底层数据结构

• 除了它是内存数据库，使得所有的操作都在内存上进行之外，还有一个重要因素，它实现的数据结构，使得我们对数据进行增删查改操作时，Redis 能高效的处理。
• 因此，这次我们就来好好聊一下 Redis 数据结构，这个在面试中太常问了。
• 注意，Redis 数据结构并不是指 tring（字符串）、List（列表）、Hash（哈希）、Set（集合）和 Zset（有序集合），因为这些是 Redis 键值对中值的数据类型，并不是数据结构。这些数据类型的底层实现的方式，才是数据结构。
• 左边是 Redis 3.0版本的，也就是《Redis 设计与实现》这本书讲解的版本，现在看还是有点过时了，右边是现在 Github 最新的 Redis 代码的（还未发布正式版本）。

• 可以看到，有些数据类型可以由两种 数据结构实现，比如：
• • List 数据类型底层数据结构由「双向链表」或「压缩表列表」实现；
• • Hash 数据类型底层数据结构由「压缩列表」或「哈希表」实现；
• • Set 数据类型底层数据结构由「哈希表」或「整数集合」实现；
• • Zset 数据类型底层数据结构由「压缩列表」或「跳表」实现；

SDS 结构设计

• 下图就是 Redis 5.0 的 SDS 的数据结构：

结构中的每个成员变量分别介绍下：

• len，SDS 所保存的字符串长度。这样获取字符串长度的时候，只需要返回这个变量值就行，时间复杂度只需要 O（1）。
• alloc，分配给字符数组的空间长度。这样在修改字符串的时候，可以通过 alloc - len 计算 出剩余的空间大小，然后用来判断空间是否满足修改需求，如果不满足的话，就会自动将 SDS 的空间扩展至执行修改所需的大小，然后才执行实际的修改操作，所以使用 SDS 既不需要手动修改 SDS 的空间大小，也不会出现前面所说的缓冲区益处的问题。
• flags，SDS 类型，用来表示不同类型的 SDS。一共设计了 5 种类型，分别是 sdshdr5、sdshdr8、sdshdr16、sdshdr32 和 sdshdr64，后面在说明区别之处。
• buf[]，字节数组，用来保存实际数据。不需要用 “\0” 字符来标识字符串结尾了，而是直接将其作为二进制数据处理，可以用来保存图片等二进制数据。它即可以保存文本数据，也可以保存二进制数据，所以叫字节数组会更好点。

O（1）复杂度获取字符串长度

C 语言的字符串长度获取 strlen 函数，需要通过遍历的方式来统计字符串长度，时间复杂度是 O（N）。
而 Redis 的 SDS 结构因为加入了 len 成员变量，那么获取字符串长度的时候，直接返回这个变量的值就行，所以复杂度只有 O（1）。

二进制安全

• • 因为 SDS 不需要用 “\0” 字符来标识字符串结尾了，而且 SDS 的 API 都是以处理二进制的方式来处理 SDS 存放在 buf[] 里的数据，程序不会对其中的数据做任何限制，数据写入的时候时什么样的，它被读取时就是什么样的。

通过使用二进制安全的 SDS，而不是 C 字符串，使得 Redis 不仅 可以保存文本数据，也可以保存任意格式的二进制数据。

不会发生缓冲区溢出

• • C 语言的字符串标准库提供的字符串操作函数，大多数（比如 strcat 追加字符串函数）都是不安全的，因为这些函数把缓冲区大小是否满足操作的工作交由开发者来保证，程序内部并不会判断缓冲区大小是否足够用，当发生了缓冲区溢出就有可能造成程序异常结束。
• • 所以，Redis 的 SDS 结构里引入了 alloc 和 leb 成员变量，这样 SDS API 通过 alloc - len 计算，可以算出剩余可用的空间大小，这样在对字符串做修改操作的时候，就可以由程序内部判断缓冲区大小是否足够用。
• • 而且，当判断出缓冲区大小不够用时，Redis 会自动将扩大 SDS 的空间大小，以满足修改所需的大小。
• • 在扩展 SDS 空间之前，SDS API 会优先检查未使用空间是否足够，如果不够的话，API 不仅会为 SDS 分配修改所必须要的空间，还会给 SDS 分配额外的「未使用空间」。
• • 这样的好处是，下次在操作 SDS 时，如果 SDS 空间够的话，API 就会直接使用「未使用空间」，而无须执行内存分配，有效的减少内存分配次数。
• • 所以，使用 SDS 即不需要手动修改 SDS 的空间大小，也不会出现缓冲区溢出的问题。

