ziplist、quicklist、listpack源码设计解读

从ziplist到quicklist,再到listpack的启发介绍Redis优化设计数据结构来提升内存利用率的时候,提到可以使用压缩列表(ziplist)来保存数据。所以现在你应该也知道,ziplist的最大特点,就是它被设计成一种内存紧凑型的数据结构,占用一块连续的内存空间,以达到节省内存的目的。但是,在计算机系统中,任何一个设计都是有利有弊的。对于ziplist来说,这个道理同样成立。虽然ziplist节省了内存开销,可它也存在两个设计代价:一是不能保存过多的元素,否则访问性能会

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

从ziplist到quicklist,再到listpack的启发

介绍 Redis 优化设计数据结构来提升内存利用率的时候,提到可以使用压缩列表(ziplist)来保存数据。所以现在你应该也知道,ziplist 的最大特点,就是它被设计成一种内存紧凑型的数据结构,占用一块连续的内存空间,以达到节省内存的目的。

但是,在计算机系统中,任何一个设计都是有利有弊的。对于 ziplist 来说,这个道理同样成立。虽然 ziplist 节省了内存开销,可它也存在两个设计代价:

  • 一是不能保存过多的元素,否则访问性能会降低;
  • 二是不能保存过大的元素,否则容易导致内存重新分配,甚至可能引发连锁更新的问题。所谓的连锁更新,简单来说,就是 ziplist 中的每一项都要被重新分配内存空间,造成 ziplist 的性能降低。

因此,针对 ziplist 在设计上的不足,Redis 代码在开发演进的过程中,新增设计了两种数据结构:

  • quicklist
  • listpack

这两种数据结构的设计目标,就是尽可能地保持 ziplist 节省内存的优势,同时避免 ziplist 潜在的性能下降问题。今天这节课,我就来给你详细介绍下 quicklist 和 listpack 的设计思想和实现思路,不过在具体讲解这两种数据结构之前,我想先带你来了解下为什么 ziplist 的设计会存在缺陷。这样一来,你在学习 quicklist 和 listpack 时,可以和 ziplist 的设计进行对比,进一步就能更加容易地掌握 quicklist 和 listpack 的设计考虑了。

而且,ziplist 和 quicklist 的区别,也是经常被问到的面试题,而 listpack 数据结构因为比较新,你对它的设计实现可能了解得并不多。那在学完了这节课之后,你其实就可以很轻松地应对这三种数据结构的使用问题了。此外,你还可以从这三种数据结构的逐步优化设计中,学习到 Redis 数据结构在内存开销和访问性能之间,采取的设计取舍思想。如果你需要开发高效的数据结构,你就可以把这种设计思想应用起来。

好,那么接下来,我们就先来了解下 ziplist 在设计与实现上存在的缺陷。

ziplist 的不足

你已经知道,一个 ziplist 数据结构在内存中的布局,就是一块连续的内存空间。这块空间的起始部分是大小固定的 10 字节元数据,其中记录了 ziplist 的总字节数、最后一个元素的偏移量以及列表元素的数量,而这 10 字节后面的内存空间则保存了实际的列表数据。在 ziplist 的最后部分,是一个 1 字节的标识(固定为 255),用来表示 ziplist 的结束,如下图所示:

ziplist、quicklist、listpack源码设计解读

不过,虽然 ziplist 通过紧凑的内存布局来保存数据,节省了内存空间,但是 ziplist 也面临着随之而来的两个不足:查找复杂度高和潜在的连锁更新风险。那么下面,我们就分别来了解下这两个问题。

查找复杂度高

因为 ziplist 头尾元数据的大小是固定的,并且在 ziplist 头部记录了最后一个元素的位置,所以,当在 ziplist 中查找第一个或最后一个元素的时候,就可以很快找到。

但问题是,当要查找列表中间的元素时,ziplist 就得从列表头或列表尾遍历才行。而当 ziplist 保存的元素过多时,查找中间数据的复杂度就增加了。更糟糕的是,如果 ziplist 里面保存的是字符串,ziplist 在查找某个元素时,还需要逐一判断元素的每个字符,这样又进一步增加了复杂度。

也正因为如此,我们在使用 ziplist 保存 Hash 或 Sorted Set 数据时,都会在 redis.conf 文件中,通过 hash-max-ziplist-entries 和 zset-max-ziplist-entries 两个参数,来控制保存在 ziplist 中的元素个数。

不仅如此,除了查找复杂度高以外,ziplist 在插入元素时,如果内存空间不够了,ziplist 还需要重新分配一块连续的内存空间,而这还会进一步引发连锁更新的问题。

连续更新风险

我们知道,因为 ziplist 必须使用一块连续的内存空间来保存数据,所以当新插入一个元素时,ziplist 就需要计算其所需的空间大小,并申请相应的内存空间。这一系列操作,我们可以从 ziplist 的元素插入函数 __ziplistInsert 中看到。__ziplistInsert 函数首先会计算获得当前 ziplist 的长度,这个步骤通过 ZIPLIST_BYTES 宏定义就可以完成,如下所示。同时,该函数还声明了 reqlen 变量,用于记录插入元素后所需的新增空间大小。

