Redis源码学习：quicklist的设计与实现

为什么需要quicklist

假设你已经知道了ziplist的缺陷：

• 虽然节省空间，但是申请内存必须是连续的，如果内存占用比较多，申请效率低
• 要存储大量数据，超过了ziplist的最佳上限后，性能有影响

借鉴分片思想，可以把大量的数据分片存储到多个ziplist中，每个ziplist的长度和大小都在最佳上限之下，这样虽然解决了单个ziplist空间申请和数据存储的问题，但是又有了新的挑战：数据拆分后比较分散，不方便查找和管理，多个ziplist如何建立连接呢？这就是下面要说的quicklist。

什么是quicklist

quicklist是一个双端链表结构，链表的每一个节点都是ziplist。

quicklist的结构

// quicklistNode 节点
typedef struct quicklistNode {
    struct quicklistNode *prev;     //前一个quicklistNode
    struct quicklistNode *next;     //后一个quicklistNode
    unsigned char *zl;              //quicklistNode指向的ziplist
    unsigned int sz;                //ziplist的字节大小
    unsigned int count : 16;        //ziplist中的元素个数 
    unsigned int encoding : 2;   //编码格式，原生字节数组或压缩存储
    unsigned int container : 2;  //存储方式
    unsigned int recompress : 1; //数据是否被压缩
    unsigned int attempted_compress : 1; //数据能否被压缩
    unsigned int extra : 10; //预留的bit位
} quicklistNode;

typedef struct quicklist {
    quicklistNode *head;      //quicklist的链表头
    quicklistNode *tail;      //quicklist的链表尾
    unsigned long count;     //所有ziplist中的总元素个数
    unsigned long len;       //quicklistNodes的个数
    ...
} quicklist;

quicklist作为链表结构，它定义了整个链表的头、尾指针，这样一来，就可以O(1)的时间复杂度快速定位链表头和尾了。从quicklist的定义，可以画出quicklist的结构如下：

为了避免quicklist每个节点下的ziplist的entry过多，在Redis.conf中提供了一个配置项list-max-ziplist-size用来限制数量。如果为正数，则表示ziplist允许的entry的个数的最大值；如果为负数，则表示ziplist的最大内存大小，分下面5种情况：

除了控制ziplist的大小，quicklist还可以对节点的ziplist进行压缩，在Redis.conf种提供了配置项list-compress-depth进行控制。因为quicklist是双端链表，首尾一般访问较多，所以首尾不压缩。这个参数用来控制首尾不压缩的个数。

• 0：特殊值，代表不压缩。默认值
• 1：表示首尾各有一个节点不压缩，中间节点压缩
• 2：表示首尾各有两个节点不压缩，中间节点压缩

插入操作

_quicklistNodeAllowInsert函数用来完成新节点的插入，源码如下：

REDIS_STATIC int _quicklistNodeAllowInsert(const quicklistNode *node,
                                           const int fill, const size_t sz) {
    // new_sz 是新插入元素后 quicklistNode 的总大小，加上 ziplist 的额外开销
    unsigned int new_sz = node->sz + sz + ziplist_overhead;

    // 如果新大小符合优化要求，则允许插入
    if (likely(_quicklistNodeSizeMeetsOptimizationRequirement(new_sz, fill)))
        return 1;

    // 如果不符合优化要求，进一步检查大小是否安全
    // 如果不安全，则不允许插入
    else if (!sizeMeetsSafetyLimit(new_sz))
        return 0;

    // 如果节点中的元素个数少于填充因子，允许插入
    else if ((int)node->count < fill)
        return 1;

    // 否则不允许插入
    else
        return 0;
}

_quicklistNodeAllowInsert函数会计算新插入元素后的大小（new_sz），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。然后依次判断新插入的数据大小是否满足要求，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。

这样一来，quicklist通过控制每个节点种ziplist 的大小或是元素个数，可以有效减少在 ziplist 中新增或修改元素后，发生连锁更新的情况。

总结

本文主要讲解了为了解决ziplist的缺陷，quicklist通过对ziplist进行“分片”存储，限制每个节点的大小或数量来提供性能的方法，希望对你有帮助。