Redis核心数据类型的底层编码（C源码）（重要）

Redis K-V 底层设计原理：字典hashtable

key：string

val：string、hash、list、set、sorted set

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map 就是字典，还要支持海量数据的存储，查找和插入删除（hashtable）

hashtable 里面 hash(key) % hashtable.size ，最后的得到的就是[0, hashtable.size - 1]

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hash碰撞的时候，线性探测或者链表法。Redis 使用的是链表法

注意这个hashtable里面的value的类型是五种常见类型谁都可以放，因为最后都是使用指针指向的，value的包装类里面会执行是什么数据类型。

redisDb--dict--dictht--dictEntry--redisObject

Redis 渐进式rehash及动态扩容机制

如图所示，

• 扩容时机：在使用的容量是大小的一样的时候就会扩容，
• 扩容大小：扩容的时候变为原来的2倍，
• 渐进式迁移：新建数组之后，数据迁移的时候，一个链表上的数据是一个桶为单位转移的，不能一下全部转移会导致单线程阻塞，所以有了渐进式rehash的设计，dict字典包装类里面是有新旧两个hash表ht[2]，不转移的时候第二个就是null。最后迁移结束之后就会使用新的替换旧的

注意 hash表是可以存各种类型的，毕竟最后都是使用指针指向的。

Redis核心编码结构精讲（区分开数据类型）

查找源码技巧

在src/server.c里面有很多的命令对应的,点进去就可以看到执行流程

数据类型和数据编码的关系

• help @list

为什么不直接使用C语言的字符串要自己实现SDS？

C语言是字符数组，结束的标志是\0出现就是结尾。

二进制安全

Redis 是一个分布式缓存中间件和各种语言交互，直接使用C语言作为接收的方式自动会加上一个\0字符，使用C语言读取的时候可能会把数据截断，后面还有也读取不到，

自己定义的简单动态字符串SDS结构，是一个二进制安全的数据结构：

sds:
  free: 0
  len: 9
  char buf[] = "delt\0aqin"

内存预分配机制：空间换时间

• 修改字符串的时候，C语言需要重新分配一个空间，浪费时间。
• SDS，free字段表示buffer还有多少剩余的空间，len 表示当前占用多少空间，扩容的时候会稍微分配一个大一点的空间，扩容的时候最后的buffer大小是 (len+addlen)*2
• len是 1024*1024 的时候就不会成倍扩容了。而是每次加1M的空间
• 可以一次分配大一点的空间，避免频繁分配

下面的场景发生在append 以及 setbit（底层实现是字符串）的场景里面。

sds:
  free: 0
  len: 9
  char buf[] = "deltaqin"  --> "deltaqin11"
  
  -----------
  len: 9
  addlen: 2
  (len + addlen) * 2 = 22
 -----------
 都是成倍扩容的
sds:
	free: 11
  len: 11
  char buf[] = "deltaqin11"

兼容C语言的函数库

自动在结尾加上 \0 字符

SDS( embstr+raw )--string

3.2以前

struct sdshdr { 
    int len; // 32位，0-2^32-1,浪费空间，42亿多的数据
    int free; // 32位
    char buf[]; // 真实存数据的，数据比较少，次数用的多
};

3.2以后

拆分为很多的类型

根据业务数据量得到具体的类型用什么

embstr嵌入式字符串--SDS的优化

内容只有44字符也就44字节的时候，在64位机器上的缓存行的长度就是64位，计算可以看到 RedisObject 大小是16字节，加上key 的4字节（sds ，\0也是一个字节），最后占满一个缓存行。减少内存的IO。

如果是45个字符作为val 就是会得到raw的编码类型

raw--原始的SDS格式

ziplist

quicklist--list

Redis采用quicklist（双端链表） 实现List ，快表又依赖 ziplist 。

快表的每一个节点都会指向压缩表。节点和节点之间实现是链表。

直接使用链表会产生大量的内存碎片，所以为了减少碎片但是保留list的的特性，对list的数据进行局部的聚集，局部使用数组来存放，这个数据就是 ziplist 压缩表实现的。

优化压缩表的参数，提升存取效率：

• 设置最大的分裂阈值：list-max-ziplist-size -2，
• 设置压缩的排除范围：list-compress-depth 1

ziplist 或 hashtable--hash

/> help @hash

HSET key field value [field value ...] 
HGET key field 
HMGET key field [field ...] 
HKEYS key 
HGETALL key 
HVALS key 
HEXISTS key field 
HDEL key field [field ...] 
HINCRBY key field increment 
HINCRBYFLOAT key field increment 
HLEN key 
HSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count] 
HSETNX key field value 
HSTRLEN key field