源代码的ziplist.c文件中去查看,以下是这个函数的完整代码,先展示完完整代码,然后再去看里面的细节。

/* Insert item at "p". */
unsigned char *__ziplistInsert(unsigned char *zl, unsigned char *p, unsigned char *s, unsigned int slen) { 
   
    // 获取当前ziplist长度curlen;声明reqlen变量,用来记录新插入元素所需的长度
    size_t curlen = intrev32ifbe(ZIPLIST_BYTES(zl)), reqlen, newlen;
    unsigned int prevlensize, prevlen = 0;
    size_t offset;
    int nextdiff = 0;
    unsigned char encoding = 0;
    long long value = 123456789; /* initialized to avoid warning. Using a value that is easy to see if for some reason we use it uninitialized. */
    zlentry tail;
    // 如果插入的位置不是ziplist末尾,则获取前一项长度
    /* Find out prevlen for the entry that is inserted. */
    if (p[0] != ZIP_END) { 
   
        ZIP_DECODE_PREVLEN(p, prevlensize, prevlen);
    } else { 
   
        unsigned char *ptail = ZIPLIST_ENTRY_TAIL(zl);
        if (ptail[0] != ZIP_END) { 
   
            prevlen = zipRawEntryLengthSafe(zl, curlen, ptail);
        }
    }

    /* See if the entry can be encoded */
    if (zipTryEncoding(s,slen,&value,&encoding)) { 
   
        /* 'encoding' is set to the appropriate integer encoding */
        reqlen = zipIntSize(encoding);
    } else { 
   
        /* 'encoding' is untouched, however zipStoreEntryEncoding will use the * string length to figure out how to encode it. */
        reqlen = slen;
    }
    /* We need space for both the length of the previous entry and * the length of the payload. */
    reqlen += zipStorePrevEntryLength(NULL,prevlen);
    reqlen += zipStoreEntryEncoding(NULL,encoding,slen);

    /* When the insert position is not equal to the tail, we need to * make sure that the next entry can hold this entry's length in * its prevlen field. */
    int forcelarge = 0;
    nextdiff = (p[0] != ZIP_END) ? zipPrevLenByteDiff(p,reqlen) : 0;
    if (nextdiff == -4 && reqlen < 4) { 
   
        nextdiff = 0;
        forcelarge = 1;
    }

    /* Store offset because a realloc may change the address of zl. */
    offset = p-zl;
    newlen = curlen+reqlen+nextdiff;
    zl = ziplistResize(zl,newlen);
    p = zl+offset;

    /* Apply memory move when necessary and update tail offset. */

    if (p[0] != ZIP_END) { 
   
        /* Subtract one because of the ZIP_END bytes */
        memmove(p+reqlen,p-nextdiff,curlen-offset-1+nextdiff);

        /* Encode this entry's raw length in the next entry. */
        if (forcelarge)
            zipStorePrevEntryLengthLarge(p+reqlen,reqlen);
        else
            zipStorePrevEntryLength(p+reqlen,reqlen);

        /* Update offset for tail */
        ZIPLIST_TAIL_OFFSET(zl) =
            intrev32ifbe(intrev32ifbe(ZIPLIST_TAIL_OFFSET(zl))+reqlen);

        /* When the tail contains more than one entry, we need to take * "nextdiff" in account as well. Otherwise, a change in the * size of prevlen doesn't have an effect on the *tail* offset. */
        assert(zipEntrySafe(zl, newlen, p+reqlen, &tail, 1));
        if (p[reqlen+tail.headersize+tail.len] != ZIP_END) { 
   
            ZIPLIST_TAIL_OFFSET(zl) =
                intrev32ifbe(intrev32ifbe(ZIPLIST_TAIL_OFFSET(zl))+nextdiff);
        }
    } else { 
   
        /* This element will be the new tail. */
        ZIPLIST_TAIL_OFFSET(zl) = intrev32ifbe(p-zl);
    }

    /* When nextdiff != 0, the raw length of the next entry has changed, so * we need to cascade the update throughout the ziplist */
    if (nextdiff != 0) { 
   
        offset = p-zl;
        zl = __ziplistCascadeUpdate(zl,p+reqlen);
        p = zl+offset;
    }

    /* Write the entry */
    p += zipStorePrevEntryLength(p,prevlen);
    p += zipStoreEntryEncoding(p,encoding,slen);
    if (ZIP_IS_STR(encoding)) { 
   
        memcpy(p,s,slen);
    } else { 
   
        zipSaveInteger(p,value,encoding);
    }
    ZIPLIST_INCR_LENGTH(zl,1);
    return zl;
}

然后,__ziplistInsert 函数会判断当前要插入的位置是否是列表末尾。如果不是末尾,那么就需要获取位于当前插入位置的元素的 prevlen 和 prevlensize。这部分代码如下所示:

// 如果插入的位置不是ziplist末尾,则获取前一项长度
    /* Find out prevlen for the entry that is inserted. */
    if (p[0] != ZIP_END) { 
   
