第 2 章 简单动态字符串（SDS）

1. Redis使用自己构建一种名为简单动态字符串（simple dynamic string ,SDS）的抽象类型，作为Redis的默认字符串。

2. SDS的结构：

        free属性：表示这个SDS没有分配任何使用的空间；

        len属性：表示SDS保存字符串的长度；

        buf[]属性：用于保存字符串(数组的最后一个字节则保存了空字符'\0'，且这空字符不计算SDS的len属性里面)。

3. SDS的好处：

        降低获取字符串长度的复杂度(0(n)-->o(1))，确保获取字符串长度工作不会成为Redis的性能瓶颈。

        杜绝缓冲区溢出，例如SDS在使用sdscat函数（拼接操作）时，首先后检查SDS的空间是否足够，不够先扩展空间，然后在拼接。

        减少修改字符串时带来的内存重分片次数，通过未使用空间（即free属性记录的长度），SDS实现了空间预分配和惰性空间释放两种优化策略。

4. 空间预分配公式：

        SDS长度（len属性的值，单位：字节）小于1MB时，程序分配len属性同样大小的free属性的未使用空间。

        SDS长度大于1MB时，程序分配1MB的未使用空间。

5. 惰性空间释放：

        当SDS缩短保存的字符串时，程序并不立即使用内存重分配来回收缩短后多出来的字节，而使用free属性将这些字节的数量记录起来，并且等待将来使用。

6. Redis二进制安全：

        SDS的API都是二进制安全的（binary-safe），所有SDS API都会以二进制的方式处理SDS存放在buf数组里的数据，程序不会对其中的数据做任何限制、过滤、或假设，数据写入时是什么样的，取读还是什么样的。

7. 兼容部分C语言字符串函数，实现复用。

8. C字符串与SDS之间的区别:

9. SDS API：

第 3 章 链表

1. 链表节点结构：

2. 链表结构：

3. Redis的链表实现的特性总结：

• 双端：链表节点带有prev和next指针，获取某个节点的 前置节点和后置节点的复杂度都是O(1)
• 无环：表头节点的prev指针和表尾节点的next指针都指向NULL，对链表的访问以NULL为终点。
• 带表头指针和表尾指针：通过list结构的head指针和tail指针，程序获取链表的表头节点和表尾节点的复杂度为O(1)
• 带链表长度计数器：list结构的len属性来对list持有的链表节点进行计数，程序获取链表节点数量的复杂度为O(1)
• 多态：链表节点使用void*指针来保存节点值，并且可以通过list结构的dup、free、match三个属性来为节点值设置类型特定函数，所以链表可以用于保存各种不同类型的值

4. 链表和链表节点的API：

        见书籍P21

5. 链表被广泛用于实现Redis的各种功能，比如列表键、发布与订阅、慢查询、监视器等。

第 4 章 字典

1. 概念：

        字典，又称为符号表（symbol table）、关联数组（associative array）或映射（map)，是一种用于保存键值对（key - value pair）的抽象数据结构；

        并且字典中每一个键都是独一无二的；

        Redis的数据库就是使用字典来作为底层实现的，对数据库的增删查改操作是构建在对字典的操作之上的；

        字典还是哈希键的底层实现之一。

2. 字典的实现：

字典使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里面有多个哈希节点，每个哈希节点就保存了字典中的一个键值对。

3. 哈希表结构：

table属性是一个数组，数组中的每一个元素都是指向dict.h/dictEntry结构的指针，每个dictEntry结构保存着一个键值对。

4. 哈希表节点结构：

        next属性指向另一个哈希表节点的指针，这个指针可以将多个哈希值相同的键值对链接在一起，以此解决键冲突的问题。

5. 字典结构：

type属性和 privata属性是针对不同类型的键值对,为创建多态字典而设置的。

        type属性：是一个指向dictType结构的指针,dictType结构中保存了用于操作特定类型键值对的函数, Redis会为不同的字典设置不同的类型特定函数。

        privata属性：保存了类型特定函数的可选参数。

        ht属性：包含两个项的数组,数组中的每个项都是一个dictht哈希表,一般情况下,字典只使用ht[0]哈希表,ht[1]哈希表只会在对ht[0]哈希表进行rehash时使用。

        dictType结构：

        字典数据结构：

6. Redis的哈希表解决键值冲突方法：

        使用链地址法（就是散列表）来解决键值冲突，每个哈希节点都有一个next指针，多个哈希表节点可以用next指针构成一个单向链表，被分配到同一个索引上的多个节点可以用单向链表链接起来，这就解决了键冲突的问题。

