一、文档介绍
本文仅作为本人读书笔记使用，不对其中内容做解释，记录以本人可以看懂为标准
该书以简明的方式主要介绍了Redis内部的运行机制，从数据结构到服务器构造，值得推荐
第一部分 内部数据结构
Redis内存所使用的数据结构与算法
一、SDS(Simple Dynamic String) 简单动态字符串
1. SDS作用
- 实现字符串对象。Redis内字符串对象并不代表就是字符串值，字符串对象还可以保存lang类型的值，包含字符串的字符串对象包含的才是SDS值
- 取代C默认的char*类型。char*类型有很多限制，比如说数据追加与长度计算。在Redis内，客户端传递给服务器的aof缓存、协议内容、回复等都是SDS类型的存储
2. Redis中的字符串
Redis内的字符串不仅包含\0结尾的字符串，还包含简单的字节数组，还包括其他格式的数据等内容
Redi使用SDS类替换C语言默认字符串考虑到两点：高效、二进制安全（程序不对字符串里面保存的数据进行任何假设）
3. SDS实现
typedef char * sds;
struct sdshdr {
len = 11;
free = 0;
buf = "hello world\0"; // buf 的实际长度为 len + 1
};
sds 是 char* 的一个别名
结构体里包含了三个属性：len、free、buffer三个属性
通过len属性可以O（1）的进行长度计算；通过buf分配额外的空间，并使用free记录未使用空间的大小，sds可以让执行追加操作所需的内存重分配次数大大减少；在char *实现中，追加只能通过重分配内存实现
于此同时对SDS的操作必须正确处理len与free属性
4. 如何减少内存重分配次数
创建：当调用set命令创建SDSHDR时，BUF不多申请，刚好给够所需的，free=0
追加：当再次追加的时候，如果free的长度大于所需，就直接append进去，不然的话，会给二倍的内存，但是如果大于SDSHDR允许的MAX_Preallocation，最大预分配，不会翻倍，会再给一个MAX_Preallocation
释放时间：当键值被删除时预分配空间会被删除；当重启Redis时，预分配的空间也会被释放，每个SDS对应的SDSHDR不存在预分配空间，BUFF大小等于所需空间
SDS是Redis对应的字符串表示，SDSHDR是对应的存储类型
二、双端链表
1. 双端链表作用
- 双端链表是Redis列表（List）结构的底层实现之一，另一个是压缩列表，因为压缩列表占用的额内存更少，在需要的时候才会从压缩列表转换为双端链表
- 事务模块使用双端链表依序保存输入的命令
- 服务器模块使用双端链表来保存多个客户端
- 订阅/发送模块使用双端链表来保存订阅模式的多个客户端
- 事件模块使用双端链表来保存时间事件（time event）
2. 双端链表的实现
双端链表是由两部分组成的，list与listNode
typedef struct list {
// 表头指针
listNode *head;
// 表尾指针
listNode *tail;
// 节点数量
unsigned long len; //属性
// 复制函数
void *(*dup)(void *ptr);
// 释放函数
void (*free)(void *ptr);
// 比对函数
int (*match)(void *ptr, void *key); //方法
} list;
listNode的value值的类型是void *，方法返回值的类型也是void *，代表对值得类型不做限制
3. 迭代器
typedef struct listIter {
// 下一节点
listNode *next;
// 迭代方向
int direction;
} listIter;
迭代器内保存一个listNode，并且指明迭代的方向
三、字典
1. 字典的作用
- 实现数据库键空间
- 用作hash类型键的底层实现之一
Redis是一个键值对数据库，数据库中的键值对由字典保存，每个数据库都有一个字典，这个字典称为键空间（Key Space）,当用户添加一个键值对到数据库中时，无论键值对是什么类型，程序就会将该键值对添加到键空间
hash类型键的底层实现除了字典外就是压缩列表
2. 字典的实现
字典的实现方式有很多种，例如链表与数组，优点：简单 缺点：只适用于元素不多的情况
哈希表， 优点：高效简单
平衡树， 优点：稳定，排序操作更高效 缺点：实现更复杂
Redis采用哈希表实现字典，哈希表的子结构是dictEntry
dictEntry的实现
/*
* 哈希表节点
*/
