Redis核心数据结构底层原理、源码剖析+跳表+GEO地图实战

本文主要是介绍Redis核心数据结构底层原理、源码剖析+跳表+GEO地图实战，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

一、List

常用API

在这里插入图片描述

底层实现

List是一个有序(按加入的时序排序)的数据结构，Redis采用quicklist（双端链表）和 ziplist 作为List的底层实现。

可以通过设置每个ziplist的最大容量，quicklist的数据压缩范围，提升数据存取效率。

//  单个ziplist节点最大能存储  8kb  ,超过则进行分裂,将数据存储在新的ziplist节点中
//  注意，配置中的数字不是实际的大小，要按照对应关系配置。-1=4kb, -2=8kb, -3 =16kb..
list-max-ziplist-size  -2        

//  0 代表所有节点，都不进行压缩，1， 代表从头节点往后走一个，尾节点往前走一个不用压缩，其他的全部压缩，2，3，4 ... 以此类推
list-compress-depth  1

考虑： 为什么不使用链表？
1、链表的prve、next节点占用空间大，每个要4byte，这样如果list中数据存储的不是很多，就会比价浪费空间；
2、链表中元素存储不是连续的，会形成较多的内存碎片。

综上，redis使用较为紧凑的ziplist实现list.

ziplist底层设计

在这里插入图片描述

zlbytes：表示ziplist中存储数据的大小；
zltail：尾结点索引位置；
zlen：元素个数；
zlend: 表示数据结尾;
entry1~entryN：表示ziplist中的元素。

我们再来看一下每个Entry的结构：

prerawlen: 前一个元素的信息。如果小于254byte，表示当前的数据较小，只分配1byte去存储；如果大于254，需要再多分配4个byte;
len：当前元素的类型等信息；
data：当前元素的value

思考： Redis为何不直接使用ziplist来存储所有的数据呢？为什么还要引入quicklist呢？

如果我们的元素非常多的时候，删除元素会比较耗费性能，因为删除后要重新分配空间赋值（类比数组删除、修改）。

quicklist

Redis引入quicklist来讲多个ziplist关联起来。
在这里插入图片描述

head：关联头结点，指向尾结点的ziplist;
tail：关联尾结点，指向头结点的ziplist；
count：
quicklistNode：一个quicklist节点；

现在，不用将所有数据都放到一个ziplist中维护，而是每一个数据都有一个单独的ziplist存储。这样新增删除元素，只需要维护quicklist中链表即可。

此时，每一个ziplist的最大存储值默认是8kb，超过了8kb，就需要重新生成一个新的ziplist来存储。这个值也可以自己去配置大小：
注意，配置中的数字不是实际的大小，要按照对应关系配置。-1=4kb, -2=8kb, -3 =16kb…

list-max-ziplist-size  -2

在这里插入图片描述

数据压缩
在热点数据中，头结点和尾结点的数据可能需要频繁访问，但是对于中间的一些元素，访问可能不是那么频繁。我们就可以对中间的元素进行压缩

//  0 代表所有节点，都不进行压缩，1， 代表从头节点往后走一个，尾节点往前走一个不用压缩，其他的全部压缩，2，3，4 ... 以此类推
list-compress-depth  1

二、Hash

常用API

在这里插入图片描述

底层实现

Hash 数据结构底层实现为一个字典( dict ),也是RedisBb用来存储K-V的数据结构,当数据量比较小，或者单个元素比较小时，底层用ziplist存储，数据大小和元素数量阈值可以通过如下参数设置。

//  ziplist 元素个数超过 512 ，将改为hashtable编码
hash-max-ziplist-entries  512   

//  单个元素大小超过 64 byte时，将改为hashtable编码 
hash-max-ziplist-value    64

在这里插入图片描述

当元素个数或者单个元素value值大小超过一定的阈值的时候，就会使用hashtable存储。、

在这里插入图片描述
我们可以验证一下，每当数据元素小于512且每个元素的value小于64byte，其数据结构应当是ziplist（有序）。
n/20210705091652246.png)