节省内存空间

• • SDS 结构中有个 flags 成员变量，表示的是 SDS 类型。
• • Redos 一共设计了 5 种类型，分别是 sdshdr5、sdshdr8、sdshdr16、sdshdr32 和 sdshdr64。
• • 这 5 种类型的主要区别就在于，它们数据结构中的 len 和 alloc 成员变量的数据类型不同，
• • 比如 sdshdr16 和 sdshdr32 这两个类型，它们的定义分别如下：

struct attribute ((packed)) sdshdr16 {

uint16_t len;
uint16_t alloc; 
unsigned char flags; 
char buf[];

};
struct attribute ((packed)) sdshdr32 {
uint32_t len;
uint32_t alloc;
unsigned char flags;
char buf[];
};

• • 可以看到：

sdshdr16 类型的 len 和 alloc 的数据类型都是 uint16_t，表示字符数组长度和分配空间大小不能超过 2 的 16 次方。
sdshdr32 则都是 uint32_t，表示表示字符数组长度和分配空间大小不能超过 2 的 32 次方。
之所以 SDS 设计不同类型的结构体，是为了能灵活保存不同大小的字符串，从而有效节省内存空间。比如，在保存小字符串时，结构头占用空间也比较少。
除了设计不同类型的结构体，Redis 在编程上还使用了专门的编译优化来节省内存空间，即在 struct 声明了 attribute ((packed)) ，它的作用是：告诉编译器取消结构在编译过程中的优化对齐，按照实际占用字节数进行对齐。
比如，sdshdr16 类型的 SDS，默认情况下，编译器会按照 16 字节对其的方式给变量分配内存，这意味着，即使一个变量的大小不到 16 个字节，编译器也会给它分配 16 个字节。

链表

链表节点结构设计

typedef struct listNode {

//前置节点
struct listNode *prev;
//后置节点
struct listNode *next;
//节点的值
void *value;

} listNode;

• 有前置节点和后置节点，可以看的出，这个是一个双向链表。

链表结构设计

• Redis 在 listNode 结构体基础上又封装了 list 这个数据结构，这样操作起来会更方便，链表结构如下：

typedef struct list {

//链表头节点
listNode *head;
//链表尾节点
listNode *tail;
//节点值复制函数
void *(*dup)(void *ptr);
//节点值释放函数
void (*free)(void *ptr);
//节点值比较函数
int (*match)(void *ptr, void *key);
//链表节点数量
unsigned long len;

} list;

• list 结构为链表提供了链表头指针 head、链表尾节点 tail、链表节点数量 len、以及可以自定义实现的 dup、free、match 函数。
• 举个例子，下面是由 list 结构和 3 个 listNode 结构组成的链表。

• Redis 的链表实现优点如下：

• • listNode 链表节点带有 prev 和 next 指针，获取某个节点的前置节点或后置节点的时间复杂度只需O(1)，而且这两个指针都可以指向 NULL，所以链表是无环链表；
• • list 结构因为提供了表头指针 head 和表尾节点 tail，所以获取链表的表头节点和表尾节点的时间复杂度只需O(1)；
• • list 结构因为提供了链表节点数量 len，所以获取链表中的节点数量的时间复杂度只需O(1)；
• • listNode 链表节使用 void* 指针保存节点值，并且可以通过 list 结构的 dup、free、match 函数指针为节点设置该节点类型特定的函数，因此链表节点可以保存各种不同类型的值；

• 链表的缺陷:

• • 链表每个节点之间的内存都是不连续的，意味着无法很好利用 CPU 缓存。
• • 能很好利用 CPU 缓存的数据结构就是数组，因为数组的内存是连续的，这样就可以充分利用 CPU 缓存来加速访问。
• • 因此，Redis 的 list 数据类型在数据量比较少的情况下，会采用「压缩列表」作为底层数据结构的实现，压缩列表就是由数组实现的，下面我们会细说压缩列表。

