié)構(gòu)。

每個鏈表節(jié)點使用一個 adlist.h/listNode 結(jié)構(gòu)來表示:

typedef struct listNode {

    // 前置節(jié)點
    struct listNode *prev;

    // 后置節(jié)點
    struct listNode *next;

    // 節(jié)點的值
    void *value;

} listNode;

多個 listNode 可以通過 prev 和 next 指針組成雙端鏈表, 如圖 3-1 所示。

在這里插入圖片描述

雖然僅僅使用多個 listNode 結(jié)構(gòu)就可以組成鏈表, 但使用 adlist.h/list 來持有鏈表的話, 操作起來會更方便:

typedef struct list {

    // 表頭節(jié)點
    listNode *head;

    // 表尾節(jié)點
    listNode *tail;

    // 鏈表所包含的節(jié)點數(shù)量
    unsigned long len;

    // 節(jié)點值復(fù)制函數(shù)
    void *(*dup)(void *ptr);

    // 節(jié)點值釋放函數(shù)
    void (*free)(void *ptr);

    // 節(jié)點值對比函數(shù)
    int (*match)(void *ptr, void *key);

} list;

list 結(jié)構(gòu)為鏈表提供了表頭指針 head 、表尾指針 tail , 以及鏈表長度計數(shù)器 len , 而 dup 、 free 和 match 成員則是用于實現(xiàn)多態(tài)鏈表所需的類型特定函數(shù):
① dup 函數(shù)用于復(fù)制鏈表節(jié)點所保存的值;
② free 函數(shù)用于釋放鏈表節(jié)點所保存的值;
③ match 函數(shù)則用于對比鏈表節(jié)點所保存的值和另一個輸入值是否相等。

圖 3-2 是由一個 list 結(jié)構(gòu)和三個 listNode 結(jié)構(gòu)組成的鏈表:

在這里插入圖片描述

Redis 的鏈表實現(xiàn)的特性可以總結(jié)如下:
① 雙端: 鏈表節(jié)點帶有 prev 和 next 指針, 獲取某個節(jié)點的前置節(jié)點和后置節(jié)點的復(fù)雜度都是 O(1) 。
② 無環(huán): 表頭節(jié)點的 prev 指針和表尾節(jié)點的 next 指針都指向 NULL , 對鏈表的訪問以 NULL 為終點。
③ 帶表頭指針和表尾指針: 通過 list 結(jié)構(gòu)的 head 指針和 tail 指針, 程序獲取鏈表的表頭節(jié)點和表尾節(jié)點的復(fù)雜度為 O(1) 。
④ 帶鏈表長度計數(shù)器: 程序使用 list 結(jié)構(gòu)的 len 屬性來對 list 持有的鏈表節(jié)點進行計數(shù), 程序獲取鏈表中節(jié)點數(shù)量的復(fù)雜度為 O(1) 。
⑤ 多態(tài): 鏈表節(jié)點使用 void* 指針來保存節(jié)點值, 并且可以通過 list 結(jié)構(gòu)的 dup 、 free 、 match 三個屬性為節(jié)點值設(shè)置類型特定函數(shù), 所以鏈表可以用于保存各種不同類型的值。

3、字典

字典又稱為符號表或者關(guān)聯(lián)數(shù)組、或映射(map),是一種用于保存鍵值對的抽象數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。字典中的每一個鍵 key 都是唯一的,通過 key 可以對值來進行查找或修改。C 語言中沒有內(nèi)置這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的實現(xiàn),所以字典依然是 Redis 自己構(gòu)建的。

Redis 的字典使用哈希表作為底層實現(xiàn), 一個哈希表里面可以有多個哈希表節(jié)點, 而每個哈希表節(jié)點就保存了字典中的一個鍵值對。

哈希表

Redis 字典所使用的哈希表由 dict.h/dictht 結(jié)構(gòu)定義:

typedef struct dictht {

    // 哈希表數(shù)組
    dictEntry **table;

