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Redis数据库存储键值对的底层原理分析实用指南

佚名 2026-09-09 10:30:02

平时做技术实践时,很多问题不是概念不会,而是细节没串起来。拿“Redis数据库存储键值对的底层原理分析”来说,它看着像小点,放到项目里常会牵出环境、配置、兼容性和维护成本。下面按实际采用顺序,把思路、关键写法和容易踩坑的地方讲清楚,便于大家直接对照操作。

目录
  • 前言
  • Redis键值对的存储原理
    • 存储键值对的运行机制
      • 采用哈希表寻找键值对
      • 采用哈希表存储键值对
      • 采用哈希表存储键值对弊端
      • 对弊端的优化
      • 渐进式迁移哈希表
  • 总结

    前言

    Redis能够轻松理解为是一个存储键值对的内存结构

    下面我们来看一下Redis采用什么数据结构来存储键值对的叭

    Redis键值对的存储原理

    Redis存储键值对的数据结构是哈希表

    存储键值对的运行机制

    因为Redis的数据存储类型是多种多样的,所以管理键值对的哈希表只是存储这个数据的地址

    我下面解释运行存储键值对运行机制的时候的术语解释

    • 存储地址: 哈希表存储的 数据地址 位置
    • 数据地址: 数据本身的 地址 位置

    采用哈希表寻找键值对

    1、采用key借助哈希函数计算出哈希表中的存储地址

    2、借助存储地址找到哈希表中存放的数据地址

    3、借助数据地址找到数据并进行读取

    采用哈希表存储键值对

    1、采用key借助哈希函数计算出哈希表中的存储地址

    2、借助存储地址找到数据应该存放的位置,把数据地址存放在里面

    采用哈希表存储键值对弊端

    当存储数据过多的时候,此时出现哈希冲突,会在每一个哈希桶中形成冲突链表,从而出现寻找存储地址效率变慢

    对弊端的优化

    redis同时维护数组相同的两个哈希表

    当冲突链表过多的时候,会进行数据迁移

    把备用的哈希表数组长度增大到满足当前数据规模的大小

    把数据迁移到新的满足当前数据规格大小的哈希表中

    一次性迁移会对redis造成短时间的阻塞,影响业务,所以采用渐进式的迁移哈希表

    渐进式迁移哈希表

    下面说的哈希表的桶能够理解为冲突链表

    每次有请求发生过来的时候,在处理请求的同时顺带对这个旧哈希表进行从左到右的桶迁移

    每次请求迁移一个桶

    迁移期间查询数据两个哈希表都进行查询,存储数据存储到新的哈希表中

    总结

    以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多兼容脚本之家。

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