深入剖析Redis系列(四) - Redis数据结构与全局命令概述

比眉伴天荒 2022-03-15 07:00 324阅读 0赞

# 前言 #

`Redis` 提供了 `5` 种数据结构。理解每种数据结构的特点，对于 `Redis` 的 **开发运维** 非常重要，同时掌握 `Redis` 的 **单线程命令处理** 机制，会使 **数据结构** 和 **命令** 的选择事半功倍。

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接下来的几篇文章，将从如下几个方面介绍 `Redis` 的几种数据结构，命令使用及其应用场景。

*  **预备知识**：几个简单的 **全局命令**，**数据结构** 和 **内部编码**，**单线程命令** 处理机制分析。
 *  **数据结构特性**：`5` 种 **数据结构** 的特点、**命令使用**、**应用场景**。
 *  **数据管理**：**键管理**、**遍历键**、**数据库管理**。

# 正文 #

## 1. 预备知识 ##

在介绍 `5` 种 **数据结构** 之前，需要先了解 `Redis` 的一些 **全局命令**、**数据结构** 和 **内部编码**、**单线程命令处理机制**。

1.  `Redis` 的命令有 **上百个**，理解 `Redis` 的一些机制，会发现这些命令有很强的 **通用性**。
2.  `Redis` 不是万金油，有些 **数据结构** 和 **命令** 必须在 **特定场景** 下使用，一旦 **使用不当** 可能对 `Redis` **本身** 或者 **应用本身** 造成致命伤害。

## 2. 全局命令 ##

`Redis` 有 `5` 种 **数据结构**，它们是 **键值对** 中的 **值**，对于 **键** 来说有一些通用的命令。

### 2.1. 查看所有键 ###

> keys \*

下面插入了 `3` 对字符串类型的键值对：

127.0.0.1:6379> set hello world
    OK
    127.0.0.1:6379> set java jedis
    OK
    127.0.0.1:6379> set python redis-py
    OK

命令会将所有的键输出：

127.0.0.1:6379> keys *
    1) "python"
    2) "java"
    3) "hello"

### 2.2. 键总数 ###

> dbsize

下面插入一个 **列表类型** 的 **键值对**（值是 **多个元素** 组成）：

127.0.0.1:6379> rpush mylist a b c d e f g
    (integer) 7

`dbsize` 命令会返回当前数据库中 **键的总数**。

127.0.0.1:6379> dbsize
    (integer) 4

`dbsize` 命令在 **计算键总数** 时 **不会遍历** 所有键，而是直接获取 `Redis` **内置的键总数变量**，所以 `dbsize` 命令的 **时间复杂度** 是 `O（1）`。而 `keys` 命令会 **遍历** 所有键，所以它的 **时间复杂度** 是 `O（n）`，当 `Redis` 保存了 **大量键** 时，线上环境 **禁止** 使用。

### 2.3. 检查键是否存在 ###

> exists key

如果键存在则返回 `1`，不存在则返回 `0`：

127.0.0.1:6379> exists java
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> exists not_exist_key
    (integer) 0

### 2.4. 删除键 ###

> del key

`del` 是一个 **通用命令**，无论值是什么 **数据结构** 类型，`del` 命令都可以将其 **删除**。

127.0.0.1:6379> del java
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> exists java
    (integer) 0
    127.0.0.1:6379> del not_exist_key
    (integer) 0
    127.0.0.1:6379> exists not_exist_key
    (integer) 0

返回结果为 **成功删除** 的 **键的个数**，假设删除一个 **不存在** 的键，就会返回 `0`。

### 2.5. 键过期 ###

> expire key seconds

`Redis` 支持对 **键** 添加 **过期时间**，当超过过期时间后，会 **自动删除键**，例如为键 `hello` 设置 `10` 秒过期时间：

127.0.0.1:6379> set hello world
    OK
    127.0.0.1:6379> expire hello 10 
    (integer) 0

`ttl` 命令会返回键的 **剩余过期时间**，它有 `3` 种返回值：

*  大于等于 `0` 的整数：表示键 **剩余** 的 **过期时间**。
 *  返回 `-1`：**键** 没设置 **过期时间**。
 *  返回 `-2`：**键** 不存在。

可以通过 `ttl` 命令观察 **键** `hello` 的 **剩余过期时间**：

# 还剩7秒
    127.0.0.1:6379> ttl hello(integer) 
    (integer) 7
    ...
    # 还剩1秒
    127.0.0.1:6379> ttl hello(integer) 
    (integer) 1
    # 返回结果为-2，说明键hello已经被删除
    127.0.0.1:6379> ttl hello(integer) 
    (integer) -2
    127.0.0.1:6379> get hello
    (nil)