        ZIP_DECODE_PREVLEN(p, prevlensize, prevlen);
    } else { 
   
        unsigned char *ptail = ZIPLIST_ENTRY_TAIL(zl);
        if (ptail[0] != ZIP_END) { 
   
            prevlen = zipRawEntryLengthSafe(zl, curlen, ptail);
        }
    }

实际上,在 ziplist 中,每一个元素都会记录其前一项的长度,也就是 prevlen。然后,为了节省内存开销,ziplist 会使用不同的空间记录 prevlen,这个 prevlen 空间大小就是 prevlensize。

举个简单的例子,当在一个元素 A 前插入一个新的元素 B 时,A 的 prevlen 和 prevlensize 都要根据 B 的长度进行相应的变化。那么现在,我们假设 A 的 prevlen 原本只占用 1 字节(也就是 prevlensize 等于 1),而能记录的前一项长度最大为 253 字节。此时,如果 B 的长度超过了 253 字节,A 的 prevlen 就需要使用 5 个字节来记录(prevlen 具体的编码方式,你可以复习回顾下第 4 讲),这样就需要申请额外的 4 字节空间了。不过,如果元素 B 的插入位置是列表末尾,那么插入元素 B 时,我们就不用考虑后面元素的 prevlen 了。

ziplist、quicklist、listpack源码设计解读

因此,为了保证 ziplist 有足够的内存空间,来保存插入元素以及插入位置元素的 prevlen 信息,__ziplistInsert 函数在获得插入位置元素的 prevlen 和 prevlensize 后,紧接着就会计算插入元素的长度。

现在我们已知,一个 ziplist 元素包括了 prevlen、encoding 和实际数据 data 三个部分。所以,在计算插入元素的所需空间时,__ziplistInsert 函数也会分别计算这三个部分的长度。这个计算过程一共可以分成四步来完成。

  • 第一步,计算实际插入元素的长度。

  • 首先你要知道,这个计算过程和插入元素是整数还是字符串有关。__ziplistInsert 函数会先调用 zipTryEncoding 函数,这个函数会判断插入元素是否为整数。

    • 如果是整数,就按照不同的整数大小,计算 encoding 和实际数据 data 各自所需的空间;

    • 如果是字符串,那么就先把字符串长度记录为所需的新增空间大小。这一过程的代码如下所示:

 /* See if the entry can be encoded */
    if (zipTryEncoding(s,slen,&value,&encoding)) { 
   
        // 如果是整数,就按照不同的整数大小,计算 encoding 和实际数据 data 各自所需的空间;
        /* 'encoding' is set to the appropriate integer encoding */
        reqlen = zipIntSize(encoding);
    } else { 
   
        // 如果是字符串,那么就先把字符串长度记录为所需的新增空间大小。
        /* 'encoding' is untouched, however zipStoreEntryEncoding will use the * string length to figure out how to encode it. */
        reqlen = slen;
    }
  • 第二步,调用 zipStorePrevEntryLength 函数,将插入位置元素的 prevlen 也计算到所需空间中。

这是因为在插入元素后,__ziplistInsert 函数可能要为插入位置的元素分配新增空间。这部分代码如下所示:

/* We need space for both the length of the previous entry and * the length of the payload. */
    reqlen += zipStorePrevEntryLength(NULL,prevlen);
  • 第三步,调用 zipStoreEntryEncoding 函数,根据字符串的长度,计算相应 encoding 的大小。

在刚才的第一步中,__ziplistInsert 函数对于字符串数据,只是记录了字符串本身的长度,所以在第三步中,__ziplistInsert 函数还会调用 zipStoreEntryEncoding 函数,根据字符串的长度来计算相应的 encoding 大小,如下所示:

reqlen += zipStoreEntryEncoding(NULL,encoding,slen);

好了,到这里,ziplistInsert 函数就已经在 reqlen 变量中,记录了插入元素的 prevlen 长度、encoding 大小,以及实际数据 data 的长度。这样一来,插入元素的整体长度就有了,这也是插入位置元素的 prevlen 所要记录的大小。

  • 第四步,调用 zipPrevLenByteDiff 函数,判断插入位置元素的 prevlen 和实际所需的 prevlen 大小。

最后,__ziplistInsert 函数会调用 zipPrevLenByteDiff 函数,用来判断插入位置元素的 prevlen 和实际所需的 prevlen,这两者间的大小差别。这部分代码如下所示,prevlen 的大小差别是使用 nextdiff 来记录的:

nextdiff = (p[0] != ZIP_END) ? zipPrevLenByteDiff(p,reqlen) : 0;

那么在这里,如果 nextdiff 大于 0,就表明插入位置元素的空间不够,需要新增 nextdiff 大小的空间,以便能保存新的 prevlen。然后,__ziplistInsert 函数在新增空间时,就会调用 ziplistResize 函数,来重新分配 ziplist 所需的空间。ziplistResize 函数接收的参数分别是待重新分配的 ziplist 和重新分配的空间大小。而 __ziplistInsert 函数传入的重新分配大小的参数,是三个长度之和。那么是哪三个长度之和呢?这三个长度分别是

  • ziplist 现有大小(curlen)
  • 待插入元素自身所需的新增空间(reqlen)
  • 以及插入位置元素 prevlen 所需的新增空间(nextdiff)。

下面的代码显示了 ziplistResize 函数的调用和参数传递逻辑:

newlen = curlen+reqlen+nextdiff;
zl = ziplistResize(zl,newlen);

进一步,那么 ziplistResize 函数在获得三个长度总和之后,具体是如何扩容呢?

