Redis数据结构和内存管理方法是什么

Redis数据结构和内存管理方法是什么

这篇文章主要介绍“Redis数据结构和内存管理方法是什么”,在日常操作中,相信很多人在Redis数据结构和内存管理方法是什么问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”Redis数据结构和内存管理方法是什么”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

一.网络模型

Redis是典型的基于Reactor的事件驱动模型,单进程单线程,高效的框架总是类似的。网络模型与spp的异步模型几乎一致。

Redis数据结构和内存管理方法是什么

Redis流程上整体分为接受请求处理器、响应处理器和应答处理器三个同步模块,每一个请求都是要经历这三个部分。

Redis集成了libevent/epoll/kqueue/select等多种事件管理机制,可以根据操作系统版本自由选择合适的管理机制,其中libevent是最优选择的机制。

Redis的网络模型有着所有事件驱动模型的优点,高效低耗。但是面对耗时较长的操作的时候,同样无法处理请求,只能等到事件处理完毕才能响应,之前在业务中也遇到过这样的场景,删除redis中全量的key-value,整个操作时间较长,操作期间所有的请求都无法响应。所以了解清楚网络模型有助于在业务中扬长避短,减少长耗时的请求,尽可能多一些简单的短耗时请求发挥异步模型的最大的威力,事实上在Redis的设计中也多次体现这一点。

二.数据结构和内存管理

1.字符串

1.1 结构

Redis的字符串是对C语言原始字符串的二次封装,结构如下:

structsdshdr{longlen;longfree;charbuf[];};

可以看出,每当定义一个字符串时,除了保存字符的空间,Redis还分配了额外的空间用于管理属性字段。

1.2 内存管理方式

动态内存管理方式,动态方式最大的好处就是能够较为充分的利用内存空间,减少内存碎片化,与此同时带来的劣势就是容易引起频繁的内存抖动,通常采用“空间预分配”和“惰性空间释放”两种优化策略来减少内存抖动,redis也不例外。

每次修改字符串内容时,首先检查内存空间是否符合要求,否则就扩大2倍或者按M增长;减少字符串内容时,内存并不会立刻回收,而是按需回收。

关于内存管理的优化,最基本的出发点就是浪费一点空间还是牺牲一些时间的权衡,像STL、tcmalloc、protobuf3的arena机制等采用的核心思路都是“预分配迟回收”,Redis也是一样的。

1.3 二进制安全

判断字符串结束与否的标识是len字段,而不是C语言的'\0',因此是二进制安全的。
放心的将pb序列化后的二进制字符串存入redis。
简而言之,通过redis的简单封装,redis的字符串的操作更加方便,性能更友好,并且屏蔽了C语言字符串的一些需要用户关心的问题。

2.字典(哈希)

字典的底层一定是hash,涉及到hash一定会涉及到hash算法、冲突的解决方法和hash表扩容和缩容。

2.1 hash算法

Redis使用的就是常用的Murmurhash3,Murmurhash算法能够给出在任意输入序列下的散列分布性,并且计算速度很快。之前做共享内存的Local-Cache的需求时也正是利用了Murmurhash的优势,解决了原有结构的hash函数散列分布性差的问题。

2.2 hash冲突解决方法

链地址法解决hash冲突,通用解决方案没什么特殊的。多说一句,如果选用链地址解决冲突,那么势必要有一个散列性非常好的hash函数,否则hash的性能将会大大折扣。Redis选用了Murmurhash,所以可以放心大胆的采用链地址方案。

2.3 hash扩容和缩容

维持hash表在一个合理的负载范围之内,简称为rehash过程。
rehash的过程也是一个权衡的过程,在做评估之前首先明确一点,不管中间采用什么样的rehash策略,rehash在宏观上看一定是:分配一个新的内存块,老数据搬到新的内存块上,释放旧内存块。
老数据何时搬?怎么搬?就变成了一个需要权衡的问题。
第一部分的网络模型上明确的指出Redis的事件驱动模型特点,不适合玩长耗时操作。如果一个hashtable非常大,需要进行扩容就一次性把老数据copy过去,那就会非常耗时,违背事件驱动的特点。所以Redis依旧采用了一种惰性的方案:
新空间分配完毕后,启动rehashidx标识符表明rehash过程的开始;之后所有增删改查涉及的操作时都会将数据迁移到新空间,直到老空间数据大小为0表明数据已经全部在新空间,将rehashidx禁用,表明rehash结束。
将一次性的集中问题分而治之,在Redis的设计哲学中体现的淋漓尽致,主要是为了避免大耗时操作,影响Redis响应客户请求。

