Redis | 第一部分：数据结构与对象 中篇《Redis设计与实现》
目录
前言
1. 跳跃表
1.1 跳跃表与其节点的定义
1.2 跳跃表的API
2. 整数集合
2.1 整数集合的实现
2.2 整数集合的类型升级
2.3 整数集合的API
3. 压缩列表
3.1 压缩列表的结构
3.2 压缩列表节点的定义
3.3 连锁更新
3.4 压缩列表的API
最后
前言
参考资料：《Redis设计与实现 第二版》；
本篇笔记按照书里的脉络，将知识点分为四个部分。其中第一部分数据结构与对象分为上中下篇，上篇包括：SDS、链表和字典；中篇包括跳跃表、整数集合和压缩列表；下篇为对象；
上篇的链接：https://www.cnblogs.com/dlhjw/p/15569578.html
1. 跳跃表
跳跃表支持平均 O(logN)、最坏 O(N) 复杂度的节点查找，还可以通过顺序性操作来批量处理节点；
跳跃表的效率可以媲美平衡树，实现比平衡树简单；
跳跃表在Redis里只有两个应用：有序集合键的底层实现、集群节点中用作内部数据结构；
1.1 跳跃表与其节点的定义
跳跃表的定义，在
redis.h/zskiplist结构里：typedef struct zskiplist { //表头节点和表尾节点 structz skiplistNode *header, *tail; //表中节点的数量（不包括表头指针） unsigned long length; //表中层数最大的节点的层数（不包括表头指针） int level;} zskiplist;跳跃表节点的定义，在
redis.h/zskiplistNode结构里：typedef struct zskiplistNode{ //后退指针 struct zskiplistNode *backwars; //分值 double score; //成员对象 robj *obj; //层 struct zskiplistLevel{ //前进指针 struct zskiplistNode *forward; //跨度 unsigned int apan; } level[];} askiplistNode;当分值相同时，成员对象在字典中排序小的靠近表头节点；
带数字的箭头为前进指针，数字为跨度；
一般来说，层数越多访问其他节点速度越快；
创建新跳跃表节点时，随机生成介于1和32之间的数作为level数组的大小；
跨度与遍历无关，与排位
rank有关。查找某个节点时，将沿途层相加，得到排位；节点中使用
L1、L2、L3等来标记节点的各个层，每个层有前进指针和跨度；带
BW字样的为后退指针；1.0、2.0、3.0为分值，分值从小到大排列；o1、o2、o3等是成员对象，成员对象必须唯一；表头节点也有后退指针、分值和成员对象，不会用到所以图中没有显示；
下图中
level为5是因为o3对象有5层，为该跳跃表中最大层；
1.2 跳跃表的API
| 函数 | 作用 | 时间复杂度 |
|---|---|---|
| zslCreate | 创建一个新的跳跃表 | O(1) |
| zslFree | 释放给定跳跃表，以及表中包含的所有节点 | O(N)，N为跳跃表的长度 |
| zslInsert | 将包含给定成员和分值的新节点添加到跳跃表中 | 平均O(logN)，最坏O(N)，N为跳跃表长度 |
| zslDelete | 删除跳跃表中包含给定成员和分值的节点 | 平均O(logN)，最坏O(N)，N为跳跃表长度 |
| zslGetRank | 返回包含给定成员和分值的节点在跳跃表中的排位 | 平均O(logN)，最坏O(N)，N为跳跃表长度 |
| zslGetElementByRank | 返回包含给定成员和分值的节点在跳跃表中的排位 | 平均O(logN) ，最坏O(N)，N为跳跃表长度 |
| zslIsInRange | 给定一个分值范围（range），比如0到15，20到28，诸如此类，如果给定的分值范围包含在跳跃表的分值范围内，返回1，否则返回0 | O(1)，基于通过跳跃表的表头节点和表尾节点的分值得到范围 |
| zslFirstInRange | 给定一个分值范围，返回跳跃表中第一个符合这个范围的节点 | 平均O(logN)，最坏O(N)，N为跳跃表长度 |
| zslLastInRange | 给定一个分值范围，返回跳跃表中最后一个符合这个范围的节点 | 平均O(logN)，最坏O(N)，N为跳跃表长度 |
| zslDeleteRangeByScore | 给定一个分值范围，删除跳跃表中所有在这个范围之内的节点 | O(N)，N为被删除节点数量 |
| zslDeleteRangeByRank | 给定一个排位范围，删除跳跃表中所有在这个范围之内的节点 | O(N)，N为被删除节点数量 |
2. 整数集合
整数集合 intset，其特点是从小到大保存整数且不会重复；
整数集合在Redis里的应用：集合键的底层实现；
2.1 整数集合的实现
整数集合的定义，在
intset.h/intset结构中：typedef struct intset{ //编码方式 uint32_t encoding; //集合包含的元素数量 uint32_t length; //保存元素的数组 int8_t contents[];} intset;encoding值 contents值 范围 INTSET_ENC_INT16 int16_t -32768~32768 INTSET_ENC_INT32 int32_t -2147483648~2147483647 INTSET_ENC_INT64 int64_t -9223372036854775808~9223372036854775807 contents声明为 int8_t 类型的数组，但数组的真正类型取决于encoding属性的值；
2.2 整数集合的类型升级