压缩列表

• 压缩列表是 Redis 数据类型为 list 和 hash 的底层实现之一
• • 当一个列表键（list）只包含少量的列表项，并且每个列表项都是小整数值，或者长度比较短的字符串，那么 Redis 就会使用压缩列表作为列表键（list）的底层实现。
• • 当一个哈希键（hash）只包含少量键值对，并且每个键值对的键和值都是小整数值，或者长度比较短的字符串，那么 Redis 就会使用压缩列表作为哈希键（hash）的底层实现。

压缩列表结构设计

• 压缩列表是 Redis 为了节约内存而开发的，它是由连续内存块组成的顺序型数据结构，有点类似于数组。

• 压缩列表在表头有三个字段：

• • zlbytes，记录整个压缩列表占用内存字节数；
• • zltail，记录压缩列表「尾部」节点距离起始地址有多少字节，也就是列表尾的偏移量；
• • zllen，记录压缩列表包含的节点数量；
• • zlend，标记压缩列表的结束点，特殊值 OxFF（十进制255）。

• 在压缩列表中，如果我们要查找定位第一个元素和最后一个元素，可以通过表头三个字段的长度直接定位，复杂度是 O(1)。而查找其他元素时，就没有这么高效了，只能逐个查找，此时的复杂度就是 O(N) 了。

• 另外，压缩列表节点（entry）的构成如下：

• 压缩列表节点包含三部分内容：
• • prevlen，记录了前一个节点的长度；
• • encoding，记录了当前节点实际数据的类型以及长度；
• • data，记录了当前节点的实际数据；
• 当我们往压缩列表中插入数据时，压缩列表 就会根据数据是字符串还是整数，以及它们的大小会在 prevlen 和 encoding 这两个元素里保存不同的信息，这种根据数据大小进行对应信息保存的设计思想，正是 Redis 为了节省内存而采用的。
• 分别说下，prevlen 和 encoding 是如何根据数据的大小和类型来进行不同的空间大小分配。
• 压缩列表里的每个节点中的 prevlen 属性都记录了「前一个节点的长度」，而且 prevlen 属性的空间大小跟前一个节点长度值有关，比如：
• • 如果前一个节点的长度小于 254 字节，那么 prevlen 属性需要用 1 字节的空间来保存这个长度值；
• • 如果前一个节点的长度大于等于 254 字节，那么 prevlen 属性需要用 5 字节的空间来保存这个长度值；
• encoding 属性的空间大小跟数据是字符串还是整数，以及字符串的长度有关：
• • 如果当前节点的数据是整数，则 encoding 会使用 1 字节的空间进行编码。
• • 如果当前节点的数据是字符串，根据字符串的长度大小，encoding 会使用 1 字节/2字节/5字节的空间进行编码。

连锁更新

• 压缩列表除了查找复杂度高的问题，还有一个问题。

压缩列表新增某个元素或修改某个元素时，如果空间不不够，压缩列表占用的内存空间就需要重新分配。而当新插入的元素较大时，可能会导致后续元素的 prevlen 占用空间都发生变化，从而引起「连锁更新」问题，导致每个元素的空间都要重新分配，造成访问压缩列表性能的下降。

• 前面提到，压缩列表节点的 prevlen 属性会根据前一个节点的长度进行不同的空间大小分配：
• • 如果前一个节点的长度小于 254 字节，那么 prevlen 属性需要用 1 字节的空间来保存这个长度值；
• • 如果前一个节点的长度大于等于 254 字节，那么 prevlen 属性需要用 5 字节的空间来保存这个长度值；
• 现在假设一个压缩列表中有多个连续的、长度在 250～253 之间的节点，如下图：

• 因为这些节点长度值小于 254 字节，所以 prevlen 属性需要用 1 字节的空间来保存这个长度值。

• 这时，如果将一个长度大于等于 254 字节的新节点加入到压缩列表的表头节点，即新节点将成为 e1 的前置节点，如下图：

• 因为 e1 节点的 prevlen 属性只有 1 个字节大小，无法保存新节点的长度，此时就需要对压缩列表的空间重分配操作，并将 e1 节点的 prevlen 属性从原来的 1 字节大小扩展为 5 字节大小。