• 数据量少的时候，直接使用ziplist编码。这个时候直接查看set的元素是有序的
  • hash-max-ziplist-entries 512 // ziplist 元素个数超过 512 ，将改为hashtable编码
  • hash-max-ziplist-value 64 // 单个元素大小超过 64 byte时，将改为hashtable编码
• 数据量大的时候，直接使用hashtable编码，此时再查看元素就是无序的

intset 或 hashtable--set

  SADD key member [member ...]
  summary: Add one or more members to a set

  SCARD key
  summary: Get the number of members in a set

  SISMEMBER key member
  summary: Determine if a given value is a member of a set

  SMEMBERS key
  summary: Get all the members in a set

  SPOP key [count]
  summary: Remove and return one or multiple random members from a set

  SRANDMEMBER key [count]
  summary: Get one or multiple random members from a set

  SREM key member [member ...]
  summary: Remove one or more members from a set

  SSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
  summary: Incrementally iterate Set elements
  SDIFF key [key ...]
  summary: Subtract multiple sets

  SDIFFSTORE destination key [key ...]
  summary: Subtract multiple sets and store the resulting set in a key

  SINTER key [key ...]
  summary: Intersect multiple sets

  SINTERSTORE destination key [key ...]
  summary: Intersect multiple sets and store the resulting set in a key

  SUNION key [key ...]
  summary: Add multiple sets

  SUNIONSTORE destination key [key ...]
  summary: Add multiple sets and store the resulting set in a key

Set 为无序的，自动去重的集合数据类型，Set 数据结构底层实现为一个value 为 null 的 字典 ( dict )，当数据可以用整形表示时，Set集合将被编码为intset数据结构。两个条件任意满足时 Set将用hashtable存储数据：

• 元素个数大于 set-max-intset-entries
• 元素无法用 整形表示

intset 是有序的，使用这个是因为字典耗费空间，可以用整型就直接使用整型表示，

encoding: 编码类型 length: 元素个数 contents[]: 元素存储

二分查找

ziplist 或 skiplist--zset

/> help @sorted_set

ZADD key [NX|XX] [CH] [INCR] score member [score member ...] 
ZCARD key 
ZCOUNT key min max 
ZINCRBY key increment member 
ZRANGE key start stop [WITHSCORES] 
ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count] 
ZRANK key member # Determine the index of a member in a sorted set
ZREM key member [member ...] 
ZREMRANGEBYRANK key start stop 
ZREMRANGEBYSCORE key min max 
ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]   
ZREVRANGEBYSCORE key max min [WITHSCORES] [LIMIT offset count] 
ZREVRANK key member 
ZSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count] 
ZSCORE key member

ZSet 为有序的，自动去重的集合数据类型，ZSet 数据结构底层实现为 字典(dict) + 跳表 (skiplist) ,

ziplist：

• 当数据比较少时，用ziplist编码结构存储。
  • zset-max-ziplist-entries 128 // 元素个数超过128 ，将用zskiplist编码
  • zset-max-ziplist-value 64 // 单个元素大小超过 64 byte, 将用 zskiplist编码

字典 dict + 跳表 zskiplist

字典是为了使用field查询分数的时候方便，跳表是为了使用范围查询以及查询前几名的时候方便。

参考：https://segmentfault.com/a/1190000013418471

跳跃表作为底层实现，它在添加、删除、查找节点上都拥有与红黑树相当的性能，它其实说白了就是一种特殊的链表，链表的每个节点存了不同的“层”信息，用这种分层存节点的方式在查找节点时能跳过些节点，从而使添加、删除、查找操作都拥有了O(logn)的平均时间复杂度。

跳表操作：

• 每次查找的时候从最高层开始查找，找到一个小于等于target的最大节点。就停止进入下一层。直到到达最后一层，由于高层的查找会跳过间隔之间的一些点，所以提高查询效率。
• 跳表插入的时候先查找要插入的位置，之后都会在最底层插入，但是是否还要在上层重复“插入”是一个概率事件，Redis里面是1/4的概率会重复插入。没上一层的概率是1/4。（注意上层的插入不是真的插入，就是维护一下level数组的信息，有几层就维护几个元素的数据）

应用Geo

GeoHash是一种地理位置编码方法。 将地理位置编码为一串简短的字母和数字。它是一种分层的空间数据结构，将空间细分为网格形状的桶，这是所谓的z顺序曲线的众多应用之一，通常是空间填充曲线。

Hash经纬度编码

• 二维变为一维的可排序、可比较的的字符串编码
• 最后得到的编码就是z阶曲线
• 每5位一个，十进制就是32，base32编码得到一个字符串，越相似地理位置越近，只有一个范围没有精准的位置，不精准，

经度范围是东经180到西经180，纬度范围是南纬90到北纬90，我们设定西经为负， 南纬为负，所以地球上的经度范围就是[-180， 180]，纬度范围就是[-90，90]。 如果以本初子午线、赤道为界，地球可以分成4个部分。

如果纬度范围[-90°, 0°)用二进制0代表，（0°, 90°]用二进制1代表，经度范围[-180°, 0°)用二进制0代表， （0°, 180°]用二进制1代表，那么地球可以分成如下(左图 )4个部分

