一文读懂Redis常见对象类型的底层数据结构

Redis是一个基于内存中的数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息中间件。Redis支持五种常见对象类型：字符串(String)、哈希(Hash）、列表(List)、集合(Set)以及有序集合(Zset)，我们在日常工作中也会经常使用它们。知其然，更要知其所以然，本文将会带你读懂这五种常见对象类型的底层数据结构。

本文主要内容参考自《Redis设计与实现》

对象类型和编码

Redis使用对象来存储键和值的，在Redis中，每个对象都由redisObject结构表示。redisObject结构主要包含三个属性：type、encoding和ptr。

typedef struct redisObject {
    // 类型
    unsigned type:4;
    // 编码
    unsigned encoding:4;
    // 底层数据结构的指针
    void *ptr;
} robj;

其中type属性记录了对象的类型，对于Redis来说，键对象总是字符串类型，值对象可以是任意支持的类型。因此，当我们说Redis键采用哪种对象类型的时候，指的是对应的值采用哪种对象类型。

*ptr属性指向了对象的底层数据结构，而这些数据结构由encoding属性决定。

之所以由encoding属性来决定对象的底层数据结构，是为了实现同一对象类型，支持不同的底层实现。这样就能在不同场景下，使用不同的底层数据结构，进而极大提升Redis的灵活性和效率。

底层数据结构后面会详细讲解，这里简单看一下即可。

字符串对象

字符串是我们日常工作中用得最多的对象类型，它对应的编码可以是int、raw和embstr。字符串对象相关命令可参考：Redis命令-Strings。

如果一个字符串对象保存的是不超过long类型的整数值，此时编码类型即为int，其底层数据结构直接就是long类型。例如执行set number 10086，就会创建int编码的字符串对象作为number键的值。

如果字符串对象保存的是一个长度大于39字节的字符串，此时编码类型即为raw，其底层数据结构是简单动态字符串(SDS)；如果长度小于等于39个字节，编码类型则为embstr，底层数据结构就是embstr编码SDS。下面，我们详细理解下什么是简单动态字符串。

简单动态字符串

SDS定义

在Redis中，使用sdshdr数据结构表示SDS：

struct sdshdr {
    // 字符串长度
    int len;
    // buf数组中未使用的字节数
    int free;
    // 字节数组，用于保存字符串
    char buf[];
};

SDS遵循了C字符串以空字符结尾的惯例，保存空字符的1字节不会计算在len属性里面。例如，Redis这个字符串在SDS里面的数据可能是如下形式：

SDS与C字符串的区别

C语言使用长度为N+1的字符数组来表示长度为N的字符串，并且字符串的最后一个元素是空字符。Redis采用SDS相对于C字符串有如下几个优势：

1. 常数复杂度获取字符串长度
2. 杜绝缓冲区溢出
3. 减少修改字符串时带来的内存重分配次数
4. 二进制安全

常数复杂度获取字符串长度

因为C字符串并不记录自身的长度信息，所以为了获取字符串的长度，必须遍历整个字符串，时间复杂度是O(N)；而SDS使用len属性记录了字符串的长度，因此获取SDS字符串长度的时间复杂度是O(1)。

杜绝缓冲区溢出

C字符串不记录自身长度带来的另一个问题是很容易造成缓存区溢出。比如使用字符串拼接函数(stract)的时候，很容易覆盖掉字符数组原有的数据。与C字符串不同，SDS的空间分配策略完全杜绝了发生缓存区溢出的可能性。当SDS进行字符串扩充时，首先会检查当前的字节数组的长度是否足够，如果不够的话，会先进行自动扩容，然后再进行字符串操作。

减少修改字符串时带来的内存重分配次数

因为C字符串的长度和底层数据是紧密关联的，所以每次增长或者缩短一个字符串，程序都要对这个数组进行一次内存重分配：

• 如果是增长字符串操作，需要先通过内存重分配来扩展底层数组空间大小，不这么做就导致缓存区溢出。
• 如果是缩短字符串操作，需要先通过内存重分配来来回收不再使用的空间，不这么做就导致内存泄漏。

因为内存重分配涉及复杂的算法，并且可能需要执行系统调用，所以通常是个比较耗时的操作。对于Redis来说，字符串修改是一个十分频繁的操作，如果每次都像C字符串那样进行内存重分配，对性能影响太大了，显然是无法接受的。