• 多米诺牌的效应就此开始。

e1 原本的长度在 250～253 之间，因为刚才的扩展空间，此时 e1 的长度就大于等于 254 了，因此原本 e2 保存 e1 的 prevlen 属性也必须从 1 字节扩展至 5 字节大小。

正如扩展 e1 引发了对 e2 扩展一样，扩展 e2 也会引发对 e3 的扩展，而扩展 e3 又会引发对 e4 的扩展…. 一直持续到结尾。

这种在特殊情况下产生的连续多次空间扩展操作就叫做「连锁更新」。

压缩列表的缺陷

• 空间扩展操作也就是重新分配内存，因此连锁更新一旦发生，就会导致压缩列表占用的内存空间要多次重新分配，这就会直接影响到压缩列表的访问性能。
• 所以说，虽然压缩列表紧凑型的内存布局能节省内存开销，但是如果保存的元素数量增加了，或是元素变大了，会导致内存重新分配，最糟糕的是会有「连锁更新」的问题。
• 因此，压缩列表只会用于保存的节点数量不多的场景，只要节点数量足够小，即使发生连锁更新，也是能接受的。
• 虽说如此，Redis 针对压缩列表在设计上的不足，在后来的版本中，新增设计了两种数据结构：quicklist（Redis 3.2 引入） 和 listpack（Redis 5.0 引入）。这两种数据结构的设计目标，就是尽可能地保持压缩列表节省内存的优势，同时解决压缩列表的「连锁更新」的问题。

哈希表

• 哈希表是一种保存键值对（key-value）的数据结构。
• Hash 对象的底层实现之一是压缩列表（最新 Redis 代码已将压缩列表替换成 listpack）。Hash 对象的另外一个底层实现就是哈希表。
• Redis 采用了「链式哈希」来解决哈希冲突，在不扩容哈希表的前提下，将具有相同哈希值的数据串起来，形成链接起，以便这些数据在表中仍然可以被查询到。

哈希表结构设计

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
    unsigned long sizemask;
    //该哈希表已有的节点数量
    unsigned long used;
} dictht;

• 可以看到，哈希表是一个数组（dictEntry **table），数组的每个元素是一个指向「哈希表节点（dictEntry）」的指针。

• 哈希表节点的结构如下：

typedef struct dictEntry {
    //键值对中的键
    void *key;

    //键值对中的值
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
        double d;
    } v;
    //指向下一个哈希表节点，形成链表
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

• dictEntry 结构里键值对中的值是一个「联合体 v」定义的，因此，键值对中的值可以是一个指向实际值的指针，或者是一个无符号的 64 位整数或有符号的 64 位整数或double 类的值。这么做的好处是可以节省内存空间，因为当「值」是整数或浮点数时，就可以将值的数据内嵌在 dictEntry 结构里，无需再用一个指针指向实际的值，从而节省了内存空间。dictEntry 结构里键值对中的值是一个「联合体 v」定义的，因此，键值对中的值可以是一个指向实际值的指针，或者是一个无符号的 64 位整数或有符号的 64 位整数或double 类的值。这么做的好处是可以节省内存空间，因为当「值」是整数或浮点数时，就可以将值的数据内嵌在 dictEntry 结构里，无需再用一个指针指向实际的值，从而节省了内存空间。

哈希冲突

• 哈希表实际上是一个数组，数组里多每一个元素就是一个哈希桶。
• 当一个键值对的键经过 Hash 函数计算后得到哈希值，再将(哈希值 % 哈希表大小)取模计算，得到的结果值就是该 key-value 对应的数组元素位置，也就是第几个哈希桶。

• Redis 采用了「链式哈希」的方法来解决哈希冲突。

rehash

• 哈希表结构设计的这一小节，我给大家介绍了 Redis 使用 dictht 结构体表示哈希表。不过，在实际使用哈希表时，Redis 定义一个 dict 结构体，这个结构体里定义了两个哈希表（ht[2]）。

typedef struct dict {
    …
    //两个Hash表，交替使用，用于rehash操作
    dictht ht[2]; 
    …
} dict;

