在高并发的系统开发中，缓存和高效的数据存储机制对于提升应用性能至关重要。Redis，作为其中的佼佼者，以其卓越的性能和丰富的数据结构赢得了开发者的青睐。本文将深入探讨Redis的数据结构及其底层实现，带领读者走进这个高性能数据库的幕后世界。

一、Redis数据结构概览

Redis支持五种主要数据结构：字符串（Strings）、列表（Lists）、哈希表（Hashes）、集合（Sets）和有序集合（Sorted Sets）。这些数据结构为开发者提供了灵活的数据操作方式，满足了不同场景下的数据存储需求。

• 字符串（Strings）：最基本的数据类型，可以包含任何数据，如数字、字符串、二进制数据等。在Redis中，字符串是二进制安全的，这意味着它们可以有任何长度，并且不会因为包含空字符而被截断。
• 列表（Lists）：简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到头部（左边）或者尾部（右边）。
• 哈希表（Hashes）：是键值对的集合，是字符串类型的字段和值的映射表。适合存储对象。
• 集合（Sets）：是字符串类型的无序集合。它是通过哈希表实现的，可以做到添加、删除、查找的时间复杂度都是O(1)。
• 有序集合（Sorted Sets）：和Sets相似，但每个字符串元素都会关联一个浮点数类型的分数。元素的分数用来排序，如果两个成员有相同的分数，那么他们的排名按照字典序计算。
  

二、Redis底层实现揭秘

Redis的性能优势很大程度上来自于其精巧的底层数据结构和编码方式。Redis并没有直接使用上述的高级数据结构进行存储，而是根据数据的特性和大小，选择最合适的内部编码方式。

1.字符串的底层实现：简单动态字符串（SDS）

Redis的字符串类型并不是直接使用C语言中的原生字符串（以空字符\0结尾的字符数组）进行存储，而是使用了一个称为简单动态字符串（Simple Dynamic String，SDS）的数据结构。这种设计选择为Redis带来了许多优势，尤其是在性能和灵活性方面。

SDS结构

SDS的数据结构定义大致如下（可能根据Redis版本有所不同）：

struct sdshdr {  
    int len;      // 记录buf数组中已使用字节的数量，等于SDS所保存字符串的长度  
    int free;     // 记录buf数组中未使用字节的数量  
    char buf[];   // 字节数组，用于保存字符串。注意这里并没有指明数组的长度，这是一个柔性数组（flexible array member）  
};

优势分析

• 预分配：SDS会为buf分配额外的未使用空间（通过free字段记录），这意味着当你向一个SDS字符串追加内容时，如果未使用空间足够，Redis就不需要重新分配内存。这减少了内存分配次数，从而提高了性能。

• 常数时间复杂度获取字符串长度：由于SDS结构内部维护了一个len字段来记录字符串的当前长度，获取字符串长度的操作可以在常数时间复杂度O(1)内完成，而不需要像C语言的原生字符串那样遍历整个字符串。

• 二进制安全：SDS可以存储任意二进制数据，包括空字符\0。C语言的原生字符串以空字符作为结束标志，这限制了它们不能包含空字符。而SDS则通过len字段来明确字符串的长度，因此不受此限制。

• 兼容C语言字符串函数：尽管SDS提供了自己的一套API来进行字符串操作，但它的buf字段实际上就是一个普通的C字符串（以\0结尾），这意味着在必要时，可以直接使用标准的C语言字符串处理函数来操作buf字段（尽管通常不推荐这样做，因为可能会破坏SDS结构的完整性）。

操作优化

SDS提供了一组API来进行字符串的创建、修改、拼接等操作。这些API在内部会处理内存分配、长度更新等细节，使得用户在使用时无需关心底层实现。

例如，当你使用sdscat函数向一个SDS字符串追加内容时，该函数会首先检查未使用空间是否足够，如果不够，则会重新分配更大的内存空间，并将原有数据复制到新位置，然后再追加新内容。所有这些操作对用户都是透明的。