SDS通过空闲空间解除了字符串长度和底层数据之间的关联。在SDS中，数组中可以包含未使用的字节，这些字节数量由free属性记录。通过空闲空间，SDS实现了空间预分配和惰性空间释放两种优化策略。

1. 空间预分配
   空间预分配是用于优化SDS字符串增长操作的，简单来说就是当字节数组空间不足触发重分配的时候，总是会预留一部分空闲空间。这样的话，就能减少连续执行字符串增长操作时的内存重分配次数。有两种预分配的策略：
   1. len小于1MB时：每次重分配时会多分配同样大小的空闲空间；
   2. len大于等于1MB时：每次重分配时会多分配1MB大小的空闲空间。
2. 惰性空间释放
   惰性空间释放是用于优化SDS字符串缩短操作的，简单来说就是当字符串缩短时，并不立即使用内存重分配来回收多出来的字节，而是用free属性记录，等待将来使用。SDS也提供直接释放未使用空间的API，在需要的时候，也能真正的释放掉多余的空间。

二进制安全

C字符串中的字符必须符合某种编码，并且除了字符串末尾之外，其它位置不允许出现空字符，这些限制使得C字符串只能保存文本数据。但是对于Redis来说，不仅仅需要保存文本，还要支持保存二进制数据。为了实现这一目标，SDS的API全部做到了二进制安全(binary-safe)。

raw和embstr编码的SDS区别

我们在前面讲过，长度大于39字节的字符串，编码类型为raw，底层数据结构是简单动态字符串(SDS)。这个很好理解，比如当我们执行set story "Long,long,long ago there lived a king ..."(长度大于39)之后，Redis就会创建一个raw编码的String对象。数据结构如下：

长度小于等于39个字节的字符串，编码类型为embstr，底层数据结构则是embstr编码SDS。embstr编码是专门用来保存短字符串的，它和raw编码最大的不同在于：raw编码会调用两次内存分配分别创建redisObject结构和sdshdr结构，而embstr编码则是只调用一次内存分配，在一块连续的空间上同时包含redisObject结构和sdshdr结构。

编码转换

int编码和embstr编码的字符串对象在条件满足的情况下会自动转换为raw编码的字符串对象。
对于int编码来说，当我们修改这个字符串为不再是整数值的时候，此时字符串对象的编码就会从int变为raw；对于embstr编码来说，只要我们修改了字符串的值，此时字符串对象的编码就会从embstr变为raw。

embstr编码的字符串对象可以认为是只读的，因为Redis为其编写任何修改程序。当我们要修改embstr编码字符串时，都是先将转换为raw编码，然后再进行修改。

列表对象

列表对象的编码可以是linkedlist或者ziplist，对应的底层数据结构是链表和压缩列表。列表对象相关命令可参考：Redis命令-List。
默认情况下，当列表对象保存的所有字符串元素的长度都小于64字节，且元素个数小于512个时，列表对象采用的是ziplist编码，否则使用linkedlist编码。

可以通过配置文件修改该上限值。

链表

链表是一种非常常见的数据结构，提供了高效的节点重排能力以及顺序性的节点访问方式。在Redis中，每个链表节点使用listNode结构表示：

typedef struct listNode {
    // 前置节点
    struct listNode *prev;
    // 后置节点
    struct listNode *next;
    // 节点值
    void *value;
} listNode

多个listNode通过prev和next指针组成双端链表，如下图所示：

为了操作起来比较方便，Redis使用了list结构持有链表。

typedef struct list {
    // 表头节点
    listNode *head;
    // 表尾节点
    listNode *tail;
    // 链表包含的节点数量
    unsigned long len;
    // 节点复制函数
    void *(*dup)(void *ptr);
    // 节点释放函数
    void (*free)(void *ptr);
    // 节点对比函数
    int (*match)(void *ptr,void *key);
} list;

list结构为链表提供了表头指针head、表尾指针tail，以及链表长度计数器len，而dup、free和match成员则是实现多态链表所需类型的特定函数。

Redis链表实现的特征总结如下：

1. 双端：链表节点带有prev和next指针，获取某个节点的前置节点和后置节点的复杂度都是O(n)。
2. 无环：表头节点的prev指针和表尾节点的next指针都指向NULL，对链表的访问以NULL为终点。
3. 带表头指针和表尾指针：通过list结构的head指针和tail指针，程序获取链表的表头节点和表尾节点的复杂度为O(1)。
4. 带链表长度计数器：程序使用list结构的len属性来对list持有的节点进行计数，程序获取链表中节点数量的复杂度为O(1)。
5. 多态：链表节点使用void*指针来保存节点值，可以保存各种不同类型的值。