我们可以进一步看下 ziplistResize 函数的实现,这个函数会调用 zrealloc 函数,来完成空间的重新分配,而重新分配的空间大小就是由传入参数 len 决定的。这样,我们就了解到了 ziplistResize 函数涉及到内存分配操作,因此如果我们往 ziplist 频繁插入过多数据的话,就可能引起多次内存分配,从而会对 Redis 性能造成影响。

下面的代码显示了 ziplistResize 函数的部分实现,你可以看下。

/* Resize the ziplist. */
unsigned char *ziplistResize(unsigned char *zl, size_t len) { 
   
    assert(len < UINT32_MAX);
    // 对zl进行重新内存空间分配,重新分配的大小是len
    zl = zrealloc(zl,len);
    ZIPLIST_BYTES(zl) = intrev32ifbe(len);
    zl[len-1] = ZIP_END;
    return zl;
}

好了,到这里,我们就了解了 ziplist 在新插入元素时,会计算其所需的新增空间,并进行重新分配。而当新插入的元素较大时,就会引起插入位置的元素 prevlensize 增加,进而就会导致插入位置的元素所占空间也增加。

而如此一来,这种空间新增就会引起连锁更新的问题。

实际上,所谓的连锁更新,就是指当一个元素插入后,会引起当前位置元素新增 prevlensize 的空间。而当前位置元素的空间增加后,又会进一步引起该元素的后续元素,其 prevlensize 所需空间的增加。

这样,一旦插入位置后续的所有元素,都会因为前序元素的 prevlenszie 增加,而引起自身空间也要增加,这种每个元素的空间都需要增加的现象,就是连锁更新。我画了下面这张图,你可以看下。

img

连锁更新一旦发生,就会导致 ziplist 占用的内存空间要多次重新分配,这就会直接影响到 ziplist 的访问性能。所以说,虽然 ziplist 紧凑型的内存布局能节省内存开销,但是如果保存的元素数量增加了,或是元素变大了,ziplist 就会面临性能问题。那么,有没有什么方法可以避免 ziplist 的问题呢?这就是接下来我要给你介绍的 quicklist 和 listpack,这两种数据结构的设计思想了。

quicklist 设计与实现

quicklist 的设计,其实是结合了链表和 ziplist 各自的优势。简单来说,一个 quicklist 就是一个链表,而链表中的每个元素又是一个 ziplist。

我们来看下 quicklist 的数据结构,这是在quicklist.h文件中定义的,而 quicklist 的具体实现是在quicklist.c文件中。首先,quicklist 元素的定义,也就是 quicklistNode。因为 quicklist 是一个链表,所以每个 quicklistNode 中,都包含了分别指向它前序和后序节点的指针*prev和*next。同时,每个 quicklistNode 又是一个 ziplist,所以,在 quicklistNode 的结构体中,还有指向 ziplist 的指针*zl。

此外,quicklistNode 结构体中还定义了一些属性,比如 ziplist 的字节大小、包含的元素个数、编码格式、存储方式等。下面的代码显示了 quicklistNode 的结构体定义,你可以看下。

在quicklist.h中可以查看到

/* Node, quicklist, and Iterator are the only data structures used currently. */

/* quicklistNode is a 32 byte struct describing a ziplist for a quicklist. * We use bit fields keep the quicklistNode at 32 bytes. * count: 16 bits, max 65536 (max zl bytes is 65k, so max count actually < 32k). * encoding: 2 bits, RAW=1, LZF=2. * container: 2 bits, NONE=1, ZIPLIST=2. * recompress: 1 bit, bool, true if node is temporary decompressed for usage. * attempted_compress: 1 bit, boolean, used for verifying during testing. * extra: 10 bits, free for future use; pads out the remainder of 32 bits */
typedef struct quicklistNode { 
   
    // 前一个quicklistNode
    struct quicklistNode *prev;
    // 后一个quicklistNode
    struct quicklistNode *next;
    // quicklistNode指向的ziplist
    unsigned char *zl;
    // ziplist的字节大小
    unsigned int sz;             /* ziplist size in bytes */
    // ziplist中的元素个数
    unsigned int count : 16;     /* count of items in ziplist */
    // 编码格式,原生字节数组或压缩存储
    unsigned int encoding : 2;   /* RAW==1 or LZF==2 */
    // 存储方式
    unsigned int container : 2;  /* NONE==1 or ZIPLIST==2 */
    // 数据是否被压缩
    unsigned int recompress : 1; /* was this node previous compressed? */
    // 数据能否被压缩
    unsigned int attempted_compress : 1; /* node can't compress; too small */
    // 预留的bit位
    unsigned int extra : 10; /* more bits to steal for future usage */
} quicklistNode;

了解了 quicklistNode 的定义,我们再来看下 quicklist 的结构体定义。

quicklist 作为一个链表结构,在它的数据结构中,是定义了整个 quicklist 的头、尾指针,这样一来,我们就可以通过 quicklist 的数据结构,来快速定位到 quicklist 的链表头和链表尾。

