1. 前言
Redis是一个Key-Value的存储系统，使用ANSI C语言编写。 key的类型是字符串。value的数据类型8种数据类型。
- Redis的数据结构有5种常见数据结构
1. string字符串类型
2. list列表类型
3. hash散列类型
4. set集合类型
5. zset有序集合
复制代码- 不常见的数据类型
1. bitmap位图类型
2. geo地理位置
3. stream类型
复制代码它们有什么特点和运用场景。Redis对外暴露的数据结构，用于API的操作，而组成它们的底层基础数据结构又是什么呢？
2. String数据结构
Redis的String能表达3种值的类型:字符串、整数、浮点数。Redis的字符串是动态字符串。
2.1 什么是二进制安全
在C语言中，用“\0”表示字符串的结束，如果字符串本身就有“\0”字符，字符串就会被截断，即非二进制安全。如果通过某种机制，当有“\0”时，也不会被截断，那么就是二进制安全。
Redis3.2版本之前，设计了如下结构：
struct sds {
int len; // buf中已占用字节数
int free; // buf中剩余可用字节数
char buf[]; // 数据空间
}
复制代码由于有len的存在，读写字符串时不依赖"\0"终止符，保证了二进制安全。
2.2 动态字符串SDS
SDS是"simple dynamic string"的缩写，redis中所有场景中出现的字符串，基本都是由SDS来实现的。
一、动态字符串的数据结构
在Redis3.2中，SDS的定义如下：
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 {
uint8_t len; // 当前已使用的字节数（不包括'\0'）
uint8_t alloc; // 记录当前字节数组总共分配的字节数量（不包括'\0'）
unsigned char flags; // 标记当前字节数组的属性，是sdshdr8还是sdshdr16等
char buf[]; // 字节数组，用于保存字符串，包括结尾空白字符'\0'
};
复制代码- len：记录当前已使用的字节数（不包括'\0'），获取SDS长度的复杂度为O(1)
- alloc：记录当前字节数组总共分配的字节数量（不包括'\0'）
- flags：标记当前字节数组的属性，是sdshdr8还是sdshdr16等
- buf：字节数组，用于保存字符串，包括结尾空白字符'\0'
针对不同的string长度，使用不同类型保存len和alloc，是Redis节省内存的一种优化。
二、动态字符串扩容机制
- 空间预分配
为减少修改字符串带来的内存重分配次数，采用了“一次管够”的策略。
1. 当修改之后动态字符长度小于1MB,则加倍现有的空间。
2. 超过1M，扩容时一次只会多扩1M的空间。
复制代码- 惰性释放空间
2. 为避免缩短字符串时候的内存重分配操作，动态字符在数据减少时，并不立刻释放空间。
1. 释放内存的过程中修改len和free字段，并不释放实际占用内存。
复制代码3. List数据结构
考虑链表的附加空间相对太高，对于64位操作系统来说，prev 和 next 指针就要占去 16 个字节 ；并且链表的每个节点都单独分配，内存碎片化程度较高。
在redis3.2之后List对象在底层使用quicklist（快速列表）来存储，相对链表实现来说，quicklist可以大大节省prev 和 next 指针的占用空间。
1. quicklist是由一个个ziplist组成的链表
2. 每个ziplist连续地存放多个list元素，ziplist中的每个entry块存放一个list元素。
复制代码3.1 ziplist的数据结构
struct ziplist<T>{
int32 zlbytes; //压缩列表占用字节数
int32 zltail_offset; //最后一个元素距离起始位置的偏移量,用于快速定位到最后一个节点
int16 zllength; //元素个数
T[] entries; //元素内容
int8 zlend; //结束位 0xFF
}
复制代码ziplist结构是列表键和哈希键的底层实现之一。此数据结构是为了节约内存而开发的，由连续的内存块组成的，这样一来，由于内存是连续的，就减少了很多内存碎片和指针的内存占用，进而节约了内存。
ziplist结构
entity结构
元素遍历
- 先找到列表尾部元素
末尾 = 起始位 + zltail_offset（到尾部偏移量）
- 逐个遍历
Pn = Pn-1 + previous_entry_length (前一个元素的长度)
4. Hash数据结构
哈希表略微有点复杂。哈希表的制作方法一般有两种，一种是：开放寻址法，一种是拉链法。redis的哈希表的制作使用的是拉链法.
