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这周开始学习 Redis，看看Redis是怎么实现的。所以会写一系列关于 Redis的文章。这篇文章关于 Redis 的基础数据。阅读这篇文章你可以了解：
三个数据结构 Redis 是怎么实现的。
R
SDS （Simple Dynamic String）是 Redis 最基础的数据结构。直译过来就是”简单的动态字符串“。Redis 自己实现了一个动态的字符串，而不是直接使用了 C 语言中的字符串。
sds 的数据结构：
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| struct sdshdr {
int len;
int free;
char buf[];
};
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所以一个 SDS 的就如下图：
所以我们看到，sds 包含3个参数。buf 的长度 len，buf 的剩余长度，以及buf。
为什么这么设计呢？
可以直接获取字符串长度。
C 语言中，获取字符串的长度需要用指针遍历字符串，时间复杂度为 O(n)，而 SDS 的长度，直接从len 获取复杂度为 O(1)。
杜绝缓冲区溢出。
由于C 语言不记录字符串长度，如果增加一个字符传的长度，如果没有注意就可能溢出，覆盖了紧挨着这个字符的数据。对于SDS 而言增加字符串长度需要验证 free的长度，如果free 不够就会扩容整个 buf，防止溢出。
减少修改字符串长度时造成的内存再次分配。
redis 作为高性能的内存数据库，需要较高的相应速度。字符串也很大概率的频繁修改。 SDS 通过未使用空间这个参数，将字符串的长度和底层buf的长度之间的额关系解除了。buf的长度也不是字符串的长度。基于这个分设计 SDS 实现了空间的预分配和惰性释放。
- 预分配
如果对 SDS 修改后，如果 len 小于 1MB 那 len = 2 * len + 1byte。 这个 1 是用于保存空字节。
如果 SDS 修改后 len 大于 1MB 那么 len = 1MB + len + 1byte。
- 惰性释放
如果缩短 SDS 的字符串长度，redis并不是马上减少 SDS 所占内存。只是增加 free 的长度。同时向外提供 API 。真正需要释放的时候，才去重新缩小 SDS 所占的内存
二进制安全。
C 语言中的字符串是以 ”\0“ 作为字符串的结束标记。而 SDS 是使用 len 的长度来标记字符串的结束。所以SDS 可以存储字符串之外的任意二进制流。因为有可能有的二进制流在流中就包含了”\0“造成字符串提前结束。也就是说 SDS 不依赖 “\0” 作为结束的依据。
兼容C语言
SDS 按照惯例使用 ”\0“ 作为结尾的管理。部分普通C 语言的字符串 API 也可以使用。
链表
C语言中并没有链表这个数据结构所以 Redis 自己实现了一个。Redis 中的链表是：
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typedef struct listNode {
struct listNode *prev;
struct listNode *next;
void *value;
} listNode;
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非常典型的双向链表的数据结构。
同时为双向链表提供了如下操作的函数：
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typedef struct listIter {
listNode *next;
int direction;
} listIter;
typedef struct list {
listNode *head;
listNode *tail;
void *(*dup)(void *ptr);
void (*free)(void *ptr);
int (*match)(void *ptr, void *key);
unsigned long len;
} list;
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链表的结构比较简单，数据结构如下：
总结一下性质：
- 双向链表，某个节点寻找上一个或者下一个节点时间复杂度 O(1)。
- list 记录了 head 和 tail，寻找 head 和 tail 的时间复杂度为 O(1)。
- 获取链表的长度 len 时间复杂度 O(1)。
字典
字典数据结构极其类似 java 中的 Hashmap。
Redis的字典由三个基础的数据结构组成。最底层的单位是哈希表节点。结构如下：
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typedef struct dictEntry {
void *key;
union {
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
} v;
struct dictEntry *next;
} dictEntry;
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实际上哈希表节点就是一个单项列表的节点。保存了一下下一个节点的指针。 key 就是节点的键，v是这个节点的值。这个 v 既可以是一个指针，也可以是一个 uint64_t或者 int64_t 整数。*next 指向下一个节点。
通过一个哈希表的数组把各个节点链接起来：
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| typedef struct dictht {
dictEntry **table;
unsigned long size;
unsigned long sizemask;
unsigned long used;
} dictht;
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dictht
通过图示我们观察：
实际上，如果对java 的基本数据结构了解的同学就会发现，这个数据结构和 java 中的 HashMap 是很类似的，就是数组加链表的结构。
字典的数据结构：
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| typedef struct dict {
dictType *type;
void *privdata;
dictht ht[2];
int rehashidx;
int iterators;
} dict;
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其中的dictType 是一组方法，代码如下：
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typedef struct dictType {
unsigned int (*hashFunction)(const void *key);
void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);
void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);
int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);
void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);
void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
} dictType;
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字典的数据结构如下图：
这里我们可以看到一个dict 拥有两个 dictht。一般来说只使用 ht[0],当扩容的时候发生了rehash的时候，ht[1]才会被使用。
当我们观察或者研究一个hash结构的时候偶我们首先要考虑的这个 dict 如何插入一个数据？
我们梳理一下插入数据的逻辑。
计算Key 的 hash 值。找到 hash 映射到 table 数组的位置。
如果数据已经有一个 key 存在了。那就意味着发生了 hash 碰撞。新加入的节点，就会作为链表的一个节点接到之前节点的 next 指针上。
如果 key 发生了多次碰撞，造成链表的长度越来越长。会使得字典的查询速度下降。为了维持正常的负载。Redis 会对 字典进行 rehash 操作。来增加 table 数组的长度。所以我们要着重了解一下 Redis 的 rehash。步骤如下：
- 根据ht[0] 的数据和操作的类型（扩大或缩小），分配 ht[1] 的大小。
- 将 ht[0] 的数据 rehash 到 ht[1] 上。
- rehash 完成以后，将ht[1] 设置为 ht[0]，生成一个新的ht[1]备用。
渐进式的 rehash 。
其实如果字典的 key 数量很大，达到千万级以上，rehash 就会是一个相对较长的时间。所以为了字典能够在 rehash 的时候能够继续提供服务。Redis 提供了一个渐进式的 rehash 实现，rehash的步骤如下：
- 分配 ht[1] 的空间，让字典同时持有 ht[1] 和 ht[0]。
- 在字典中维护一个 rehashidx，设置为 0 ，表示字典正在 rehash。
- 在rehash期间，每次对字典的操作除了进行指定的操作以外，都会根据 ht[0] 在 rehashidx 上对应的键值对 rehash 到 ht[1]上。
- 随着操作进行， ht[0] 的数据就会全部 rehash 到 ht[1] 。设置ht[0] 的 rehashidx 为 -1，渐进的 rehash 结束。
这样保证数据能够平滑的进行 rehash。防止 rehash 时间过久阻塞线程。
- 在进行 rehash 的过程中，如果进行了 delete 和 update 等操作，会在两个哈希表上进行。如果是 find 的话优先在ht[0] 上进行，如果没有找到，再去 ht[1] 中查找。如果是 insert 的话那就只会在 ht[1]中插入数据。这样就会保证了 ht[1] 的数据只增不减，ht[0]的数据只减不增。
