Redis 基础架构
基本架构
数据结构
redis很快，但是为什么快呢，第一要归功于它是内存数据库，所有操作都是在内存中完成的，第二个归功于它的数据结构。这是因为，键值对是按一定的数据结构来组织的，操作键值对最终就是对数据结构进行增删改查操作。
简单来说，Redis的底层数据结构有6种，分别是动态字符串、双向链表、压缩列表、哈希表、跳表和整数数组。对应的数据类型如下：
从上可以看到，string类型的底层实现只有一种数据结构，也就是简单的动态字符串。而List、Hash、Set和Sorted Set这四种数据类型，都有两种底层实现结构。通常我们会把这四种类型称为集合类型，它们的特点是一个键对应了一个集合的数据。
键和值的结构组织
为了实现从键到值的快速访问，Redis 使用了一个哈希表来保存所有键值对。
一个哈希表，其实就是一个数组，数组的每个元素称为一个哈希桶。所以，我们常说，一个哈希表是由多个哈希桶组成的，每个哈希桶中保存了键值对数据。
哈希桶中的元素保存的并不是值本身，而是指向具体值的指针。这也就是说，不管值是 String，还是集合类型，哈希桶中的元素都是指向它们的指针。
在下图中，可以看到，哈希桶中的 entry 元素中保存了key和value指针，分别指向了实际的键和值，这样一来，即使值是一个集合，也可以通过*value指针被查找到。
因为这个哈希表保存了所有的键值对，所以，我也把它称为全局哈希表。哈希表的最大好处很明显，就是让我们可以用 O(1) 的时间复杂度来快速查找到键值对——我们只需要计算键的哈希值，就可以知道它所对应的哈希桶位置，然后就可以访问相应的 entry 元素。
这个查找过程主要依赖于哈希计算，和数据量的多少并没有直接关系。也就是说，不管哈希表里有 10 万个键还是 100 万个键，我们只需要一次计算就能找到相应的键。
但是，当你往 Redis 中写入大量数据后，就可能发现操作有时候会突然变慢了。这其实是因为忽略了一个潜在的风险点，那就是哈希表的冲突问题和 rehash 可能带来的操作阻塞。
哈希表操作变慢的原因
当你往哈希表中写入更多数据时，哈希冲突是不可避免的问题。这里的哈希冲突，也就是指，两个 key 的哈希值和哈希桶计算对应关系时，正好落在了同一个哈希桶中。
毕竟，哈希桶的个数通常要少于 key 的数量，这也就是说，难免会有一些 key 的哈希值对应到了同一个哈希桶中。
Redis 解决哈希冲突的方式，就是链式哈希。链式哈希也很容易理解，就是指同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存，它们之间依次用指针连接。
如下图所示：entry1、entry2 和 entry3 都需要保存在哈希桶 3 中，导致了哈希冲突。此时，entry1 元素会通过一个next指针指向 entry2，同样，entry2 也会通过next指针指向 entry3。这样一来，即使哈希桶 3 中的元素有 100 个，我们也可以通过 entry 元素中的指针，把它们连起来。这就形成了一个链表，也叫作哈希冲突链。
但是，这里依然存在一个问题，哈希冲突链上的元素只能通过指针逐一查找再操作。如果哈希表里写入的数据越来越多，哈希冲突可能也会越来越多，这就会导致某些哈希冲突链过长，进而导致这个链上的元素查找耗时长，效率降低。对于追求“快”的 Redis 来说，这是不太能接受的。
所以，Redis 会对哈希表做 rehash 操作。rehash 也就是增加现有的哈希桶数量，让逐渐增多的 entry 元素能在更多的桶之间分散保存，减少单个桶中的元素数量，从而减少单个桶中的冲突。那具体怎么做呢？
其实，为了使 rehash 操作更高效，Redis 默认使用了两个全局哈希表：哈希表 1 和哈希表 2。一开始，当你刚插入数据时，默认使用哈希表 1，此时的哈希表 2 并没有被分配空间。随着数据逐步增多，Redis 开始执行 rehash，这个过程分为三步：
- 给哈希表 2 分配更大的空间，例如是当前哈希表 1 大小的两倍；
- 把哈希表 1 中的数据重新映射并拷贝到哈希表 2 中；
- 释放哈希表 1 的空间。
到此，我们就可以从哈希表 1 切换到哈希表 2，用增大的哈希表 2 保存更多数据，而原来的哈希表 1 留作下一次 rehash 扩容备用。
这个过程看似简单，但是第二步涉及大量的数据拷贝，如果一次性把哈希表 1 中的数据都迁移完，会造成 Redis 线程阻塞，无法服务其他请求。此时，Redis 就无法快速访问数据了。
为了避免这个问题，Redis 采用了渐进式 rehash。
