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浅析Redis数据结构

Redis

Labs 导读
redis ( Remote Dictionary Server)远程字典服务，是一款通过Key-Value存储的NoSql数据库，数据缓存在内存中，支持网络、可持久化日志 ， 提供多种语言的API，常用的场景有高速缓存、分布式数据共享、分布式锁、限流和消息队列等 。通常项目研发中，结合springframework封装的RedisTemplate API使用 。

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Part 01、 环境搭建 ● 操作系统：centos7
● 集成环境：CLion
● 编译环境：GCC9
● 代码版本：redis-6.2.6
1.1 环境安装操作系统和集成环境的可自行安装 。由于Centos 7默认gcc版本较低，因此需要升级GCC版本，通过如下命令可完成编译环境的升级：
# 安装centos-release-scl% yum -y install centos-release-scl# 安装devtoolset GGC9% yum -y install devtoolset-9-gcc devtoolset-9-gcc-c++ devtoolset-9-binutils# 激活对应的devtoolset% echo “source /opt/rh/devtoolset-9/enable” >> /etc/profile# 查看版本% gcc -v1.2 编译和运行从官方网站下载源码 ， 解压，编译和运行 。
% wget http://download.redis.io/releases/redis-6.2.6.tar.gz% tar -zxvf redis-6.2.6.tar.gz -C/home/jay/redis/redis-6.2.6/ && rm -rf redis-6.2.6.tar.gz% cd/home/jay/redis/redis-6.2.6/% make% make install# 启动Redis% cd src% ./redis-server# 验证% cd src% ./redis-cli
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使用Clion建立C工程，并导入源代码，确保GCC9是对应的编译环境，以调试模式启动“redis-server”模块 ， 使用“redis-cli”客户端连接服务端，设置断点，键入相应的命令进行调试 。
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Part 02、  数据库的组织结构  首先从宏观层面了解数据库的结构及组织关系 。redisDB,dict,dictht,dictEntry,
redisObject等相关数据库结构定义在server.h, dict.h,sds.h和zipList.h等头文件中 。
//server.htypedef struct redisDb {dict *dict;/* The keyspace for this DB */dict *expires;/* Timeout of keys with a timeout set */dict *blocking_keys;/* Keys with clients wAIting for data (BLPOP)*/dict *ready_keys;/* Blocked keys that received a PUSH */dict *watched_keys;/* WATCHED keys for MULTI/EXEC CAS */int id;/* Database ID */long long avg_ttl;/* Average TTL, just for stats */unsigned long expires_cursor; /* Cursor of the active expire cycle. */list *defrag_later;/* List of key names to attempt to defrag one by one, gradually. */} redisDb;下图通过UML类图的方式，梳理各个数据结构之间的组织关系 。
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通过上图 ， 可以了解到如下内容：
（1） RedisDB可有多个，通过“redis.conf”中的“databases”参数进行配置，默认是16个；
（2） 每个RedisDB有两个"dictht"哈希表组成 ， 分别是ht[0]和ht[1] ， 这样做的目的是为了rehash，主要解决扩容和缩容的问题，通过ht[0]和ht[1]相互搬迁数据完成rehash工作，而且每次命令只搬迁一个索引下面的数据，减少系统操作时间，避免因数据量过大而影响性能；其实现在“dict.c”的dictRehash函数中 。
（3） HASH表中存储的每个元素是“dictEntry”结构组成的链表 。通过链式，解决两个key的哈希值正好落在同一个哈希桶中的哈希冲突问题 。
int dictRehash(dict *d, int n) {int empty_visits = n*10; /* Max number of empty buckets to visit. */if (!dictIsRehashing(d)) return 0;while(n-- && d->ht[0].used != 0) {dictEntry *de, *nextde;/* Note that rehashidx can't overflow as we are sure there are more* elements because ht[0].used != 0 */assert(d->ht[0].size > (unsigned long)d->rehashidx);while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) {d->rehashidx++;if (--empty_visits == 0) return 1;}/*在HASH桶中找到非空的索引后，开始链表的数据移动工作*/de = d->ht[0].table[d->rehashidx];/* Move all the keys in this bucket from the old to the new hash HT */while(de) {uint64_t h;nextde = de->next;/* 在新的hash表中找到对应键值的索引 */h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[1].sizemask;/* 把要增加的数据放在新的hash表对应索引链表的开始 */de->next = d->ht[1].table[h];d->ht[1].table[h] = de;/* 更新计数器 */d->ht[0].used--;d->ht[1].used++;/* 链表中的下一个Node */de = nextde;}/* 因数据已完成移动 ， 因此清空老的hash表对应的桶 */d->ht[0].table[d->rehashidx] = NULL;/* 指向下一个桶 */d->rehashidx++;}/* 如果已经rehashed了所有的表，释放HT[0]的表空间，将HT[1]设置为当前的表，重置HT[1] */if (d->ht[0].used == 0) {zfree(d->ht[0].table);d->ht[0] = d->ht[1];_dictReset(&d->ht[1]);d->rehashidx = -1;return 0;}/* More to rehash... */return 1;}


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