• 在正常服务请求阶段，插入的数据，都会写入到「哈希表 1」，此时的「哈希表 2 」 并没有被分配空间。随着数据逐步增多，触发了 rehash 操作，这个过程分为三步：
• • 给「哈希表 2」 分配空间，一般会比「哈希表 1」 大 2 倍；
• • 将「哈希表 1 」的数据迁移到「哈希表 2」 中；
• • 迁移完成后，「哈希表 1 」的空间会被释放，并把「哈希表 2」 设置为「哈希表 1」，然后在「哈希表 2」 新创建一个空白的哈希表，为下次 rehash 做准备。

渐进式 rehash

• 渐进式 rehash 步骤如下：
• • 给「哈希表 2」 分配空间；
• • 在 rehash 进行期间，每次哈希表元素进行新增、删除、查找或者更新操作时，Redis 除了会执行对应的操作之外，还会顺序将「哈希表 1 」中索引位置上的所有 key-value 迁移到「哈希表 2」 上；
• • 随着处理客户端发起的哈希表操作请求数量越多，最终在某个时间嗲呢，会把「哈希表 1 」的所有 key-value 迁移到「哈希表 2」，从而完成 rehash 操作。
• 注意
• • 在进行渐进式 rehash 的过程中，会有两个哈希表，所以在渐进式 rehash 进行期间，哈希表元素的删除、查找、更新等操作都会在这两个哈希表进行。
• • 比如，查找一个 key 的值的话，先会在「哈希表 1」 里面进行查找，如果没找到，就会继续到哈希表 2 里面进行找到。
• • 另外，在渐进式 rehash 进行期间，新增一个 key-value 时，会被保存到「哈希表 2 」里面，而「哈希表 1」 则不再进行任何添加操作，这样保证了「哈希表 1 」的 key-value 数量只会减少，随着 rehash 操作的完成，最终「哈希表 1 」就会变成空表。

rehash 触发条件

• rehash 的触发条件跟负载因子（load factor）有关系。负载因子可以通过下面这个公式计算：

• 触发 rehash 操作的条件，主要有两个：

• 当负载因子大于等于 1 ，并且 Redis 没有在执行 bgsave 命令或者 bgrewiteaof 命令，也就是没有执行 RDB 快照或没有进行 AOF 重写的时候，就会进行 rehash 操作。
• 当负载因子大于等于 5 时，此时说明哈希冲突非常严重了，不管有没有有在执行 RDB 快照或 AOF 重写，都会强制进行 rehash 操作。

整数集合

整数集合结构设计

• 整数集合本质上是一块连续内存空间，它的结构定义如下：

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;

• 可以看到，保存元素的容器是一个 contents 数组，虽然 contents 被声明为 int8_t 类型的数组，但是实际上 contents 数组并不保存任何 int8_t 类型的元素，contents 数组的真正类型取决于 intset 结构体里的 encoding 属性的值。比如：
• • 如果 encoding 属性值为 INTSET_ENC_INT16，那么 contents 就是一个 int16_t 类型的数组，数组中每一个元素的类型都是 int16_t；
• • 如果 encoding 属性值为 INTSET_ENC_INT32，那么 contents 就是一个 int32_t 类型的数组，数组中每一个元素的类型都是 int32_t；
• • 如果 encoding 属性值为 INTSET_ENC_INT64，那么 contents 就是一个 int64_t 类型的数组，数组中每一个元素的类型都是 int64_t；
• 不同类型的 contents 数组，意味着数组的大小也会不同。

整数集合的升级操作

• 整数集合会有一个升级规则，就是当我们将一个新元素加入到整数集合里面，如果新元素的类型（int32_t）比整数集合现有所有元素的类型（int16_t）都要长时，整数集合需要先进行升级，也就是按新元素的类型（int32_t）扩展 contents 数组的空间大小，然后才能将新元素加入到整数集合里，当然升级的过程中，也要维持整数集合的有序性。
• 整数集合会有一个升级规则，就是当我们将一个新元素加入到整数集合里面，如果新元素的类型（int32_t）比整数集合现有所有元素的类型（int16_t）都要长时，整数集合需要先进行升级，也就是按新元素的类型（int32_t）扩展 contents 数组的空间大小，然后才能将新元素加入到整数集合里，当然升级的过程中，也要维持整数集合的有序性。
• 假设有一个整数集合里有 3 个类型为 int16_t 的元素

