Redis深度剖析让你真正了解它（redis深度理解）

Redis深度剖析：让你真正了解它

Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的使用ANSI C语言编写的支持多种语言的高性能键值数据库。它支持数据的持久化、主从复制、集群、事务以及不同级别的数据失效时间，是一款非常流行的NoSQL数据库。在本篇文章中，我们将对Redis进行深度剖析，探究它的内部实现原理和优化策略，让你真正了解Redis。

Redis的内部实现原理

Redis的底层数据结构主要包括字符串、列表、集合、有序集合、哈希表和位图。其中，字符串是Redis最基础的数据结构，所有的键值对数据都是基于字符串存储的。而列表、集合、有序集合、哈希表和位图则是Redis在此基础上衍生出来的高级数据结构。

Redis中的数据存储主要使用了SkipList、ZipList和HashTable三种数据结构：

1. SkipList：跳跃表是Redis为有序集合这一高级数据结构设计的一种基础结构，它的主要特点是查找、插入、删除效率均为O(logN)。跳跃表的实现依靠了随机化的思想，其定义如下：

“`c

#define SKIP_LIST_MAX_LEVEL 64

typedef struct slistNode {

void *value;

double score;

struct slistNode *forward[];

} slistNode;

typedef struct slist {

struct slistNode *header, *tl;

unsigned long length;

int level;

} slist;

2. ZipList：ZipList是一种紧凑而高效的实现方式，通过将多个小值存储在一起来减小内存占用。ZipList的定义如下：

```c
#define ZIP_END 255
#define ZIP_BIGLEN 254

typedef struct zlentry {
  unsigned int prevlen, lensize, encoding, contentlen;
  unsigned char *p;
} zlentry;
typedef struct ziplist {
  unsigned char *zl;
  unsigned int zlbytes, tl_offset;
  unsigned int len;
} ziplist;

3. HashTable：哈希表是Redis中最常用的数据结构之一。Redis的哈希表实现采用了MurmurHash2哈希函数，其定义如下：

“`c

// Hash函数

uint64_t MurmurHash64A(const void *key, int len, unsigned int seed);

// 哈希表链表节点

typedef struct dictEntry {

void *key;

union {

void *val;

uint64_t u64;

int64_t s64;

double d;

} v;

struct dictEntry *next;

} dictEntry;

// 哈希表

typedef struct dictht {

dictEntry **table;

unsigned long size;

unsigned long sizemask;

unsigned long used;

} dictht;

// 字典

typedef struct dict {

dictType *type;

void *privdata;

dictht ht[2];

long rehashidx;

unsigned long iterators;

} dict;

Redis的性能优化策略

为了实现高性能的数据存储和查询，Redis采用了多种性能优化策略，其中最为重要的包括以下几点：

1. 内存池：为了支持高效的内存分配和管理，Redis引入了自己的内存池实现，用于维护Redis中所有的内存分配和释放。引入内存池设计不仅大大加快了Redis的内存分配和释放速度，同时还大大减小了内存碎片的产生。

2. I/O多路复用：Redis采用了I/O多路复用技术来实现高效的网络通信。I/O多路复用利用了操作系统提供的select、epoll等系统调用来实现同时监听多个文件描述符的I/O事件，避免了大量的上下文切换和资源浪费。

3. 数据压缩：Redis可以在对存储的数据进行压缩后再进行存储，从而大大减小内存占用，并加快数据的读写速度。

4. 惰性删除：为了提高Redis的写入性能，Redis采用了惰性删除策略，在删除过期的键值对时并不会立即删除，而是在查询操作时判断是否过期并一并删除，避免了频繁的内存分配和释放操作。

总结

在本篇文章中，我们从Redis的内部实现原理和性能优化策略两个方面进行了深度剖析，希望能够帮助读者更加深入地了解Redis的内部结构和优化思路。同时，希望读者在使用Redis时能够根据需要选择合适的数据结构和性能优化策略，实现更加高效和可靠的数据存储和查询。

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