此外,quicklist 中还定义了 quicklistNode 的个数、所有 ziplist 的总元素个数等属性。quicklist 的结构定义如下所示:

/* quicklist is a 40 byte struct (on 64-bit systems) describing a quicklist. * 'count' is the number of total entries. * 'len' is the number of quicklist nodes. * 'compress' is: 0 if compression disabled, otherwise it's the number * of quicklistNodes to leave uncompressed at ends of quicklist. * 'fill' is the user-requested (or default) fill factor. * 'bookmakrs are an optional feature that is used by realloc this struct, * so that they don't consume memory when not used. */
typedef struct quicklist { 
   
    quicklistNode *head;
    quicklistNode *tail;
    unsigned long count;        /* total count of all entries in all ziplists */
    unsigned long len;          /* number of quicklistNodes */
    int fill : QL_FILL_BITS;              /* fill factor for individual nodes */
    unsigned int compress : QL_COMP_BITS; /* depth of end nodes not to compress;0=off */
    unsigned int bookmark_count: QL_BM_BITS;
    quicklistBookmark bookmarks[];
} quicklist;

然后,从 quicklistNode 和 quicklist 的结构体定义中,我们就能画出下面这张 quicklist 的示意图。

ziplist、quicklist、listpack源码设计解读

而也正因为 quicklist 采用了链表结构,所以当插入一个新的元素时,quicklist 首先就会检查插入位置的 ziplist 是否能容纳该元素,这是通过 _quicklistNodeAllowInsert 函数来完成判断的。

_quicklistNodeAllowInsert 函数会计算新插入元素后的大小(new_sz),这个大小等于 quicklistNode 的当前大小(node->sz)、插入元素的大小(sz),以及插入元素后 ziplist 的 prevlen 占用大小。在计算完大小之后,_quicklistNodeAllowInsert 函数会依次判断新插入的数据大小(sz)是否满足要求,即单个 ziplist 是否不超过 8KB,或是单个 ziplist 里的元素个数是否满足要求。只要这里面的一个条件能满足,quicklist 就可以在当前的 quicklistNode 中插入新元素,否则 quicklist 就会新建一个 quicklistNode,以此来保存新插入的元素。下面代码显示了是否允许在当前 quicklistNode 插入数据的判断逻辑,你可以看下。

在quicklist.c文件中可以查看

REDIS_STATIC int _quicklistNodeAllowInsert(const quicklistNode *node,
                                           const int fill, const size_t sz) { 
   
    if (unlikely(!node))
        return 0;

    int ziplist_overhead;
    /* size of previous offset */
    if (sz < 254)
        ziplist_overhead = 1;
    else
        ziplist_overhead = 5;

    /* size of forward offset */
    if (sz < 64)
        ziplist_overhead += 1;
    else if (likely(sz < 16384))
        ziplist_overhead += 2;
    else
        ziplist_overhead += 5;

    /* new_sz overestimates if 'sz' encodes to an integer type */
    unsigned int new_sz = node->sz + sz + ziplist_overhead;
    if (likely(_quicklistNodeSizeMeetsOptimizationRequirement(new_sz, fill)))
        return 1;
    /* when we return 1 above we know that the limit is a size limit (which is * safe, see comments next to optimization_level and SIZE_SAFETY_LIMIT) */
    else if (!sizeMeetsSafetyLimit(new_sz))
        return 0;
    else if ((int)node->count < fill)
        return 1;
    else
        return 0;
}

这样一来,quicklist 通过控制每个 quicklistNode 中,ziplist 的大小或是元素个数,就有效减少了在 ziplist 中新增或修改元素后,发生连锁更新的情况,从而提供了更好的访问性能。

而 Redis 除了设计了 quicklist 结构来应对 ziplist 的问题以外,还在 5.0 版本中新增了 listpack 数据结构,用来彻底避免连锁更新。下面我们就继续来学习下它的设计实现思路。listpack 设计与实现

listpack 设计与实现

listpack 也叫紧凑列表,它的特点就是用一块连续的内存空间来紧凑地保存数据,同时为了节省内存空间,listpack 列表项使用了多种编码方式,来表示不同长度的数据,这些数据包括整数和字符串

和 listpack 相关的实现文件是listpack.c,头文件包括listpack.h和listpack_malloc.h。

我们先来看下 listpack 的创建函数 lpNew,因为从这个函数的代码逻辑中,我们可以了解到 listpack 的整体结构。lpNew 函数创建了一个空的 listpack,一开始分配的大小是 LP_HDR_SIZE 再加 1 个字节。LP_HDR_SIZE 宏定义是在 listpack.c 中,它默认是 6 个字节,其中 4 个字节是记录 listpack 的总字节数,2 个字节是记录 listpack 的元素数量。此外,listpack 的最后一个字节是用来标识 listpack 的结束,其默认值是宏定义 LP_EOF。和 ziplist 列表项的结束标记一样,LP_EOF 的值也是 255。

listpack.c文件中查看

宏定义

#define LP_HDR_SIZE 6 /* 32 bit total len + 16 bit number of elements. */
#define LP_EOF 0xFF

