Redis 数据结构介绍
Redis 中,键的数据类型是字符串,但是值的数据类型有很多,常用的数据类型是:字符串、列表、字典、集合、有序集合
列表(list)
列表这种数据类型支持存储一组数据
两种实现方法:(1)压缩列表(ziplist)(2)双向循环链表
当列表中存储的数据量比较小时,可以采用压缩列表的方式实现。
具体需要同时满足下面两个条件:
(1)列表中保存的单个数据(可能是字符串类型的)小于 64 字节;
(2)列表中数据个数少于 512 个
关于压缩列表
它并不是基础数据结构,而是 Redis 自己设计的一种数据存储结构
类似数组,通过一片连续的内存空间来存储数据
跟数组不同的是它允许存储的数据大小不同
压缩列表中的“压缩”如何理解?
“压缩”:就是节省内存,之所以说节省内存,是相较于数组的存储思路而言的。数组要求每个元素的大小相同,如果要存储不同长度的字符串,就需要用最大长度的字符串大小作为元素的大小。但压缩数组允许不同的存储空间。
压缩列表这种存储结构,另一方面可以支持不同类型数据的存储
数据存储在一片连续的内存空间,通过键来获取值为列表类型的数据,读取的效率也非常高。
不能同时满足压缩列表的两个条件时,列表就要通过双向循环链表来实现
字典(hash)
字典类型用来存储一组数据对。
每个数据对又包含键值两部分,也有两种实现方式:(1)压缩列表(2)散列表
同样,只有当存储的数据量比较小的情况下,Redis 才使用压缩列表来实现字典类型。具体需要满足两个条件:
字典中保存的键和值的大小都要小于 64 字节
字典中键值对的个数要小于 512 个
当不能同时满足上面两个条件的时候,Redis 就使用散列表来实现字典类型
Redis 使用MurmurHash2 这种运行速度快、随机性好的哈希算法作为哈希函数
对于哈希冲突问题,Redis 使用链表法来解决
除此之外,Redis 还支持散列表的动态扩容、缩容。
扩容:当数据动态增加,装载因子会不停地变大。为了避免散列表性能的下降,当装载因子大于 1 的时候,Redis 会触发扩容,将散列表扩大为原来大小的 2 倍左右(具体值需要计算才能得到)。
缩容:当数据动态减少之后,为了节省内存,当装载因子小于 0.1 的时候,Redis 就会触发缩容,缩小为字典中数据个数的大约 2 倍大小(这个值也是计算得到的)
扩容缩容要做大量的数据搬移和哈希值的重新计算,比较耗时。针对这个问题,Redis 使用渐进式扩容缩容策略:将数据的搬移分批进行,避免了大量数据一次性搬移导致的服务停顿。
集合(set)
集合这种数据类型用来存储一组不重复的数据
这种数据类型也有两种实现方法:(1)有序数组(2)散列表
Redis 若采用有序数组,要同时满足下面这样两个条件:
存储的数据都是整数;
存储的数据元素个数不超过 512 个。
当不能同时满足这两个条件的时候,Redis 就使用散列表来存储集合中的数据。
有序集合(sortedset)
它用来存储一组数据,并且每个数据会附带一个得分。通过得分的大小,将数据组织成跳表这样的数据结构,以支持快速地按照得分值、得分区间获取数据。
当数据量比较小的时候,Redis 可用压缩列表来实现有序集合。使用的前提有两个:
所有数据的大小都要小于 64 字节;
元素个数要小于 128 个
数据结构持久化
尽管 Redis 经常会被用作内存数据库,但它也支持将内存中的数据存储到硬盘中。当机器断电的时,存储在 Redis 中的数据不会丢失。Redis 的数据格式由“键”和“值”两部分组成。而“值”又支持很多数据类型,像字典、集合等类型,底层用到了散列表,散列表中有指针的概念,而指针指向的是内存中的存储地址。
Redis 是如何将一个跟具体内存地址有关的数据结构存储到磁盘中的?
Redis 遇到的这个问题被称为数据结构的持久化问题,或者对象的持久化问题
将数据结构持久化到硬盘主要有两种解决思路:
第一种是清除原有的存储结构,只将数据存储到磁盘中。
1. 当需要从磁盘还原数据到内存时,再重新将数据组织成原来的数据结构。Redis 采用的就是这种持久化思路。
2. 这种方式有一定的弊端:数据从硬盘还原到内存的过程,会耗用比较多的时间
第二种方式是保留原来的存储格式,将数据按照原有的格式存储在磁盘中
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