• 现在，往这个整数集合中加入一个新元素 65535，这个新元素需要用 int32_t 类型来保存，所以整数集合要进行升级操作，首先需要为 contents 数组扩容，在原本空间的大小之上再扩容多 80 位（4x32-3x16=80），这样就能保存下 4 个类型为 int32_t 的元素。

• 扩容完 contents 数组空间大小后，需要将之前的三个元素转换为 int32_t 类型，并将转换后的元素放置到正确的位上面，并且需要维持底层数组的有序性不变，整个转换过程如下：

• 整数集合升级有什么好处呢？

如果要让一个数组同时保存 int16_t、int32_t、int64_t 类型的元素，最简单做法就是直接使用 int64_t 类型的数组。不过这样的话，当如果元素都是 int16_t 类型的，就会造成内存浪费的情况。
整数集合升级就能避免这种情况，如果一直向整数集合添加 int16_t 类型的元素，那么整数集合的底层实现就一直是用 int16_t 类型的数组，只有在我们要将 int32_t 类型或 int64_t 类型的元素添加到集合时，才会对数组进行升级操作。
因此，整数集合升级的好处是节省内存资源。

• 降级

不支持降级操作，一旦对数组进行了升级，就会一直保持升级后的状态。比如前面的升级操作的例子，如果删除了 65535 元素，整数集合的数组还是 int32_t 类型的，并不会因此降级为 int16_t 类型。

跳表

• Redis 只有在 Zset 对象的底层实现用到了跳表，跳表的优势是能支持平均 O(logN) 复杂度的节点查找。
• Zset 对象是唯一一个同时使用了两个数据结构来实现的 Redis 对象，这两个数据结构一个是跳表，一个是哈希表。这样的好处是既能进行高效的范围查询，也能进行高效单点查询。

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

• Zset 对象能支持范围查询（如 ZRANGEBYSCORE 操作），这是因为它的数据结构设计采用了跳表，而又能以常数复杂度获取元素权重（如 ZSCORE 操作），这是因为它同时采用了哈希表进行索引。

跳表结构设计

• 跳表是在链表基础上改进过来的，实现了一种「多层」的有序链表，这样的好处是能快读定位数据。

• 图中头节点有 L0~L2 三个头指针，分别指向了不同层级的节点，然后每个层级的节点都通过指针连接起来：
• • L0 层级共有 5 个节点，分别是节点1、2、3、4、5；
• • L1 层级共有 3 个节点，分别是节点 2、3、5；
• • L2 层级只有 1 个节点，也就是节点 3 。
• 如果我们要在链表中查找节点 4 这个元素，只能从头开始遍历链表，需要查找 4 次，而使用了跳表后，只需要查找 2 次就能定位到节点 4，因为可以在头节点直接从 L2 层级跳到节点 3，然后再往前遍历找到节点 4。
• 可以看到，这个查找过程就是在多个层级上跳来跳去，最后定位到元素。当数据量很大时，跳表的查找复杂度就是 O(logN)。

typedef struct zskiplistNode {
    //Zset 对象的元素值
    sds ele;
    //元素权重值
    double score;
    //后向指针
    struct zskiplistNode *backward;

    //节点的level数组，保存每层上的前向指针和跨度
    struct zskiplistLevel {
        struct zskiplistNode *forward;
        unsigned long span;
    } level[];
} zskiplistNode;

• Zset 对象要同时保存元素和元素的权重，对应到跳表节点结构里就是 sds 类型的 ele 变量和 double 类型的 score 变量。每个跳表节点都有一个后向指针，指向前一个节点，目的是为了方便从跳表的尾节点开始访问节点，这样倒序查找时很方便。
• 跳表是一个带有层级关系的链表，而且每一层级可以包含多个节点，每一个节点通过指针连接起来，实现这一特性就是靠跳表节点结构体中的zskiplistLevel 结构体类型的 level 数组。
• level 数组中的每一个元素代表跳表的一层，也就是由 zskiplistLevel 结构体表示，比如 leve[0] 就表示第一层，leve[1] 就表示第二层。zskiplistLevel 结构体里定义了「指向下一个跳表节点的指针」和「跨度」，跨度时用来记录两个节点之间的距离。
• 下面这张图，展示了各个节点的跨度。