函数

/* Create a new, empty listpack. * On success the new listpack is returned, otherwise an error is returned. * Pre-allocate at least `capacity` bytes of memory, * over-allocated memory can be shrinked by `lpShrinkToFit`. * */
unsigned char *lpNew(size_t capacity) { 
   
    unsigned char *lp = lp_malloc(capacity > LP_HDR_SIZE+1 ? capacity : LP_HDR_SIZE+1);
    if (lp == NULL) return NULL;
    lpSetTotalBytes(lp,LP_HDR_SIZE+1);
    lpSetNumElements(lp,0);
    lp[LP_HDR_SIZE] = LP_EOF;
    return lp;
}

你可以看看下面这张图,展示的就是大小为 LP_HDR_SIZE 的 listpack 头和值为 255 的 listpack 尾。当有新元素插入时,该元素会被插在 listpack 头和尾之间。

ziplist、quicklist、listpack源码设计解读

好了,了解了 listpack 的整体结构后,我们再来看下 listpack 列表项的设计。和 ziplist 列表项类似,listpack 列表项也包含了元数据信息和数据本身。不过,为了避免 ziplist 引起的连锁更新问题,listpack 中的每个列表项不再像 ziplist 列表项那样,保存其前一个列表项的长度,它只会包含三个方面内容,分别是

  • 当前元素的编码类型(entry-encoding)
  • 元素数据 (entry-data)
  • 以及编码类型和元素数据这两部分的长度 (entry-len)

如下图所示。

ziplist、quicklist、listpack源码设计解读

这里,关于 listpack 列表项的设计,你需要重点掌握两方面的要点,分别是列表项元素的编码类型,以及列表项避免连锁更新的方法。下面我就带你具体了解下。listpack 列表项编码方法我们先来看下 listpack 元素的编码类型。如果你看了 listpack.c 文件,你会发现该文件中有大量类似 LP_ENCODING_N_BIT_INT 和 LP_ENCODING_N_BIT_STR 的宏定义,如下所示:

#define LP_ENCODING_7BIT_UINT 0
#define LP_ENCODING_7BIT_UINT_MASK 0x80
#define LP_ENCODING_IS_7BIT_UINT(byte) (((byte)&LP_ENCODING_7BIT_UINT_MASK)==LP_ENCODING_7BIT_UINT)

#define LP_ENCODING_6BIT_STR 0x80
#define LP_ENCODING_6BIT_STR_MASK 0xC0
#define LP_ENCODING_IS_6BIT_STR(byte) (((byte)&LP_ENCODING_6BIT_STR_MASK)==LP_ENCODING_6BIT_STR)

#define LP_ENCODING_13BIT_INT 0xC0
#define LP_ENCODING_13BIT_INT_MASK 0xE0
#define LP_ENCODING_IS_13BIT_INT(byte) (((byte)&LP_ENCODING_13BIT_INT_MASK)==LP_ENCODING_13BIT_INT)

#define LP_ENCODING_12BIT_STR 0xE0
#define LP_ENCODING_12BIT_STR_MASK 0xF0
#define LP_ENCODING_IS_12BIT_STR(byte) (((byte)&LP_ENCODING_12BIT_STR_MASK)==LP_ENCODING_12BIT_STR)

#define LP_ENCODING_16BIT_INT 0xF1
#define LP_ENCODING_16BIT_INT_MASK 0xFF
#define LP_ENCODING_IS_16BIT_INT(byte) (((byte)&LP_ENCODING_16BIT_INT_MASK)==LP_ENCODING_16BIT_INT)

#define LP_ENCODING_24BIT_INT 0xF2
#define LP_ENCODING_24BIT_INT_MASK 0xFF
#define LP_ENCODING_IS_24BIT_INT(byte) (((byte)&LP_ENCODING_24BIT_INT_MASK)==LP_ENCODING_24BIT_INT)

#define LP_ENCODING_32BIT_INT 0xF3
#define LP_ENCODING_32BIT_INT_MASK 0xFF
#define LP_ENCODING_IS_32BIT_INT(byte) (((byte)&LP_ENCODING_32BIT_INT_MASK)==LP_ENCODING_32BIT_INT)

#define LP_ENCODING_64BIT_INT 0xF4
#define LP_ENCODING_64BIT_INT_MASK 0xFF
#define LP_ENCODING_IS_64BIT_INT(byte) (((byte)&LP_ENCODING_64BIT_INT_MASK)==LP_ENCODING_64BIT_INT)

#define LP_ENCODING_32BIT_STR 0xF0
#define LP_ENCODING_32BIT_STR_MASK 0xFF
#define LP_ENCODING_IS_32BIT_STR(byte) (((byte)&LP_ENCODING_32BIT_STR_MASK)==LP_ENCODING_32BIT_STR)

这些宏定义其实就对应了 listpack 的元素编码类型。具体来说**,listpack 元素会对不同长度的整数和字符串进行编码**,这里我们分别来看下。

首先,对于整数编码来说,当 listpack 元素的编码类型为 LP_ENCODING_7BIT_UINT 时,表示元素的实际数据是一个 7 bit 的无符号整数。又因为 LP_ENCODING_7BIT_UINT 本身的宏定义值为 0,所以编码类型的值也相应为 0,占 1 个 bit。

