Redis系列-数据结构篇
数据结构
string（字符串）
redis的字符串是动态字符串，类似于ArrayList，采用预分配冗余空间的方式减少内存的频繁分配。
struct SDS{
T capacity;
T len;
byte flags;
byte[] content;
} 当字符串比较短时，T可以是byte和short来表示（能省点空间），一个简单的SDS至少占用3字节
struct SDS{
int8 capacity;
int8 len;
int8 flags;
byte[] content;
} embstr和raw
当字符串比较短时，存储形式embstr；当字符串比较长时，存储形式raw。
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struct RedisObject {
int4 type; //4bits
int4 encoding; //4bits
int24 lru; //24bits，对象的热度
int32 refcount; //32bits，记录对象的引用计数，当lru为0时，对象会被销毁
void *ptr; //64bits
}每个对象除了内容以外，RedisObject本身也占用1/2+1/2+3+4+8 = 16字节
如图所示，embstr存储时会把数据结构redisObject和数据SDS挨边存储；raw存储时数据结构RedisObject和SDS时分开存储，通过ptr指针指向SDS的内存地址。
所以一个简单的字符串最少占用3字节+16字节= 19字节
而redis使用的内存分配器jemalloc，tcmalloc分配内存时的单位都是1/4/8/16/32/64，所以假设内存分配给分配了64字节的空间，那么最多给字符串内容的空间只有44字节 = 64 - 3 - 16 - 1（最后一个1是因为字符串需要以null结尾，占一个子节）
扩容
预分配空间大小：capacity
实际字符串长度：len
创建字符串时，len和capacity是一样的长度
当字符串长度小于1M时，扩容都是加倍现有的空间，即
if(len<1024*1024 && len+appendLen>=capacity){
capacity = 2*capacity;
}
当字符串长度大于1M时，每次扩容比当前多1M空间
if(len>1024*1024 && len+appendLen>=capacity){
capacity = capacity + 1024*1024;
}
常用操作
set，get，mset，mget，expire，setnx，incr
mset name1 aa name2 bb name3 cc
mget name1 name2 name3
expire name1 5. #5秒后过期
incr age 1
incr age by 5。 #signed long的最大最小值之间
位图
位图来自于字符串的另一种表示，我们知道字符串实际是存储byte数组，redis以此可以单独设置某key第n位为0还是1。通过位图，我们可以节省更多的内存，当然需要配合适当的场景使用
常用操作
零存整取
setbit key index 0/1
get key
整存整取（即字符串）
set key value
get key
整存零取
set key value
getbit key index
零存零取
setbit key value
getbit key index
bitcount：用来统计指定范围内1的个数
bitcount key 0 1 前两个字符（0～1）中1的个数
bitpos：用来查找指定范围内出现的第一个0或1
bitpos key 1 第一个1位
bitpos key 0 第一个0位
bitpos key 1 start end 在start～end范围的字节内，第一个0位
list（列表）
相当于java里面的LinkedList，可以在头部（Left）和尾部（Right）插入/删除
两元素之间使用双向链表连接，可以支持向前向后遍历
encoding：ziplist，quicklist
满足
create if not exists
drop if no elements
常用操作
rpush books python java golang
llen books
lpop books
rpop books
lpush books newBook
lindex books 1 #获取books列表中第2位元素
ltrim books 0 1 #区间内的元素保留，特别的如果后面元素=-1，表示结尾。同理-2表示倒数第二个
lrange books 0 1 #相当于sublist，特别的如果后面元素=-1，表示结尾。同理-2表示倒数第二个
与java中linkedList不同有2
如果redis list中元素比较少时，使用ziplist存储，
如果redis list中元素比较多时，使用ziplist+linkedList存储，即每个“元素”实际上是一个ziplist
问题：为什么redis list中的“元素”是ziplist，不是简单的元素
redis是基于内存的操作，所以对内存的使用要求很苛刻。尽其所能对使用的内存进行优化。如果redis list中元素存储的是简单的元素，那么仅仅元素间的两个指针就占了不少空间，特别是当元素本身占用空间很少时。
为什么元素是ziplist呢？
首先ziplist本身是一个聚集型的列表，通过连续存储以及快速定位，能够提高在ziplist内遍历的效率。同时ziplist内部可以选择压缩深度，也能极大的减少使用的空间