压缩列表

压缩列表(ziplist)是列表键和哈希键的底层实现之一。压缩列表主要目的是为了节约内存，是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构。一个压缩列表可以包含任意多个节点，每个节点可以保存一个字节数组或者一个整数值。

哈希对象

哈希对象的编码可以是ziplist或者hashtable。

hash-ziplist

ziplist底层使用的是压缩列表实现，上文已经详细介绍了压缩列表的实现原理。每当有新的键值对要加入哈希对象时，先把保存了键的节点推入压缩列表表尾，然后再将保存了值的节点推入压缩列表表尾。比如，我们执行如下三条HSET命令：

HSET profile name "tom"
HSET profile age 25
HSET profile career "Programmer"

如果此时使用ziplist编码，那么该Hash对象在内存中的结构如下：

hash-hashtable

hashtable编码的哈希对象使用字典作为底层实现。字典是一种用于保存键值对的数据结构，Redis的字典使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里面可以有多个哈希表节点，每个哈希表节点保存的就是一个键值对。

哈希表

Redis使用的哈希表由dictht结构定义：

typedef struct dictht{
    // 哈希表数组
    dictEntry **table;

    // 哈希表大小
    unsigned long size;

    // 哈希表大小掩码，用于计算索引值
    // 总是等于 size-1
    unsigned long sizemask;

    // 该哈希表已有节点数量
    unsigned long used;
} dictht

table属性是一个数组，数组中的每个元素都是一个指向dictEntry结构的指针，每个dictEntry结构保存着一个键值对。size属性记录了哈希表的大小，即table数组的大小。used属性记录了哈希表目前已有节点数量。sizemask总是等于size-1，这个值主要用于数组索引。比如下图展示了一个大小为4的空哈希表。

哈希表节点

哈希表节点使用dictEntry结构表示，每个dictEntry结构都保存着一个键值对：

typedef struct dictEntry {
    // 键
    void *key;

    // 值
    union {
        void *val;
        unit64_t u64;
        nit64_t s64;
    } v;

    // 指向下一个哈希表节点，形成链表
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

key属性保存着键值对中的键，而v属性则保存了键值对中的值。值可以是一个指针，一个uint64_t整数或者是int64_t整数。next属性指向了另一个dictEntry节点，在数组桶位相同的情况下，将多个dictEntry节点串联成一个链表，以此来解决键冲突问题。(链地址法)

字典

Redis字典由dict结构表示：

typedef struct dict {

    // 类型特定函数
    dictType *type;

    // 私有数据
    void *privdata;

    // 哈希表
    dictht ht[2];

    //rehash索引
    // 当rehash不在进行时，值为-1
    int rehashidx;
}

ht是大小为2，且每个元素都指向dictht哈希表。一般情况下，字典只会使用ht[0]哈希表，ht[1]哈希表只会在对ht[0]哈希表进行rehash时使用。rehashidx记录了rehash的进度，如果目前没有进行rehash，值为-1。

rehash

为了使hash表的负载因子(ht[0]).used/ht[0]).size)维持在一个合理范围，当哈希表保存的元素过多或者过少时，程序需要对hash表进行相应的扩展和收缩。rehash（重新散列）操作就是用来完成hash表的扩展和收缩的。rehash的步骤如下：

1. 为ht[1]哈希表分配空间
   1. 如果是扩展操作，那么ht[1]的大小为第一个大于ht[0].used*2的2^{n。比如`ht[0].used=5`，那么此时`ht[1]`的大小就为16。(大于10的第一个2}n的值是16)
   2. 如果是收缩操作，那么ht[1]的大小为第一个大于ht[0].used的2^{n。比如`ht[0].used=5`，那么此时`ht[1]`的大小就为8。(大于5的第一个2}n的值是8)
2. 将保存在ht[0]中的所有键值对rehash到ht[1]中。
3. 迁移完成之后，释放掉ht[0]，并将现在的ht[1]设置为ht[0]，在ht[1]新创建一个空白哈希表，为下一次rehash做准备。

