Redis：Sorted Set类型底层数据结构剖析
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Redis：Sorted Set
有序集合对象有2种编码方案，当同时满足以下条件时，集合对象采用ziplist编码，否则采用skiplist编码：
- 有序集合保存的元素数量不超过128个；
- 有序集合保存的所有元素的成员长度都小于64字节。
其中，ziplist编码的有序集合采用压缩列表作为底层实现，skiplist编码的有序集合采用zset结构作为底层实现。
其中，zset是一个复合结构，它的内部采用字典和跳跃表来实现，其源码如下：
typedef struct zset { dict *dict; // 字典，保存了从成员到分值的映射关系； zskiplist *zsl; // 跳跃表，按分值由小到大保存所有集合元素； } zset;
其中成员：
dict是字典的实现，保存了从成员到分支的映射关系zsl是跳跃表的实现则按分值由小到大保存了所有的集合元素
这样，当按照成员来访问有序集合时可以直接从dict中取值，当按照分值的范围访问有序集合时可以直接从zsl中取值，采用了空间换时间的策略以提高访问效率。
综上，zset对象的底层数据结构包括：压缩列表、字典、跳跃表。
ziplist：压缩列表
压缩列表（ziplist）：是Redis为了节约内存而设计的一种线性数据结构，它是由一系列具有特殊编码的连续内存块构成的。一个压缩列表可以包含任意多个节点，每个节点可以保存一个字节数组或一个整数值。
压缩列表的结构如下图所示：
该结构当中的字段含义如下表所示：
| 属性 | 类型 | 长度 | 说明 |
| zlbytes | uint32_t | 4字节 | 压缩列表占用的内存字节数； |
| zltail | uint32_t | 4字节 | 压缩列表表尾节点距离列表起始地址的偏移量（单位字节）； |
| zllen | uint16_t | 2字节 | 压缩列表包含的节点数量，等于UINT16_MAX时，需遍历列表计算真实数量； |
| entryX | 列表节点 | 不周定 | 压缩列表包含的节点，节点的长度由节点所保存的内容决定； |
| zlend | uint8_t | 1字节 | 压缩列表的结尾标识，是一个固定值0xFF； |
其中，压缩列表的节点（entryX）由以下字段构成：
previous_entry_length（pel）属性以字节为单位，记录当前节点的前一节点的长度，其自身占据1字节或5字节：
- 如果前一节点的长度小于254字节，则“pel”属性的长度为1字节（8bit，28=256位），前一节点的长度就保存在这一个字节内；
- 如果前一节点的长度达到254字节，则“pel”属性的长度为5字节，其中第一个字节被设置为0xFE，之后的四个字节用来保存前一节点的长度；
基于“pel”属性，程序便可以通过指针运算，根据当前节点的起始地址计算出前一节点的起始地址，从而实现从表尾向表头的遍历操作。
content属性负责保存节点的值（字节数组或整数），其类型和长度则由encoding属性决定，它们的关系如下（了解）：
| encoding | 长度 | content |
| 00 xxxxxx | 1字节 | 最大长度为26 -1的字节数组； |
| 01 xxxxxx bbbbbbbb | 2字节 | 最大长度为214-1的字节数组； |
| 10 __ bbbbbbbb … … … | 5字节 | 最大长度为232-1的字节数组； |
| 11 000000 | 1字节 | int16_t类型的整数； |
| 11 010000 | 1字节 | int32_t类型的整数； |
| 11 100000 | 1字节 | int64_t类型的整数； |
| 11 110000 | 1字节 | 24位有符号整数； |
| 11 111110 | 1字节 | 8位有符号整数； |
| 11 11xxxx | 1字节 | 没有content属性，xxxx直接存[0,12]范围的整数值； |
hashtable：字典
字典（dict）又称为散列表，是一种用来存储键值对的数据结构。C语言没有内置这种数据结构，所以Redis构建了自己的字典实现。
Redis字典的实现主要涉及三个结构体：字典、哈希表、哈希表节点。其中，每个哈希表节点保存一个键值对，每个哈希表由多个哈希表节点构成，而字典则是对哈希表的进一步封装。
