引言

• 在项目和redis之间，我犹豫了一下，觉得还是了解学习一下redis，毕竟这个不会，项目哪里就缺了一块，这里先整体过完一遍。

Redis是什么

核心

• 内存存储，KV存储

解决什么问题

• 常用于缓存、消息中转、数据流引擎

Base理论

• 基本可用
• 软状态
• 最终一致性

正文

对象

• 常见的五个对象
  • String字符串
  • List列表
  • Set集合
  • Hash哈希表
  • Sorted Set有序集合

String字符串

• 对象编码的三种格式
  • INT
  • EMBSTR:字符串长度比较小的时候，有一个对象的头和对象的内容，分配的时候在一块
  • RAW：字节头和内容是分开的，适合存储大容量数据

是以阈值来进行判断是使用EMBSTR还是RAW保存

• sdshdr简单动态字符串

• 1MB取一个最小值
  

面试重点

EMBSTR一次性分配空间

• 重新分配，整体需要再分配，所以EMBSTR是只读的，任何写操作之后的EMBSTR都会变成RAW
  • 主要是改过的，都是易变的

set一个已有的数据会发生什么？

• 同类型的话，会覆盖键或者擦除数据

浮点型数据在string会用什么表示

• 将浮点数转换为字符串保存的值，浮点数不是INT

string可以有多大

• Redis字符串最大是512MB

Redis字符串是怎么实现的？

• INT，EMBSTR，RAW，阈值是44

SDS有什么用？

• Redis是使用C语言写的
• 1.SDS包含已使用容量字段，0(1)时间快速返回有字符串长度，相比之下，C原生字符串需要O(n)。
• 2.有预留空间，在扩容时如果预留空间足够，就不用再重新分配内存，节约性能，缩容时也可以将减少的空间先保留下来，后续可以再使用。
• 3.不再以’0’作为字符串结束判断标准，二进制安全，可以很方便地存储一些二进制数据。

List

异步删除

• del命令会同步删除，阻塞客户，直到删除完成
• unlink异步删除命令，只会取消key在键空间中的关联，然后再删除
  

• 压缩链表ZipList
  

• 链表LiskedList
  

• 快表Quicklist
  

面试考点

怎么获得List指定范围内的数据

• 使用Lrange命令，参数为start和stop，lrange是从0开始的

删除特定的元素

• LREM testlist key 1;

底层编码方式是什么样的？

• List对象的编码全部由QUICKLIST实现。QUICKLIST是一个压缩列表组成的双向链表，结合了ZIPLIST和LINKEDLIST两者的优点

压缩列表ZipList

• 连锁更新：因为数据和数据之间的耦合度太高了，一个改变了，另外一个也会改变，这里使用ListPack改变这个问题

Listpack结局连锁更新

面试题

ZIPList有什么优点

• 节约内存，访问满足局部性原则， 执行效率更快

ZIPList怎么压缩数据的

• 结构头：记录了字节数、开始位置、节点个数
• 数据部分：记录了上一个节点的长度，内容编码，内容本身
• 结尾标志：最后一个有1字节的结尾标识

ZIPList支持从后往前遍历吗

• 双端，使用prelen上一个节点的长度进行遍历

ZIPList如何从前往后遍历

• encoding包含了字符串或者整型的长度信息，使用该信息从前向后遍历

连锁更新是什么问题

• ZIPList是每一个节点都会记录上一个节点的长度，如果上一个节点小于255字节，这个记录字段就是1字节，否则就是5字节
• 由于更新某一个节点，会导致长度变化，如果从255以内，变得超过了255，会影响下一个节点的长度。

如何解决连锁更新

• 使用ListPack解决，每一个节点是记录自身的长度，并且上一个节点用来记录的字段和当前的节点是邻接的，所以通过特殊字段向前遍历实现。

Set

编码模式

面试题讲解

set是有序的吗

• set的底层实现是整数集和HASHTABLE，前者是有序的，后者是无序的

求两个set的交集

• SINNER SETA SETB

set的编码格式

• Set使用整数集合和字典作为底层编码，当元素都是整数同时元素个数不超过512个，会使用整数集合编码，否则使用字典编码，

为什么使用两中编码原因

• Set的底层编码是整数集合和字典，当元素数量小并且全部是整数的时候，会使用整数集合编码，更加的节约内存。元素数量变大会使用字典编码，查找元素的速度会更快。

Hash

底层实现原理

• 数据量小，查询更快，使用ZIPLIST
• 数据量大，使用HASHTABLE
  
  

面试重点

HASH的编码方式

• ZIPLIST：元素较小，并且单个元素较少的情况
• HASHTABLE：元素较多，并且单个元素很多的情况

HASH为什么使用两种编码方式

• 采用两种编码方式的原因是ZIPLIST更节约内存，所以在小数据量时使用。而数据多起来了，需要HASHTABLE提高更高的查找性能、更新性能。

HASHTABLE底层

• 补充一个，还有上面的HASH数据结构

具体代码

• rehashidx表示当前表格是否再使用，触发扩容之后，这个状态就变为0
  • 有针对字典的操作，就会移动复制一次对应的元素
• 注意查找和新增的操作
  • 查询是在零表
  • 增加是新表
    

