redis数据结构

五种数据结构
字符串(String)
       与其它编程语言或其它键值存储提供的字符串非常相似，键(key)------值(value) (字符串格式),字符串拥有一些操作命令，如：get set del 还有一些比如自增或自减操作等等。redis是使用C语言开发，但C中并没有字符串类型，只能使用指针或符数组的形式表示一个字符串，所以redis设计了一种简单动态字符串(SDS[Simple Dynamic String])作为底实现：

定义SDS对象，此对象中包含三个属性：

len buf中已经占有的长度(表示此字符串的实际长度)
free buf中未使用的缓冲区长度
buf[] 实际保存字符串数据的地方
所以取字符串的长度的时间复杂度为O(1)，另，buf[]中依然采用了C语言的以\0结尾可以直接使用C语言的部分标准C字符串库函数。

空间分配原则：当len小于IMB（1024*1024）时增加字符串分配空间大小为原来的2倍，当len大于等于1M时每次分配 额外多分配1M的空间。

由此可以得出以下特性：

redis为字符分配空间的次数是小于等于字符串的长度N，而原C语言中的分配原则必为N。降低了分配次数提高了追加速度，代价就是多占用一些内存空间，且这些空间不会自动释放。
二进制安全的
高效的计算字符串长度(时间复杂度为O(1))
高效的追加字符串操作。
 

列表(List)
         redis对键表的结构支持使得它在键值存储的世界中独树一帜，一个列表结构可以有序地存储多个字符串，拥有例如：lpush lpop rpush rpop等等操作命令。在3.2版本之前，列表是使用ziplist和linkedlist实现的，在这些老版本中，当列表对象同时满足以下两个条件时，列表对象使用ziplist编码：

列表对象保存的所有字符串元素的长度都小于64字节
列表对象保存的元素数量小于512个
当有任一条件 不满足时将会进行一次转码，使用linkedlist。

而在3.2版本之后，重新引入了一个quicklist的数据结构，列表的底层都是由quicklist实现的，它结合了ziplist和linkedlist的优点。按照原文的解释这种数据结构是【A doubly linked list of ziplists】意思就是一个由ziplist组成的双向链表。那么这两种数据结构怎么样结合的呢？

ziplist的结构

         由表头和N个entry节点和压缩列表尾部标识符zlend组成的一个连续的内存块。然后通过一系列的编码规则，提高内存的利用率，主要用于存储整数和比较短的字符串。可以看出在插入和删除元素的时候，都需要对内存进行一次扩展或缩减，还要进行部分数据的移动操作，这样会造成更新效率低下的情况。

这篇文章对ziplist的结构讲的还是比较详细的：

https://blog.csdn.net/yellowriver007/article/details/79021049

linkedlist的结构

        意思为一个双向链表，和普通的链表定义相同，每个entry包含向前向后的指针，当插入或删除元素的时候，只需要对此元素前后指针操作即可。所以插入和删除效率很高。但查询的效率却是O(n)[n为元素的个数]。

了解了上面的这两种数据结构，我们再来看看上面说的“ziplist组成的双向链表”是什么意思？实际上，它整体宏观上就是一个链表结构，只不过每个节点都是以压缩列表ziplist的结构保存着数据，而每个ziplist又可以包含多个entry。也可以说一个quicklist节点保存的是一片数据，而不是一个数据。总结：

整体上quicklist就是一个双向链表结构，和普通的链表操作一样，插入删除效率很高，但查询的效率却是O(n)。不过，这样的链表访问两端的元素的时间复杂度却是O(1)。所以，对list的操作多数都是poll和push。
每个quicklist节点就是一个ziplist，具备压缩列表的特性。
在redis.conf配置文件中，有两个参数可以优化列表：

list-max-ziplist-size 表示每个quicklistNode的字节大小。默认为-2 表示8KB
list-compress-depth 表示quicklistNode节点是否要压缩。默认是0 表示不压缩

哈希(hash)
        redis的散列可以存储多个键 值 对之间的映射，散列存储的值既可以是字符串又可以是数字值，并且用户同样可以对散列存储的数字值执行自增操作或者自减操作。散列可以看作是一个文档或关系数据库里的一行。hash底层的数据结构实现有两种：

一种是ziplist，上面已经提到过。当存储的数据超过配置的阀值时就是转用hashtable的结构。这种转换比较消耗性能，所以应该尽量避免这种转换操作。同时满足以下两个条件时才会使用这种结构：
当键的个数小于hash-max-ziplist-entries（默认512）
当所有值都小于hash-max-ziplist-value（默认64）
另一种就是hashtable。这种结构的时间复杂度为O(1)，但是会消耗比较多的内存空间。
 