### 2.6. 键的数据结构类型 ###

> type key

例如键 `hello` 是的值 **字符串类型**，返回结果为 `string`。键 `mylist` 的值是 **列表类型**，返回结果为 `list`。如果键不存在，则返回 `none`。

127.0.0.1:6379> set a b
    OK
    127.0.0.1:6379> type a
    string
    127.0.0.1:6379> rpush mylist a b c d e f g
    (integer) 7
    127.0.0.1:6379> type mylist
    list

## 3. 数据结构和内部编码 ##

`type` 命令实际返回的就是当前 **键** 的 **数据结构类型**，它们分别是：`string`（**字符串**）、`hash`（**哈希**）、`list`（**列表**）、`set`（**集合**）、`zset`（**有序集合**），但这些只是 `Redis` 对外的 **数据结构**。如图所示：

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对于每种 **数据结构**，实际上都有自己底层的 **内部编码** 实现，而且是 **多种实现**。这样 `Redis` 会在合适的 **场景** 选择合适的 **内部编码**，如图所示：

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可以看到，每种 **数据结构** 都有 **两种以上** 的 **内部编码实现**。例如 `list` **数据结构** 包含了 `linkedlist` 和 `ziplist` 两种 **内部编码**。同时有些 **内部编码**，例如 `ziplist`，可以作为 **多种外部数据结构** 的内部实现，可以通过 `object encoding` 命令查询 **内部编码**：

127.0.0.1:6379> object encoding hello
    "embstr"
    127.0.0.1:6379> object encoding mylist
    "quicklist"

可以看到键 `hello` 对应值的 **内部编码** 是 `embstr`，键 `mylist` 对应值的 **内部编码** 是 `ziplist`。

`Redis` 这样设计有两个好处：

*  **其一**：可以改进 **内部编码**，而对外的 **数据结构** 和 **命令** 没有影响。例如 `Redis3.2` 提供的 `quicklist`，结合了 `ziplist` 和 `linkedlist` 两者的优势，为 **列表类型** 提供了一种 **更加高效** 的 **内部编码实现**。
 *  **其二**：不同 **内部编码** 可以在 **不同场景** 下发挥各自的 **优势**。例如 `ziplist` 比较 **节省内存**，但是在列表 **元素比较多** 的情况下，**性能** 会有所 **下降**，这时候 `Redis` 会根据 **配置**，将列表类型的 **内部实现** 转换为 `linkedlist`。

## 4. 单线程架构 ##

`Redis` 使用了 **单线程架构** 和 `I/O` **多路复用模型** 来实现 **高性能** 的 **内存数据库服务**。那为什么 **单线程** 还能这么快，下面分析原因：

### 4.1. 纯内存访问 ###

`Redis` 将所有数据放在 **内存** 中，内存的 **响应时长** 大约为 `100` **纳秒**，这是 `Redis` 达到 **每秒万级别** 访问的重要基础。

### 4.2. 非阻塞I/O ###

`Redis` 使用 `epoll` 作为 `I/O` **多路复用技术** 的实现，再加上 `Redis` 自身的 **事件处理模型** 将 `epoll` 中的 **连接**、**读写**、**关闭** 都转换为 **事件**，从而不用不在 **网络** `I/O` 上浪费过多的时间，如图所示：

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### 4.3. 单线程避免线程切换和竞态产生的消耗 ###

采用 **单线程** 就能达到如此 **高的性能**，那么不失为一种不错的选择，因为 **单线程** 能带来几个好处：

*  **单线程** 可以简化 **数据结构和算法** 的实现，开发人员不需要了解复杂的 **并发数据结构**。
 *  **单线程** 避免了 **线程切换** 和 **竞态** 产生的消耗，对于服务端开发来说，**锁和线程切换** 通常是性能杀手。

> **单线程** 的问题：对于 **每个命令** 的 **执行时间** 是有要求的。如果某个命令 **执行过长**，会造成其他命令的 **阻塞**，对于 `Redis` 这种 **高性能** 的服务来说是致命的，所以 `Redis` 是面向 **快速执行** 场景的数据库。

# 小结 #

本文堆 `Redis` 的几种 **数据结构** 进行了概述，介绍了几个简单的 **全局命令**，**数据结构** 和 **内部编码** 以及 **单线程命令** 处理机制分析。

# 参考 #

《Redis 开发与运维》

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