我们再插入一个value比价大的元素：
在这里插入图片描述
发现其底层编码已经变成了hashtable.l

三、Set

常用API

在这里插入图片描述
smembers a-set： 查看set中所有元素。

smembers a-set
1) "1"
2) "3"
3) "4"
4) "5"
5) "9"
6) "10"

底层实现

Set 为无序的，自动去重、自动排序的集合数据类型，Set 数据结构底层实现为一个value 为 null 的字典( dict ), 当数据可以用整形表示时，Set集合将被编码为intset数据结构。

在这里插入图片描述

两个条件任意满足时Set将用hashtable存储数据。

1，元素个数大于 set-max-intset-entries ;

set-max-intset-entries 512       // intset 能存储的最大元素个数，超过则用hashtable编码

2 ，元素无法用整型表示

Set中元素会自动去重和排序（全部是整型的时候）

127.0.0.1:6380> sadd a-set 1 3 5 10 9 4 4 4
127.0.0.1:6380> smembers a-set
1) "1"
2) "3"
3) "4"
4) "5"
5) "9"
6) "10"

Set存储

我们来查看刚才设置的a-set的编码：
在这里插入图片描述
可以看到，此时是使用intset存储的。

我们此时加入一个a元素，再来查看：
在这里插入图片描述
发现a这个元素将原本的顺序打乱了。因为无法用intset来存储这个a了，此时我们再来看一下底层编码，发现已经从intset转化成hashtable了。

四、Set

常用API

在这里插入图片描述

127.0.0.1:6380> zadd a-zset 100 a 200 b 150 c
(integer) 3
127.0.0.1:6380> zrange a-zset
(error) ERR wrong number of arguments for 'zrange' command
127.0.0.1:6380> zrange a-zset 0 -1 
1) "a"
2) "c"
3) "b"
127.0.0.1:6380> zrange a-zset 0 -1 withscores
1) "a"
2) "100"
3) "c"
4) "150"
5) "b"
6) "200"
127.0.0.1:6380>

zset会按照分数自动排序！

底层实现

ZSet 为有序的，自动去重的集合数据类型，ZSet 数据结构底层实现为字典(dict) + 跳表(skiplist) ,当数据比较少时，用ziplist编码结构存储。

在这里插入图片描述
满足一下条件时，会使用skiplist跳表编码：

zset-max-ziplist-entries  128    // 元素个数超过128 ，将用skiplist编码
zset-max-ziplist-value     64     //  单个元素大小超过 64 byte, 将用 skiplist编码

ZSet会按照分数自动排序

zset会按照分数自动排序！

127.0.0.1:6380> zrange a-zset 0 -1 withscores
1) "a"
2) "100"
3) "c"
4) "150"
5) "b"
6) "200"

ZSet存储

我们此时看看上面的zset的编码：
在这里插入图片描述
发现是ziplist. 在数据较小的情况下都是使用ziplist存储的。

我们现在增加一个非常大的元素（大于64byte），验证是否会用跳表编码：

Zset数据结构

在这里插入图片描述

五、跳表skiplist

1、产生背景
在这里插入图片描述

我们如果使用链表存储数据，如果要查询某个数据，就需要先找到头节点，然后依次遍历知道找到这个元素。时间复杂度为O(n) 。

我们可以考虑给链表加一个索引层来优化查询：
在这里插入图片描述
有了这个索引层之后，如果我们要查询79的元素，可以先从索引层查询。这样查到78和84之间就可以找到79了。这样只需要查询大概一半的元素就可以找到目标值了。

那么还有没有优化空间呢？我们想，是不是这个索引层间隔可以再大一点，层可以再多一点？
在这里插入图片描述
现在我们有了两层索引，现在要查询79的话，先查询到索引层2的78，发现后面没有其他元素了。先后去到索引层1中的78，然后继续向后查询。发现了84，然后再去数据层中找到79.

