前言
Redis 已经是大家耳熟能详的东西了，日常工作也都在使用，面试中也是高频的会涉及到，那么我们对它究竟了解有多深刻呢？
我读了几本 Redis 相关的书籍，尝试去了解它的具体实现，将一些底层的数据结构及实现原理记录下来。
本文将介绍 Redis 中底层的 ziplist(压缩列表) 的实现方法。 它是 Redis 中列表键和哈希键的底层实现之一。当符合某些情况（后续文章讲）时，列表键和哈希键会使用它。
可以看到图中，这个键值为zsetkey的 zset 内部使用的编码方法就是 ziplist.
定义
列表数据结构，我们已经有了链表，为什么还需要重新搞一个压缩列表呢？为了节省内存。
链表的前后指针是一个非常耗费内存的结构，因此在数据量小的时候，这一部分的空间尤其显得浪费。
压缩列表是一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序性数据结构。
这句话有点绕口，其实核心思想就是，在一块连续的内存中，模拟出一个列表的结构。
压缩列表的定义
压缩列表的定义为：
struct ziplist<T>{
// 整个压缩列表占用字节数
int32 zlbytes;
// 最后一个节点到压缩列表起始位置的偏移量，可以用来快速的定位到压缩列表中的最后一个元素
int32 zltail_offset;
// 压缩列表包含的元素个数
int16 zllength;
// 元素内容列表，用数组存储，内存上紧挨着
T[] entries;
// 压缩列表的结束标志位，值永远为 0xFF.
int8 zlend;
}
每个字段的含义已经注释在代码中了。这里额外解释一下为什么需要 zltail_offset这个属性，因为压缩列表只能顺序遍历，所以为了提升效率，我们需要可以从首尾双端来遍历，用这个属性可以很快的找到压缩列表的尾部。至于如何反向遍历，请继续向下看。
压缩列表节点的定义
压缩列表的每一个节点的定义为：
struct entry{
// 前一个 entry 的长度
int<var> prevlous_entry_length;
// 编码方式
int<vat> encoding;
// 内容
optional bute[] content;
}
- prevlous_entry_length
定义里，prevlous_entry_length 属性，就是为了反向遍历而记录的。想一下，首先拿到尾部节点的偏移量，找到最尾部的节点，然后调用prevlous_entry_length属性，就可以拿到前一个节点，然后不断向前遍历了。
这里需要注意的是：这个字段的长度并不是一定的，它可以是 1 个字节，也可以是 5 个字节。
当前一个 entry 的长度在 254 字节以内的时候，这个属性用一个字节来记录。 否则就会用 5 个字节来记录。
这回导致一个问题，见后文。
- encoding
这个属性记录了节点的 content 属性所保存的数据的类型以及长度。
- content
这个属性用来真正的保存节点的值，可以是一个字节数组或者整数。它的类型和长度由 encoding 来决定。
新增节点
在前言里提到了，在某些情况下列表键会使用压缩列表，就是在列表键的内容比较少时，那么压缩列表为什么不能用于大的列表键呢？
ziplist 是连续存储的数据结构，内存是没有冗余的（前面的文章讲过的 SDS 中就有冗余空间）, 也就是说，每一次新增节点，都需要进行内存申请，然后将如果当前内存连续块够用，那么将新节点添加，如果申请到的是另外一块连续内存空间，那么需要将所有的内容拷贝到新的地址。
也就是说，每一次新增节点，都需要内存分配，可能还需要进行内存拷贝。当 ziplist 中存储的值太多，内存拷贝将是一个很大的消耗。
也是因此，Redis 只在一些数据量小的场景下使用 ziplist.
问题：级联更新
在讲prevlous_entry_length的时候，我们提到它的长度变化会导致一个问题，那就是级联更新。
当前一个 entry 的长度在 254 字节以内的时候，这个属性用一个字节来记录。否则就会用 5 个字节来记录。
那么我们设想一个极端的场景，在这个 ziplist 内部，所有的节点的长度都是 253 字节，也就意味着所有节点的prevlous_entry_length属性都是一个字节。
此时，我们给压缩列表最前端插入一个大于 254 字节的节点，那么此时原来的第一个节点的prevlous_entry_length属性会从 1 个字节变成 5 个字节，这个节点的总长度也就来到了 257 字节，大于 254 字节，那么下一个节点（原来的第二个节点）的prevlous_entry_length属性也会变成 5 个字节，这又会导致下一个节点的变化。... 引起连锁变化，所有节点的prevlous_entry_length值都需要更新一遍。
级联更新的时间复杂度很差，最多需要进行 N 次空间的重分配，每次空间的重分配最差需要 O(N), 所以级联更新的时间复杂度最差是 O(N2).
与新增节点相似，删除节点也有可能会造成级联更新的情况。
但是其实不用怕，因为级联更新造成 Redis 性能压力的概率极其低。
首先，级联更新需要连续的节点大小为250-253之间，这本就少见，而大范围的连续就更加少见了。如果运气不好出现了三五个的级联更新，也绝不会对 Redis 的性能有压力。
总结
ziplist 是 Redis 单独开发，用连续的内存空间来存储 list 的一个数据结构。它的优势是没有链表的前后指针的内存占用，但是在数据量大的时候，性能有压力。因此只用于数据量小的场景。
ziplist 是 list 键和 hash 键的底层实现数据结构之一。
ziplist 有一个问题，就是添加节点或者删除节点，有极小的概率会触发级联更新，引起性能差异。但是这个事真的极小概率，不用担心。
参考文章
《Redis 的设计与实现（第二版）》
《Redis 深度历险：核心原理和应用实践》
完。
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