redis 存储结构

• redis的存储结构从外层往内层依次是redisDb、dict、dictht、dictEntry。
• redis的Db默认情况下有16个，每个redisDb内部包含一个dict的数据结构。
• redis的dict内部包含dictht的数组，数组个数为2，主要用于hash扩容使用。
• dictht内部包含dictEntry的数组，可以理解就是hash的桶，然后如果冲突通过挂链法解决。
  

五种数据类型

• string
  此类型和memcache相似，作为常规的key-value缓存应用。
  例如微博数、粉丝数等
  注：一个键最大能存储512MB
• hash
  redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象(应为对象可能会包含很多属性)
  常用命令：hget hset hgetall
• list
  list列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序(内部实现为LinkedList)，可以选择将一个链表插入到头部或尾部
  常用命令 :lpush（添加左边元素）,rpush,lpop（移除左边第一个元素）,rpop,lrange（获取列表片段，LRANGE key start stop）等。
  应用场景：Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如twitter的关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现。
• set
  案例：在微博中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。Redis还为集合提供了求交集、并集、差集等操作，可以非常方便的实现如共同关注、共同喜好、二度好友等功能，对上面的所有集合操作，你还可以使用不同的命令选择将结果返回给客户端还是存集到一个新的集合中。
• zset
  常用命令：zadd,zrange
  实现方式：Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap里放的是成员到score的映射，跳跃表按score从小到大保存所有集合元素。使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。时间复杂度与红黑树相同，增加、删除的操作较为简单。
  输入方式
  应用场景：排行榜

String类型的底层数据结构

简单动态字符串(sds)
struct sdshdr{
//记录buf数组中已使用字节的数量
//等于 SDS 保存字符串的长度
int len;
//记录 buf 数组中未使用字节的数量
int free``;
//字节数组，用于保存字符串
char buf[];
}
这样实现有什么好处？

①、O(1)复杂度获取字符串长度
由于 len 属性的存在，我们获取 SDS 字符串的长度只需要读取 len 属性，时间复杂度为 O(1)。而对于 C 语言，获取字符串的长度通常是经过遍历计数来实现的，时间复杂度为 O(n)。通过 strlen key 命令可以获取 key 的字符串长度。

②、杜绝缓冲区溢出
我们知道在 C 语言中使用 strcat 函数来进行两个字符串的拼接，一旦没有分配足够长度的内存空间，就会造成缓冲区溢出。而对于 SDS 数据类型，在进行字符修改的时候，会首先根据记录的 len 属性检查内存空间是否满足需求，如果不满足，会进行相应的空间扩展，然后在进行修改操作，所以不会出现缓冲区溢出。

③、减少修改字符串的内存重新分配次数
C语言由于不记录字符串的长度，所以如果要修改字符串，必须要重新分配内存（先释放再申请），因为如果没有重新分配，字符串长度增大时会造成内存缓冲区溢出，字符串长度减小时会造成内存泄露。

而对于SDS，由于len属性和free属性的存在，对于修改字符串SDS实现了空间预分配和惰性空间释放两种策略：

1、空间预分配：对字符串进行空间扩展的时候，扩展的内存比实际需要的多，这样可以减少连续执行字符串增长操作所需的内存重分配次数。
2、惰性空间释放：对字符串进行缩短操作时，程序不立即使用内存重新分配来回收缩短后多余的字节，而是使用 free 属性将这些字节的数量记录下来，等待后续使用。（当然SDS也提供了相应的API，当我们有需要时，也可以手动释放这些未使用的空间。）

④、二进制安全
因为C字符串以空字符作为字符串结束的标识，而对于一些二进制文件（如图片等），内容可能包括空字符串，因此C字符串无法正确存取；而所有 SDS 的API 都是以处理二进制的方式来处理 buf 里面的元素，并且 SDS 不是以空字符串来判断是否结束，而是以 len 属性表示的长度来判断字符串是否结束。

⑤、兼容部分 C 字符串函数
虽然 SDS 是二进制安全的，但是一样遵从每个字符串都是以空字符串结尾的惯例，这样可以重用 C 语言库<string.h> 中的一部分函数。

List类型的底层数据结构

redis list数据结构底层采用压缩列表ziplist或linkedlist两种数据结构进行存储，首先以ziplist进行存储，在不满足ziplist的存储要求后转换为linkedlist列表。
当列表对象同时满足以下两个条件时，列表对象使用ziplist进行存储，否则用linkedlist存储。