    // 哈希表大小
    unsigned long size;

    // 哈希表大小掩碼,用于計算索引值
    // 總是等于 size - 1
    unsigned long sizemask;

    // 該哈希表已有節(jié)點的數(shù)量
    unsigned long used;

} dictht;

圖 4-1 展示了一個大小為 4 的空哈希表 (沒有包含任何鍵值對)。

在這里插入圖片描述

哈希表節(jié)點

哈希表節(jié)點使用 dictEntry 結(jié)構(gòu)表示, 每個 dictEntry 結(jié)構(gòu)都保存著一個鍵值對:

typedef struct dictEntry {

    // 鍵
    void *key;

    // 值
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
    } v;

    // 指向下個哈希表節(jié)點,形成鏈表
    struct dictEntry *next;

} dictEntry;

key 用來保存鍵,val 屬性用來保存值,值可以是一個指針,也可以是uint64_t 整數(shù),也可以是 int64_t 整數(shù)。

注意這里還有一個指向下一個哈希表節(jié)點的指針,我們知道哈希表最大的問題是存在哈希沖突,如何解決哈希沖突,有開放地址法和鏈地址法。這里采用的便是鏈地址法,通過 next 這個指針可以將多個哈希值相同的鍵值對連接在一起,用來解決哈希沖突。

因為 dictEntry 節(jié)點組成的鏈表沒有指向鏈表表尾的指針, 所以為了速度考慮, 程序總是將新節(jié)點添加到鏈表的表頭位置(復(fù)雜度為 O(1)), 排在其他已有節(jié)點的前面。

在這里插入圖片描述

字典

Redis 中的字典由 dict.h/dict 結(jié)構(gòu)表示:

typedef struct dict {

    // 類型特定函數(shù)
    dictType *type;

    // 私有數(shù)據(jù)
    void *privdata;

    // 哈希表
    dictht ht[2];

    // rehash 索引
    // 當(dāng) rehash 不在進行時,值為 -1
    int rehashidx; 
    /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */

} dict;

type 屬性和 privdata 屬性是針對不同類型的鍵值對, 為創(chuàng)建多態(tài)字典而設(shè)置的:

● type 屬性是一個指向 dictType 結(jié)構(gòu)的指針, 每個 dictType 結(jié)構(gòu)保存了一簇用于操作特定類型鍵值對的函數(shù), Redis 會為用途不同的字典設(shè)置不同的類型特定函數(shù)。
● 而 privdata 屬性則保存了需要傳給那些類型特定函數(shù)的可選參數(shù)。

typedef struct dictType {

    // 計算哈希值的函數(shù)
    unsigned int (*hashFunction)(const void *key);

    // 復(fù)制鍵的函數(shù)
    void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);

    // 復(fù)制值的函數(shù)
    void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);

    // 對比鍵的函數(shù)
    int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);

    // 銷毀鍵的函數(shù)
    void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);

    // 銷毀值的函數(shù)
    void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);

} dictType;

ht 屬性是一個包含兩個項的數(shù)組, 數(shù)組中的每個項都是一個 dictht 哈希表, 一般情況下, 字典只使用 ht[0] 哈希表, ht[1] 哈希表只會在對 ht[0] 哈希表進行 rehash 時使用。

除了 ht[1] 之外, 另一個和 rehash 有關(guān)的屬性就是 rehashidx : 它記錄了 rehash 目前的進度, 如果目前沒有在進行 rehash , 那么它的值為 -1 。

圖 4-3 展示了一個普通狀態(tài)下(沒有進行 rehash)的字典:

在這里插入圖片描述

哈希算法:Redis計算哈希值和索引值方法如下:

