Server

Redis ZIP List of HASHES

Redis 内部構造教育 Redis Internel Course	Redis 定期点検/技術支援 Redis Technical Support	Redis エンタープライズサーバ Redis Enterprise Server

ZIP LIST 메모리 절약 데이터 구조

Parameters

Hashes는 내부적으로 두 가지 데이터 타입을 사용한다. 필드 개수가 적거나 또는 값의 길이가 작을 때는 짚 리스트(Zip list)를 사용하고, 필드 개수가 많거나 또는 값의 길이가 클 때는 해시 테이블(Hash table)을 사용한다. 두 개중 하나의 조건만 만족해도 데이터 타입을 변경한다.
정확하게 설명하면 redis.conf에 ADVANCED CONFIG 섹션이 있는데, 여기에 Hashes의 내부 데이터 타입을 결정할 두 개의 파라미터가 있다.

hash-max-ziplist-entries 512
hash-max-ziplist-value 64

필드 개수는 hash-max-ziplist-entries로 정한다. 필드 수가 512개 이하면 짚 리스트에 저장되고 513개부터는 해시 테이블에 저장된다.
값(스트링)의 크기는 hash-max-ziplist-value로 정한다. 스크링의 바이트수가 64바이트 이하면 짚 리스트에 저장되고, 65바이트 부터는 해시 테이블에 저장된다.
물론 이 파라미터의 값은 파일에 있으므로 바꿀 수 있다.

해시(Hashes)의 주 데이터 타입은 해시 테이블(Hash table)이다. 해시 테이블은 메모리를 많이 사용하기 때문에, 성능이 크게 떨어지지 않는 범위 내에서 메모리 사용이 적은 짚 리스트를 사용한다. 그 적정 값이 필드 수는 512개, 값 바이트 수는 64바이트로 본 것이다.

메모리가 부족하다고 생각되면 이 파라미터를 적절히 조절해서 메모리를 적게 사용하게 할 수 있다.

Data Structures

Zip list

redisServer와 redisClient는 동일한 redis Database를 가리킨다. 위 그림에서 A 부분이 표시하는 redis DB는 키를 관리하는 Hash table이다.
dictEntry의 value 부분은 redisObject를 가리키고, redidObject의 ptr은 Zip list를 가리킨다. Hash는 field와 value가 있으므로 Zip list의 첫 번째 entry는 field name이 들어가고, 두 번째 entry에 value가 들어간다. 이런 방식으로 field와 value가 반복해서 저장된다.

Functions

HSET Command

그림 1-2 HSET functions Zip list of Hashes

hset command는 주요한 세 개의 function이 수행된다.

key를 찾고, 만약 키가 없으면 필요한 object를 생성하는 hashTypeLookupWriteOrCreate()
값의 길이를 검사해서 설정된 것보다 크면 Zip list를 Hash table로 변환하는 hashTypeTryConversion()
필드 수를 검사해서 설정된 값보다 크면 Zip list를 Hash table로 변환하고, 아니면, Zip list에 필드와 값을 저장하는 hashTypeSet()

하나씩 자세히 살펴보겠습니다.

hashTypeLookupWriteOrCreate()
- lookupKeyWrite()는 lookupKey()을 호출해서 이미 키가 있는지 검사한다. 이미 키가 있으면 robj value를 리턴한다. 이미 키가 있는데 타입이 해시(HASH)가 아니면 에러를 리턴한다.
- 키가 없으면 createHashObject()를 호출해서 ziplist와 robj value를 생성한다.
- dbAdd()를 호출해서 dictEntry를 생성하고 dictEntry->val에 robj value를 저장하고, robj->ptr은 ziplist를 저장한다. 그림 1-1의 dictEntry, robj value, Zip list와 비교해서 보기 바랍니다.
- 새로운 키일 때 redis.conf의 hash-max-ziplist-entries, value 값과 관계없이 일단 짚 리스트를 생성한다. 다음에 해당 파라이터 값을 검사해서 조건에 맞으면 해시 테이블로 변환한다.

hashTypeTryConversion()
- server.hash_max_ziplist_value(값의 길이)를 검사해서 이 값보다 크면 hashTypeConvert(HT)를 호출해서 짚 리스트를 해시 테이블로 변환한다. 필드 개수에 대한 검사는 다음에 한다.

hashTypeSet()
- server.hash_max_ziplist_entries(필드 개수) 검사해서 이 값보다 크면 hashTypeConvert(HT)를 호출해서 짚 리스트를 해시 테이블로 변환한다.
- 이제부터는 짚 리스트 일 때 저장 흐름을 설명한다.
- ziplistIndex()로 짚 리스트의 시작 포인트를 가져온다.
- ziplistFind(field)로 해당 필드가 있는지 검사한다.
- 해당 필드가 이미 있으면, 다음 엔트리가 값이므로 ziplistNext()를 호출해서 다음 엔트리로 이동한다. ziplistDelete(value)로 기존 값을 지우고, ziplistInsert(value)로 새 값을 저장한다.
- 해당 필드가 없으면 새로 입력해야 하므로 ziplistPush(field)로 필드 이름을 저장하고, ziplistPush(value)로 값을 저장한다.

HGET Command

그림 1-3 HGET functions Zip list of Hashes

이제 필드 값을 가져오는 HGET command로 짚 리스트에서 값을 가져오는 것을 설명한다.

lookupKeyReadOrReply()를 호출해서 키가 있는지 확인한다. 키 확인은 lookupKey()를 거쳐 dictFind()로 키를 찾고, dictGetVal()로 robj value를 구한다.
addHashFieldToReply() -> hashTypeGetFromZiplist()를 거쳐서 ziplistFind(field)로 필드를 찾고, ziplistNext()로 다음 엔트리로 이동한 다음, ziplistGet(value)로 값을 가져온다.

<< SKIP List of ZSETS	ZIP List of HASHES	HASH Table of HASHES >>

조회수 :

Email 返事がかかってなれば、メールでお知らせします。