算法实战（一）：剖析Redis常用数据类型对应的数据结构
数据库Redis中的常用数据类型，底层都是哪种数据结构实现的？
Redis数据库介绍
Redis是一种键值（Key-Value）数据库，非关系型数据库，相对于关系型数据库比如MySQL,MySQL表的结构比较复杂，包含很多字段，可以通过SQL语句，实现非常复杂度查询需求，Redis中只包含“键”“值”两部分，且只能通过键来查询值，所以Redis的读写效率非常高
Redis主要是作为内存数据库使用，即数据是存储在内存中，也支持将数据存储在硬盘中
Redis中，键的数据类型是字符串，为了丰富数据存储的方式，值的数据类型很多，字符串、列表、字典、集合、有序集合
列表list
列表支持存储一组数据，列表对应两种实现方法，一种是压缩列表ziplist，另一种是双向循环链表
当列表中存储的数据量少的时候，采用压缩列表的方式，但是需要同时满足两个条件： 列表中保存的单个数据小于64字节，列表中数据个数少于512个。压缩列表是Redis自己设计的一种数据存储结构，类似数组，通过一片连续的内存空间来存储数据，允许存储的数据大小不同。压缩列表节省内存，又支持不同类型数据的存储，而且因为数据存储在一片连续的内存空间，通过键来获取值为列表类型的数据效率很高
当列表中存储的数据量比较大的时候，需要通过双向循环链表来实现，额外定义一个list结构体来组织链表的首、尾指针，还有长度等信息
typedef struct listnode{
struct listNode *prev;
struct listNode *next;
void *value;
}listNode;
typedef struct list{
listNode *head;
listNode *tail;
unsigned long len;
//……
}list;
字典（hash）
字典类型用来存储一组数据对，每个数据对又包含键值两部分，字典类型也有两种实现方式，一是压缩列表二是散列表。
当存储的数据量比较小的时候Redis才使用压缩列表来实现字典类型，同时需要满足两个条件：一是字典中保存的键和值的大小都小于64字节，二是字典中键值对的个数要小于512个，否则就要使用散列表来实现字典类型，Redis使用MurmurHash2哈希算法作为哈希函数，对于哈希冲突问题，Redis使用链表法来解决，还支持散列表的动态扩容、缩容
当数据动态增加之后，散列表的装载因子会增大，当装载因子大于1的时候，Redis会触发扩容，将散列表扩大为原来大小的2倍，数据减少之后，装载因子小于0.1的时候，Redis会触发缩容，缩小为字典中数据个数的2倍大小。使用渐进式扩容缩容策略，将数据的搬移分批进行，避免大量数据一次性搬移导致的服务停顿
集合（set）
用来存储一组不重复的数据，数据类型有两种实现方法，一是基于有序数组，二是基于散列表，当要存储的数据同时满足下面两个条件的时候，Redis就采用有序数组来实现集合数据类型，否则Redis就使用散列表来存储集合中的数据
- 存储的数据都是整数
- 存储的数据元素个数不超过512个
有序集合sortedset
有序集合用来存储一组数据，并且每个数据会附带一个得分，通过得分的大小将数据组织成跳表，以支持快速按照得分值、得分区间获取数据
当数据量较小的时候，Redis会用压缩列表来实现有序集合，使用压缩列表来实现有序集合的前提有
- 所有数据大小小于64字节
- 元素个数小于128个
数据结构持久化
Redis被当做内存数据库，但也支持数据落盘，即将内存中数据存储到硬盘中，如果断电的时候，数据也不会丢失，重启之后，Redis只需要再将存储在硬盘中的数据重新读取到内存就可以继续工作，Redis的数据格式由“键”和“值”两部分组成，而值支持很多数据类型，比如字符串、列表、集合、有序集合。像字典、集合等类型，底层用到散列表，散列表中有指针的概念，指针指向的是内存中的存储地址，Redis如何将一个跟具体内存地址有关的数据结构存储到磁盘中？
叫做数据结构的持久化问题，或者对象的持久化问题，持久化=存储到磁盘
如何将数据结构持久化磁盘？
一是清除原有的存储结构，只将数据存储到磁盘中，当我们需要从磁盘还原数据到内存的时候，再重新将数据组织成原来的数据结构，Redis采用的就是这种思路，但是数据从硬盘还原到内存的过程，耗用比较多的时间
二是保留原来的存储格式，将数据按照原有的格式存储在磁盘中。我们可以将散列表的大小、每个数据被散列到的槽的编号等信息，都保存在磁盘中，有了这些信息可以避免重新计算哈希值