简单来说就是在第二步拷贝数据时，Redis 仍然正常处理客户端请求，每处理一个请求时，从哈希表 1 中的第一个索引位置开始，顺带着将这个索引位置上的所有 entries 拷贝到哈希表 2 中；等处理下一个请求时，再顺带拷贝哈希表 1 中的下一个索引位置的 entries。如下图所示：
这样就巧妙地把一次性大量拷贝的开销，分摊到了多次处理请求的过程中，避免了耗时操作，保证了数据的快速访问。
rehash触发时机和渐进式机制
rehash时机
Redis 会使用装载因子（load factor）来判断是否需要做 rehash。装载因子的计算方式是，哈希表中所有 entry 的个数除以哈希表的哈希桶个数。Redis 会根据装载因子的两种情况，来触发 rehash 操作：
装载因子≥1，同时，哈希表被允许进行 rehash；
装载因子≥5。
在第一种情况下，如果装载因子等于 1，同时我们假设，所有键值对是平均分布在哈希表的各个桶中的，那么，此时，哈希表可以不用链式哈希，因为一个哈希桶正好保存了一个键值对。
但是，如果此时再有新的数据写入，哈希表就要使用链式哈希了，这会对查询性能产生影响。在进行 RDB 生成和 AOF 重写时，哈希表的 rehash 是被禁止的，这是为了避免对 RDB 和 AOF 重写造成影响。如果此时，Redis 没有在生成 RDB 和重写 AOF，那么，就可以进行 rehash。否则的话，再有数据写入时，哈希表就要开始使用查询较慢的链式哈希了。
在第二种情况下，也就是装载因子大于等于 5 时，就表明当前保存的数据量已经远远大于哈希桶的个数，哈希桶里会有大量的链式哈希存在，性能会受到严重影响，此时，就立马开始做 rehash。
刚刚说的是触发 rehash 的情况，如果装载因子小于 1，或者装载因子大于 1 但是小于 5，同时哈希表暂时不被允许进行 rehash（例如，实例正在生成 RDB 或者重写 AOF），此时，哈希表是不会进行 rehash 操作的。
渐进式hash
Redis 会执行定时任务，定时任务中就包含了 rehash 操作。所谓的定时任务，就是按照一定频率（例如每 100ms/ 次）执行的任务。
在 rehash 被触发后，即使没有收到新请求，Redis 也会定时执行一次 rehash 操作，而且，每次执行时长不会超过 1ms，以免对其他任务造成影响。
集合数据操作效率
和 String 类型不同，一个集合类型的值，第一步是通过全局哈希表找到对应的哈希桶位置，第二步是在集合中再增删改查。那么，集合的操作效率和哪些因素相关呢？
首先，与集合的底层数据结构有关。例如，使用哈希表实现的集合，要比使用链表实现的集合访问效率更高。其次，操作效率和这些操作本身的执行特点有关，比如读写一个元素的操作要比读写所有元素的效率高。
底层数据结构
集合类型的底层数据结构主要有 5 种：整数数组、双向链表、哈希表、压缩列表和跳表。
压缩列表实际上类似于一个数组，数组中的每一个元素都对应保存一个数据。和数组不同的是，压缩列表在表头有三个字段 zlbytes、zltail 和 zllen，分别表示列表长度、列表尾的偏移量和列表中的 entry 个数；压缩列表在表尾还有一个 zlend，表示列表结束。
在压缩列表中，如果我们要查找定位第一个元素和最后一个元素，可以通过表头三个字段的长度直接定位，复杂度是 O(1)。而查找其他元素时，就没有这么高效了，只能逐个查找，此时的复杂度就是 O(N) 了。
有序链表只能逐一查找元素，导致操作起来非常缓慢，于是就出现了跳表。具体来说，跳表在链表的基础上，增加了多级索引，通过索引位置的几个跳转，实现数据的快速定位，如下图所示：
如果我们要在链表中查找 33 这个元素，只能从头开始遍历链表，查找 6 次，直到找到 33 为止。此时，复杂度是 O(N)，查找效率很低。
为了提高查找速度，我们来增加一级索引：从第一个元素开始，每两个元素选一个出来作为索引。这些索引再通过指针指向原始的链表。例如，从前两个元素中抽取元素 1 作为一级索引，从第三、四个元素中抽取元素 11 作为一级索引。此时，我们只需要 4 次查找就能定位到元素 33 了。
如果我们还想再快，可以再增加二级索引：从一级索引中，再抽取部分元素作为二级索引。例如，从一级索引中抽取 1、27、100 作为二级索引，二级索引指向一级索引。这样，我们只需要 3 次查找，就能定位到元素 33 了。
可以看到，这个查找过程就是在多级索引上跳来跳去，最后定位到元素。这也正好符合“跳”表的叫法。当数据量很大时，跳表的查找复杂度就是 O(logN)。
