redis高性能数据结构之有序集
时间:2022-07-23
本文章向大家介绍redis高性能数据结构之有序集,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
背景
已经讲了两个数据结构了,今天我们来讲一下在redis中最具有特色的数据结构zset(有序列表)
ZSET
简介
zset有序列表,显而易见意思就是一个有序且是不重复上的数据结构,它类似于Java中的sortset和hashmap的结合体,但是在redis中是通过两种底层数据结构实现的。一种是ziplist压缩列表,另一种就是redis中最经典的数据结构skipList跳跃表。
底层数据结构的选择
第一次插入数据结构的选择
- 在使用ZDD 命令添加第一个元素到空key时,程序通过检查输入的第一个元素来决定该创建什么编码的有序集。
- 符合下面的条件就会创建ziplist
- 服务器属性server.zset_max_ziplist_entries 的值大于 0
- 元素的member长度小于服务器属性server.zset_max_ziplist_value的值(默认64)
- 不符合上面的条件就使用skiplist跳跃表实现编码。
后期编码转换
- 当刚开始选择了ziplist,会在下面两种情况下转为skipList。
- ziplist所保存的元素超过服务器属性server.zset_max_ziplist_entries 的值(默认值为 128 )
- 新添加元素的 member 的长度大于服务器属性 server.zset_max_ziplist_value 的值(默认值为 64 )、
- 那我们是否思考一下为什么需要转换呢?在总结Hash对象的时候我们已经讲到了。ziplist 是一个紧挨着的存储空间,并且是没有预留空间的,随意对于ziplist优势在于节省空间,但是在容量大到一定成度扩容就是影响他的性能的主要原因之一。我们接下来再看看skipList是如何解决这些问题呢?
SKIPLIST(跳跃表)
简介
- redis的skipList 因为是有序的,所以需要一个hash结构来存储value和score的对应关系,另一方面需要提供按照score来排序的功能,还能够指定score的范围来获取value列表的功能,上述也就是跳跃表要实现的功能
- 跳跃表(skiplist)是一种随机化的数据, 由 William Pugh 在论文《Skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees》中提出, 跳跃表以有序的方式在层次化的链表中保存元素, 效率和平衡树媲美 —— 查找、删除、添加等操作都可以在对数期望时间下完成, 并且比起平衡树来说, 跳跃表的实现要简单直观得多。
基本数据结构
- 上图就是跳跃列表的示意图,图中只画了四层,Redis 的跳跃表共有 64 层,意味着最 多可以容纳 2^64 次方个元素。每一个 kv 块对应的结构如下面的代码中的 zslnode 结构,kv header 也是这个结构,只不过 value 字段是 null 值——无效的,score 是 Double.MIN_VALUE,用来垫底的。kv 之间使用指针串起来形成了双向链表结构,它们是 有序 排列的,从小到大。不同的 kv 层高可能不一样,层数越高的 kv 越少。同一层的 kv 会使用指针串起来。每一个层元素的遍历都是从 kv header 出发。
- 更加清晰的的跳跃表实现文章:https://lotabout.me/2018/skip-list/
- 了解了跳表的实现我们和ziplist对比一下,肯定是币ziplist是消耗内寸空间的,但是他的查询效率是很高的。并且他不需要连续的内存空间,所以说他对内存是更友好的,当内存剩余120KB的不连续的内存时你使用链表还可以存储,但是你使用ziplist这样的数据结构存储不了,因为他需要的是连续的120KB。
源码
typedef struct zskiplist {
// 头节点,尾节点
struct zskiplistNode *header, *tail;
// 节点数量
unsigned long length;
// 目前表内节点的最大层数
int level;
} zskiplist;
typedef struct zskiplistNode {
// member 对象
robj *obj;
// 分值
double score;
// 后退指针
struct zskiplistNode *backward;
// 层
struct zskiplistLevel {
// 前进指针
struct zskiplistNode *forward;
// 这个层跨越的节点数量
unsigned int span;
} level[];
} zskiplistNode;
查找
- 设想如果跳跃列表只有一层会怎样?插入删除操作需要定位到相应的位置节点 (定位到 最后一个比「我」小的元素,也就是第一个比「我」大的元素的前一个),定位的效率肯定比 较差,复杂度将会是 O(n),因为需要挨个遍历。也许你会想到二分查找,但是二分查找的结 构只能是有序数组。跳跃列表有了多层结构之后,这个定位的算法复杂度将会降到 O(lg(n))。
- 看这篇文章可以快速理解:https://lotabout.me/2018/skip-list/
插入源码
/* Insert a new node in the skiplist. Assumes the element does not already