• 1跨度实际上是为了计算这个节点在跳表中的排位1。因为跳表中的节点都是按序排列的，那么计算某个节点排位的时候，从头节点点到该结点的查询路径上，将沿途访问过的所有层的跨度累加起来，得到的结果就是目标节点在跳表中的排位。

• 图中的头节点其实也是 zskiplistNode 跳表节点，只不过头节点的后向指针、权重、元素值都会被用到，所以图中省略了这部分。

• 问题来了，由谁定义哪个跳表节点是头节点呢？这就介绍「跳表」结构体了，如下所示：

typedef struct zskiplist {
    struct zskiplistNode *header, *tail;
    unsigned long length;
    int level;
} zskiplist;

• 跳表结构里包含了：
• • 跳表的头尾节点，便于在O(1)时间复杂度内访问跳表的头节点和尾节点；
• • 跳表的长度，便于在O(1)时间复杂度获取跳表节点的数量；
• • 跳表的最大层数，便于在O(1)时间复杂度获取跳表中层高最大的那个节点的层数量；

跳表节点查询过程

• 查找一个跳表节点的过程时，跳表会从头节点的最高层开始，逐一遍历每一层。在遍历某一层的跳表节点时，会用跳表节点中的 SDS 类型的元素和元素的权重来进行判断，共有两个判断条件：

• • 如果当前节点的权重「小于」要查找的权重时，跳表就会访问该层上的下一个节点。
• • 如果当前节点的权重「等于」要查找的权重时，并且当前节点的 SDS 类型数据「小于」要查找的数据时，跳表就会访问该层上的下一个节点。

• 如果上面两个条件都不满足，或者下一个节点为空时，跳表就会使用目前遍历到的节点的 level 数组里的下一层指针，然后沿着下一层指针继续查找，这就相当于跳到了下一层接着查找。

• 举个例子，下图有个 3 层级的跳表。

• 如果要查找「元素：abcd，权重：4」的节点，查找的过程是这样的：
• • 先从头节点的最高层开始，L2 指向了「元素：abc，权重：3」节点，这个节点的权重比要查找节点的小，所以要访问该层上的下一个节点；
• • 但是该层上的下一个节点是空节点，于是就会跳到「元素：abc，权重：3」节点的下一层去找，也就是 leve[1];
• • 「元素：abc，权重：3」节点的 leve[1] 的下一个指针指向了「元素：abcde，权重：4」的节点，然后将其和要查找的节点比较。虽然「元素：abcde，权重：4」的节点的权重和要查找的权重相同，但是当前节点的 SDS 类型数据「大于」要查找的数据，所以会继续跳到「元素：abc，权重：3」节点的下一层去找，也就是 leve[0]；
• • 「元素：abc，权重：3」节点的 leve[0] 的下一个指针指向了「元素：abcd，权重：4」的节点，该节点正是要查找的节点，查询结束。

跳表节点层数设置

• 跳表的相邻两层的节点数量最理想的比例是 2:1，查找复杂度可以降低到 O(logN)。
• 下图的跳表就是，相邻两层的节点数量的比例是 2 : 1。

那怎样才能维持相邻两层的节点数量的比例为 2 : 1 呢？

• 如果采用新增节点或者删除节点时，来调整跳表节点以维持比例的方法的话，会带来额外的开销。
• Redis 则采用一种巧妙的方法是，跳表在创建节点的时候，随机生成每个节点的层数，并没有严格维持相邻两层的节点数量比例为 2 : 1 的情况。
• 具体的做法是，跳表在创建节点时候，会生成范围为[0-1]的一个随机数，如果这个随机数小于 0.25（相当于概率 25%），那么层数就增加 1 层，然后继续生成下一个随机数，直到随机数的结果大于 0.25 结束，最终确定该节点的层数。
• 这样的做法，相当于每增加一层的概率不超过 25%，层数越高，概率越低，层高最大限制是 64。

