Redis中有序集合與列表佔用記憶體分析

Redis中有序集合與列表佔用記憶體分析

在說正題之前需要先瞭解幾種定義：字典、壓縮列表與跳躍表。

字典：非常常見的資料結構，key-value結構。

常見的實現有紅/黑樹狀結構（stl中的map），雜湊表（stl中的unordered_map）。紅/黑樹狀結構的尋找操作具有O（logN）的時間複雜度。雜湊表的尋找操作具有O(1)的時間複雜度。 redis中的字典使用雜湊表作為底層實現。

壓縮列表：由一些列特殊編碼的連續記憶體塊組成的順序型資料結構。

壓縮列表可以包含多種節點（只能儲存一種的那叫數組）。 壓縮列表的優點是節省記憶體。順序結構擁有的缺點壓縮列表全都有。

跳躍表：一種有序資料結構，它通過在每個節點中維護多個指向其他節點的指標，從而達到快速存取節點的目的。

跳躍表支援平均O（logN）、最壞O（N）時間複雜度的節點尋找。

redis中的跳躍表由zskiplist和zskiplistNode兩個結構組成，其中zskiplist用於儲存跳躍表的資訊（比如表前端節點、表尾節點、長度），而zskiplistNode用於表示跳躍表節點。跳躍表中的節點按照分支大小進行排序，當分值相同時，節點按照成員對象的大小進行排序。在同一跳躍表中，多個節點可以包含相同的分值，但每節點的成員對象必須是唯一的。

進入正題，為什麼redis中的有序集合佔用記憶體比列表大？

先說redis中的列表的實現，redis中的列表底層使用壓縮列表或鏈表來實現。redis列表有兩種不同的編碼（實現方式）：ziplist和linkedlist。在特定的條件下，編碼格式可以進行相互轉換。當列表對象儲存的所有字串元素的長度都小於64位元組，並且列表對象的元素數量小於512時，列表對象使用ziplist。反之，使用linkedlist編碼。

重點說一下有序集合的實現，redis中有序集合的實現要更加複雜，包含ziplist和skiplist兩種不同編碼。

ziplist編碼的有序集合對象使用壓縮列表作為底層實現。每個集合元素使用兩個緊挨在一起的壓縮列表節點來儲存，第一個節點儲存元素的成員（member），而第二個元素則儲存元素的分值（score）。

skiplist編碼的有序集合對象使用zset結果作為底層實現，一個zset結構同時包含一個字典和一個跳躍表。zset結構中的跳躍表按照分值從小到大儲存了所有的集合元素，通過這個跳躍表，可以有序結合進行範圍型操作，例如zrank、zrange。 zset結構中的字典儲存了有序集合中成員到分值的映射，通過這個字典，可以用O(1)的時間複雜度尋找成員的分值。雖然zset使用兩種資料結構來儲存資料，但這兩種資料結構使用指標來共用相同元素的成員和分值，所以並不會產生任何重複的成員或者分值。

當有序集合儲存的元素數量小於128個，並且所有元素成員的長度小於64位元組時，使用ziplist編碼。反之，使用skiplist編碼。

為什麼有序集合要同時使用跳躍表和字典來實現呢？

單獨使用字典時，尋找快，只需要O(1)的時間複雜度，但是範圍操作就需要對字典元素進行排序，完成這種排序至少需要O(NlogN)的時間複雜度，以及額外的O(N)的記憶體空間。

單獨使用跳躍表時，跳躍表執行範圍操作的優點會被保留，但是尋找的效率會下降，尋找的時間複雜度會從O(1)上升到O(logN)。

通過以上的分析可以看到，列表對象的實現相比有序集合對象的實現要簡單的多，沒有那麼多亂七八糟的事情。所以，有序集合會比列表佔用更多的記憶體。

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