集合(Set)
         redis的集合和列表都可以存储多个字符串，它们之间的不同在于，列表可以存储多个相同的字符串，而集合则通过使用散列表（hashtable）来保证自已存储的每个字符串都是各不相同的(这些散列表只有键，但没有与键相关联的值)，redis中的集合是无序的。还可能存在另一种集合，那就是intset，它是用于存储整数的有序集合，里面存放同一类型的整数。共有三种整数：int16_t、int32_t、int64_t。查找的时间复杂度为O(logN)，但是插入的时候，有可能会涉及到升级（比如：原来是int16_t的集合，当插入int32_t的整数的时候就会为每个元素升级为int32_t）这时候会对内存重新分配，所以此时的时间复杂度就是O(N)级别的了。注意：intset只支持升级不支持降级操作。

intset在redis.conf中也有一个配置参数set-max-intset-entries默认值为512。表示如果entry的个数小于此值，则可以编码成REDIS_ENCODING_INTSET类型存储，节约内存。否则采用dict的形式存储。

 

有序集合(zset)
        有序集合和散列一样，都用于存储键值对：有序集合的键被称为成员（member),每个成员都是各不相同的。有序集合的值则被称为分值（score），分值必须为浮点数。有序集合是redis里面唯一一个既可以根据成员访问元素(这一点和散列一样),又可以根据分值以及分值的排列顺序访问元素的结构。它的存储方式也有两种：

是ziplist结构。
          与上面的hash中的ziplist类似，member和score顺序存放并按score的顺序排列

另一种是skiplist与dict的结合。
         skiplist是一种跳跃表结构，用于有序集合中快速查找，大多数情况下它的效率与平衡树差不多，但比平衡树实现简单。redis的作者对普通的跳跃表进行了修改，包括添加span\tail\backward指针、score的值可重复这些设计，从而实现排序功能和反向遍历的功能。

一般跳跃表的实现，主要包含以下几个部分：

表头（head）：指向头节点
表尾（tail）：指向尾节点
节点（node）：实际保存的元素节点，每个节点可以有多层，层数是在创建此节点的时候随机生成的一个数值，而且每一层都是一个指向后面某个节点的指针。
层（level）：目前表内节点的最大层数
长度（length）：节点的数量。
跳跃表的遍历总是从高层开始，然后随着元素值范围的缩小，慢慢降低到低层。

前面也说了，有序列表是使用skiplist和dict结合实现的，skiplist用来保障有序性和访问查找性能，dict就用来存储元素信息，并且dict的访问时间复杂度为O(1)。

应用场景
redis一般应用场景
缓存会话（单点登录）
分布式锁，比如：使用setnx
各种排行榜或计数器
商品列表或用户基础数据列表等
使用list作为消息对列
秒杀，库存扣减等
 

五种类型的应用场景
String，redis对于KV的操作效率很高，可以直接用作计数器。例如，统计在线人数等等，另外string类型是二进制存储安全的，所以也可以使用它来存储图片，甚至是视频等。
hash，存放键值对，一般可以用来存某个对象的基本属性信息，例如，用户信息，商品信息等，另外，由于hash的大小在小于配置的大小的时候使用的是ziplist结构，比较节约内存，所以针对大量的数据存储可以考虑使用hash来分段存储来达到压缩数据量，节约内存的目的，例如，对于大批量的商品对应的图片地址名称。比如：商品编码固定是10位，可以选取前7位做为hash的key,后三位作为field，图片地址作为value。这样每个hash表都不超过999个，只要把redis.conf中的hash-max-ziplist-entries改为1024，即可。
list，列表类型，可以用于实现消息队列，也可以使用它提供的range命令，做分页查询功能。
set，集合，整数的有序列表可以直接使用set。可以用作某些去重功能，例如用户名不能重复等，另外，还可以对集合进行交集，并集操作，来查找某些元素的共同点
zset，有序集合，可以使用范围查找，排行榜功能或者topN功能。
 

总结
       本章介绍了redis的五种数据结构和它们使用的底层存储原理，为了达到节省内存和快速访问的目的每种数据结构可能有两种存储和访问结构，在必要的时候会由一种结构转换成另一种结构，但这个转换的过程会消耗系统性能和内存空间的，所以在使用的过程中需要注意这些配置参数，开发中尽量避免达到这些峰值，使得redis能够持续的提供高效的服务。

原文：https://blog.csdn.net/xpsallwell/article/details/84030285