哈希表的扩展和收缩时机：

1. 当服务器没有执行BGSAVE或者BGREWRITEAOF命令时，负载因子大于等于1触发哈希表的扩展操作。
2. 当服务器在执行BGSAVE或者BGREWRITEAOF命令，负载因子大于等于5触发哈希表的扩展操作。
3. 当哈希表负载因子小于0.1，触发哈希表的收缩操作。

渐进式rehash

前面讲过，扩展或者收缩需要将ht[0]里面的元素全部rehash到ht[1]中，如果ht[0]元素很多，显然一次性rehash成本会很大，从影响到Redis性能。为了解决上述问题，Redis使用了渐进式rehash技术，具体来说就是分多次，渐进式地将ht[0]里面的元素慢慢地rehash到ht[1]中。下面是渐进式rehash的详细步骤：

1. 为ht[1]分配空间。
2. 在字典中维持一个索引计数器变量rehashidx，并将它的值设置为0，表示rehash正式开始。
3. 在rehash进行期间，每次对字典执行添加、删除、查找或者更新时，除了会执行相应的操作之外，还会顺带将ht[0]在rehashidx索引位上的所有键值对rehash到ht[1]中，rehash完成之后，rehashidx值加1。
4. 随着字典操作的不断进行，最终会在啊某个时刻迁移完成，此时将rehashidx值置为-1，表示rehash结束。

渐进式rehash一次迁移一个桶上所有的数据，设计上采用分而治之的思想，将原本集中式的操作分散到每个添加、删除、查找和更新操作上，从而避免集中式rehash带来的庞大计算。

因为在渐进式rehash时，字典会同时使用ht[0]和ht[1]两张表，所以此时对字典的删除、查找和更新操作都可能会在两个哈希表进行。比如，如果要查找某个键时，先在ht[0]中查找，如果没找到，则继续到ht[1]中查找。

hash对象中的hashtable

HSET profile name "tom"
HSET profile age 25
HSET profile career "Programmer"

还是上述三条命令，保存数据到Redis的哈希对象中，如果采用hashtable编码保存的话，那么该Hash对象在内存中的结构如下：

当哈希对象保存的所有键值对的键和值的字符串长度都小于64个字节，并且数量小于512个时，使用ziplist编码，否则使用hashtable编码。

可以通过配置文件修改该上限值。

集合对象

集合对象的编码可以是intset或者hashtable。当集合对象保存的元素都是整数，并且个数不超过512个时，使用intset编码，否则使用hashtable编码。

set-intset

intset编码的集合对象底层使用整数集合实现。

整数集合(intset)是Redis用于保存整数值的集合抽象数据结构，它可以保存类型为int16_t、int32_t或者int64_t的整数值，并且保证集合中的数据不会重复。Redis使用intset结构表示一个整数集合。

typedef struct intset {
    // 编码方式
    uint32_t encoding;
    // 集合包含的元素数量
    uint32_t length;
    // 保存元素的数组
    int8_t contents[];
} intset;

contents数组是整数集合的底层实现：整数集合的每个元素都是contents数组的一个数组项，各个项在数组中按值大小从小到大有序排列，并且数组中不包含重复项。虽然contents属性声明为int8_t类型的数组，但实际上，contents数组不保存任何int8_t类型的值，数组中真正保存的值类型取决于encoding。如果encoding属性值为INTSET_ENC_INT16，那么contents数组就是int16_t类型的数组，以此类推。

当新插入元素的类型比整数集合现有类型元素的类型大时，整数集合必须先升级，然后才能将新元素添加进来。这个过程分以下三步进行。

1. 根据新元素类型，扩展整数集合底层数组空间大小。
2. 将底层数组现有所有元素都转换为与新元素相同的类型，并且维持底层数组的有序性。
3. 将新元素添加到底层数组里面。

