1.1 Redis数据结构-动态字符串

我们都知道Redis中保存的Key是字符串，value往往是字符串或者字符串的集合。可见字符串是Redis中最常用的一种数据结构。

不过Redis没有直接使用C语言中的字符串，因为C语言字符串存在很多问题：
获取字符串长度的需要通过运算
非二进制安全（以’\0’结束，字符串中可以存在’\0’）
不可修改
Redis构建了一种新的字符串结构，称为简单动态字符串（Simple Dynamic String），简称SDS。
例如，我们执行命令：

那么Redis将在底层创建两个SDS，其中一个是包含“name”的SDS，另一个是包含“虎哥”的SDS。

Redis是C语言实现的，其中SDS是一个结构体，源码如下：

例如，一个包含字符串“name”的sds结构如下：

SDS之所以叫做动态字符串，是因为它具备动态扩容的能力，例如一个内容为“hi”的SDS：

假如我们要给SDS追加一段字符串“,Amy”，这里首先会申请新内存空间：

如果新字符串小于1M，则新空间为扩展后字符串长度的两倍+1；

如果新字符串大于1M，则新空间为扩展后字符串长度+1M+1。称为内存预分配。

1.2 Redis数据结构-intset

IntSet是Redis中set集合的一种实现方式，基于整数数组来实现，并且具备长度可变、有序等特征。
结构如下：

其中的encoding包含三种模式，表示存储的整数大小不同：

为了方便查找，Redis会将intset中所有的整数按照升序依次保存在contents数组中，结构如图：

现在，数组中每个数字都在int16_t的范围内，因此采用的编码方式是INTSET_ENC_INT16，每部分占用的字节大小为：
encoding：4字节
length：4字节
contents：2字节 * 3 = 6字节

我们向该其中添加一个数字：50000，这个数字超出了int16_t的范围，intset会自动升级编码方式到合适的大小。
以当前案例来说流程如下：

• 升级编码为INTSET_ENC_INT32, 每个整数占4字节，并按照新的编码方式及元素个数扩容数组
• 倒序依次将数组中的元素拷贝到扩容后的正确位置
• 将待添加的元素放入数组末尾
• 最后，将inset的encoding属性改为INTSET_ENC_INT32，将length属性改为4

源码如下：

小总结：

Intset可以看做是特殊的整数数组，具备一些特点：

• Redis会确保Intset中的元素唯一、有序
• 具备类型升级机制，可以节省内存空间
• 底层采用二分查找方式来查询

1.3 Redis数据结构-Dict

我们知道Redis是一个键值型（Key-Value Pair）的数据库，我们可以根据键实现快速的增删改查。而键与值的映射关系正是通过Dict来实现的。
Dict由三部分组成，分别是：哈希表（DictHashTable）、哈希节点（DictEntry）、字典（Dict）

当我们向Dict添加键值对时，Redis首先根据key计算出hash值（h），然后利用 h & sizemask来计算元素应该存储到数组中的哪个索引位置。我们存储k1=v1，假设k1的哈希值h =1，则1&3 =1，因此k1=v1要存储到数组角标1位置。

Dict由三部分组成，分别是：哈希表（DictHashTable）、哈希节点（DictEntry）、字典（Dict）

Dict的扩容

原因： Dict中的HashTable就是数组结合单向链表的实现，当集合中元素较多时，必然导致哈希冲突增多，链表过长，则查询效率会大大降低。
怎么做： Dict在每次新增键值对时都会检查负载因子（LoadFactor = used/size） ，满足以下两种情况时会触发哈希表扩容：
哈希表的 LoadFactor >= 1，并且服务器没有执行 BGSAVE 或者 BGREWRITEAOF 等后台进程；
哈希表的 LoadFactor > 5 ；

Dict的rehash

原因： 不管是扩容还是收缩，必定会创建新的哈希表，导致哈希表的size和sizemask变化，而key的查询与sizemask有关。因此必须对哈希表中的每一个key重新计算索引，插入新的哈希表，这个过程称为rehash。
怎么做： 过程是这样的：

• 计算新hash表的realeSize，值取决于当前要做的是扩容还是收缩：

  • 如果是扩容，则新size为第一个大于等于dict.ht[0].used + 1的2^n
  • 如果是收缩，则新size为第一个大于等于dict.ht[0].used的2^n （不得小于4）

