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Redis存储原理与数据模型

时间:2024-07-13 22:01:22浏览次数:18  
标签:rehash 存储 hash redis Redis key 字符串 长度 数据模型

Redis存储结构

存储转换

  • redis-value编码
    • string
      • int:字符串长度小于等于20切能转成整数
      • raw:字符串长度大于44
      • embstr:字符串长度小于等于44
    • list
      • quicklist(双向链表)
      • ziplist(压缩链表)
    • hash
      • dict(字典):节点数量大于512或者字符串长度大于64
      • ziplist(压缩链表):节点数量小于等于512且字符串长度小于等于64
    • set
      • intset(整数数组):元素都为整数且节点数量小于等于512
      • dict(字典):元素有一个不是整数或者数量大于512
    • zset
      • skiplist(跳表):数量大于128或者有一个字符串长度大于64
      • ziplist(压缩列表):子节点数量小于等于128且字符串长度小于等于64

字典实现

redis中的KV组织是通过字典实现的;hash结构当节点超过512个或者单个字符串长度大于64时,hash结构采用字典实现。

数据结构

typedef struct dictEntry {
	void *key;
	union {
		void *val;
		uint64_t u64;
		int64_t s64;
		double d;
	} v;
	struct dictEntry *next;
} dictEntry;

typedef struct dictht {
	dictEntry **table;
	unsigned long size; // 数组长度
	unsigned long sizemask; // size - 1
	unsigned long used; // 当前数组中包含的元素
} dictht;

typedef struct dict {
    dictType *type;
    void *privdata;
    dictht ht[2];
    long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */

int16_t pauserehash; /* If >0 rehashing is paused (<0 indicates coding error) 用于安全遍历*/ 
} dict;
  • 字符串经过hash函数运算得到64位整数;
  • 相同字符串多次通过hash函数得到相同的64位整数;
  • 整数对2^n取余可以转化为位运算;
  • 抽屉原理 n+1个苹果放在 n 个抽屉中,苹果最多的那个抽屉至少有 2 个苹果;64位整数远大于数组的长度,比如数组长 度为 4,那么 1、5、9、1+4n 都是映射到1号位数组;所以 大概率会发生冲突;

冲突

  • 负载因子:负载因子=used/sizeused是数字元素个数,size是数组长度;负载因子越小,冲突越小;负载因子越大,冲突越大;redis的负载因子是1

扩容

  • 如果负载因子>1,则会发生扩容;扩容的规则是翻倍;
  • 如果正在fork(在rdb、aof复写以及rdb-aof混用的情况下)时,会阻止扩容;但是此时若负载因子>5,索引效率会大大下降,则马上扩容;这里涉及到写时复制原理

缩容

  • 如果负载因子 < 0.1,则会发生缩容;缩容的规则是恰好包含 used 的 ;
  • 恰好的理解:假如此时数组存储元素个数为 9,恰好包含该元素 的就是 ,也就是 16;

渐进式rehash

当hashtable中的元素过多的时候,不能一次性rehash到th[1];这样会长期占用redis,其他命令得不到相应;所以需要使用渐进式rehash;

rehash步骤

ht[0]中的元素重新hash成64位整数,再对ht[1]长度进行取余,从而映射到ht[1];

渐进式规则

  1. 分治的思想,将rehash分到之后的每步增删改查的操作当中;
  2. 再定时器中,最大执行一毫秒rehash;每次步长100个数组槽位;
  3. rehash阶段,不会发生扩容和缩容。

scan

scan cursor [MATCH pattern] [COUNT count] [TYPE type]

  • 采用高位进位加法的遍历顺序,rehash 后的槽位在遍历顺序上 是相邻的;
  • 遍历目标是:不重复,不遗漏 ;
  • 会出现一种重复的情况:在 scan 过程当中,发生两次缩容的时候,会发生数据重复;

expire机制

expire key seconds
pexpire key milliseconds
ttl key
pttl key

惰性删除

分布在每一个命令操作时检查key是否过期;若过期删除key,再进行命令操作;

定时删除

在定时器中检查库中指定个数(25)个key;

#define ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_KEYS_PER_LOOP 20 /* Keys for each DB loop.
/* Keys for each DB loop. */
    
/*The default effort is 1, and the maximum configurable effort is 10. */

config_keys_per_loop = 
ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_KEYS_LOOP + ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_KEYS_LOOP/4*effort,
int activeExpireCycleTryExpire(redisDb *db, dictEntry *de, long long now);

大KEY

在 redis 实例中形成了很大的对象,比如一个很大的 hash 或很 大的 zset,这样的对象在扩容的时候,会一次性申请更大的一块 内存,这会导致卡顿;如果这个大 key 被删除,内存会一次性 回收,卡顿现象会再次产生;
如果观察到redis内存大起大落,极有可能是大key导致的;

# 每隔0.1秒,执行100条scan命令
redis-cli -h 127.0.0.1 --bigkeys -i 0.1

标签:rehash,存储,hash,redis,Redis,key,字符串,长度,数据模型
From: https://blog.csdn.net/H520xcodenodev/article/details/140280056

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