在上一篇文章《Redis列表实现原理之ziplist结构》,我们分析了ziplist结构如何使用一块完整的内存存储列表数据。
同时也提出了一个问题:如果链表很长,ziplist中每次插入或删除节点时都需要进行大量的内存拷贝,这个性能是无法接受的。
本文分析quicklist结构如何解决这个问题,并实现Redis的列表类型。
quicklist的设计思想很简单,将一个长ziplist拆分为多个短ziplist,避免插入或删除元素时导致大量的内存拷贝。
ziplist存储数据的形式更类似于数组,而quicklist是真正意义上的链表结构,它由quicklistNode节点链接而成,在quicklistNode中使用ziplist存储数据。
提示:本文以下代码如无特殊说明,均位于quicklist.h/quicklist.c中。
本文以下说的“节点”,如无特殊说明,都指quicklistNode节点,而不是ziplist中的节点。
定义
quicklistNode的定义如下:
typedef struct quicklistNode {
struct quicklistNode *prev;
struct quicklistNode *next;
unsigned char *zl;
unsigned int sz;
unsigned int count : 16;
unsigned int encoding : 2;
unsigned int container : 2;
unsigned int recompress : 1;
unsigned int attempted_compress : 1;
unsigned int extra : 10;
} quicklistNode;
- prev、next:指向前驱节点,后驱节点。
- zl:ziplist,负责存储数据。
- sz:ziplist占用的字节数。
- count:ziplist的元素数量。
- encoding:2代表节点已压缩,1代表没有压缩。
- container:目前固定为2,代表使用ziplist存储数据。
- recompress:1代表暂时解压(用于读取数据等),后续需要时再将其压缩。
- extra:预留属性,暂未使用。
当链表很长时,中间节点数据访问频率较低。这时Redis会将中间节点数据进行压缩,进一步节省内存空间。Redis采用是无损压缩算法—LZF算法。
压缩后的节点定义如下:
typedef struct quicklistLZF {
unsigned int sz;
char compressed[];
} quicklistLZF;
- sz:压缩后的ziplist大小。
- compressed:存放压缩后的ziplist字节数组。
quicklist的定义如下:
typedef struct quicklist {
quicklistNode *head;
quicklistNode *tail;
unsigned long count;
unsigned long len;
int fill : QL_FILL_BITS;
unsigned int compress : QL_COMP_BITS;
unsigned int bookmark_count: QL_BM_BITS;
quicklistBookmark bookmarks[];
} quicklist;
- head、tail:指向头节点、尾节点。
- count:所有节点的ziplist的元素数量总和。
- len:节点数量。
- fill:16bit,用于判断节点ziplist是否已满。
- compress:16bit,存放节点压缩配置。
quicklist的结构如图2-5所示。
操作分析
插入元素到quicklist头部:
int quicklistPushHead(quicklist *quicklist, void *value, size_t sz) {
quicklistNode *orig_head = quicklist->head;
// [1]
if (likely(
_quicklistNodeAllowInsert(quicklist->head, quicklist->fill, sz))) {
// [2]
quicklist->head->zl =
ziplistPush(quicklist->head->zl, value, sz, ZIPLIST_HEAD);
// [3]
quicklistNodeUpdateSz(quicklist->head);
} else {
// [4]
quicklistNode *node = quicklistCreateNode();
node->zl = ziplistPush(ziplistNew(), value, sz, ZIPLIST_HEAD);
quicklistNodeUpdateSz(node);
_quicklistInsertNodeBefore(quicklist, quicklist->head, node);
}
quicklist->count++;
quicklist->head->count++;
return (orig_head != quicklist->head);
}
参数说明:
- value、sz:插入元素的内容与大小。
【1】判断head节点ziplist是否已满,_quicklistNodeAllowInsert函数中根据quicklist.fill属性判断节点是否已满。
【2】head节点未满,直接调用ziplistPush函数,插入元素到ziplist中。
【3】更新quicklistNode.sz属性。
【4】head节点已满,创建一个新节点,将元素插入新节点的ziplist中,再将该节点头插入quicklist中。
也可以在quicklist的指定位置插入元素:
REDIS_STATIC void _quicklistInsert(quicklist *quicklist, quicklistEntry *entry,
void *value, const size_t sz, int after) {
int full = 0, at_tail = 0, at_head = 0, full_next = 0, full_prev = 0;
int fill = quicklist->fill;
quicklistNode *node = entry->node;
quicklistNode *new_node = NULL;
...
// [1]
if (!_quicklistNodeAllowInsert(node, fill, sz)) {
full = 1;
}
if (after && (entry->offset == node->count)) {
at_tail = 1;
if (!_quicklistNodeAllowInsert(node->next, fill, sz)) {
full_next = 1;
}
}
if (!after && (entry->offset == 0)) {
at_head = 1;
if (!_quicklistNodeAllowInsert(node->prev, fill, sz)) {
full_prev = 1;
}
}
// [2]
...