• 按照新的realeSize申请内存空间，创建dictht，并赋值给dict.ht[1]

• 设置dict.rehashidx = 0，标示开始rehash

• 将dict.ht[0]中的每一个dictEntry都rehash到dict.ht[1]

• 将dict.ht[1]赋值给dict.ht[0]，给dict.ht[1]初始化为空哈希表，释放原来的dict.ht[0]的内存

• 将rehashidx赋值为-1，代表rehash结束

• 在rehash过程中，新增操作，则直接写入ht[1]，查询、修改和删除则会在dict.ht[0]和dict.ht[1]依次查找并执行。这样可以确保ht[0]的数据只减不增，随着rehash最终为空

整个过程可以描述成：

小总结：

Dict的结构：

• 类似java的HashTable，底层是数组加链表来解决哈希冲突
• Dict包含两个哈希表，ht[0]平常用，ht[1]用来rehash

Dict的伸缩：

• 当LoadFactor大于5或者LoadFactor大于1并且没有子进程任务时，Dict扩容
• 当LoadFactor小于0.1时，Dict收缩
• 扩容大小为第一个大于等于used + 1的2^n
• 收缩大小为第一个大于等于used 的2^n
• Dict采用渐进式rehash，每次访问Dict时执行一次rehash
• rehash时ht[0]只减不增，新增操作只在ht[1]执行，其它操作在两个哈希表

1.4 Redis数据结构-ZipList

ZipList 是一种特殊的“双端链表” ，由一系列特殊编码的连续内存块组成。可以在任意一端进行压入/弹出操作, 并且该操作的时间复杂度为 O(1)。

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属性	类型	长度	用途
zlbytes	uint32_t	4 字节	记录整个压缩列表占用的内存字节数
zltail	uint32_t	4 字节	记录压缩列表表尾节点距离压缩列表的起始地址有多少字节，通过这个偏移量，可以确定表尾节点的地址。
zllen	uint16_t	2 字节	记录了压缩列表包含的节点数量。 最大值为UINT16_MAX （65534），如果超过这个值，此处会记录为65535，但节点的真实数量需要遍历整个压缩列表才能计算得出。
entry	列表节点	不定	压缩列表包含的各个节点，节点的长度由节点保存的内容决定。
zlend	uint8_t	1 字节	特殊值 0xFF （十进制 255 ），用于标记压缩列表的末端。

ZipListEntry

ZipList 中的Entry并不像普通链表那样记录前后节点的指针，因为记录两个指针要占用16个字节，浪费内存。而是采用了下面的结构：

• previous_entry_length：前一节点的长度，占1个或5个字节。

  • 如果前一节点的长度小于254字节，则采用1个字节来保存这个长度值
  • 如果前一节点的长度大于254字节，则采用5个字节来保存这个长度值，第一个字节为0xfe，后四个字节才是真实长度数据

• encoding：编码属性，记录content的数据类型（字符串还是整数）以及长度，占用1个、2个或5个字节

• contents：负责保存节点的数据，可以是字符串或整数

ZipList中所有存储长度的数值均采用小端字节序，即低位字节在前，高位字节在后。例如：数值0x1234，采用小端字节序后实际存储值为：0x3412

Encoding编码

ZipListEntry中的encoding编码分为字符串和整数两种：
字符串：如果encoding是以“00”、“01”或者“10”开头，则证明content是字符串

编码	编码长度	字符串大小
|00pppppp|	1 bytes	<= 63 bytes
|01pppppp|qqqqqqqq|	2 bytes	<= 16383 bytes
|10000000|qqqqqqqq|rrrrrrrr|ssssssss|tttttttt|	5 bytes	<= 4294967295 bytes

例如，我们要保存字符串：“ab”和 “bc”

ZipListEntry中的encoding编码分为字符串和整数两种：

• 整数：如果encoding是以“11”开始，则证明content是整数，且encoding固定只占用1个字节

编码	编码长度	整数类型
11000000	1	int16_t（2 bytes）
11010000	1	int32_t（4 bytes）
11100000	1	int64_t（8 bytes）
11110000	1	24位有符整数(3 bytes)
11111110	1	8位有符整数(1 bytes)
1111xxxx	1	直接在xxxx位置保存数值，范围从0001~1101，减1后结果为实际值