通过使用SDS作为字符串的底层实现，Redis实现了字符串操作的高效性和灵活性，为上层提供了丰富的数据操作接口，同时保证了内部数据的一致性和稳定性。这种设计使得Redis在处理大量字符串数据时能够保持出色的性能。

2.列表的底层实现：双向链表与压缩列表

Redis的列表（Lists）数据类型是一个非常重要的数据结构，它允许用户在列表的两端推入或者弹出元素。为了实现这种高效的操作，Redis的列表在底层使用了两种数据结构：双向链表和压缩列表。选择哪种结构取决于列表的大小和元素的特性。

• 双向链表

当列表的元素数量较多或者元素较大时，Redis会选择使用双向链表作为底层实现。双向链表中的每个节点都保存了前一个节点和后一个节点的指针，这使得在列表的任何位置插入或删除元素都变得相对容易。

双向链表的结构大致如下：

typedef struct listNode {  
    struct listNode *prev;  // 指向前一个节点的指针  
    struct listNode *next;  // 指向后一个节点的指针  
    void *value;            // 节点保存的数据  
} listNode;  
  
typedef struct list {  
    listNode *head;         // 指向链表头部的指针  
    listNode *tail;         // 指向链表尾部的指针  
    unsigned long len;      // 链表的长度  
    // ... 可能还有其他字段，如复制函数、比较函数等  
} list;

使用双向链表的优势在于：

可以在O(1)时间复杂度内完成在列表头部或尾部的元素插入和删除。
当需要遍历列表时，可以从头部或尾部开始，沿着节点的指针依次访问。

• 压缩列表

当列表的元素数量较少且元素较小时，Redis会使用压缩列表（ziplist）作为底层实现来节省内存。压缩列表是一个紧凑的、连续的内存块，它按顺序存储了列表中的元素。

压缩列表的结构大致如下：

+--------+--------+--------+------+  
| ZLBYTE | LEN    | 'one'  | 'two'| ...  
+--------+--------+--------+------+

• ZLBYTE： 压缩列表的头部信息，包含了特殊编码和压缩列表的长度信息。
• LEN： 每个元素前的长度字段，用于记录该元素的长度或前一个元素到当前元素的偏移量。
• ‘one’, ‘two’： 实际的列表元素，它们被连续地存储在压缩列表中。

使用压缩列表的优势在于：

内存利用率高，因为元素是连续存储的，没有额外的指针开销。
对于小列表，操作速度可以很快，因为所有数据都在一个连续的内存块中。

操作优化

Redis的列表实现提供了一组API来进行列表的创建、修改、遍历等操作。这些API在内部会根据列表的大小和元素的特性选择合适的底层数据结构，并且在必要时进行数据结构之间的转换。

例如，当向一个使用压缩列表实现的列表中添加一个新元素时，如果添加后的列表仍然满足压缩列表的使用条件（即元素数量和大小都没有超过预设的阈值），那么Redis会直接在压缩列表的末尾添加新元素。否则，Redis会将压缩列表转换为双向链表，并在链表的尾部添加新元素。

通过使用双向链表和压缩列表作为底层实现，Redis的列表数据类型能够在不同的使用场景下提供高效的操作性能。这种灵活的设计使得Redis能够处理各种大小和复杂度的列表数据，同时保持内存的低消耗和操作的快速性。

3. 哈希的底层实现：Redis中的字典与压缩列表

Redis的哈希（Hashes）类型允许用户在单个键中存储多个字段和对应的值。为了高效地支持这种数据结构，Redis在底层使用了两种主要的数据结构来实现哈希：字典（也称为哈希表）和压缩列表。

• 字典（哈希表）

当哈希中的字段和值较多或者较大时，Redis会选择使用字典作为底层实现。字典是一种通过键（在Redis哈希中是字段）来直接访问值的数据结构，它能够在平均情况下提供O(1)时间复杂度的查找、插入和删除操作。