3.整数集合

变长整数存储,整数分为16/32/64三个变长尺度,根据存入的数据所属的类型,进行规划。
每次插入新元素都有可能导致尺度升级(例如由16位涨到32位),因此插入整数的时间复杂度为O(n)。这里也是一个权衡,内存空间和时间的一个折中,尽可能节省内存。

4.跳跃表

Redis的skilplist和普通的skiplist没什么不同,都是冗余数据实现的从粗到细的多层次链表,Redis中应用跳表的地方不多,常见的就是有序集合。
Redis的跳表和普通skiplist没有什么特殊之处。

5.链表

Redis的链表是双向非循环链表,拥有表头和表尾指针,对于首尾的操作时间复杂度是O(1),查找时间复杂度O(n),插入时间复杂度O(1)。
Redis的链表和普通链表没有什么特殊之处。

三.AOF和RDB持久化

AOF持久化日志,RDB持久化实体数据,AOF优先级大于RDB。

1.AOF持久化

机制:通过定时事件将aof缓冲区内的数据定时写到磁盘上。

2.AOF重写

为了减少AOF大小,Redis提供了AOF重写功能,这个重写功能做的工作就是创建一个新AOF文件代替老的AOF,并且这个新的AOF文件没有一条冗余指令。(例如对list先插入A/B/C,后删除B/C,再插入D共6条指令,最终状态为A/D,只需1条指令就可以)
实现原理就是读现有数据库的状态,根据状态反推指令,跟之前的AOF无关。同样,为了避免长时间耗时,重写工作放在子进程进行。

3.RDB持久化

SAVE和BGSAVE两个命令都是用于生成RDB文件,区别在于BGSAVE会fork出一个子进程单独进行,不影响Redis处理正常请求。
定时和定次数后进行持久化操作。
简而言之,RDB的过程其实是比较简单的,满足条件后直接去写RDB文件就结束了。

四.多机和集群

1.主从服务器

避免单点是所有服务的通用问题,Redis也不例外。解决单点就要有备机,有备机就要解决固有的数据同步问题。

1.1 sync——原始版主从同步

Redis最初的同步做法是sync指令,通过sync每次都会全量数据,显然每次都全量复制的设计比较消耗资源。改进思路也是常规逻辑,第一次全量,剩下的增量,这就是现在的psync指令的活。

1.2 psync

部分重同步实现的技术手段是“偏移序号+积压缓冲区”,具体做法如下:
(1)主从分别维护一个seq,主每次完成一个请求便seq+1,从每同步完后更新自己seq;
(2)从每次打算同步时都是携带着自己的seq到主,主将自身的seq与从做差结果与积压缓冲区大小比较,如果小于积压缓冲区大小,直接从积压缓冲区取相应的操作进行部分重同步;
(3)否则说明积压缓冲区不能够cover掉主从不一致的数据,进行全量同步。
本质做法用空间换时间,显然在这里牺牲部分空间换回高效的部分重同步,收益比很大。

2.Sentinel

本质:多主从服务器的Redis系统,多台主从上加了管理监控,以保证系统高可用性。

3.集群

Redis的官方版集群尚未在工业界普及起来,下面主要介绍一下集群的管理体系和运转体系。

2.1 slot-集群单位

集群的数据区由slot组成,每个节点负责的slot是在集群启动时分配的。

2.2 客户请求

客户请求时如果相应数据hash后不属于请求节点所管理的slots,会给客户返回MOVED错误,并给出正确的slots。
从这个层面看,redis的集群还不够友好,集群内部的状态必须由客户感知。

2.3 容灾

主从服务器,从用于备份主,一旦主故障,从代替主。

通过Redis的研究,深刻体会到的一点就是:所有设计的过程都是权衡和割舍的过程。同样放到日常的工作和开发中也是如此,一句代码写的好不好,一个模块设计的是否科学,就从速度和内存的角度去衡量看是否需要优化,并去评估每一种优化会收益到什么,同时会损失什么,收益远大于损失的就是好的优化,这样往往对于开发和提升更有针对性,更能提高效率。

到此,关于“Redis数据结构和内存管理方法是什么”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注恰卡编程网网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!

发布于 2021-12-23 21:20:48
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