渐进式扩容

• 有对于字典的请求，就执行一次复制，迁移复制一个key-value
• 最后记得恢复最终的表格，是h[0]指向迁移之后的元素

扩容和缩容的时间

• 负载因子为k，那么k=ht[0].used/ht[0].size
• 扩容:
  • 1.负载因子大于等于1，说明此时空间已经非常紧张。新数据是在链表上叠加的，越来越多的数据如果此时服务器没有执行BGSAVE或者BGREWRITEAOF这两个复制命令，就会发生扩容。
  • 2.负载因子大于5，这时候说明HASHTABLE真的已经不堪重负了，此时即使是有复制命令在进行也要进行Rehash扩容。
• 缩容:
  • 1.当负载因子小于0.1，即负载率小于10%，此时进行缩容，新表大小为第一个大于等于原表used的2次方幂，缩容也受复制命令影响。

面试考点

查看HASHTABLE中所有元素数量的计算时间复杂度是多少？

• 有一个used字段，时间复杂度是O（1）

一个数据在HASHTABLE中的存储位置，是怎么计算的？

• 通过hash函数计算出key的哈希值，然后与哈希掩码做与运算，得到索引值，索引值就是在HASHTABLE中的存储位置。

HASHTABLE如何扩容

• 渐进式Rehash操作来完成
• 首先程序会为HASHTABLE的1号表分配空间，空间大小是第一个大于等于0号表大小*2的2^n。在rehash进行期间，标记位rehashidx从0开始，每次对字典的键值对执行增删改查操作后，都会将rehashidx位置的数据迁移到1号表，然后将rehashidx加1，随着字典操作的不断执行，最终0号表的所有键值对都会被rehash到1号表上。之后，1号表会被设置成0号表，接着在1号表的位置创建一个新的空白表。

什么时候扩容？什么时候缩容？
扩容

• 当以下两个条件中的任意一个被满足时，哈希表会自动开始扩容:
• 服务器目前没有在执行BGSAVE或者BGREWRITEAOF，并且负载因子>=1服务器目前正在执行BGSAVE或者BGREWRITEAOF，并且负载因子>=5
  缩容
• 当哈希表的负载因子小于0.1时，程序会自动开始对哈希表进行收缩操作。

跳表

• 和树的查询效率一样，是logn
  
  
  跳表查询数据的过程
• 高级索引产生是随机的
• 二级索引跳跃的距离较长，一级索引短一点，普通索引，最短
• 找35，通过二级索引，一次就行。
• 找45，通过二级索引，找到35，再找以及索引，就找到45
• 总结
  • 超过目标值，索引降级重新查找
  • 小于目标值，继续使用高级索引

插入节点的方式

• 时间复杂度是logn
  

Redis中的跳表设定

具体实现

层高是怎么确定的

面试重点

跳表是什么？和普通的链表有什么区别？

• 跳表也算链表，不过相对普通链表，增加了多级索引，通过索引可以实现O(logN)的元素查找效率。

跳表的查找过程

• 从高级索引往后查找，如果下个节点的数值比目标节点小，则继续找，否则不跳过去，而是用下级索引往下找

调表查询节点总数的时间复杂度

• O（1），表头结构中定义了统计节点数量的字段

跳表中一个结点的层高是怎么定义的

• 跳表在插入新节点之前会计算一个随机的层高，具体来说，跳表的每一个节点一开始默认都是1层，然后每增加一层的概率都是 25%，在5.0.5版本最高为64层

插入一条数据的时间复杂度

• logN
• 查找类似二分查找，平均时间复杂度就是logN

跳表插入数据会影响其他节点的层高吗

• 不会的，节点层高在创建时就确认的，新插入的节点，只会影响每一层的前一跳和后一跳的关联指针。

ZSET有序链表

重在于对文档敲一敲，即使部队这文档也能够顺利使用

底层编码格式

底层编码的具体实现

跳表：范围查找
HASHTABLE：提供按成员查找分数的能力

面试重点

Zset如何添加元素？如何移除元素

• zadd和zrem实现

Zset如何从大到小查找范围

• zrange从小到大查找，zrevrange逆序查找

Zset底层编码的方式

• ZSet就是有序集合对象，ZSet对象的底层有两种编码方式:ziplist或者如果一个ZSet对象中的所有元素同时满足:元素数量小于128个 以及 所有元素成员的长度都小于64字节，那么会使用ziplist编码，否则使用 skiplist+字典 编码。

Zset计算总的元素数的时间复杂度

• 无论是ZIPLIST编码，还是SKIPLIST的编码，查询节点总数的平均时间复杂度都是O(1)，因为对应结构的表头结构中都定义了一个保存节点数量的字段，查询节点总数时会直接返回这个字段。

Zset为什么要使用两种编码方式实现

• hash使用单值查找，跳表使用的是范围查询

Zset为什么不使用B+树，而是使用跳表

• B+树的数据都存在叶子节点中，而且它是多叉树层，这两个特点使得它适合磁盘存储。而Redis是一个内存数据库，B+树层高低的优势荡然无存，所以选择了实现更加简单的跳表。
• 而且跳表的插入性能更高，虽然两者的插入平均时间复杂度相当，但是跳表插入数据后只需要修改前进和后退指针即可，而B+树还需要维护树的平衡，细节上有额外开销。

总结

• 这是redis的基础对象已经学完了，后面的东西就是跳着学习了，得加快进度了，这个周末是要把redis差不多学习完的。