Redis的字典实现通常包含两个哈希表，用于处理哈希表扩容时的数据迁移。每个哈希表节点保存了字段的哈希值、字段本身和对应的值。结构大致如下：

typedef struct dictEntry {  
    void *key;                // 字段  
    union {  
        void *val;  
        uint64_t u64;  
        int64_t s64;  
        // ... 其他可能的值类型  
    } v;                      // 值  
    struct dictEntry *next;   // 指向下一个节点的指针，用于解决哈希冲突  
} dictEntry;  
  
typedef struct dict {  
    dictEntry **table;        // 哈希表数组  
    unsigned long size;       // 哈希表大小  
    unsigned long sizemask;   // 用于计算索引的掩码  
    unsigned long used;       // 已使用的节点数量  
    // ... 可能还有其他字段，如哈希函数、复制函数等  
} dict;

使用字典的优势在于：

提供了快速的字段查找、插入和删除操作。
哈希表的扩容机制可以保持较低的哈希冲突率，从而保证操作的效率。

• 压缩列表

当哈希中的字段和值较少且较小时，Redis会使用压缩列表作为底层实现来节省内存。压缩列表是一种紧凑的、连续的内存块，它按顺序存储了哈希中的字段和值对。

压缩列表的结构大致如下：

+--------+--------+--------+--------+  
| ZLBYTE | LEN1   | FIELD1 | LEN2   | VALUE2 | ...  
+--------+--------+--------+--------+
ZLBYTE：压缩列表的头部信息。
LEN1、FIELD1：第一个字段的长度和字段本身。
LEN2、VALUE2：第一个字段对应的值的长度和值本身。

以此类推，后续的字段和值对也是按照这个格式存储的。

使用压缩列表的优势在于：

• 内存利用率高，因为字段和值是连续存储的，没有额外的指针和元数据开销。
• 对于小哈希，操作速度可以很快，因为所有数据都在一个连续的内存块中。

操作优化

Redis的哈希实现提供了一组API来进行哈希的创建、修改、查找等操作。这些API在内部会根据哈希的大小和字段的特性选择合适的底层数据结构，并且在必要时进行数据结构之间的转换。

例如，当向一个使用压缩列表实现的哈希中添加一个新的字段和值时，如果添加后的哈希仍然满足压缩列表的使用条件（即字段和值的数量和大小都没有超过预设的阈值），那么Redis会直接在压缩列表的末尾添加新的字段和值。否则，Redis会将压缩列表转换为字典，并在字典中插入新的字段和值。

通过使用字典和压缩列表作为底层实现，Redis的哈希数据类型能够在不同的使用场景下提供高效的操作性能。这种灵活的设计使得Redis能够处理各种大小和复杂度的哈希数据，同时保持内存的低消耗和操作的快速性。

4. 集合的底层实现：整数集合和字典

Redis的集合（Sets）是一个无序的、元素不重复的集合。为了高效地支持这种数据结构及其操作，Redis在底层使用了两种主要的数据结构：整数集合（intset）和字典（hashtable）。

整数集合（int set）

当集合中的元素都是整数，并且元素数量较少时，Redis会选择使用整数集合作为底层实现。整数集合是一个紧凑的数组，数组中的每个元素都是集合中的一个整数。

整数集合的优势在于：

• 内存利用率高：整数集合将整数紧密地存储在一个连续的内存块中，没有额外的指针或元数据开销。
• 操作速度快：对于整数集合中的元素，Redis可以直接通过数组索引访问，这使得查找、添加和删除整数的操作非常快速。
  然而，整数集合也有其局限性。由于它要求集合中的元素必须是整数，并且元素数量较少，因此在处理非整数元素或大量元素时，整数集合可能不是最优的选择。

字典（hashtable）

当集合中的元素不满足整数集合的条件（即元素不是整数或元素数量较多）时，Redis会使用字典作为底层实现。字典是一种哈希表，它通过哈希函数将元素的哈希值映射到相应的桶（bucket）中，以支持快速的查找、插入和删除操作。