1.5 Redis数据结构-ZipList的连锁更新问题

ZipList的每个Entry都包含previous_entry_length来记录上一个节点的大小，长度是1个或5个字节：
如果前一节点的长度小于254字节，则采用1个字节来保存这个长度值
如果前一节点的长度大于等于254字节，则采用5个字节来保存这个长度值，第一个字节为0xfe，后四个字节才是真实长度数据
现在，假设我们有N个连续的、长度为250~253字节之间的entry，因此entry的previous_entry_length属性用1个字节即可表示，如图所示：

ZipList这种特殊情况下产生的连续多次空间扩展操作称之为连锁更新（Cascade Update）。新增、删除都可能导致连锁更新的发生。

小总结：

ZipList特性：

• 压缩列表的可以看做一种连续内存空间的"双向链表"
• 列表的节点之间不是通过指针连接，而是记录上一节点和本节点长度来寻址，内存占用较低
• 如果列表数据过多，导致链表过长，可能影响查询性能
• 增或删较大数据时有可能发生连续更新问题

1.6 Redis数据结构-QuickList

解决什么问题
问题1： ZipList虽然节省内存，但申请内存必须是连续空间，如果内存占用较多，申请内存效率很低。怎么办？

​ 答：为了缓解这个问题，我们必须限制ZipList的长度和entry大小。
怎么解决
问题2： 但是我们要存储大量数据，超出了ZipList最佳的上限该怎么办？

​ 答：我们可以创建多个ZipList来分片存储数据。

问题3： 数据拆分后比较分散，不方便管理和查找，这多个ZipList如何建立联系？

​ 答：Redis在3.2版本引入了新的数据结构QuickList，它是一个双端链表，只不过链表中的每个节点都是一个ZipList。

为了避免QuickList中的每个ZipList中entry过多，Redis提供了一个配置项：list-max-ziplist-size其默认值为 -2来限制。
如果值为正，则代表ZipList的允许的entry个数的最大值
如果值为负，则代表ZipList的最大内存大小，分5种情况：

• -1：每个ZipList的内存占用不能超过4kb
• -2：每个ZipList的内存占用不能超过8kb
• -3：每个ZipList的内存占用不能超过16kb
• -4：每个ZipList的内存占用不能超过32kb
• -5：每个ZipList的内存占用不能超过64kb

以下是QuickList的和QuickListNode的结构源码：

我们接下来用一段流程图来描述当前的这个结构

总结：

QuickList的特点：

• 是一个节点为ZipList的双端链表
• 节点采用ZipList，解决了传统链表的内存占用问题
• 控制了ZipList大小，解决连续内存空间申请效率问题
• 中间节点可以压缩，进一步节省了内存

1.7 Redis数据结构-SkipList

SkipList（跳表）首先是链表，但与传统链表相比有几点差异：
元素按照升序排列存储
节点可能包含多个指针，指针跨度不同。

SkipList（跳表）首先是链表，但与传统链表相比有几点差异：
元素按照升序排列存储
节点可能包含多个指针，指针跨度不同。

SkipList（跳表）首先是链表，但与传统链表相比有几点差异：
元素按照升序排列存储
节点可能包含多个指针，指针跨度不同。

小总结：

SkipList的特点：

• 跳跃表是一个双向链表，每个节点都包含score和ele值
• 节点按照score值排序，score值一样则按照ele字典排序
• 每个节点都可以包含多层指针，层数是1到32之间的随机数
• 不同层指针到下一个节点的跨度不同，层级越高，跨度越大
• 增删改查效率与红黑树基本一致，实现却更简单

1.8 Redis数据结构-RedisObject

是什么： Redis中的任意数据类型的键和值都会被封装为一个RedisObject，也叫做Redis对象，源码如下：

1、什么是redisObject：
从Redis的使用者的角度来看，⼀个Redis节点包含多个database（非cluster模式下默认是16个，cluster模式下只能是1个），而一个database维护了从key space到object space的映射关系。这个映射关系的key是string类型，⽽value可以是多种数据类型，比如：
string, list, hash、set、sorted set等。我们可以看到，key的类型固定是string，而value可能的类型是多个。
⽽从Redis内部实现的⾓度来看，database内的这个映射关系是用⼀个dict来维护的。dict的key固定用⼀种数据结构来表达就够了，这就是动态字符串sds。而value则比较复杂，为了在同⼀个dict内能够存储不同类型的value，这就需要⼀个通⽤的数据结构，这个通用的数据结构就是robj，全名是redisObject。