• 列表对象保存的所有字符串元素的长度小于64字节
• 列表对象保存的元素数量小于512个。

list元素添加过程
list的数据添加根据传入的变量个数一个个顺序添加，整个顺序如下：

• 创建list对象并添加到db的数据结构当中
• 针对每个待插入的元素添加到list当中

list的每个元素的插入过程中，我们会对是否需要进行转码作两个判断：

• 对每个插入元素的长度进行判断是否进行ziplist->linkedlist的转码。
• 对list总长度是否超过ziplist最大长度的判断。

判断ziplist中单个元素的长度是否超过64的长度，如果超过了长度那么就需要转编码格式为linkedlist编码。

ziplist又叫压缩列表，结构如下：

链表(双向链表)
链表是一种常用的数据结构，C 语言内部是没有内置这种数据结构的实现，所以Redis自己构建了链表的实现。

Redis链表特性：
①、双端：链表具有前置节点和后置节点的引用，获取这两个节点时间复杂度都为O(1)。
②、无环：表头节点的 prev 指针和表尾节点的 next 指针都指向 NULL,对链表的访问都是以 NULL 结束。　　
③、带链表长度计数器：通过 len 属性获取链表长度的时间复杂度为 O(1)。
④、多态：链表节点使用 void* 指针来保存节点值，可以保存各种不同类型的值。

hash类型的底层数据结构

redis的哈希对象的底层存储可以使用ziplist（压缩列表）和hashtable。当hash对象可以同时满足一下两个条件时，哈希对象使用ziplist编码。

• 哈希对象保存的所有键值对的键和值的字符串长度都小于64字节
• 哈希对象保存的键值对数量小于512个

redis的hash架构就是标准的hashtab的结构，通过挂链解决冲突问题。
ziplist的数据结构主要包括两层，ziplist和zipEntry。

• ziplist包括zip header、zip entry、zip end三个模块。
• zip entry由prevlen、encoding&length、value三部分组成。
• prevlen主要是指前面zipEntry的长度，coding&length是指编码字段长度和实际- 存储value的长度，value是指真正的内容。
• 每个key/value存储结果中key用一个zipEntry存储，value用一个zipEntry存储。

字典
字典又称为符号表或者关联数组、或映射（map），是一种用于保存键值对的抽象数据结构。字典中的每一个键 key 都是唯一的，通过 key 可以对值来进行查找或修改。C 语言中没有内置这种数据结构的实现，所以字典依然是 Redis自己构建的。
Redis 的字典使用哈希表作为底层实现：

注：dictEntry是一个链表结构的linkedhashmap(dictEntry是一个节点类)
key 用来保存键，val 属性用来保存值，值可以是一个指针(指向任何类型)，也可以是uint64_t整数，也可以是int64_t整数。
注意这里还有一个指向下一个哈希表节点的指针，我们知道哈希表最大的问题是存在哈希冲突，如何解决哈希冲突，有开放地址法和链地址法。这里采用的便是链地址法，通过next这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一起，用来解决哈希冲突。

**①、哈希算法：**Redis计算哈希值和索引值方法如下：

#1、使用字典设置的哈希函数，计算键 key 的哈希值
hash = dict->type->hashFunction(key);
#2、使用哈希表的sizemask属性和第一步得到的哈希值，计算索引值
index = hash & dict->ht[x].sizemask;

**②、解决哈希冲突：**这个问题上面我们介绍了，方法是链地址法。通过字典里面的 *next 指针指向下一个具有相同索引值的哈希表节点。

**③、扩容和收缩：**当哈希表保存的键值对太多或者太少时，就要通过 rerehash(重新散列）来对哈希表进行相应的扩展或者收缩(2倍扩容)。
具体步骤：

1、如果执行扩展操作，会基于原哈希表创建一个大小等于 ht[0].used*2n 的哈希表（也就是每次扩展都是根据原哈希表已使用的空间扩大一倍创建另一个哈希表）。相反如果执行的是收缩操作，每次收缩是根据已使用空间缩小一倍创建一个新的哈希表。