* exist (up to the caller to enforce that). The skiplist takes ownership
* of the passed SDS string 'ele'. */
zskiplistNode *zslInsert(zskiplist *zsl, double score, sds ele) {
// 存储搜索路径
zskiplistNode *update[ZSKIPLIST_MAXLEVEL], *x;
// 存储经过的节点跨度
unsigned int rank[ZSKIPLIST_MAXLEVEL];
int i, level;
serverAssert(!isnan(score));
x = zsl->header;
// 逐步降级寻找目标节点,得到「搜索路径」
for (i = zsl->level-1; i >= 0; i--) {
/* store rank that is crossed to reach the insert position */
rank[i] = i == (zsl->level-1) ? 0 : rank[i+1];
// 如果 score 相等,还需要比较 value
while (x->level[i].forward &&
(x->level[i].forward->score < score ||
(x->level[i].forward->score == score &&
sdscmp(x->level[i].forward->ele,ele) < 0)))
{
rank[i] += x->level[i].span;
第 210 页 共 226 页
Redis 深度历险:核心原理与应用实践 | 钱文品 著
x = x->level[i].forward;
}
update[i] = x;
}
// 正式进入插入过程
/* we assume the element is not already inside, since we allow duplicated
* scores, reinserting the same element should never happen since the
* caller of zslInsert() should test in the hash table if the element is
* already inside or not. */
// 随机一个层数
level = zslRandomLevel();
// 填充跨度
if (level > zsl->level) {
for (i = zsl->level; i < level; i++) {
rank[i] = 0;
update[i] = zsl->header;
update[i]->level[i].span = zsl->length;
}
// 更新跳跃列表的层高
zsl->level = level;
}
// 创建新节点
x = zslCreateNode(level,score,ele);
// 重排一下前向指针
for (i = 0; i < level; i++) {
x->level[i].forward = update[i]->level[i].forward;
update[i]->level[i].forward = x;
/* update span covered by update[i] as x is inserted here */
x->level[i].span = update[i]->level[i].span - (rank[0] - rank[i]);
update[i]->level[i].span = (rank[0] - rank[i]) + 1;
}
/* increment span for untouched levels */
for (i = level; i < zsl->level; i++) {
update[i]->level[i].span++;
}
// 重排一下后向指针
x->backward = (update[0] == zsl->header) ? NULL : update[0];
if (x->level[0].forward)
x->level[0].forward->backward = x;
else
zsl->tail = x;
zsl->length++;
return x;
}
首先我们在搜索合适插入点的过程中将「搜索路径」摸出来了,然后就可以开始创建新 节点了,创建的时候需要给这个节点随机分配一个层数,再将搜索路径上的节点和这个新节 点通过前向后向指针串起来。如果分配的新节点的高度高于当前跳跃列表的最大高度,就需 要更新一下跳跃列表的最大高度。
删除过程
删除过程和插入过程类似,都需先把这个「搜索路径」找出来。然后对于每个层的相关 节点都重排一下前向后向指针就可以了。同时还要注意更新一下最高层数 maxLevel。
更新过程
- 当我们调用 zadd 方法时,如果对应的 value 不存在,那就是插入过程。如果这个 value 已经存在了,只是调整一下 score 的值,那就需要走一个更新的流程。假设这个新的 score 值不会带来排序位置上的改变,那么就不需要调整位置,直接修改元素的 score 值就 可以了。但是如果排序位置改变了,那就要调整位置。那该如何调整位置呢?