4.1 Hash结构
分为两部分：左边橘黄色部分和右边蓝色部分:
1. 左边橘黄色: dict字典记录类型相关、hash表 、rehash索引等
2. 右边蓝色: ht是hash表数组，有两个hash表。
一般字典只使ht[0]哈希表，ht[1]哈希表会在对ht[0]哈希表进行rehash（重哈希）的时候使用。
当哈希表的键值对数量超过负载数量过多的时候，会将键值对迁移到ht[1]上。
复制代码4.2 扩容 / 收缩 / 渐进式rehash
Redis中的哈希表通过load_factor（负载因子）来决定是否扩容或者缩容。
load_factor = ht[0].used / ht[0].size
一、扩容
- 没有执行BGSAVE和BGREWRITEAOF指令的情况下，哈希表的
加载因子大于等于1。 - 正在执行BGSAVE和BGREWRITEAOF指令的情况下，哈希表的
加载因子大于等于5。
第一个大于等于ht[0].used * 2的2^n(2的n次方幂)。扩容时会重新进行hash值计算key的位置，然后h[0]的的数据 和 h[1]互换。
是因为bgsave或bgrewriteaof命令会fork子进程来遍历内存，若内存无变更则与父进程共享内存页，修改内存数据时需将内存页拷贝一份出来进行修改（这就是传说中的写时复制），修改内存数据不但在拷贝内存页时会消耗CPU资源，而且会消耗更多的内存空间。而扩容时需要将旧哈希表元素rehash到新哈希表，从而造成内存数据变更，因此要尽量避免扩容。
二缩容
加载因子小于0.1时，程序自动开始对哈希表进行收缩操作
第一个大于等于ht[0].used的2^n(2的n次方幂)。缩容时会重新进行hash值计算key的位置，然后h[0]的的数据 和 h[1]互换。
三、渐进式rehash
哈希表在扩容和缩容时都需要rehash，由于Redis是单线程处理的，如果字典中的元素太多，一次性执行rehash操作会造成卡顿，因此Redis采用渐进式rehash的策略，在查找、插入、删除操作时，对其进行迁移。如果一直没有被访问，Redis会在定时任务中对其执行rehash。
渐进式rehash每次将重哈希至少向前推进n步（除非不到n步整个重哈希就结束了），每一步都将ht[0]上某一个bucket（即一个dictEntry链表）上的每一个dictEntry移动到ht[1]上，它在ht[1]上的新位置根据ht[1]的sizemask进行重新计算。rehashidx记录了当前尚未迁移（有待迁移）的ht[0]的bucket位置。
5. Set数据结构
-
集合元素全为能用long声明的整数值，并且元素个素不大于512个（可通过参数set-max-intset-entries配置）时，集合数据通过intset来存储，intset中的元素按从小到大的顺序排列。
-
其它情况下，集合数据一律使用dict（字典）来存储，字典的键为集合元素的value，字典的值为null。
5.1 insert数据结构
整数集合是集合键的底层实现方式之一。
6. Zset数据结构
SortedSet(zset)是Redis提供的一个非常特别的数据结构，一方面它等价于Java的数据结构Map<String, Double>，可以给每一个元素value赋予一个权重score，另一方面它又类似于TreeSet，内部的元素会按照权重score进行排序，可以得到每个元素的名次，还可以通过score的范围来获取元素的列表。
zset底层实现使用了两个数据结构：
1. 第一个是hash
2. 第二个是跳跃列表
复制代码6.1 跳跃列表的数据结构
跳跃列表就是类似于层级制，可以通过快速的几次查询找到对应元素。
1. 最下面一层所有的元素都会串起来。
2. 然后每隔几个元素挑选出一个代表来，再将这几个代表使用另外一级指针串起来。
3. 然后在这些代表里再挑出二级代表，再串起来。最终就形成了金字塔结构。
复制代码想想你老家在世界地图中的位置：亚洲-->中国->安徽省->安庆市->枞阳县->汤沟镇->田间村->xxxx号，也是这样一个类似的结构.