}
参数说明:
- entry:quicklistEntry结构,quicklistEntry.node指定元素插入的quicklistNode节点,quicklistEntry.offset指定插入ziplist的索引位置。
- after:是否在quicklistEntry.offset之后插入。
【1】根据参数设置以下标志。
- full:待插入节点ziplist是否已满。
- at_tail:是否ziplist尾插。
- at_head:是否ziplist头插。
- full_next:后驱节点是否已满。
- full_prev:前驱节点是否已满。
提示:头插指插入链表头部,尾插指插入链表尾部。
【2】根据上面的标志进行处理,代码较烦琐,这里不再列出。
这里的执行逻辑如表2-2所示。
条件 | 条件说明 | 处理方式 |
---|---|---|
!full && after | 待插入节点未满,ziplist尾插 | 再次检查ziplist插入位置是否存在后驱元素,如果不存在则调用ziplistPush函数插入元素(更快),否则调用ziplistInsert插入元素 |
!full && !after | 待插入节点未满,非ziplist尾插 | 调用ziplistInsert函数插入元素 |
full && at_tail && node -> next && !full_next && after | 待插入节点已满,尾插,后驱节点未满 | 将元素插入后驱节点ziplist中 |
full && at_head && node -> prev && !full_prev && !after | 待插入节点已满,ziplist头插,前驱节点未满 | 将元素插入前驱节点ziplist中 |
full && ((at_tail && node -> next && full_next && after) ||(at_head && node->prev && full_prev && !after)) | 待插入节点已满,尾插且后驱节点已满,或者头插且前驱节点已满 | 构建一个新节点,将元素插入新节点,并根据after参数将新节点插入quicklist中 |
full | 待插入节点已满,并且在节点ziplist中间插入 | 将插入节点的数据拆分到两个节点中,再插入拆分后的新节点中 |
我们只看最后一种场景的实现:
// [1]
quicklistDecompressNodeForUse(node);
// [2]
new_node = _quicklistSplitNode(node, entry->offset, after);
new_node->zl = ziplistPush(new_node->zl, value, sz,
after ? ZIPLIST_HEAD : ZIPLIST_TAIL);
new_node->count++;
quicklistNodeUpdateSz(new_node);
// [3]
__quicklistInsertNode(quicklist, node, new_node, after);
// [4]
_quicklistMergeNodes(quicklist, node);
【1】如果节点已压缩,则解压节点。
【2】从插入节点中拆分出一个新节点,并将元素插入新节点中。
【3】将新节点插入quicklist中。
【4】尝试合并节点。_quicklistMergeNodes尝试执行以下操作:
- 将node->prev->prev合并到node->prev。
- 将node->next合并到node->next->next。
- 将node->prev合并到node。
- 将node合并到node->next。
合并条件:如果合并后节点大小仍满足quicklist.fill参数要求,则合并节点。
这个场景处理与B+树的节点分裂合并有点相似。
quicklist常用的函数如表2-3所示。
函数 | 作用 |
---|---|
quicklistCreate、quicklistNew | 创建一个空的quicklist |
quicklistPushHead,quicklistPushTail | 在quicklist头部、尾部插入元素 |
quicklistIndex | 查找给定索引的quicklistEntry节点 |
quicklistDelEntry | 删除给定的元素 |
配置说明
- list-max-ziplist-size:配置server.list_max_ziplist_size属性,该值会赋值给quicklist.fill。取正值,表示quicklist节点的ziplist最多可以存放多少个元素。例如,配置为5,表示每个quicklist节点的ziplist最多包含5个元素。取负值,表示quicklist节点的ziplist最多占用字节数。这时,它只能取-1到-5这五个值(默认值为-2),每个值的含义如下:
-5:每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过64 KB。
-4:每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过32 KB。
-3:每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过16 KB。
-2:每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过8 KB。
-1:每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过4 KB。 - list-compress-depth:配置server.list_compress_depth属性,该值会赋值给quicklist.compress。
0:表示节点都不压缩,Redis的默认配置。
1:表示quicklist两端各有1个节点不压缩,中间的节点压缩。
2:表示quicklist两端各有2个节点不压缩,中间的节点压缩。
3:表示quicklist两端各有3个节点不压缩,中间的节点压缩。
以此类推。
编码
ziplist由于结构紧凑,能高效使用内存,所以在Redis中被广泛使用,可用于保存用户列表、散列、有序集合等数据。
列表类型只有一种编码格式OBJ_ENCODING_QUICKLIST,使用quicklist存储数据(redisObject.ptr指向quicklist结构)。列表类型的实现代码在t_list.c中,读者可以查看源码了解实现更多细节。
总结
- ziplist是一种结构紧凑的数据结构,使用一块完整内存存储链表的所有数据。
- ziplist内的元素支持不同的编码格式,以最大限度地节省内存。
- quicklist通过切分ziplist来提高插入、删除元素等操作的性能。
- 链表的编码格式只有OBJ_ENCODING_QUICKLIST。
本文内容摘自作者新书《Redis核心原理与实践》,这本书深入地分析了Redis常用特性的内部机制与实现方式,大部分内容源自对Redis源码的分析,并从中总结出设计思路、实现原理。通过阅读本书,读者可以快速、轻松地了解Redis的内部运行机制。
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