还有一点需要注意的是，整数集合不支持降级，一旦对数组进行了升级，编码就会一直保持升级后的状态。

举个栗子，当我们执行SADD numbers 1 3 5向集合对象插入数据时，该集合对象在内存的结构如下：

set-hashtable

hashtable编码的集合对象使用字典作为底层实现，字典的每个键都是一个字符串对象，每个字符串对象对应一个集合元素，字典的值都是NULL。当我们执行SADD fruits "apple" "banana" "cherry"向集合对象插入数据时，该集合对象在内存的结构如下：

有序集合对象

有序集合的编码可以是ziplist或者skiplist。当有序集合保存的元素个数小于128个，且所有元素成员长度都小于64字节时，使用ziplist编码，否则，使用skiplist编码。

zset-ziplist

ziplist编码的有序集合使用压缩列表作为底层实现，每个集合元素使用两个紧挨着一起的两个压缩列表节点表示，第一个节点保存元素的成员(member)，第二个节点保存元素的分值(score)。

压缩列表内的集合元素按照分值从小到大排列。如果我们执行ZADD price 8.5 apple 5.0 banana 6.0 cherry命令，向有序集合插入元素，该有序集合在内存中的结构如下：

zset-skiplist

skiplist编码的有序集合对象使用zset结构作为底层实现，一个zset结构同时包含一个字典和一个跳跃表。

typedef struct zset {
    zskiplist *zs1;
    dict *dict;
}

继续介绍之前，我们先了解一下什么是跳跃表。

跳跃表

跳跃表(skiplist)是一种有序的数据结构，它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。Redis的跳跃表由zskiplistNode和zskiplist两个结构定义，zskiplistNode结构表示跳跃表节点，zskiplist保存跳跃表节点相关信息，比如节点的数量，以及指向表头和表尾节点的指针等。

跳跃表节点 zskiplistNode

跳跃表节点zskiplistNode结构定义如下：

typedef struct zskiplistNode {
    // 后退指针
    struct zskiplistNode *backward;
    // 分值
    double score;
    // 成员对象
    robj *obj;
    // 层
    struct zskiplistLevel {
        // 前进指针
        struct zskiplistNode *forward;
        // 跨度
        unsigned int span;
    } level[];
} zskiplistNode;

下图是一个层高为5，包含4个跳跃表节点(1个表头节点和3个数据节点)组成的跳跃表：

需要注意的是，表头节点不存储真实数据，并且层高固定为32，从表头节点第一个不为NULL最高层开始，就能实现快速查找。

跳跃表 zskiplist

实际上，仅靠多个跳跃表节点就可以组成一个跳跃表，但是Redis使用了zskiplist结构来持有这些节点，这样就能够更方便地对整个跳跃表进行操作。比如快速访问表头和表尾节点，获得跳跃表节点数量等等。zskiplist结构定义如下：

typedef struct zskiplist {

    // 表头节点和表尾节点
    struct skiplistNode *header,*tail;
    // 节点数量
    unsigned long length;
    // 最大层数
    int level;
} zskiplist;

下图是一个完整的跳跃表结构示例：

有序集合对象的skiplist实现

前面讲过，skiplist编码的有序集合对象使用zset结构作为底层实现，一个zset结构同时包含一个字典和一个跳跃表。

typedef struct zset {
    zskiplist *zs1;
    dict *dict;
}

zset结构中的zs1跳跃表按分值从小到大保存了所有集合元素，每个跳跃表节点都保存了一个集合元素。通过跳跃表，可以对有序集合进行基于score的快速范围查找。zset结构中的dict字典为有序集合创建了从成员到分值的映射，字典的键保存了成员，字典的值保存了分值。通过字典，可以用O(1)复杂度查找给定成员的分值。

假如还是执行ZADD price 8.5 apple 5.0 banana 6.0 cherry命令向zset保存数据，如果采用skiplist编码方式的话，该有序集合在内存中的结构如下：

总结

总的来说，Redis底层数据结构主要包括简单动态字符串(SDS)、链表、字典、跳跃表、整数集合和压缩列表六种类型，并且基于这些基础数据结构实现了字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象以及有序集合对象五种常见的对象类型。每一种对象类型都至少采用了2种数据编码，不同的编码使用的底层数据结构也不同。

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（编辑：李大同）

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