写在文章开头
很多人认为redis是内存中间件，对于这个观点，我其实不是很认同，从使用和redis工作机制来看，它无非是基于内存实现快速的非关系型数据的操作而已，然后在一定的时间段进行一次刷盘持久化，所以从我的认知来看，我觉得redis应该算是内存数据库。
于是我们就有了今天这篇文章，redis是如何实现非关系型数据库结构的。
Hi，我是 sharkChili ，是个不断在硬核技术上作死的 java coder ，是 CSDN的博客专家 ，也是开源项目 Java Guide 的维护者之一，熟悉 Java 也会一点 Go ，偶尔也会在 C源码 边缘徘徊。写过很多有意思的技术博客，也还在研究并输出技术的路上，希望我的文章对你有帮助，非常欢迎你关注我的公众号： 写代码的SharkChili 。
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详解redis数据库的设计与实现
redis服务端对于数据库的管理
我们都知道用户想操作redis都需要和redis服务器建立连接，对应的redis将服务端对象抽象为redisServer，对应的数据库都会交给这个redisServer的db指针进行统一的管理，在redis服务器初始化阶段，redis会基于配置的参数dbnum分配一块连续的内存空间(默认为16)来存储数据库对象：
对应的初始化的代码我们可以在redis.c的initServer函数看到这段调用，用户在进行数据库切换的时候，可以通过select指令切换要操作的数据库：
void initServer(void) {//......//基于dbnum分配一块连续的内存空间给db指针server.db = zmalloc(sizeof(redisDb)*server.dbnum);
}
数据库的数据结构
redis数据库通过redisDb这个结构体进行封装，其本质就是通过一个字典结构管理非关系型键值对，利用字典的哈希算法实现尽可能O(1)级别的增删改查操作，为什么说是尽可能O(1)级别呢？因为字典有可能存在不同key得到相同的哈希值则定位相同的索引空间，从而造成碰撞，我们通过拉链法解决冲突的情况，于是我们的查询的时间复杂度有时候可能是O(n)：
对应的我们给出redis.h下的redisDb 的数据结构，可以看到其最核心字段就是作为数据库的dict指针：
typedef struct redisDb {//作为内存数据库dict *dict; /* The keyspace for this DB *///......int id; /* Database ID */} redisDb;
为了让读者对于数据库的实际结构的源代码，笔者也贴出的字典的数据结构，和上图基本一致，其本质通过ht指针管理两张哈希表，基本上正常情况下都是使用ht[0]，只有在渐进式再哈希期间会用到ht[1]进行扩容：
typedef struct dict {//......//哈希表数组，每个索引为止都存储的是哈希表dictht ht[2];//......
} dict;
客户端对于数据库的分配和使用
客户端连接上服务端之后，我们就需要为其分配可操作的数据库，默认情况下，客户端使用的都是db0这个数据库，所有在客户端与服务端建立期间，redis会为每一个redis客户端分配db0的指针：
对应的代码段我们可以在初始化客户端的核心代码段createClient方法看到这一操作，可以看到其通过selectDb将db0指针交给c->db ：
redisClient *createClient(int fd) {redisClient *c = zmalloc(sizeof(redisClient));//......selectDb(c,0);//......return c;
}//默认情况下,将客户端的db指针指向db[0]
int selectDb(redisClient *c, int id) {if (id < 0 || id >= server.dbnum)return REDIS_ERR;c->db = &server.db[id];return REDIS_OK;
}
数据库高效的增删改查实现
因为redisDb的存储是通过哈希表的哈希算法实现的，由此尽可能的O(1)级别的时间复杂度，且redis的数据库活跃于内存中，所以性能表现十分出色：
对应的我们给出redis哈希表查询、插入、删除的核心逻辑，都是哈希定位再操作：
//查询
dictEntry *dictFind(dict *d, const void *key)
{dictEntry *he;unsigned int h, idx, table;//计算哈希值h = dictHashKey(d, key);for (table = 0; table <= 1; table++) {//通过哈希值定位索引idx = h & d->ht[table].sizemask;//到表中查询并比对，如果一致则返回he = d->ht[table].table[idx];while(he) {if (dictCompareKeys(d, key, he->key))return he;he = he->next;}//......}return NULL;
}//插入
dictEntry *dictAddRaw(dict *d, void *key)
{//......//计算索引if ((index = _dictKeyIndex(d, key)) == -1)return NULL;//......//分配内存空间entry = zmalloc(sizeof(*entry));//存到对应的索引位置下entry->next = ht->table[index];//......return entry;
}//删除
static int dictGenericDelete(dict *d, const void *key, int nofree)
{//......//计算哈希值h = dictHashKey(d, key);for (table = 0; table <= 1; table++) {//计算索引idx = h & d->ht[table].sizemask;//获取对应元素he = d->ht[table].table[idx];//......while(he) {//比对如果一致，则从链表中移除掉if (dictCompareKeys(d, key, he->key)) {//如果有前驱节点，则让前驱挂后当前节点的后继if (prevHe)prevHe->next = he->next;else//反之直接让当前索引指向下一个元素d->ht[table].table[idx] = he->next;//释放内存空间if (!nofree) {dictFreeKey(d, he);dictFreeVal(d, he);}zfree(he);d->ht[table].used--;return DICT_OK;}prevHe = he;he = he->next;}//......}return DICT_ERR; /* not found */
}
小结
以上便是笔者对于redis数据库设计与实现的基本剖析，希望对你有所帮助。
我是 sharkchili ，CSDN Java 领域博客专家，开源项目—JavaGuide contributor，我想写一些有意思的东西，希望对你有帮助，如果你想实时收到我写的硬核的文章也欢迎你关注我的公众号： 写代码的SharkChili 。
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参考
《redis设计与实现》