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詳細分析Redis的資料結構與資料操作

Feb 08, 2021 pm 04:20 PM
redis數據操作資料結構

詳細分析Redis的資料結構與資料操作

建議(免費):redis

#Redis完成資料操作的速度能達到微秒級別,Redis能有這麼突出的表現,主要原因有兩個:

  • Redis是記憶體資料庫,所有操作都在記憶體上完成,記憶體的存取速度本身就很快;
  • Redis擁有高效率的資料型別和資料結構。

為了實現key到value的快速訪問,Redis使用哈希表來儲存鍵值對,哈希桶中entry保存了指向實際key和value的指針,即使值是一個集合,也可以透過value指標查找到。

當雜湊表中資料越來越多後,會出現雜湊衝突,也就是多個key的雜湊值可能對應到同一個雜湊桶中。 Redis使用鍊式雜湊來解決雜湊衝突,就是將同一個雜湊桶中的多個元素用一個鍊錶來保存,元素之間依序用指標連結。

如果雜湊衝突越來越多,會導致雜湊衝突鏈過長,進而導致查找元素耗時長、效率低。為了解決這個問題,Redis會對雜湊表進行rehash操作,將多個entry元素分散保存,減少單一雜湊桶中的元素個數,從而減少單一桶中的衝突。

Redis預設使用兩個全域雜湊表來進行高效能rehash,一開始預設使用雜湊表1,雜湊表2不分配空間,當資料不斷增加時,redis透過下列步驟進行rehash:

  1. 給哈希表2分配更大的空間
  2. 把哈希表1中的資料拷貝到哈希表2中
  3. 釋放哈希表1的空間,留作下一次rehash擴容備用

但是第2步如果一次性將大量資料進行拷貝,可能會造成Redis線程阻塞,無法服務其他請求,所以Redis採用了漸進式rehash,就是每處理一個請求,順帶將這個索引位置上的所有entry進行拷貝。

對於String類型的value來說,找到哈希桶就可以直接進行CRUD操作了,而對於集合來說,透過全域哈希表找到對應的哈希桶後,在集合中再進行CRUD。集合的操作效率與底層資料結構和操作複雜度有關。

  1. 單一元素運算是基礎,運算複雜度為O(1);
    • Hash:HGET、HSET、HDEL;
    • Set類型的SADD、SREM、SRANDMEMBER等。
  2. 範圍操作非常耗時,操作複雜度為O(N)。
    • Hash:HGETALL;
    • Set:SMEMBERS;
    • #List:LRANGE
    • ZSet:ZRANGE
#####################統計操作通常高效,操作複雜度為O(1)。 ######例外情況只有幾個,操作複雜度為O(1)。 ######List:LPOP、RPOP、LPUSH、RPUSH#############

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陳述
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