在编码中的 每个字符代表一个区域，并且前面的字符是后面字符的父区域：

根据GeoHash 来计算 纬度的 二进制编码 地球纬度区间是[-90,90]， 如某纬度是39.92324，可以通过下面算法来进行维度编码:

1）区间[-90,90]进行二分为[-90,0),[0,90]，称为左右区间，可以确定39.92324属于右区间[0,90]，给标记为1 2）接着将区间[0,90]进行二分为 [0,45),[45,90]，可以确定39.92324属于左区间 [0,45)，给标记为0

3）递归上述过程39.92324总是属于某个区间[a,b]。随着每次迭代区间[a,b]总在缩小，并越来越逼近39.928167

4）如果给定的纬度（39.92324）属于左区间，则记录0，如果属于右区间则记录1，这样随着算法的进行会 产生一个序列1011 1000 1100 0111 1001，序列的长度跟给定的区间划分次数有关。

纬度产生的编码为1011 1000 1100 0111 1001，经度产生的编码为1101 0010 1100 0100 0100。 偶数位放经度，奇数位放纬度，把2串编码组合生成新串： 11100 11101 00100 01111 00000 01101 01011 00001。

最后使用用0-9、b-z（去掉a, i, l, o）这32个字母进行base32编码（5个一组），首先将11100 11101 00100 01111 00000 01101 01011 00001转成十进制 28，29，4，15，0，13，11，1，十进制对应的编 码就是wx4g0ec1。同理，将编码转换成经纬度的解码算法与之相反

• 优点：GeoHash利用Z阶曲线进行编码，Z阶曲线可以将二维所有点都转换成一阶曲线。地理位置坐标点通过编 码转化成一维值，利用 有序数据结构如B树、SkipList等，均可进行范围搜索。因此利用GeoHash算法 查找邻近点比较快
• 缺点：Z 阶曲线有一个比较严重的问题，虽然有局部保序性，但是它也有突变性。在每个 Z 字母的拐角，都有可能出现顺序的突变。

与红黑树比较

• 缺点：Node需要维护的数据更多，维护了一个层的数组信息
• 优点：
  • 实现简单，
  • 一般用zset的操作都是执行zrange之类的操作，取出一片连续的节点。这些操作的缓存命中率不会比红黑树低。

亿级用户日活统计bitMap

实现计算每天登陆的用户量

setbit key offset 0 | 1

setbit a-map userId 1
setbit a-map userId 1
getbit a-map userId 

# 统计每天的用户登录情况
# userid是 100 的用户11 06号登录了
setbit login_11_06 100 1
# userid是 100 的用户11 07号登录了
setbit login_11_07 100 1

STRLEN login_11_06 
# 返回的是13，也就是100/8就是12.5，也就是13字节

type login_11_06
# 返回的是string，也就是bitmap的数据类型是string ，操作的是bit位

# BITCOUNT login_11_06 [start end] 其实和结束的位置，13个字节，结束位置就是12
BITCOUNT login_11_06
BITCOUNT login_11_06 0 12
# 得到当前值是1的个数，这里返回1

# string最大是512M，对应的索引值最大就是2的32-1
# 数据量小，但是间隔区间大，就会浪费空间
#   

实现连续登陆的用户量--与运算

再对结果计算一个bitcount ，就把结果计算好了

实现周活用户量--或运算

再对结果计算一个bitcount ，就把结果计算好了

setbit 源码

一次偏移就可以拿到原来的数据，之后做一个位运算得到结果

void setbitCommand(client *c) {
    robj *o;
    char *err = "bit is not an integer or out of range";
    size_t bitoffset;
    ssize_t byte, bit;
    int byteval, bitval;
    long on;
     // 解析  offset
    if (getBitOffsetFromArgument(c,c->argv[2],&bitoffset,0,0) != C_OK)
        return;
     // 解析  整型value
    if (getLongFromObjectOrReply(c,c->argv[3],&on,err) != C_OK)
        return;

    /* Bits can only be set or cleared... *
     *
     * bit 位 只能是 0 / 1 否则直接返回失败
     */
    if (on & ~1) {
        addReplyError(c,err);
        return;
    }

    if ((o = lookupStringForBitCommand(c,bitoffset)) == NULL) return;

    /* Get current values
     *  获取原来的值,用于返回旧值
     * */
    byte = bitoffset >> 3; // 除以8得到当前的位置
    byteval = ((uint8_t*)o->ptr)[byte];  // 找到数据
    bit = 7 - (bitoffset & 0x7); // 算出 bit 的位置
    bitval = byteval & (1 << bit); // 获得旧值

    /* Update byte with new bit value and return original value */
    byteval &= ~(1 << bit);
    byteval |= ((on & 0x1) << bit); // 按位或，数据赋值
    ((uint8_t*)o->ptr)[byte] = byteval;
    signalModifiedKey(c,c->db,c->argv[1]);
    notifyKeyspaceEvent(NOTIFY_STRING,"setbit",c->argv[1],c->db->id);
    server.dirty++;
    addReply(c, bitval ? shared.cone : shared.czero);
}