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Redis--SDS字符串与集合的底层实现原理
NE_STOP · 2026-04-29 · via 博客园_首页

简单动态字符串SDS

Redis的key和value,其基础数据类型都是字符串。例如:Hash型value的field和value、List、Set、ZSet的元素类型都是字符串。

Redis自定义了一种字符串,这种字符串本身的结构比较简单,但功能强大,称为简单动态字符串,Simple Dynamic String (SDS).

但不是所有的字符串都是SDS,也有C语言的字符串。比如命令执行成功返回的“ok”就是C语言的字符串。C语言的字符串只会出现在字符串“字面常量”中,并且该字符串不可能发生变更。

SDS结构

SDS是一个结构体,定义在Redis安装目录下的src/sds.h中:

无标题

例如执行 set country "china" 时,country 和“china” 都是SDS类型,只不过一个是SDS的变量,一个是SDS的字面常量。“china”在内存中的结构如下:

无2标题

SDS的优势

防止“字符串长度获取”性能瓶颈

对于c字符串,要获取其长度,则必须遍历整个字符串才可以拿到。对于超长的字符串遍历,会称为性能瓶颈。

SDS结构体中直接存放了字符串的长度数据,不用遍历字符串旧可以拿到长度数据,所以不会成为Redis的性能瓶颈。

保障二进制安全

​ c字符串中只能包含某种编码格式的字符,例如:ASCII、UTF-8等,并且除了字符串末尾外,其他位置是不能包含空字符“\0”的,否则该字符串就会被程序误解为提前结束。而在图片、音频、视频、压缩文件、office文件等二进制数据中,以空字符“\0”作为分隔符的情况很常见,因此在c字符串中不能保存像图片、音频、视频、压缩文件等二进制数据。

​ 但SDS不是以空字符“\0”作为字符串结束标志的,是通过len属性来判断字符串是否结束。所以对于程序处理SDS中的字符串数据,只需读取即可,无需遍历等操作。数据写入的是什么,读到的就是什么。

减少内存再分配次数

​ SDS采用了空间预分配策略和惰性空间释放策略来减少内存再分配次数。

空间预分配策略是指,每次SDS进行空间扩展时,程序不但为其分配所需的空间,还会为其分配额外的未使用空间,以减少内存再分配的次数。而额外分配的空间大小取决于空间扩展后SDS的len属性值:

  • 如果len<1M ,那么分配的未使用空间free =len 属性值。
  • 如果len>=1M ,那么分配的未使用空间free =1M。

SDS对于空间释放采用的是惰性空间释放策略。该策略指,SDS字符串长度如果缩短,那么多出来的空间暂时不释放,而是增加到free,以使后期扩展SDS时减少内存再分配次数。

​ 如果要释放SDS的未使用空间,可通过sdsRemoveFreeSpace()函数来释放

兼容C函数

为了能够兼容C函数,SDS的底层数组buf【】中的字符串仍以空字符“\0”结尾。

比如要比较两个字符串,一个是SDS,一个是C字符串,此时可以通过C语言函数:strcmp(sds_str->buf,c_str)

集合(Hash和ZSet)的底层实现原理

对于Hash和ZSet集合,底层的实现有两种:压缩列表zipList(Redis7.0之前使用的是zipList,之后使用的是listPack)和跳跃列表skipList。

这两种实现对于用户来说是透明的,但用户写入不同的数据,系统会自动使用不同的实现。

使用压缩列表zipList的条件:同时满足配置文件redis.conf中相关集合元素数据阈值与元素大小阈值两个条件。

使用跳跃列表skipList的条件:只要上面有一个条件不满足,就使用跳跃列表skipList。

例如,对于ZSet集合中这两个条件如下:
1.集合元素个数小于redis.conf中zset-max-ziplist-entries属性的值,其默认值为128
2.每个集合元素大小都小于redis.conf中zset-max-ziplist-value属性的值。默认值为64字节。

zipList(Hash和ZSet底层)

zipList 压缩列表,是一个经过特殊编码的用于存储字符串或整数的双向链表

底层结构由三部分构成:head、entries、end。这三部分在内存上是连续的。

head由三部分构成:

  • zlbytes:占4个字节,存放zipList列表整体数据结构所占的字节数,包括zlbytes本身的长度。
  • zltail:占4个字节,存放zipList中最后一个entry在整个数据结构中的偏移量(字节)。该数据的存在可以快速定位到列表的尾entry位置,方便操作。
  • zllen:占2个字节,存放列表包含entry的个数,由于其只有16位,所以zipList最多可以含有entry的个数为2²-1=65535(实际上可以更多!)。

无标3题

entries

entries是真正的列表,由很多列元素entry构成。由于不同的元素类型、数值的不同,从而导致每个entry的长度不同。

​ 每个entry由三部分构成:

  • prevlength:记录上一个entry的长度,以实现逆序遍历。默认长度为1字节,只要上一个entry长度<254字节,prevlength 就占1个字节,否则会自动扩展为3个字节。
  • encoding:标志后面data的具体类型。如果data是整数型,encoding固定长度为1字节。