字典的优势在于：

• 灵活性高：字典可以存储任意类型的元素，而不仅仅是整数。
• 操作效率高：通过哈希函数，字典可以在平均情况下提供O(1)时间复杂度的查找、插入和删除操作。

然而，字典也有一定的开销。每个字典元素都需要额外的空间来存储哈希值、指针等元数据。此外，当哈希表发生哈希冲突时，可能需要通过链表或其他方式解决冲突，这可能会降低操作的效率。

操作优化和转换

Redis的集合实现提供了一组API来进行集合的创建、修改、查找等操作。这些API在内部会根据集合的大小和元素的特性选择合适的底层数据结构，并且在必要时进行数据结构之间的转换。

例如，当向一个使用整数集合实现的集合中添加一个新的整数元素时，如果添加后的集合仍然满足整数集合的使用条件（即元素数量没有超过预设的阈值），那么Redis会直接在整数集合的末尾添加新的元素。否则，Redis会将整数集合转换为字典，并在字典中插入新的元素。

Redis的集合在底层使用了整数集合和字典两种数据结构来实现。整数集合适用于元素较少且都是整数的场景，而字典适用于元素数量较多或元素类型不限的场景。通过这种灵活的设计，Redis能够在不同的使用场景下提供高效的操作性能，同时保持内存的低消耗和操作的快速性。

5. 有序集合的底层实现：Redis中的数据结构

Redis的有序集合（Sorted Sets）是一个有序的、元素不重复的集合，其中每个元素都关联了一个分数（score）。为了实现这种数据结构及其相关操作的高效性，Redis在底层主要使用了两种数据结构：压缩列表（ziplist）和跳表（skiplist）。

跳表（skiplist）

当有序集合的元素数量较多或元素的大小较大时，Redis会使用跳表作为底层实现。跳表是一种多层的有序链表，它通过维护多个层次的指针来加快查找、插入和删除操作的速度。

跳表的优势在于：

• 查找效率高：通过维护多个层次的指针，跳表可以在平均情况下提供O(log N)时间复杂度的查找操作，其中N是元素的数量。
• 插入和删除操作快速：跳表的插入和删除操作只需要局部地调整指针，而不需要移动大量的数据。
• 支持范围查询：跳表可以方便地支持按照分数范围查询元素的操作

然而，跳表也有一定的开销。每个元素在跳表中都有多个指向前驱和后继的指针，这些指针会占用额外的内存空间。

操作优化和转换

Redis的有序集合实现提供了一组API来进行集合的创建、修改、查找等操作。这些API在内部会根据集合的大小和元素的特性选择合适的底层数据结构，并且在必要时进行数据结构之间的转换。

例如，当向一个使用压缩列表实现的有序集合中添加一个新的元素时，如果添加后的集合仍然满足压缩列表的使用条件（即元素数量没有超过预设的阈值），那么Redis会直接在压缩列表的末尾添加新的元素。否则，Redis会将压缩列表转换为跳表，并在跳表中插入新的元素。

Redis的有序集合在底层使用了压缩列表和跳表两种数据结构来实现。压缩列表适用于元素较少且大小较小的场景，而跳表适用于元素数量较多或元素大小较大的场景。通过这种灵活的设计，Redis能够在不同的使用场景下提供高效的操作性能，同时保持内存的低消耗和操作的快速性。有序集合的实现使得Redis能够支持按照分数排序、范围查询等复杂操作，满足了业务上的多样化需求。

三、总结

Redis通过精巧的数据结构和编码方式，实现了高性能的数据存储和操作。其底层实现不仅考虑了内存的使用效率，还充分考虑了数据操作的性能。这使得Redis能够在处理大量数据和并发请求时，依然保持出色的性能表现。对于开发者而言，理解Redis的数据结构和底层实现，有助于更好地使用和优化Redis，从而提升应用的整体性能。