Valkey项目中嵌入键和TTL到robj结构的设计思考
2025-05-10 16:21:22作者:申梦珏Efrain
在Valkey项目的开发过程中,优化内存数据结构一直是一个重要课题。本文深入探讨了将键(key)和TTL(生存时间)直接嵌入到robj(Redis对象)结构中的设计方案,这一改进将为后续实现更高效的哈希表结构奠定基础。
当前robj结构分析
robj(在代码中定义为struct serverObject)是Valkey中表示Redis对象的基础数据结构。当前结构包含以下字段:
- 类型(type)和编码(encoding)各占4位
- LRU信息占24位
- 引用计数(refcount)
- 指向实际值的指针(ptr)
对于短字符串,Valkey已经实现了"嵌入式字符串"(OBJ_ENCODING_EMBSTR),它将字符串内容直接分配在robj结构之后,ptr指针指向这部分内容。这种设计减少了内存碎片和指针跳转,提高了缓存局部性。
新设计目标
新的设计需要在robj中嵌入键和TTL信息,同时保持向后兼容性。主要考虑以下几点:
- 键嵌入:将键直接存储在robj结构中,而不是通过外部哈希表条目(dictEntry)引用
- TTL嵌入:将过期时间直接存储在robj中
- 兼容性:不破坏现有代码对robj的访问方式
- 内存效率:合理利用内存分配单元(jemalloc bins)
结构布局设计
新的robj结构将包含以下改进:
- 在现有字段基础上增加两个标志位:
hasexpire:标识是否包含TTLhasembkey:标识是否包含嵌入式键
- 调整refcount字段为29位(与标志位共享32位整数)
- 在结构末尾添加灵活数组成员(data[])用于存储嵌入式内容
内存布局将按照以下顺序:
- 基础robj字段
- 可选的TTL字段(8字节)
- 可选的嵌入式键(SDS字符串)
- 可选的嵌入式值(SDS字符串)
关键技术考量
对齐与性能
TTL字段需要8字节对齐以保证在x86和ARM架构上的最佳性能。这带来了两种设计方案:
- 将TTL放在嵌入式键之前:首次设置TTL时需要移动键内容
- 将TTL放在键之后但保持对齐:可能浪费少量填充字节
经过权衡,第一种方案虽然需要移动操作,但能保证长期性能最优。
SDS字符串处理
嵌入式键需要支持任意长度的SDS字符串,而不仅仅是短字符串。为此设计增加了"SDS头部大小"字节,使得可以:
- 正确计算SDS内容位置
- 支持不同变体的SDS头部结构(sdshdr5/8/16/32/64)
- 兼容现有的SDS操作函数
内存分配优化
考虑到jemalloc的分配桶(bins)特性,设计遵循以下原则:
- 嵌入式键总是被嵌入(避免额外分配)
- 值(value)的嵌入策略:
- 当键+TTL+值能放入64字节(一个缓存行)时嵌入
- 否则仅在能完全利用当前分配桶剩余空间时嵌入
- TTL一旦设置就不再移除(避免内存重排)
实现策略
实现将采用渐进式改进:
- 首先添加基础结构支持嵌入式键和TTL
- 提供抽象接口访问这些嵌入式字段
- 保持现有代码对robj的访问方式不变
- 后续逐步迁移哈希表等数据结构使用新特性
这种分阶段实现既能保证系统稳定性,又能为后续性能优化打下基础。
总结
将键和TTL嵌入robj的设计是Valkey内存优化的重要一步。通过精心设计的内存布局和对齐策略,在保持兼容性的同时为未来性能提升创造了条件。这一改进将使得Valkey能够更好地利用现代CPU缓存特性,减少内存碎片,并为更高效的数据结构实现铺平道路。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
416
3.2 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
暂无简介
Dart
682
160
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
664
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
259