# 使用字典設(shè)置的哈希函數(shù),計算鍵 key 的哈希值
hash = dict->type->hashFunction(key);

# 使用哈希表的 sizemask 屬性和哈希值,計算出索引值
# 根據(jù)情況不同, ht[x] 可以是 ht[0] 或者 ht[1]
index = hash & dict->ht[x].sizemask;

解決哈希沖突:這個問題上面我們介紹了,方法是鏈地址法。通過字典里面的 *next 指針指向下一個具有相同索引值的哈希表節(jié)點。

擴容和收縮(rehash):當(dāng)哈希表保存的鍵值對太多或者太少時,就要通過 rerehash(重新散列)來對哈希表進行相應(yīng)的擴展或者收縮。具體步驟:

1、為字典的 ht[1] 哈希表分配空間, 這個哈希表的空間大小取決于要執(zhí)行的操作, 以及 ht[0] 當(dāng)前包含的鍵值對數(shù)量 (也即是 ht[0].used 屬性的值)
● 如果執(zhí)行的是擴展操作, 那么 ht[1] 的大小為第一個大于等于 ht[0].used * 2n; (也就是每次擴展都是根據(jù)原哈希表已使用的空間擴大一倍創(chuàng)建另一個哈希表)
● 如果執(zhí)行的是收縮操作, 每次收縮是根據(jù)已使用空間縮小一倍創(chuàng)建一個新的哈希表。
2、將保存在 ht[0] 中的所有鍵值對 rehash 到 ht[1] 上面: rehash 指的是重新計算鍵的哈希值和索引值, 然后將鍵值對放置到 ht[1] 哈希表的指定位置上。
3、當(dāng) ht[0] 包含的所有鍵值對都遷移到了 ht[1] 之后 (ht[0] 變?yōu)榭毡恚?釋放 ht[0] , 將 ht[1] 設(shè)置為 ht[0] , 并在 ht[1] 新創(chuàng)建一個空白哈希表, 為下一次 rehash 做準(zhǔn)備。

觸發(fā)擴容與收縮的條件
1、服務(wù)器目前沒有執(zhí)行 BGSAVE 命令或者 BGREWRITEAOF 命令,并且負載因子大于等于1。

2、服務(wù)器目前正在執(zhí)行 BGSAVE 命令或者 BGREWRITEAOF 命令,并且負載因子大于等于5。

ps:負載因子 = 哈希表已保存節(jié)點數(shù)量 / 哈希表大小。

3、另一方面, 當(dāng)哈希表的負載因子小于 0.1 時, 程序自動開始對哈希表執(zhí)行收縮操作。

漸近式 rehash
什么叫漸進式 rehash?也就是說擴容和收縮操作不是一次性、集中式完成的,而是分多次、漸進式完成的。如果保存在Redis中的鍵值對只有幾個幾十個,那么 rehash 操作可以瞬間完成,但是如果鍵值對有幾百萬,幾千萬甚至幾億,那么要一次性的進行 rehash,勢必會造成Redis一段時間內(nèi)不能進行別的操作。所以Redis采用漸進式 rehash,這樣在進行漸進式rehash期間,字典的刪除查找更新等操作可能會在兩個哈希表上進行,第一個哈希表沒有找到,就會去第二個哈希表上進行查找。但是進行增加操作,一定是在新的哈希表上進行的。

4、跳躍表

跳躍表(skiplist)是一種有序數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它通過在每個節(jié)點中維持多個指向其它節(jié)點的指針,從而達到快速訪問節(jié)點的目的。

具有如下性質(zhì):
1、由很多層結(jié)構(gòu)組成;

2、每一層都是一個有序的鏈表,排列順序為由高層到底層,都至少包含兩個鏈表節(jié)點,分別是前面的head節(jié)點和后面的nil節(jié)點;

3、最底層的鏈表包含了所有的元素;

4、如果一個元素出現(xiàn)在某一層的鏈表中,那么在該層之下的鏈表也全都會出現(xiàn)(上一層的元素是當(dāng)前層的元素的子集);

5、鏈表中的每個節(jié)點都包含兩個指針,一個指向同一層的下一個鏈表節(jié)點,另一個指向下一層的同一個鏈表節(jié)點;

