本文及后续文章,Redis版本均是v3.2.8
上文我们说到intset整型集合的数据结构定义即元素的添加和查询操作,本文我们来看下Redis暴露给外面使用的Set集合,先通过一些基本的命令回顾下set
一、set底层数据结构
我们查阅Redis Set命令文档知道:
sadd用于分别向集合 myset和myset2中添加元素。添加的元素既有数字,也有非数字(”a”和”b”)。
sismember用于判断指定的元素是否在集合内存在。
sinter, sunion和sdiff分别用于计算集合的交集、并集和差集。
我们上文提到,set的底层实现,随着元素类型是否是整型以及添加的元素的数目多少,而有所变化。如,上述命令的执行过程中,集合myset的底层数据结构会发生如下变化:
在开始执行完sadd myset 1 2之后,由于添加的都是比较小的整数,所以myset底层是一个intset,其数据编码encoding = 2。
在执行完sadd myset 10000之后,myset底层仍然是一个intset,但其数据编码encoding从2升级到了4。
在执行完sadd myset a b之后,由于添加的元素不再是数字,myset底层的实现会转成一个dict。
我们知道,dict是一个用于维护key和value映射关系的数据结构,那么当set底层用dict表示的时候,它的key和value分别是什么呢?实际上,key就是要添加的集合元素,而value是NULL。
除了前面提到的由于添加非数字元素造成集合底层由intset转成dict之外,还有两种情况可能造成这种转换:
添加了一个数字,但它无法用64bit的有符号数来表达。intset能够表达的最大的整数范围为-264~264-1,因此,如果添加的数字超出了这个范围,这也会导致intset转成dict。
添加的集合元素个数超过了set-max-intset-entries配置的值的时候,也会导致intset转成dict(具体的触发条件参见t_set.c中的
setTypeAdd
相关代码)。
对于小集合使用intset来存储,主要的原因是节省内存。特别是当存储的元素个数较少的时候,dict所带来的内存开销要大得多(包含两个哈希表、链表指针以及大量的其它元数据)。所以,当存储大量的小集合而且集合元素都是数字的时候,用intset能节省内存空间。
实际上,从时间复杂度上比较,intset的平均情况是没有dict性能高的。以查找为例,intset是O(log n)的,而dict可以认为是O(1)的。但是,由于使用intset的时候集合元素个数比较少,所以这个影响不大。
二、Redis set的并、交、差算法
Redis set的并、交、差算法的实现代码,在t_set.c中。其中计算交集调用的是sinterGenericCommand
,计算并集和差集调用的是sunionDiffGenericCommand
。它们都能同时对多个(可以多于2个)集合进行运算。当对多个集合进行差集运算时,它表达的含义是:用第一个集合与第二个集合做差集,所得结果再与第三个集合做差集,依次向后类推。
我们在这里简要介绍一下三个算法的实现思路。
交集
计算交集的过程大概可以分为三部分:
检查各个集合,对于不存在的集合当做空集来处理。一旦出现空集,则不用继续计算了,最终的交集就是空集。
对各个集合按照元素个数由少到多进行排序。这个排序有利于后面计算的时候从最小的集合开始,需要处理的元素个数较少。
对排序后第一个集合(也就是最小集合)进行遍历,对于它的每一个元素,依次在后面的所有集合中进行查找。只有在所有集合中都能找到的元素,才加入到最后的结果集合中。
需要注意的是,上述第3步在集合中进行查找,对于intset和dict的存储来说时间复杂度分别是O(log n)和O(1)。但由于只有小集合才使用intset,所以可以粗略地认为intset的查找也是常数时间复杂度的。因此,如Redis官方文档上所说(http://redis.io/commands/sinter),sinter
命令的时间复杂度为:
O(N*M) worst case where N is the cardinality of the smallest set and M is the number of sets.
并集
计算并集最简单,只需要遍历所有集合,将每一个元素都添加到最后的结果集合中。向集合中添加元素会自动去重。
由于要遍历所有集合的每个元素,所以Redis官方文档给出的sunion
命令的时间复杂度为(http://redis.io/commands/sunion):
O(N) where N is the total number of elements in all given sets.
注意,这里同前面讨论交集计算一样,将元素插入到结果集合的过程,忽略intset的情况,认为时间复杂度为O(1)。
差集
计算差集有两种可能的算法,它们的时间复杂度有所区别。
第一种算法:
对第一个集合进行遍历,对于它的每一个元素,依次在后面的所有集合中进行查找。只有在所有集合中都找不到的元素,才加入到最后的结果集合中。
这种算法的时间复杂度为O(N*M),其中N是第一个集合的元素个数,M是集合数目。
第二种算法:
将第一个集合的所有元素都加入到一个中间集合中。
遍历后面所有的集合,对于碰到的每一个元素,从中间集合中删掉它。
最后中间集合剩下的元素就构成了差集。
这种算法的时间复杂度为O(N),其中N是所有集合的元素个数总和。
在计算差集的开始部分,会先分别估算一下两种算法预期的时间复杂度,然后选择复杂度低的算法来进行运算。还有两点需要注意:
在一定程度上优先选择第一种算法,因为它涉及到的操作比较少,只用添加,而第二种算法要先添加再删除。
如果选择了第一种算法,那么在执行该算法之前,Redis的实现中对于第二个集合之后的所有集合,按照元素个数由多到少进行了排序。这个排序有利于以更大的概率查找到元素,从而更快地结束查找。
对于sdiff
的时间复杂度,Redis官方文档(http://redis.io/commands/sdiff)只给出了第二种算法的结果,是不准确的。
三、基本命令
下表列出了与集合相关的一些基本命令。
序号 | 命令 | 说明 |
---|---|---|
1 | SADD key member1 [member2] | 将一个或多个成员添加到集合 |
2 | SCARD key | 获取集合中的成员数 |
3 | SDIFF key1 [key2] | 减去多个集合 |
4 | SDIFFSTORE destination key1 [key2] | 减去多个集并将结果集存储在键中 |
5 | SINTER key1 [key2] | 相交多个集合 |
6 | SINTERSTORE destination key1 [key2] | 交叉多个集合并将结果集存储在键中 |
7 | SISMEMBER key member | 判断确定给定值是否是集合的成员 |
8 | SMOVE source destination member | 将成员从一个集合移动到另一个集合 |
9 | SPOP key | 从集合中删除并返回随机成员 |
10 | SRANDMEMBER key [count] | 从集合中获取一个或多个随机成员 |
11 | SREM key member1 [member2] | 从集合中删除一个或多个成员 |
12 | SUNION key1 [key2] | 添加多个集合 |
13 | SUNIONSTORE destination key1 [key2] | 添加多个集并将结果集存储在键中 |
14 | SSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count] | 递增地迭代集合中的元素 |
参考
Reids设计与实现
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