压缩链表
struct ziplist{
int32 zlbytes; //整个压缩链表占用字节数
int32 zltail_offset; //最后一个元素距离压缩列表起始位置的偏移量
int16 zllength; //元素个数
T[] entries; //元素集合
int8 zlend; //压缩链表结束节点，OxFF
}
struct entry{
int prevlen; //前一个entry的字节长度
int encoding; //元素类型编码
optional byte[] content; //元素内容
}往ziplist里面追加元素
因为ziplist是紧凑型的数据结构，意味着每追加一个元素都需要调用realloc扩展内存，取决于内存分配算法和ziplist当前的内存大小，可能会重新扩展全新的内存，并把原有的拷贝过来，也可能在原来的位置直接扩展
快速链表
无法复制加载中的内容
每个ziplist存储超过8KB就会新起一个ziplist
redis可以选择对quicklist中的每个ziplist进行压缩，以压缩深度表示。默认是压缩深度为0。如果压缩深度等于1，那么收尾两个ziplist不压缩，其他的都压缩。如果压缩深度等于2，那么链表头两个和链表尾两个都不压缩，其他都压缩。
hash（字典）
满足
create if not exists
drop if no elements
与java中的HashMap很相近。都是数组加链表的形式。
encoding：ziplist，hashtable
不同有三：
redis的hash的value只能是字符串，所以需要在业务系统中将其做序列化和反序列化。
redis hash的rehash与HashMap的rehash也不一样。HashMap是一次性将元素进行rehash，如果元素比较多，可能会有卡顿的情况。redis hash中的rehash是渐进式的，发起rehash之后，会通过定时任务或者hash操作指令，渐进式的将旧的hash表的内容拷贝到新hash表中。
redis hash可以对对象的具体属性进行操作，比如
hset books borrowTime 111111
hincr books borrowTime 5
常用操作
hset，hget，hgetall，hmset，hincr，hincrby
set（集合）
满足
create if not exists
drop if no elements
相当于Java里面的HashSet，所有key对应的value都只用一个NULL。且内部的键值是无序的，唯一的
若set中存在某元素，则再次set时，返回0，可以以此判断是否存在元素
encoding：inset，dict（rehash时，通过COW的思维来做）
typedef struct intset {
uint32_t encoding; // 编码方式，后面会详细解释
uint32_t length; // 集合中元素的个数,也就是contents数组的长度
int8_t contents[]; // 保存元素的数组
} intset;
常用操作
sadd，spop，smembers，sismember，scard（count）
如果set中的元素都是整数并且数据量比较小时，redis会选择使用inset进行数据的存储
struct inset{
int32 encoding;
int32 length;
int content;
}encoding会有int16，int32，int64三种类型。可以向上扩，不能向下缩。（存储的内容都是整数，并不会占用很大空间，但如果向下缩，就需要额外的内存分配以及原有的内存回收，得不偿失）
zset（有序列表）
满足
create if not exists
drop if no elements
类似于java中SortedSet和HashMap的集合体，一方面可以保证唯一性，另一方面可以为每一个元素添加score，并以此作为排序依据
内部实现是一种叫做“跳跃列表”的数据结构
encoding：ziplist，skiplist
常用操作
zadd books 9.0 “think in java”
zrange books 0 -1 相当于sublist，并且按照score正序列出
zrevrange books 0 -1 相当于sublist，并且按照score倒序列出
zcard books 相当于count
zscore books “think in java” 获取指定value的score
zrank books “think in java” 按score排序后，当前value的排名
zrangebyscore books 0 8.91 在区间之内的所有value
zrangebyscore books -inf 8.91 withscore 在区间之内所有的value+score
zrem books “think in java” 删除value（可以通过这个命令来确保只有一个线程抢到队列（zset）中的）跳跃列表
其中每根柱子代表一个元素，每个元素可能有多个层级，最左边是表头，它的高度是当前列表最高高度。当要寻找某一个值的时候，从表头最高层开始按照箭头找，只到最底层的节点。表头的score是Double.MIN_VALUE用来垫底
插入元素时，需要按照查找的逻辑找到最底部的节点，然后插入节点，接着会采用随机策略决定新节点有多少层。第一层的概率是100%，第二层的概率是50%，第三层的概率是25%，以此类推，最高可以有64层