在這里插入圖片描述

和鏈表、字典等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)被廣泛地應(yīng)用在 Redis 內(nèi)部不同, Redis 只在兩個地方用到了跳躍表, 一個是實現(xiàn)有序集合鍵, 另一個是在集群節(jié)點中用作內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu), 除此之外, 跳躍表在 Redis 里面沒有其他用途。

在這里插入圖片描述

跳躍表節(jié)點(zskiplistNode)

該結(jié)構(gòu)包含以下屬性:
①層(level):節(jié)點中用 L1 、 L2 、 L3 等字樣標(biāo)記節(jié)點的各個層, L1 代表第一層, L2 代表第二層,以此類推。每個層都帶有兩個屬性:前進指針和跨度。前進指針用于訪問位于表尾方向的其他節(jié)點,而跨度則記錄了前進指針?biāo)赶蚬?jié)點和當(dāng)前節(jié)點的距離。在上面的圖片中,連線上帶有數(shù)字的箭頭就代表前進指針,而那個數(shù)字就是跨度。當(dāng)程序從表頭向表尾進行遍歷時,訪問會沿著層的前進指針進行。
每次創(chuàng)建一個新跳躍表節(jié)點的時候, 程序都根據(jù)冪次定律 (power law,越大的數(shù)出現(xiàn)的概率越?。?隨機生成一個介于 1 和 32 之間的值作為 level 數(shù)組的大小, 這個大小就是層的“高度”。(所以說表頭節(jié)點的高度就是32

②后退(backward)指針:節(jié)點中用 BW 字樣標(biāo)記節(jié)點的后退指針,它指向位于當(dāng)前節(jié)點的前一個節(jié)點。后退指針在程序從表尾向表頭遍歷時使用。

③分值(score):各個節(jié)點中的 1.0 、 2.0 和 3.0 是節(jié)點所保存的分值。在跳躍表中,節(jié)點按各自所保存的分值從小到大排列。

④成員對象(obj):各個節(jié)點中的 o1 、 o2 和 o3 是節(jié)點所保存的成員對象。

注意表頭節(jié)點和其他節(jié)點的構(gòu)造是一樣的: 表頭節(jié)點也有后退指針、分值和成員對象, 不過表頭節(jié)點的這些屬性都不會被用到, 所以圖中省略了這些部分, 只顯示了表頭節(jié)點的各個層。

跳躍表(zskiplist)

① header :指向跳躍表的表頭節(jié)點。
② tail :指向跳躍表的表尾節(jié)點。
③ level :記錄目前跳躍表內(nèi),層數(shù)最大的那個節(jié)點的層數(shù)(表頭節(jié)點的層數(shù)不計算在內(nèi))。
④ length :記錄跳躍表的長度,也即是,跳躍表目前包含節(jié)點的數(shù)量(表頭節(jié)點不計算在內(nèi))。

5、整數(shù)集合

整數(shù)集合(intset)是集合鍵的底層實現(xiàn)之一,當(dāng)一個集合只包含整數(shù)值元素,并且這個集合的元素數(shù)量不多時,Redis就會使用集合作為集合鍵的底層實現(xiàn)。

整數(shù)集合(intset)是Redis用于保存整數(shù)值的集合抽象數(shù)據(jù)類型,它可以保存類型為int16_t、int32_t 或者int64_t 的整數(shù)值,并且保證集合中不會出現(xiàn)重復(fù)元素。

每個 intset.h/intset 結(jié)構(gòu)表示一個整數(shù)集合:

typedef struct intset {

    // 編碼方式
    uint32_t encoding;

    // 集合包含的元素數(shù)量
    uint32_t length;

    // 保存元素的數(shù)組
    int8_t contents[];

} intset;