quicklist

• 在 Redis 3.0 之前，List 对象的底层数据结构是双向链表或者压缩列表。然后在 Redis 3.2 的时候，List 对象的底层改由 quicklist 数据结构实现。
• 其实 quicklist 就是「双向链表 + 压缩列表」组合，因为一个 quicklist 就是一个链表，而链表中的每个元素又是一个压缩列表。
• 在前面讲压缩列表的时候，我也提到了压缩列表的不足，虽然压缩列表是通过紧凑型的内存布局节省了内存开销，但是因为它的结构设计，如果保存的元素数量增加，或者元素变大了，压缩列表会有「连锁更新」的风险，一旦发生，会造成性能下降。
• quicklist 解决办法，通过控制每个链表节点中的压缩列表的大小或者元素个数，来规避连锁更新的问题。因为压缩列表元素越少或越小，连锁更新带来的影响就越小，从而提供了更好的访问性能。

quicklist 结构设计

• quicklist 的结构体跟链表的结构体类似，都包含了表头和表尾，区别在于 quicklist 的节点是 quicklistNode。

typedef struct quicklist {
    //quicklist的链表头
    quicklistNode *head;      //quicklist的链表头
    //quicklist的链表头
    quicklistNode *tail; 
    //所有压缩列表中的总元素个数
    unsigned long count;
    //quicklistNodes的个数
    unsigned long len;       
    ...
} quicklist;

• 接下来看看，quicklistNode 的结构定义：

typedef struct quicklistNode {
    //前一个quicklistNode
    struct quicklistNode *prev;     //前一个quicklistNode
    //下一个quicklistNode
    struct quicklistNode *next;     //后一个quicklistNode
    //quicklistNode指向的压缩列表
    unsigned char *zl;              
    //压缩列表的的字节大小
    unsigned int sz;                
    //压缩列表的元素个数
    unsigned int count : 16;        //ziplist中的元素个数 
    ....
} quicklistNode;

可以看到，quicklistNode 结构体里包含了前一个节点和下一个节点指针，这样每个 quicklistNode 形成了一个双向链表。但是链表节点的元素不再是单纯保存元素值，而是保存了一个压缩列表，所以 quicklistNode 结构体里有个指向压缩列表的指针 *zl。

• 在向 quicklist 添加一个元素的时候，不会像普通的链表那样，直接新建一个链表节点。而是会检查插入位置的压缩列表是否能容纳该元素，如果能容纳就直接保存到 quicklistNode 结构里的压缩列表，如果不能容纳，才会新建一个新的 quicklistNode 结构。
• quicklist 会控制 quicklistNode 结构里的压缩列表的大小或者元素个数，来规避潜在的连锁更新的风险，但是这并没有完全解决连锁更新的问题。

listpack

• Redis 在 5.0 新设计一个数据结构叫 listpack，目的是替代压缩列表，它最大特点是 listpack 中每个节点不再包含前一个节点的长度了，压缩列表每个节点正因为需要保存前一个节点的长度字段，就会有连锁更新的隐患

listpack 结构设计

• listpack 采用了压缩列表的很多优秀的设计，比如还是用一块连续的内存空间来紧凑地保存数据，并且为了节省内存的开销，listpack 节点会采用不同的编码方式保存不同大小的数据。
• listpack 结构：

• listpack 头包含两个属性，分别记录了 listpack 总字节数和元素数量，然后 listpack 末尾也有个结尾标识。图中的 listpack entry 就是 listpack 的节点了。
• 主要包含三个方面内容：
• • encoding，定义该元素的编码类型，会对不同长度的整数和字符串进行编码；
• • data，实际存放的数据；
• • len，encoding+data的总长度；
• 可以看到，listpack 没有压缩列表中记录前一个节点长度的字段了，listpack 只记录当前节点的长度，当我们向 listpack 加入一个新元素的时候，不会影响其他节点的长度字段的变化，从而避免了压缩列表的连锁更新问题。

过滤规则

ecs配置https