当新增的元素类型比整数集合现有元素的类型长时，需要升级；
步骤：
根据新元素类型，扩展整数集合底层数组空间大小，并为新元素分配空间；
将底层数组现有元素转换成新元素相同的类型，在维持集合有序性质不变情况下将转换后的元素放置到正确位置上；
将新元素添加到底层数组里；
因为添加新元素可能会引起升级，每次升级需要对所有元素进行类型转换，因此时间复杂度为O(N)；
因为引起升级操作的新元素比现有元素长，所以新元素要么添加到数组开头，要么数组末尾；
好处：
灵活性：C语言通常不会将不同类型值放在同一个数据结构里，Redis的升级使其可以；
节约内存；
整数集合不允许降级操作；
2.3 整数集合的API
| 函数 | 作用 | 时间复杂度 |
|---|---|---|
| intsetNew | 创建一个新的整数集合 | O(1) |
| intsetAdd | 将给定元素添加到整数集合里面 | O(N) |
| intsetRemove | 从整数集合中移除给定元素 | O(N) |
| intsetFind | 检查给定值是否存在于集合 | O(logN)，整数集合有序排列，可以用二分查找法 |
| intsetRandom | 从整数集合中随机返回一个元素 | O(1) |
| intsetGet | 取出底层数组在给定索引上的元素 | O(1) |
| intsetLen | 返回整数集合包含的元素个数 | O(1) |
| intsetBlobLen | 返回整数集合咱用的内存字节数 | O(1) |
3. 压缩列表
压缩列表 ziplist，其特点是管理小整数值和短字符串；
压缩列表在Redis里的应用：列表键与哈希键的底层实现之一；
压缩列表的Redis为节省内存而开发的，是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型（sequential）数据结构；
3.1 压缩列表的结构
压缩列表是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构；
3.2 压缩列表节点的定义
节点的定义在
ziplist.c/zlentry结构里：typedef struct zlentry { // prevrawlen ：前置节点的长度 // prevrawlensize ：编码 prevrawlen 所需的字节大小 unsigned int prevrawlensize, prevrawlen; // len ：当前节点值的长度 // lensize ：编码 len 所需的字节大小 unsigned int lensize, len; // 当前节点 header 的大小 // 等于 prevrawlensize + lensize unsigned int headersize; // 当前节点值所使用的编码类型 unsigned char encoding; // 指向当前节点的指针 unsigned char *p;} zlentry;可以用当前节点地址减去
prevrawlen的值获得前置节点的首地址，可以由此实现从尾到头的遍历；*p指向一个content，保存节点的值，值的类型和长度由encoding决定；encoding的属性（下划线表示留空，abcdx代表实际二进制数据）：
3.3 连锁更新
首先，压缩列表节点有个
prevrawlen属性，用于记录前一个节点的长度，前一个节点的长度变化会影响prevrawlen属性的长度取值（使用1个字节存储前一个节点的长度还是5个）；假设所有结点（e1, e2......eN）长度介于250253字节之间，在表头新增长度大于等于254字节的new节点，因为e1的`prevrawlen`属性仅1字节，无法保存大于254的数字（new的长度），因此需要扩展为5字节长，此时e1的长度介于254257字节之间。这样，new引发e1的扩展，e1引发e2的扩展，形成连锁更新；
删除节点也可能引发连锁更新；
连锁更新的最坏时间复杂度为 O(N2)；
在实际中，连锁更新造成的性能问题几率很低；
3.4 压缩列表的API
| 函数 | 作用 | 时间复杂度 |
|---|---|---|
| ziplistNew | 创建一个新的压缩列表 | O(1) |
| ziplistPush | 创建一个包含给定值的新节点，并将这个新节点添加到压缩列表的表头或表尾 | 平均O(N)，最坏O(N2) |
| ziplistInsert | 将包含给定值的新节点插入到给定节点之后 | 平均O(N)，最坏O(N2) |
| ziplistIndex | 返回压缩列表给定索引上的节点 | O(N) |
| ziplistFind | 在压缩列表中查找并返回包含了给定值的节点 | 当保存的是字节数字时为O(N2)，整数时为O(N) |
| ziplistNext | 返回给定节点的下一个节点 | O(1) |
| ziplistPrev | 返回给定节点的前一个节点 | O(1) |
| ziplistGet | 获取给顶节点说保存的值 | O(1) |
| ziplistDelete | 从压缩列表中删除给定的节点 | 平均O(N)，最坏O(N2) |
| ziplistDeleteRange | 删除压缩列表在给定索引上的连续多个节点 | 平均O(N)，最坏O(N2) |
| ziplistBlobLen | 返回压缩列表目前占用的内存字节数 | O(1) |
| ziplistLen | 返回压缩列表目前包含的节点数量 | 节点数量小于65535时为O(1)，大于65535时为O(N) |
最坏时间复杂度为O(N2)是因为可能引发连锁更新；
标签：中篇,Redis,整数,列表,集合,给定,跳跃,数据结构,节点
来源： https://www.cnblogs.com/dlhjw/p/15582039.html