1、 redis中的数据结构
Redis支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（无序集合）及zset(有序集合)
在秒杀项目里，我用过redis的Set和Hash结构：
String：一个 key 对应一个字符串，string是Redis 最基本的数据类型。（字节的abase框架只实现了redis的string数据结构，导致我们如果想要存储复杂的数据结构的时候，只能转成json格式的字符串来存储）
list：一个 key 对应一个字符串列表，底层使用双向链表实现，很多双向链表支持的操作它都支持。
Hash：
Set：比如一个Set的实例：A = {‘a’, ‘b’, ‘c’}，A是集合的key，‘a’, 'b’和‘c’是集合的member。无序、无重复元素。
SortedSet：在set的基础上加上一个分数score，set里面的数据是有序的。
3、 redis数据结构底层实现
string
使用一种叫简单动态字符串（SDS）的数据类型来实现。
/*
* 保存字符串对象的结构
*/
struct sdshdr {
int len; // buf 中已占用空间的长度
int free; // buf 中剩余可用空间的长度
char buf[]; // 数据空间
};
SDS 相比C 字符串的优势：
SDS保存了字符串的长度，而C字符串不保存长度，需要遍历整个数组（找到’\0’为止）才能取到字符串长度。
修改SDS时，检查给定SDS空间是否足够，如果不够会先拓展SDS 的空间，防止缓冲区溢出。C字符串不会检查字符串空间是否足够，调用一些函数时很容易造成缓冲区溢出（比如strcat字符串连接函数）。
SDS预分配空间的机制，可以减少为字符串重新分配空间的次数。
4、 list
使用双向链表来实现。
5、hash
hash结构里其实是一个字典，有许多的键值对（类似于python的dict类型）。
redis的哈希表是一个dictht结构体：
typedef struct dictht {
dictEntry **table;//哈希表数组
unsigned long size;//哈希表大小
unsigned long sizemask;//哈希表大小掩码，用于计算索引值
unsigned long used;//该哈希表已有节点的数量
}
哈希表节点的结构体如下：
typeof struct dictEntry{
void *key;//键
union{ //不同键对应的值的类型可能不同，使用union来处理这个问题
void *val;
uint64_tu64;
int64_ts64;
}
struct dictEntry *next;
}
其中解决哈希冲突的方法是拉链法。
为了让哈希表的装载因子维持在一个合理的范围之内，需要对哈希表的大小进行扩展或者收缩，这叫做rehash。字典中总共有两个哈希表dictht结构体，ht[0]用来存储键值对，ht[1]用于rehash时暂存数据，平时它指向的哈希表为空，需要扩展或者收缩ht[0]的哈希表时才为它分配空间。
比如扩展哈希表，就是为ht[1]分配一块大小为ht[0]两倍的空间，然后把ht[0]的数据通过rehash的方式全部迁移到ht[1]，最后释放ht[0]，使ht[1]成为ht[0]，再为ht[1]分配一个空哈希表。收缩哈希表类似。
渐进式rehash：redis并不是专门找时间一次性地进行rehash，而是渐进地进行，rehash期间不影响外部对ht[0]的访问，要求修改字典时要把对应数据同步到ht[1]中，全部数据转移完成时，rehash结束。
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6、set
set可以用intset或者字典实现。
intset
只有当数据全是整数值，而且数量少于512个时，才使用intset，intset是一个由整数组成的有序集合，可以进行二分查找。
字典
不满足intset使用条件的情况下都使用字典（拉链法），使用字典时把value设置为null。
7、 zset
zset中的每个元素包含数据本身和一个对应的分数(score)。
经典例子：一个zset的key是"math"，代表数学课的成绩，然后可以往这个key里插入很多数据。输入数据的时候，每次需要输入一个姓名和一个对应的成绩。那么这个姓名就是数据本身，成绩就是它的score。
zset的数据本身不允许重复，但是score允许重复。
zset底层实现原理：
数据少时，使用ziplist：ziplist占用连续内存，每项元素都是（数据+score）的方式连续存储，按照score从小到大排序。ziplist为了节省内存，每个元素占用的空间可以不同，对于大的数据（long long），就多用一些字节来存储，而对于小的数据（short），就少用一些字节来存储。因此查找的时候需要按顺序遍历。ziplist省内存但是查找效率低。
数据多时，使用字典+跳表：