这三个结构体的关系如下图所示：
其中，dict代表字典，dictht代表哈希表，dictEntry代表哈希表节点。可以看出，dictEntry是一个数组，这很好理解，因为一个哈希表里要包含多个哈希表节点。而dict里包含2个dictht，多出的哈希表用于REHASH。
REHASH
REHASH 流程
当哈希表保存的键值对数量过多或过少时，需要对哈希表的大小进行扩展或收缩操作，在Redis中，扩展和收缩哈希表是通过REHASH实现的，执行REHASH的大致步骤如下：
- 为字典的ht[1]哈希表分配内存空间
如果执行的是扩展操作，则ht[1]的大小为第1个大于等于ht[0].used*2=n的2n（比如说ht[0]是6，6
*2=12，大于等于12的第一个2的n次方是16=24，所以ht[1]大小是16）。如果执行的是收缩操作，则ht[1]的大小为第1个大于等于ht[0].used=n的2n。
- 将存储在ht[0]中的数据迁移到ht[1]上，重新计算键的哈希值和索引值，然后将键值对放置到ht[1]哈希表的指定位置上。
- 将字典的ht[1]哈希表晋升为默认哈希表，迁移完成后，清空ht[0]，再交换ht[0]和ht[1]的值，为下一次REHASH做准备。
下面为一个rehash的实例 ：
h[0]的大小为4，那么2 * 4 = 8 ( 第一个大于等于8的 2的n次方是2 ^ 3 ) ，所以 h[1]大小设置为8
重新计算索引，并复制， h [0] 所有的键值都迁移到 h [1]
完成 rehash 之后的字典
REHASH 触发条件
当满足以下任何一个条件时，程序会自动开始对哈希表执行扩展操作：
- 服务器目前没有执行bgsave或bgrewriteof命令，并且哈希表的负载因子大于等于1；
- 服务器目前正在执行bgsave或bgrewriteof命令，并且哈希表的负载因子大于等于5。
Redis有一个机制,可以自动的扫描AOF文件,并且把冗余的操作进行合并，该机制由
bgrewriteof命令实现,该命令在执行后,会将Redis中的数据以命令的方式保存起来,并替换原有的文件。
渐进式REHASH
为了避免REHASH对服务器性能造成影响，REHASH操作不是一次性地完成的，而是分多次、渐进式地完成的。
渐进式REHASH的详细过程如下：
- 为ht[1]分配空间，让字典同时持有ht[0]和ht[1]两个哈希表；
- 在字典中的索引计数器rehashidx设置为0，表示REHASH操作正式开始；
- 在REHASH期间，每次对字典执行添加、删除、修改、查找操作时，程序除了执行指定的操作外，还会顺带将ht[0]中位于rehashidx上的所有键值对迁移到ht[1]中，再将rehashidx的值加1；
- 随着字典不断被访问，最终在某个时刻，ht[0]上的所有键值对都被迁移到ht[1]上，此时程序将rehashidx属性值设置为-1，标识REHASH操作完成。
REHSH期间键值对访问规则
REHSH期间，字典同时持有两个哈希表，此时的访问将按照如下原则处理：
- 新添加的键值对，一律被保存到ht[1]中；
- 删除、修改、查找等其他操作，会在两个哈希表上进行，即程序先尝试去ht[0]中访问要操作的数据，若不存在则到ht[1]中访问，再对访问到的数据做相应的处理。
skiplist：跳跃表
跳跃表的查找复杂度为平均O(logN)，最坏O(N)，效率堪比红黑树，却远比红黑树实现简单。跳跃表是在链表的基础上，通过增加索引来提高查找效率的。
有序链表插入、删除的复杂度为O(1)，而查找的复杂度为O(N)。例：若要查找值为60的元素，需要从第1个元素依次向后比较，共需比较6次才行，如下图：
跳跃表是从有序链表中选取部分节点，组成一个新链表，并以此作为原始链表的一级索引。再从一级索引中选取部分节点，组成一个新链表，并以此作为原始链表的二级索引。以此类推，可以有多级索引，如下图：
跳跃表在查找时，优先从高层开始查找，若next节点值大于目标值，或next指针指向NULL，则从当前节点下降一层继续向后查找，这样便可以提高查找的效率了。
跳跃表的实现主要涉及2个结构体：zskiplist、zskiplistNode，它们的关系如下图所示：
其中，蓝色的表格代表zskiplist，红色的表格代表zskiplistNode：
zskiplist有指向头尾节点的指针，以及列表的长度，列表中最高的层级。zskiplistNode的头节点是空的，它不存储任何真实的数据，它拥有最高的层级，但这个层级不记录在zskiplist之内。