此时,编码类型和元素实际数据共用 1 个字节,这个字节的最高位为 0,表示编码类型,后续的 7 位用来存储 7 bit 的无符号整数,如下图所示:

ziplist、quicklist、listpack源码设计解读

而当编码类型为 LP_ENCODING_13BIT_INT 时,这表示元素的实际数据是 13 bit 的整数。同时,因为 LP_ENCODING_13BIT_INT 的宏定义值为 0xC0,转换为二进制值是 1100 0000,所以,这个二进制值中的后 5 位和后续的 1 个字节,共 13 位,会用来保存 13bit 的整数。而该二进制值中的前 3 位 110,则用来表示当前的编码类型。我画了下面这张图,你可以看下。

ziplist、quicklist、listpack源码设计解读

好,在了解了 LP_ENCODING_7BIT_UINT 和 LP_ENCODING_13BIT_INT 这两种编码类型后,剩下的 LP_ENCODING_16BIT_INT、LP_ENCODING_24BIT_INT、LP_ENCODING_32BIT_INT 和 LP_ENCODING_64BIT_INT,你应该也就能知道它们的编码方式了。这四种类型是分别用 2 字节(16 bit)、3 字节(24 bit)、4 字节(32 bit)和 8 字节(64 bit)来保存整数数据。同时,它们的编码类型本身占 1 字节,编码类型值分别是它们的宏定义值。

然后,对于字符串编码来说,一共有三种类型,分别是 LP_ENCODING_6BIT_STR、LP_ENCODING_12BIT_STR 和 LP_ENCODING_32BIT_STR。从刚才的介绍中,你可以看到,整数编码类型名称中 BIT 前面的数字,表示的是整数的长度。因此类似的,字符串编码类型名称中 BIT 前的数字,表示的就是字符串的长度。

比如,当编码类型为 LP_ENCODING_6BIT_STR 时,编码类型占 1 字节。该类型的宏定义值是 0x80,对应的二进制值是 1000 0000,这其中的前 2 位是用来标识编码类型本身,而后 6 位保存的是字符串长度。然后,列表项中的数据部分保存了实际的字符串。下面的图展示了三种字符串编码类型和数据的布局,你可以看下。

img

listpack 避免连锁更新的实现方式

最后,我们再来了解下 listpack 列表项是如何避免连锁更新的。在 listpack 中,因为每个列表项只记录自己的长度,而不会像 ziplist 中的列表项那样,会记录前一项的长度。所以,当我们在 listpack 中新增或修改元素时,实际上只会涉及每个列表项自己的操作,而不会影响后续列表项的长度变化,这就避免了连锁更新。

不过,你可能会有疑问:如果 listpack 列表项只记录当前项的长度,那么 listpack 支持从左向右正向查询列表,或是从右向左反向查询列表吗

其实,listpack 是能支持正、反向查询列表的。

当应用程序从左向右正向查询 listpack 时,我们可以先调用 lpFirst 函数。该函数的参数是指向 listpack 头的指针,它在执行时,会让指针向右偏移 LP_HDR_SIZE 大小,也就是跳过 listpack 头。你可以看下 lpFirst 函数的代码,如下所示:

/* Return a pointer to the first element of the listpack, or NULL if the * listpack has no elements. */
unsigned char *lpFirst(unsigned char *lp) { 
   
    // 跳过listpack头部6个字节
    unsigned char *p = lp + LP_HDR_SIZE; /* Skip the header. */
    // 如果已经是listpack的末尾结束字节,则返回NULL
    if (p[0] == LP_EOF) return NULL;
    lpAssertValidEntry(lp, lpBytes(lp), p);
    return p;
}

然后,再调用 lpNext 函数,该函数的参数包括了指向 listpack 某个列表项的指针。lpNext 函数会进一步调用 lpSkip 函数,并传入当前列表项的指针,如下所示:

最后,lpSkip 函数会先后调用 lpCurrentEncodedSizelpEncodeBacklen 这两个函数。lpCurrentEncodedSize 函数是根据当前列表项第 1 个字节的取值,来计算当前项的编码类型,并根据编码类型,计算当前项编码类型和实际数据的总长度。然后,lpEncodeBacklen 函数会根据编码类型和实际数据的长度之和,进一步计算列表项最后一部分 entry-len 本身的长度。这样一来,lpSkip 函数就知道当前项的编码类型、实际数据和 entry-len 的总长度了,也就可以将当前项指针向右偏移相应的长度,从而实现查到下一个列表项的目的。

下面代码展示了 lpEncodeBacklen 函数的基本计算逻辑,你可以看下。

/* Store a reverse-encoded variable length field, representing the length * of the previous element of size 'l', in the target buffer 'buf'. * The function returns the number of bytes used to encode it, from * 1 to 5. If 'buf' is NULL the function just returns the number of bytes * needed in order to encode the backlen. */
unsigned long lpEncodeBacklen(unsigned char *buf, uint64_t l) { 
   
