深入剖析 redis 数据结构 ziplist

概述 在 redis 中，list 有两种存储方式：双链表（LinkedList）和压缩双链表（ziplist）。双链表即普通数据结构中遇到的，在 adlist.h 和 adlist.c 中实现。压缩双链表以连续的内存空间来表示双链表，压缩双链表节省前驱和后驱指针的空间（8B），这在小的 li

概述

在 redis 中，list 有两种存储方式：双链表（LinkedList）和压缩双链表（ziplist）。双链表即普通数据结构中遇到的，在 adlist.h 和 adlist.c 中实现。压缩双链表以连续的内存空间来表示双链表，压缩双链表节省前驱和后驱指针的空间（8B），这在小的 list 上，压缩效率是非常明显的；压缩双链表在 ziplist.h 和 ziplist.c 中实现。

这篇主要详述压缩双链表，普通双链表可以参看其他资料。

压缩双链表的具体实现

在压缩双链表中，节省了前驱和后驱指针的空间，共 8个字节，这让数据在内存中更为紧凑。只要清晰的描述每个数据项的边界，就可以轻易得到后驱数据项的位置；只要描述前驱数据项的大小，就可以定位前驱数据项的位置，redis 就是这么做的。

ziplist 的格式可以表示为：

<zlbytes><zltail><zllen><entry>...<entry><zlend></zlend></entry></entry></zllen></zltail></zlbytes>

zlbytes 是 ziplist 占用的空间；zltail 是最后一个数据项的偏移位置，这方便逆向遍历链表，也是双链表的特性；zllen 是数据项 entry 的个数；zlend 就是 255，占 1B.详细展开 entry 的结构。

entry 的格式即为典型的 type-lenght-value，即 TLV，表述如下：

|<prelen><len>><data>|
|---1----------------2--------------3---|</data></len></prelen>

域 1）是前驱数据项的大小。因为不用描述前驱的数据类型，描述较为简单。

域 2） 是此数据项的的类型和数据大小。为了节省空间，redis 预设定了多种长度的字符串和整数。

3种长度的字符串
#define ZIP_STR_06B (0 
<p>域 3）为真正的数据。</p>
<p>透过 ziplist 查找函数 ziplistFind()，熟悉 ziplist entry 对数据格式：</p>
<pre class="brush:php;toolbar:false">// 在 ziplist 中查找数据项
/* Find pointer to the entry equal to the specified entry. Skip 'skip' entries
* between every comparison. Returns NULL when the field could not be found. */
unsigned char *ziplistFind(unsigned char *p, unsigned char *vstr, unsigned int vlen, unsigned int skip) {
    int skipcnt = 0;
    unsigned char vencoding = 0;
    long long vll = 0;
    while (p[0] != ZIP_END) {
        unsigned int prevlensize, encoding, lensize, len;
        unsigned char *q;
        ZIP_DECODE_PREVLENSIZE(p, prevlensize);
        // 跳过前驱数据项大小，解析数据项大小
        // len 为 data 大小
        // lensize 为 len 所占内存大小
        ZIP_DECODE_LENGTH(p + prevlensize, encoding, lensize, len);
        // q 指向 data
        q = p + prevlensize + lensize;
        if (skipcnt == 0) {
            /* Compare current entry with specified entry */
            if (ZIP_IS_STR(encoding)) {
            // 字符串比较
                if (len == vlen && memcmp(q, vstr, vlen) == 0) {
                    return p;
                }
            } else {
            // 整数比较
                /* Find out if the searched field can be encoded. Note that
                 * we do it only the first time, once done vencoding is set
                 * to non-zero and vll is set to the integer value. */
                if (vencoding == 0) {
                    // 尝试将 vstr 解析为整数
                    if (!zipTryEncoding(vstr, vlen, &vll, &vencoding)) {
                        /* If the entry can't be encoded we set it to
                         * UCHAR_MAX so that we don't retry again the next
                         * time. */
                        // 不能编码为数字！！！会导致当前查找的数据项被跳过
                        vencoding = UCHAR_MAX;
                    }
                    /* Must be non-zero by now */
                    assert(vencoding);
                }
                /* Compare current entry with specified entry, do it only
                 * if vencoding != UCHAR_MAX because if there is no encoding
                 * possible for the field it can't be a valid integer. */
                if (vencoding != UCHAR_MAX) {
                    // 读取整数
                    long long ll = zipLoadInteger(q, encoding);
                    if (ll == vll) {
                        return p;
                    }
                }
            }
            /* Reset skip count */
            skipcnt = skip;
        } else {
            /* Skip entry */
            skipcnt--;
        }
        // 移动到 ziplist 的下一个数据项
        /* Move to next entry */
        p = q + len;
    }
    // 没有找到
    return NULL;
}

注意，ziplist 每次插入新的数据都要 realloc。

为什么要用 ziplist

redis HSET 命令官网的描述是：

Sets field in the hash stored at key to value. If key does not exist, a new key holding a hash is created. If field already exists in the hash, it is overwritten.

实际上，HSET 底层所使用的数据结构正是上面所说的 ziplist，而不是平时所说的 hashtable。

那为什么要使用 ziplist，反对的理由是查找来说，（ziplist O(N)）VS（hashtable O(1)）？redis 可是为内存节省想破了头。首先 ziplist 比 hashtable 更节省内存，再者，redis 考虑到如果数据紧凑的 ziplist 能够放入 CPU 缓存（hashtable 很难，因为它是非线性的），那么查找算法甚至会比 hashtable 要快！。ziplist 由此有性能和内存空间的有事。

捣乱 2014-6-20

http://daoluan.net

原文地址：深入剖析 redis 数据结构 ziplist, 感谢原作者分享。