/* Remove and re-insert when score changes. */
if (score != curscore) {
zskiplistNode *node;
serverAssert(zslDelete(zs->zsl,curscore,ele,&node));
znode = zslInsert(zs->zsl,score,node->ele);
/* We reused the node->ele SDS string, free the node now
* since zslInsert created a new one. */
node->ele = NULL;
zslFreeNode(node);
/* Note that we did not removed the original element from
* the hash table representing the sorted set, so we just
* update the score. */
dictGetVal(de) = &znode->score; /* Update score ptr. */
*flags |= ZADD_UPDATED;
}
return 1;
一个简单的策略就是先删除这个元素,再插入这个元素,需要经过两次路径搜索。Redis 就是这么干的。 不过 Redis 遇到 score 值改变了就直接删除再插入,不会去判断位置是否 需要调整。
总结
- redis的ZSET数据结构有两种编码方式:ziplist skiplist
- ziplist 和 skiplist的切条件触发可以进行自定义设置
- 跳跃表是一种随机化数据结构,查找、添加、删除操作都可以在对数期望时间下完成。
- 还有我们大概看了下redis的skip底层数据结构
上面文章也有说道红黑树,博主也有看到很多面试题是这样问的:
- redis的有序集为什么使用skiplist 而不使用红黑树来实现呢?
答案:
作者原话:
- They are not very memory intensive. It’s up to you basically. Changing parameters about the probability of a node to have a given number of levels will make then less memory intensive than btrees.
- A sorted set is often target of many ZRANGE or ZREVRANGE operations, that is, traversing the skip list as a linked list. With this operation the cache locality of skip lists is at least as good as with other kind of balanced trees.
- They are simpler to implement, debug, and so forth. For instance thanks to the skip list simplicity I received a patch (already in Redis master) with augmented skip lists implementing ZRANK in O(log(N)). It required little changes to the code. (自行谷歌翻译,没有看不起你的意思!!) 其他答案:
- https://www.zhihu.com/question/20202931
- https://blog.csdn.net/hebtu666/article/details/102556064
- JavaScript 教程
- JavaScript 编辑工具
- JavaScript 与HTML
- JavaScript 与Java
- JavaScript 数据结构
- JavaScript 基本数据类型
- JavaScript 特殊数据类型
- JavaScript 运算符
- JavaScript typeof 运算符
- JavaScript 表达式
- JavaScript 类型转换
- JavaScript 基本语法
- JavaScript 注释
- Javascript 基本处理流程
- Javascript 选择结构
- Javascript if 语句
- Javascript if 语句的嵌套
- Javascript switch 语句
- Javascript 循环结构
- Javascript 循环结构实例
- Javascript 跳转语句
- Javascript 控制语句总结
- Javascript 函数介绍
- Javascript 函数的定义
- Javascript 函数调用
- Javascript 几种特殊的函数
- JavaScript 内置函数简介
- Javascript eval() 函数
- Javascript isFinite() 函数
- Javascript isNaN() 函数
- parseInt() 与 parseFloat()
- escape() 与 unescape()
- Javascript 字符串介绍
- Javascript length属性
- javascript 字符串函数
- Javascript 日期对象简介
- Javascript 日期对象用途
- Date 对象属性和方法
- Javascript 数组是什么
- Javascript 创建数组
- Javascript 数组赋值与取值
- Javascript 数组属性和方法
- mybatis的分页查询
- Cypress系列(50)- wrap() 命令详解
- 规则引擎在IoT的重要性?
- Js中String对象
- 如何让一个字符串执行?
- Array.apply(),new Array(),arr =[] 的区别
- 一文带你真正了解histroy
- 介绍一个可以离线查询 IP 来源和 ISP 信息的终端利器
- 这也太简单了吧!一个函数完成数据相关性热图计算和展示
- CentOS7安装Zookeeper
- CentOS7卸载OpenJDK,然后安装Oracle JDK
- Java停止线程的四种方法
- Educational Codeforces Round 95 (Rated for Div. 2) A-D
- Go服务迁到K8s后老抽风重启? 记一次完整的线上问题解决过程
- PHP的另一个高效缓存扩展:Yac