7. 拓展和收缩哈希表的工作可以通过执行rehash操作重新完成，简单来说：对ht[0]所有的键值对进行重新计算哈希值和索引值，再把它们放入ht[1]中。

8. 当以下条件中的任意一个被满足时,程序会自动开始对哈希表执行扩展操作：

• 服务器目前没有在执行BGSAVE命令或者BGREWRITEAOF命令,并且哈希表的负载因子大于等于1。
• 服务器目前正在执行BGSAVE命令或者BGREWRITEAOF命令,并且哈希表的负载因子大于等于5。
• 其中哈希表的负载因子可以通过公式：

        负載因子=哈希表已保存节点数量/哈希表大小

        load factor =ht[0].. used/ ht[0]. size

9. 当哈希表的负载因子小于0.1时，程序自动开始对哈希表执行收缩操作。

10. 渐进式rehash：

        为了避免rehash对服务器性能造成影响，服务器不是一次性将ht[0]里面的所有键值对全部rehash到ht[1]，而是分多次，渐进式地将ht[0]里面的键值对慢慢地rehash到ht[1]。简单来说：每次只处理ht[0]哈希表中，一个索引值上所有的键值对。每次处理的时机是在对字典的添加或删除或查找或更新操作时，附带执行。

11. 渐进式rehash执行期间：

• 查询操作：程序先在ht[0]里面进行查找，如果没有再继续到ht[1]里面进行查找。
• 添加操作：直接添加到ht[1]中。

12. 字典API：

见书籍P36

第 5 章 跳跃表

11. 概念：

• 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他节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。
• 跳跃表支持平局O(logN)、最坏O(N)复杂度的节点查找，还可以通过顺序性操作批量处理节点。
• Redis使用跳跃表的两个地方：有序集合和集群节点中用作内部数据结构。

2. 跳跃表数据结构：

        Redis跳跃表由zskiplistNode（用于表示跳跃表节点）和zskiplist（用于保存跳跃表节点的相关信息）两个结构定义。

• zskiplistNode：标记节点的各个层。后退指针（BW）：当前节点的前一个节点，后退指针在程序从表尾向表头遍历时使用；分值（score）：节点所保存的分值，在跳跃表中，节点按各自所保存的分值从大到小排列；成员对象（obj）：节点保存的成员对象。

• zskipList：header：指向跳跃表的表头节点；tail：指向跳跃表的表尾节点；level：记录目前跳跃表内，最大层数节点的层数（表头节点的层数不计算在内）；length：记录跳跃表的长度，即，跳跃表目前包含的节点数据量。

3. 其他：

• 每个跳跃表节点层高都是1至32之间的随机数。
• 在同一个跳跃表中，多个节点可以包含相同的分值，但是每个节点的对象必须是唯一的。
• 跳跃表中的节点按照分值大小进行排序，当分值相同时，节点按照成员对象的大小进行排序。

第 6 章 整数集合

1. 概念：

• 整数集合（intset）是集合键的底层实现之一，当一个集合只包含整数值的元素，并且这个集合的元素数量不多时，Redis就会使用整数集合作为集合键的底层实现。
• 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。

2. 数据结构：

3. 升级（upgrade）：

• 概念：新增一个元素到整数集合里面，并且新元素的类型比现有整数集合所有元素的类型都要长时，整数集合需要先升级，然后能将新元素添加到整数集合里面。
• 步骤：1)根据新元素的类型，扩展整数集合底层数组的空间大小，并为新元素分配空间；2）将底层数组现有的所有元素都转换成与新元素相同的类型，并将类型转换后的元素放到正确的位置上，而且在放置元素的过程中，需要继续维持底层数组的有序性质不变；3）将新元素添加到底层数组里面。
• 好处：提升灵活、节约空间。

3. 降级：整数集合不支持降级操作，一旦对数组升级，编码就会一直保持升级后的状态。