这样，又可以减少查询次数。

我们继续优化，再加一层索引：
在这里插入图片描述
一次查询一半，有点类似折半查找。这样查询的次数又减少了。

我们来计算一下此时的查询复杂度：

数据项    ：    查找个数
------------------------------------
index 1		:		N / 2^1
index 2		:		N / 2^2
index 3		:		N / 2^3
....
index k		:		N / 2^k

我们设最顶层索引会将数据分成2端，则 N / 2^k = 2, 即：
2^k = N /2 
k = log N

这就是跳表skiplist, 数组上面加索引，以空间换时间。

其实Redis底层并不是直接使用跳表，而是对其进行了一些修改。

Redis中的跳表实现

在这里插入图片描述

注意，zskiplist记录了和索引相关的信息：

header：指针指向索引层；
taile：指向尾节点；
length：元素个数；
level：层高，因为遍历的时候需要从上往下遍历，需要拿到最高层的这个数。

backwork指针是为了从前往后遍历使用的：

127.0.0.1:6380> ZREVRANGE a-zset 0 -1 withscores
1) "b"
2) "200"
3) "c"
4) "150"
5) "a"
6) "100"
127.0.0.1:6380>

数据插入

假如已有如下元素

127.0.0.1:6380> zrange b-zset 0 -1 withscores
1) "a"
2) "100"
3) "b"
4) "120"
5) "c"
6) "200"

其在Redis中的跳表如图所示：
在这里插入图片描述
我们现在想添加一个元素：150 d. 下面是添加规则：

1、现在根据zskiplist中的level，从第一个元素NULL中找到L2；
2、根据NULL中的L2的指针找到真实的L2元素，发现是b 120;
3、判断要插入的数据150是否大于120，如果是，则继续往下找；
4、找到最右边的NULL，说明要往L1上去找；
5、在b节点上找到L1指针，继续向下找，找到L1连接着的元素c;
6、发现要插入的150小于200，则元素150 d 应当插入到此处。
在这里插入图片描述

源码实现

1、找到要插入位置；
在这里插入图片描述
2、创建一个新节点，将其加入到跳表中；

六、跳表在Geo中的使用

GeoHash是一种地理位置编码方法。由Gustavo Niemeyer 和 G.M. Morton于2008年发明，它将地理位置编码为一串简短的字母和数字。它是一种分层的空间数据结构，将空间细分为网格形状的桶，这是所谓的z顺序曲线的众多应用之一，通常是空间填充曲线。

常用API

1、命令查看

127.0.0.1:6380> help @geo

  GEOADD key [NX|XX] [CH] longitude latitude member [longitude latitude member ...]
  summary: Add one or more geospatial items in the geospatial index represented using a sorted set
  since: 3.2.0

  GEODIST key member1 member2 [m|km|ft|mi]
  summary: Returns the distance between two members of a geospatial index
  since: 3.2.0

  GEOHASH key member [member ...]
  summary: Returns members of a geospatial index as standard geohash strings
  since: 3.2.0

  GEOPOS key member [member ...]
  summary: Returns longitude and latitude of members of a geospatial index
  since: 3.2.0

  GEORADIUS key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count [ANY]] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key]
  summary: Query a sorted set representing a geospatial index to fetch members matching a given maximum distance from a point
  since: 3.2.0

  GEORADIUSBYMEMBER key member radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count [ANY]] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key]
  summary: Query a sorted set representing a geospatial index to fetch members matching a given maximum distance from a member
  since: 3.2.0

  GEOSEARCH key [FROMMEMBER member] [FROMLONLAT longitude latitude] [BYRADIUS radius m|km|ft|mi] [BYBOX width height m|km|ft|mi] [ASC|DESC] [COUNT count [ANY]] [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH]
  summary: Query a sorted set representing a geospatial index to fetch members inside an area of a box or a circle.
  since: 6.2

  GEOSEARCHSTORE destination source [FROMMEMBER member] [FROMLONLAT longitude latitude] [BYRADIUS radius m|km|ft|mi] [BYBOX width height m|km|ft|mi] [ASC|DESC] [COUNT count [ANY]] [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [STOREDIST]
  summary: Query a sorted set representing a geospatial index to fetch members inside an area of a box or a circle, and store the result in another key.
  since: 6.2

127.0.0.1:6380>

在这里插入图片描述

地图功能实战

假如我们现在要实现一个功能，输入自己的位置后，要查看周围有哪些地点，就可以使用geo实现；

1、我们首先在百度搜索“拾取坐标地址”，然后进入网站http://api.map.baidu.com/lbsapi/getpoint/ ；
在这里插入图片描述
2、我们点击地点，获取一些地点的经纬度，并将其添加到redis中：