2、重新利用上面的哈希算法，计算索引值，然后将键值对放到新的哈希表位置上。

3、所有键值对都迁徙完毕后，释放原哈希表的内存空间。

④、触发扩容的条件：

1、服务器目前没有执行 BGSAVE 命令或者 BGREWRITEAOF 命令，并且负载因子大于等于1。

2、服务器目前正在执行 BGSAVE 命令或者 BGREWRITEAOF 命令，并且负载因子大于等于5。

ps：负载因子 = 哈希表已保存节点数量 / 哈希表大小。

⑤、渐近式 rehash

什么叫渐进式 rehash？也就是说扩容和收缩操作不是一次性、集中式完成的，而是分多次、渐进式完成的。如果保存在Redis中的键值对只有几个几十个，那么 rehash 操作可以瞬间完成，但是如果键值对有几百万，几千万甚至几亿，那么要一次性的进行 rehash，势必会造成Redis一段时间内不能进行别的操作。所以Redis采用渐进式 rehash,这样在进行渐进式rehash期间，字典的删除查找更新等操作可能会在两个哈希表上进行，第一个哈希表没有找到，就会去第二个哈希表上进行查找。但是进行 增加操作，一定是在新的哈希表上进行的。
Redis的字典底层使用哈希表实现，每个字典通常有两个哈希表，一个平时使用，另一个用于rehash时使用，使用链地址法解决哈希冲突。

zset类型的底层数据结构

zset底层的存储结构包括ziplist或skiplist，在同时满足以下两个条件的时候使用ziplist，其他时候使用skiplist，两个条件如下：

• 有序集合保存的元素数量小于128个
• 有序集合保存的所有元素的长度小于64字节

当ziplist作为zset的底层存储结构时候，每个集合元素使用两个紧挨在一起的压缩列表节点来保存，第一个节点保存元素的成员，第二个元素保存元素的分值。

当skiplist作为zset的底层存储结构的时候，使用skiplist按序保存元素及分值，使用dict来保存元素和分值的映射关系。
ziplist作为zset的存储结构时，格式如下图，紧挨着的是元素memeber和分值socore，整体数据是有序格式。

压缩列表的原理：压缩列表并不是对数据利用某种算法进行压缩，而是将数据按照一定规则编码在一块连续的内存区域，目的是节省内存。

skiplist作为zset的存储结构，整体存储结构如下图，核心点主要是包括一个dict对象和一个skiplist对象。dict保存key/value，key为元素，value为分值；skiplist保存的有序的元素列表，每个元素包括元素和分值。
跳跃表（skiplist）是一种有序数据结构，它通过在每个节点中维持多个指向其它节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。具有如下性质：
1、由很多层结构组成；
2、每一层都是一个有序的链表，排列顺序为由高层到底层，都至少包含两个链表节点，分别是前面的head节点和后面的nil节点；
3、最底层的链表包含了所有的元素；
4、如果一个元素出现在某一层的链表中，那么在该层之下的链表也全都会出现（上一层的元素是当前层的元素的子集）；
5、链表中的每个节点都包含两个指针，一个指向同一层的下一个链表节点，另一个指向下一层的同一个链表节点；

①、搜索：从最高层的链表节点开始，如果比当前节点要大和比当前层的下一个节点要小，那么则往下找，也就是和当前层的下一层的节点的下一个节点进行比较，以此类推，一直找到最底层的最后一个节点，如果找到则返回，反之则返回空。

②、插入：首先确定插入的层数，有一种方法是假设抛一枚硬币，如果是正面就累加，直到遇见反面为止，最后记录正面的次数作为插入的层数。当确定插入的层数k后，则需要将新元素插入到从底层到k层。

③、删除：在各个层中找到包含指定值的节点，然后将节点从链表中删除即可，如果删除以后只剩下头尾两个节点，则删除这一层。

set类型的底层数据结构

整型集合intset
整数集合（intset）是Redis用于保存整数值的集合抽象数据类型，它可以保存类型为int16_t、int32_t 或者int64_t 的整数值，并且保证集合中不会出现重复元素。
存储数据的时候是有序的，因为在查找数据的时候是通过二分查找来实现的。
定义如下：

整数集合的每个元素都是 contents 数组的一个数据项，它们按照从小到大的顺序排列，并且不包含任何重复项。
length 属性记录了 contents 数组的大小。
需要注意的是虽然 contents 数组声明为 int8_t 类型，但是实际上contents 数组并不保存任何 int8_t 类型的值，其真正类型有 encoding 来决定。
①、升级
当我们新增的元素类型比原集合元素类型的长度要大时，需要对整数集合进行升级，才能将新元素放入整数集合中。具体步骤：
1、根据新元素类型，扩展整数集合底层数组的大小，并为新元素分配空间。
2、将底层数组现有的所有元素都转成与新元素相同类型的元素，并将转换后的元素放到正确的位置，放置过程中，维持整个元素顺序都是有序的。
3、将新元素添加到整数集合中（保证有序）。
升级能极大地节省内存。
②、降级
整数集合不支持降级操作，一旦对数组进行了升级，编码就会一直保持升级后的状态。