整數(shù)集合的每個元素都是 contents 數(shù)組的一個數(shù)據(jù)項,它們按照從小到大的順序排列,并且不包含任何重復(fù)項。

length 屬性記錄了 contents 數(shù)組的大小。

需要注意的是雖然 contents 數(shù)組聲明為 int8_t 類型,但是實際上contents 數(shù)組并不保存任何 int8_t 類型的值,其真正類型有 encoding 來決定。

在這里插入圖片描述

① 升級(encoding int16_t -> int32_t -> int64_t)
當(dāng)我們新增的元素類型比原集合元素類型的長度要大時,需要對整數(shù)集合進行升級,才能將新元素放入整數(shù)集合中。具體步驟:
1、根據(jù)新元素類型,擴展整數(shù)集合底層數(shù)組的大小,并為新元素分配空間。
2、將底層數(shù)組現(xiàn)有的所有元素都轉(zhuǎn)成與新元素相同類型的元素,并將轉(zhuǎn)換后的元素放到正確的位置,放置過程中,維持整個元素順序都是有序的。
3、將新元素添加到整數(shù)集合中(保證有序)。
升級能極大地節(jié)省內(nèi)存。

② 降級
整數(shù)集合不支持降級操作,一旦對數(shù)組進行了升級,編碼就會一直保持升級后的狀態(tài)。

6、壓縮列表

壓縮列表(ziplist)是列表鍵和哈希鍵的底層實現(xiàn)之一。
當(dāng)一個列表鍵只包含少量列表項, 并且每個列表項要么就是小整數(shù)值, 要么就是長度比較短的字符串, 那么 Redis 就會使用壓縮列表來做列表鍵的底層實現(xiàn)。

因為哈希鍵里面包含的所有鍵和值都是小整數(shù)值或者短字符串。

壓縮列表是 Redis 為了節(jié)約內(nèi)存而開發(fā)的, 由一系列特殊編碼的連續(xù)內(nèi)存塊組成的順序型(sequential)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

一個壓縮列表可以包含任意多個節(jié)點(entry), 每個節(jié)點可以保存一個字節(jié)數(shù)組或者一個整數(shù)值。

在這里插入圖片描述

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每個壓縮列表節(jié)點都由 previous_entry_length 、 encoding 、 content 三個部分組成

在這里插入圖片描述

① previous_entry_ength:記錄壓縮列表前一個字節(jié)的長度。previous_entry_ength 的長度可能是1個字節(jié)或者是5個字節(jié)。如果上一個節(jié)點的長度小于254,則該節(jié)點只需要一個字節(jié)就可以表示前一個節(jié)點的長度了。如果前一個節(jié)點的長度大于等于254,則屬性的第一個字節(jié)為254,后面用四個字節(jié)表示當(dāng)前節(jié)點前一個節(jié)點的長度。利用此原理即當(dāng)前節(jié)點位置減去上一個節(jié)點的長度即得到上一個節(jié)點的起始位置,壓縮列表可以從尾部向頭部遍歷。這么做很有效地減少了內(nèi)存的浪費。

② encoding:節(jié)點的encoding保存的是節(jié)點的content的內(nèi)容類型以及長度,encoding類型一共有兩種,一種字節(jié)數(shù)組一種是整數(shù),encoding區(qū)域長度為1字節(jié)、2字節(jié)或者5字節(jié)長。

在這里插入圖片描述

③ content:content區(qū)域用于保存節(jié)點的內(nèi)容,節(jié)點內(nèi)容類型和長度由encoding決定。

在這里插入圖片描述

連鎖更新問題
連鎖更新在最壞情況下需要對壓縮列表執(zhí)行 N 次空間重分配操作, 而每次空間重分配的最壞復(fù)雜度為 O(N) , 所以連鎖更新的最壞復(fù)雜度為 O(N^2) 。

要注意的是, 盡管連鎖更新的復(fù)雜度較高, 但它真正造成性能問題的幾率是很低的

到此這篇關(guān)于Redis的六種底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(小結(jié))的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis 底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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