    // 编码类型和实际数据的总长度小于等于127,entry-len长度为1字节
    if (l <= 127) { 
   
        if (buf) buf[0] = l;
        return 1;
    } else if (l < 16383) { 
   
        // 编码类型和实际数据的总长度大于127但小于16383,entry-len长度为2字节
        if (buf) { 
   
            buf[0] = l>>7;
            buf[1] = (l&127)|128;
        }
        return 2;
    } else if (l < 2097151) { 
   
        // 编码类型和实际数据的总长度大于16383但小于2097151,entry-len长度为3字节
        if (buf) { 
   
            buf[0] = l>>14;
            buf[1] = ((l>>7)&127)|128;
            buf[2] = (l&127)|128;
        }
        return 3;
    } else if (l < 268435455) { 
   
        // 编码类型和实际数据的总长度大于2097151但小于268435455,entry-len长度为4字节
        if (buf) { 
   
            buf[0] = l>>21;
            buf[1] = ((l>>14)&127)|128;
            buf[2] = ((l>>7)&127)|128;
            buf[3] = (l&127)|128;
        }
        return 4;
    } else { 
   
        // 否则,entry-len长度为5字节
        if (buf) { 
   
            buf[0] = l>>28;
            buf[1] = ((l>>21)&127)|128;
            buf[2] = ((l>>14)&127)|128;
            buf[3] = ((l>>7)&127)|128;
            buf[4] = (l&127)|128;
        }
        return 5;
    }
}

我也画了一张图,展示了从左向右遍历 listpack 的基本过程,你可以再回顾下。

img

好,了解了从左向右正向查询 listpack,我们再来看下从右向左反向查询 listpack

首先,我们根据 listpack 头中记录的 listpack 总长度,就可以直接定位到 listapck 的尾部结束标记。然后,我们可以调用 lpPrev 函数,该函数的参数包括指向某个列表项的指针,并返回指向当前列表项前一项的指针。lpPrev 函数中的关键一步就是调用 lpDecodeBacklen 函数。

lpDecodeBacklen 函数会从右向左,逐个字节地读取当前列表项的 entry-len。那么,lpDecodeBacklen 函数如何判断 entry-len 是否结束了呢?

这就依赖于 entry-len 的编码方式了。entry-len 每个字节的最高位,是用来表示当前字节是否为 entry-len 的最后一个字节,这里存在两种情况,分别是:

  • 最高位为 1,表示 entry-len 还没有结束,当前字节的左边字节仍然表示 entry-len 的内容;
  • 最高位为 0,表示当前字节已经是 entry-len 最后一个字节了。

而 entry-len 每个字节的低 7 位,则记录了实际的长度信息。这里你需要注意的是,entry-len 每个字节的低 7 位采用了大端模式存储,也就是说,entry-len 的低位字节保存在内存高地址上。我画了下面这张图,展示了 entry-len 这种特别的编码方式,你可以看下。

img

实际上,正是因为有了 entry-len 的特别编码方式,lpDecodeBacklen 函数就可以从当前列表项起始位置的指针开始,向左逐个字节解析,得到前一项的 entry-len 值。这也是 lpDecodeBacklen 函数的返回值。而从刚才的介绍中,我们知道 entry-len 记录了编码类型和实际数据的长度之和。因此,lpPrev 函数会再调用 lpEncodeBacklen 函数,来计算得到 entry-len 本身长度,这样一来,我们就可以得到前一项的总长度,而 lpPrev 函数也就可以将指针指向前一项的起始位置了。所以按照这个方法,listpack 就实现了从右向左的查询功能。

你要知道,ziplist 的不足主要在于一旦 ziplist 中元素个数多了,它的查找效率就会降低。而且如果在 ziplist 里新增或修改数据,ziplist 占用的内存空间还需要重新分配;更糟糕的是,ziplist 新增某个元素或修改某个元素时,可能会导致后续元素的 prevlen 占用空间都发生变化,从而引起连锁更新问题,导致每个元素的空间都要重新分配,这就会导致 ziplist 的访问性能下降。

所以,为了应对 ziplist 的问题,Redis 先是在 3.0 版本中设计实现了 quicklist。quicklist 结构在 ziplist 基础上,使用链表将 ziplist 串联起来,链表的每个元素就是一个 ziplist。这种设计减少了数据插入时内存空间的重新分配,以及内存数据的拷贝。同时,quicklist 限制了每个节点上 ziplist 的大小,一旦一个 ziplist 过大,就会采用新增 quicklist 节点的方法。不过,又因为 quicklist 使用 quicklistNode 结构指向每个 ziplist,无疑增加了内存开销。为了减少内存开销,并进一步避免 ziplist 连锁更新问题,Redis 在 5.0 版本中,就设计实现了 listpack 结构。listpack 结构沿用了 ziplist 紧凑型的内存布局,把每个元素都紧挨着放置。listpack 中每个列表项不再包含前一项的长度了,因此当某个列表项中的数据发生变化,导致列表项长度变化时,其他列表项的长度是不会受影响的,因而这就避免了 ziplist 面临的连锁更新问题。总而言之,Redis 在内存紧凑型列表的设计与实现上,从 ziplist 到 quicklist,再到 listpack,你可以看到 Redis 在内存空间开销和访问性能之间的设计取舍,这一系列的设计变化,是非常值得你学习的。

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