typedef struct dictEntry {
// 键
void *key;
// 值
union {
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
} v; //union关键字 三种中只能包含其中一种
// 链往后继节点
struct dictEntry *next;
} dictEntry;
next指针指向另一个dircEntry节点，之所以存在链是因为有的键值可能会哈希成同一值，于是采用链地址法来处理哈希值碰撞问题，当不同的键拥有相同的哈希值时，哈希表就将这些键链接起来
dircht（dirc hash table）的实现
/*
* 哈希表
*/
typedef struct dictht {
// 哈希表节点指针数组（俗称桶，bucket）
dictEntry **table;
// 指针数组的大小
unsigned long size;
// 指针数组的长度掩码，用于计算索引值
unsigned long sizemask;
// 哈希表现有的节点数量
unsigned long used;
} dictht;
**table是一个数组，俗称桶（bucket）,每一个值对应一个dictEntry结构的指针
size代表数组大小，sizemask意思不清楚，used就是哈希表现有的键的数量
字典的定义
/*
* 字典
*
* 每个字典使用两个哈希表，用于实现渐进式 rehash
*/
typedef struct dict {
// 特定于类型的处理函数
dictType *type;
// 类型处理函数的私有数据
void *privdata;
// 哈希表（2 个）
dictht ht[2];
// 记录 rehash 进度的标志，值为 -1 表示 rehash 未进行
int rehashidx;
// 当前正在运作的安全迭代器数量
int iterators;
} dict;
字典的实现使用了两个hash table，0号哈希表是字典主要使用的哈希表，1号哈希表只有当程序对0号哈希表进行rehash的时候才会使用
3. rehash
rehash：当键非常多，远大于table数组长度时，数组内的每个值将退化成一条链，hash Table的优势将不复存在，于是需要进行rehash操作，对hash table进行扩容，将比率尽量维持在1:1左右
rehash触发的条件有两种：1. 键与数组长度比率ratio>=1 && dict_can_resize为真
2. ratio>=dict_force_resize_ratio dict_force_resize_ratio是强制改变大小的比率
当数据库执行后台持久化任务时，为了最大化利用系统的copy on write机制，程序会暂时将dict_can_resize置为假，避免执行自然resize，总而言之就是为了效率
4. 字典的收缩
与rehash相反
收缩操作是程序手动执行的，扩展操作是自动执行的，收缩程序决定填充率是多少的时候来执行收缩程序
对哈希表的扩展和收缩都是分多次、渐进式的进行的
四、跳跃表
跳跃表是一个有层次的链表，增删改查的时间复杂度都是O(logN)
跳跃表解释：http://blog.jobbole.com/111731/
有时间再看吧 得有输出才行啊 干点活吧
跳跃表是为了提高链表的增删改查，对于一个链表来讲，选出一些领导者在上一层，于是在增删改查的时候，首先在上一层进行选择区间之后再下沉到下一层，提高了效率
1. 跳跃表的实现
跳跃表的实现
typedef struct zskiplist {
// 头节点，尾节点
struct zskiplistNode *header, *tail;
// 节点数量
unsigned long length;
// 目前表内节点的最大层数
int level;
} zskiplist;
跳跃表节点（层）的实现
typedef struct zskiplistNode {
// member 对象
robj *obj;
// 分值
double score;
// 后退指针
struct zskiplistNode *backward;
// 层
struct zskiplistLevel {
// 前进指针
struct zskiplistNode *forward;
// 这个层跨越的节点数量
unsigned int span;
} level[];
} zskiplistNode;
Q&A：
为什么Redis要使用C而不是C++的STL容器？
猜想：可能是基于内存或者效率的考虑吧
SDS如何实现二进制安全的？
跳跃表与平衡树比较？