// 116.400739,39.918672 -> 116.400739 39.918672
geoadd locations 116.400739 39.918672 gugong 

geoadd locations 116.344972 39.947884 beijingzoos

geoadd locations 116.303578 39.990794 haidianpark

3、查看故宫和北京动物园之间的距离：
在这里插入图片描述

在这里插入代码片127.0.0.1:6380> GEODIST locations gugong beijingzoos km
"5.7602"
127.0.0.1:6380>

可以看到，它们之间的巨鹿是5.7公里。

再看看，故宫到海淀公园的距离：

127.0.0.1:6380> GEODIST locations gugong haidianpark km
"11.5315"
127.0.0.1:6380>

4、地点查询

经纬度半径查询：
longitude 经度，latitude 纬度，radius 半径

GEORADIUS key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count [ANY]] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key]
 
summary: Query a sorted set representing a geospatial index to fetch members matching a given maximum distance from a point

since: 3.2.0

在这里插入图片描述

距离某个地点半径x公里查询

GEORADIUSBYMEMBER key member radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count [ANY]] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key]
  
summary: Query a sorted set representing a geospatial index to fetch members matching a given maximum distance from a member

since: 3.2.0

在这里插入图片描述
我们来查询故宫周围15km的地点：

127.0.0.1:6380> GEORADIUSBYMEMBER locations gugong 15 km
1) "gugong"
2) "beijingzoos"
3) "haidianpark"

可以看到，已经成功的查询出了故宫半径15公里内的所有地点。

我们只查故宫附近6公里的地点：

127.0.0.1:6380> GEORADIUSBYMEMBER locations gugong 6 km
1) "gugong"
2) "beijingzoos"

可以看到只查询出北京动物园。

GEO底层实现

我们来查看一下locations的数据结构：
在这里插入图片描述
发现GEO是使用zset存储的。

我们再来看其底层编码格式：
在这里插入图片描述
是使用ziplist实现的，因为现在的数据量较少，数据量大的话应该会转化成hashtable存储。

GeoHash经纬度编码

在这里插入图片描述

GeoHash优缺点

在这里插入图片描述

* 面试题

1、String和Hash两种类型的优缺点，你是如何选型的？

比如现在有数据：

user:
	id: 100
	name: nangua
	age:18
	...

这个结构我们采用String和Hash存储的优缺点分别是什么？

1、使用String存储

user:id 100
user:name nangua
user:age 18
......

缺点：
这样的问题很明显，需要多个key去存储一个对象，而key存储的时候是使用SDS存储的，key多了，自然需要更多的存储空间。

其次，我们知道，String底层是使用dict(字典)来存储的。

当我们新加一个数据的时候，都需要hash(key) -> arr[] 。这样，如果数据非常多的时候，这个数据很快就会变得非常大。当数据元素增加到一定程度的时候还需要扩容rehash。

所以如果用String这样存储，还可能带来频繁的rehash。

优点：
可以对每一个属性设置过期时间。

2、使用hash存储

优点：
使用hash的好处是只会用到一个key.

那么字段比如name, age等会被放到内部小的hashtable中存储。这样存储可以减少外部频繁的rehash。

缺点：
我们知道，只有最为层的key可以设置过期时间的。如果我们使用hash存储，那么就无法精确的设置对象的某一个字段过期。

这篇关于Redis核心数据结构底层原理、源码剖析+跳表+GEO地图实战的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！

Redis核心数据结构底层原理、源码剖析+跳表+GEO地图实战

一、List

常用API

底层实现

ziplist底层设计

quicklist

二、Hash

常用API

底层实现

三、Set

常用API

底层实现

Set中元素会自动去重和排序（全部是整型的时候）

Set存储

四、Set

常用API

底层实现

ZSet会按照分数自动排序

ZSet存储

Zset数据结构

五、跳表skiplist

Redis中的跳表实现

数据插入

源码实现

六、跳表在Geo中的使用

常用API

地图功能实战

GEO底层实现

GeoHash经纬度编码

GeoHash优缺点

* 面试题

1、String和Hash两种类型的优缺点，你是如何选型的？

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