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Hash

hash可以算是一种两级kv，首先通过key找到一个hash对象，然后再通过field找到或者设置相应的值。 在ledisdb里面，我们需要将key跟field关联成一个key，用来存放或者获取对应的值，也就是key:field这种格式。 这样我们就将两级的kv获取转换成了一次kv操作。 另外，对于hash来说，（后面的list以及zset也一样），我们需要快速的知道它的size，所以我们需要在leveldb里面用另一个key来实时的记录该hash的size。 hash还必须提供keys，values等遍历操作，因为leveldb里面的key默认是按照内存字节升序进行排列的，所以我们只需要找到该hash在leveldb里面的小key以及大key，就可以轻松的遍历出来。在前面我们看到，我们采用的是key:field的方式来存入leveldb的，那么对于该hash来说，它的小key就是"key:"，而大key则是"key;"，所以该hash的field一定在"(key:, key;)"这个区间范围。至于为什么是“;”，因为它比":"大1。所以"key:field"一定小于"key;"。后续zset的遍历也采用的是该种方式，就不在说明了。

List

list只支持从两端push，pop数据，而不支持中间的insert，这样主要是为了简单。我们使用key:sequence的方式来存放list实际的值。 sequence是一个int整形，一个list多存放1<<31 - 2000条数据，至于为啥是1000，我说随便定得你信不？ 对于一个list来说，我们会记录head seq以及tail seq，用来获取当前list开头和结尾的数据。 当次push一个list的时候，我们将head seq以及tail seq都设置为listInitialSeq。当lpush一个value的时候，我们会获取当前的head seq，然后将其减1，新得到的head seq存放对应的value。而对于rpush，则是tail seq + 1。 当lpop的时候，我们会获取当前的head seq，然后将其加1，同时删除以前head seq对应的值。而对于rpop，则是tail seq - 1。 我们在list里面一个meta key来存放该list对应的head seq，tail seq以及size信息。

ZSet

zset可以算是为复杂的，我们需要使用三套key来实现。需要用一个key来存储zset的size，需要用一个key:member来存储对应的score，需要用一个key:score:member来实现按照score的排序。

这里重点说一下score，在redis里面，score是一个double类型的，但是我们决定在ledisdb里面只使用int64类型，原因一是double还是有浮点精度问题，在不同机器上面可能会有误差（没准是我想多了），另一个则是我不确定double的8字节memcmp是不是也跟实际比较结果一样（没准也是我想多了），其实更可能的原因在于我们觉得int64就够用了，实际上我们项目也只使用了int的score。 因为score是int64的，我们需要将其转成大端序存储（好吧，我假设大家都是小端序的机器），这样通过memcmp比较才会有正确的结果。同时int64有正负的区别，负数高位为1，所以如果只是单纯的进行binary比较，那么负数一定比正数大，这个我们通过在构建key的时候负数前面加"<"，而正数（包括0）加"="来解决。所以我们score这套key的格式就是这样： key<score:member //<0key=score:member //>=0 对于zset的range处理，其实就是确定某一个区间之后通过leveldb iterator进行遍历获取，这里我们需要明确知道的事情是leveldb的iterator正向遍历的速度和逆向遍历的速度完全不在一个数量级上面，正向遍历快太多了，所以好别去使用zset里面带有rev前缀的函数。

总结

总的来说，用leveldb来实现redis那些的数据结构还算是比较简单的，同时根据我们的压力测试，发现性能还能接受，除了zset的rev相关函数，其余的都能够跟redis保持在同一个数量级上面，具体可以参考ledisdb里面的性能测试报告以及运行ledis-benchmark自己测试。 后续ledisdb还会持续进行性能优化，同时提供expire以及replication功能的支持，预计6月份我们就会实现。 ledisdb的代码在这里https://github.com/siddontang/ledisdb，希望感兴趣的童鞋共同参与。

 

摘自：http://www.itkeyword.com/doc/0652992288452803948