​ 如果data是字符串类型,则encoding长度可能是1字节、2字节或5字节。

​ data字符串不同的长度,对应不同的encoding长度。

  • data:真正存储的数据。数据类型只能是整数型或字符串类型。不同的数据占用的字节长度不同。

无标5题

end

end只包含一部分,称为zlend。占1个字节,值固定为255,即二进制位全为1,表示一个zipList 列表的结束。

无标4题

listPack

​ 由于zipList实现复杂,为了逆序遍历,每个entry中包含前一个entry的长度,这样导致在zipList中间修改或插入entry时需要进行级联更新。在高并发的写操作下会极度降低Redis性能。为了实现更紧凑、更快的解析,更简单的实现,重写了zipList,命名为listPack。

​ 从Redis7开始,listPack替换了zipList,但为了兼容性,在配置中也保留了zipList的相关属性。

​ listPack 也是一个经过特殊编码的用于存储字符串或整数的双向链表。其底层数据结构也由三部分构成:head、entries、end,且这三部分在内存上也是连续的。

​ listPack与zipList的区别在于head和每个entry的结构上,表示列表结束end与zipList相同,占一个字节,且8位全为1.

head

head有两部分构成:

  • totalBytes:占4字节,存放listPack列表整体数据结构所占的字节数,包括totalBytes本身的长度。
  • elemNum:占2字节,存放列表包含的entry的个数。其意义与zipList中的zllen相同。

与zipList中的head相比,没有了记录最后一个entry偏移量的zltail。

entries

​ entries也是listPack中真正的列表,由很多的列表元素entry构成。由于元素类型、数值不同,导致每个entry的长度不同。但与zipList的entry结构相比,listPack的entry结构发生了很大变化。

​ 最大的变化就是没有了记录前一个entry长度的prevlength,而增加了记录当前entry长度的element-total-len。这个改变也可以实现逆序遍历,却避免了由于在列表中间修改或插入entry时引发的级联更新问题。

​ 每个entry仍由三部分构成:

  • encoding:标志后面data的具体类型。

​ 如果data是整数型,encoding长度可能是1、2、3、4、5或9字节

​ 如果data是字符串类型,encoding长度可能是1、2或5字节

​ data字符串长度不同对应着不同的encoding长度。

  • data:真正存储的数据。只能是整数型或字符串类型。
  • element-total-len:记录当前entry的长度,用于实现逆序遍历。其本身占有的字节数据可能会是1、2、3、4、5字节。

无标6题

skipList(ZSet底层)

skipList 跳跃列表,简称跳表,是一种随机化的数据结构,基于并联的链表,实现简单,查找效率高。

简单来说跳表也是链表的一种,只不过它在链表的基础上增加了跳跃功能。也正是这个跳跃功能,使得在查找元素时,能够提高效率。

skipList原理

普通的有序列表如下:

无标7题

如果要插入一个元素,需要从头到尾一个一个对比,然后插入到指定位置。

无8标题

增加偶数节点的层级,这样在插入元素时,先对比高层节点找到位置后再对比低层节点,然后插入,这样比上一种结构的对比次数少,效率高。

无标9题

为了提高插入效率,可以再增加一级链表,这样比较次数就更少了。

这种分级链表是按照一定的规则设置的,但是如果我删掉某个节点,那么这个节点后面的所有节点的层级都要重新计算,这样会消耗系统资源。

那怎么解决呢?

使一个节点的层级由随机决定,这样删掉某个节点后,后面的节点保持不变即可。

quickList(List底层)

quickList 快速列表,quickList本身是一个双向无循环链表,它的每一个节点都是一个zipList。

从Redis3.2开始,对于List的底层实现,使用quickList代替了zipList和linkedList。

zipList和linkedList都有明显不足,而quickList对他们进行了改进,吸取了zipList和linkedList的优点,避开了他们的不足。

quickList本质上是zipList和linkedList的混合体。其将linkedList按段切分,每一段使用zipList来紧凑存储若干真正的数据元素,多个zipList之间使用双向指针串接起来。

对于每个zipList中最多可存放多大容量的数据元素,在配置文件中通过list-max-ziplist-size属性来指定。

无10标题

检索操作

对于List元素的检索,都是以其索引index为依据的。

quickList 由一个个zipList组成,每个zipList的zllen中记录当前zipList中包含entry的个数,即包含真正数据元素的个数。

根据要检索的元素的index,从quickList的头节点开始,逐个对zipList的zllen做sum求和,直到找到第一个求和后sum>index的zipList,那么要检索的元素就在这个zipList中。

插入操作

无11标题

key与value中元素的数量

Redis中支持的key的数量、集合value中支持的元素数量非常庞大。

  • Redis最多可以处理232 个key(约42亿),并且经过测试,每个Redis实例至少可以处理2.5亿个key。
  • 每个Hash、LIst、Set、ZSet集合都可以包含232 个元素。