Redis的编码方式

Redis中会根据存储的数据类型不同，选择不同的编码方式，共包含11种不同类型：

编号	编码方式	说明
0	OBJ_ENCODING_RAW	raw编码动态字符串
1	OBJ_ENCODING_INT	long类型的整数的字符串
2	OBJ_ENCODING_HT	hash表（字典dict）
3	OBJ_ENCODING_ZIPMAP	已废弃
4	OBJ_ENCODING_LINKEDLIST	双端链表
5	OBJ_ENCODING_ZIPLIST	压缩列表
6	OBJ_ENCODING_INTSET	整数集合
7	OBJ_ENCODING_SKIPLIST	跳表
8	OBJ_ENCODING_EMBSTR	embstr的动态字符串
9	OBJ_ENCODING_QUICKLIST	快速列表
10	OBJ_ENCODING_STREAM	Stream流

五种数据结构

Redis中会根据存储的数据类型不同，选择不同的编码方式。每种数据类型的使用的编码方式如下：

数据类型	编码方式
OBJ_STRING	int、embstr、raw
OBJ_LIST	LinkedList和ZipList(3.2以前)、QuickList（3.2以后）
OBJ_SET	intset、HT
OBJ_ZSET	ZipList、HT、SkipList
OBJ_HASH	ZipList、HT

2.0 Redis数据结构-String

String是Redis中最常见的数据存储类型：

其基本编码方式是RAW，基于简单动态字符串（SDS）实现，存储上限为512mb。

如果存储的SDS长度小于44字节，则会采用EMBSTR编码，此时object head与SDS是一段连续空间。申请内存时

只需要调用一次内存分配函数，效率更高。

（1）底层实现⽅式：动态字符串sds 或者 long
String的内部存储结构⼀般是sds（Simple Dynamic String，可以动态扩展内存），但是如果⼀个String类型的value的值是数字，那么Redis内部会把它转成long类型来存储，从⽽减少内存的使用。

如果存储的字符串是整数值，并且大小在LONG_MAX范围内，则会采用INT编码：直接将数据保存在RedisObject的ptr指针位置（刚好8字节），不再需要SDS了。

确切地说，String在Redis中是⽤⼀个robj来表示的。

用来表示String的robj可能编码成3种内部表⽰：OBJ_ENCODING_RAW，OBJ_ENCODING_EMBSTR，OBJ_ENCODING_INT。
其中前两种编码使⽤的是sds来存储，最后⼀种OBJ_ENCODING_INT编码直接把string存成了long型。

2.1 Redis数据结构-List

是什么： Redis的List类型可以从首、尾操作列表中的元素：

哪一个数据结构能满足上述特征？

• LinkedList ：普通链表，可以从双端访问，内存占用较高，内存碎片较多
• ZipList ：压缩列表，可以从双端访问，内存占用低，存储上限低
• QuickList：LinkedList + ZipList，可以从双端访问，内存占用较低，包含多个ZipList，存储上限高

Redis的List结构类似一个双端链表，可以从首、尾操作列表中的元素：

在3.2版本之前，Redis采用ZipList和LinkedList来实现List，当元素数量小于512并且元素大小小于64字节时采用ZipList编码，超过则采用LinkedList编码。

在3.2版本之后，Redis统一采用QuickList来实现List：

2.2 Redis数据结构-Set结构

Set是Redis中的单列集合，满足下列特点：

• 不保证有序性
• 保证元素唯一
• 求交集、并集、差集

可以看出，Set对查询元素的效率要求非常高，思考一下，什么样的数据结构可以满足？
就是Redis中的Dict，不过Dict是双列集合（可以存键、值对）

Set是Redis中的集合，不一定确保元素有序，可以满足元素唯一、查询效率要求极高。
为了查询效率和唯一性，set采用HT编码（Dict）。Dict中的key用来存储元素，value统一为null。
当存储的所有数据都是整数，并且元素数量不超过set-max-intset-entries时，Set会采用IntSet编码，以节省内存

结构如下：

​

2.3Redis数据结构-ZSET

ZSet也就是SortedSet，其中每一个元素都需要指定一个score值和member值：

• 可以根据score值排序后
• member必须唯一
• 可以根据member查询分数

因此，zset底层数据结构必须满足键值存储、键必须唯一、可排序这几个需求。之前学习的哪种编码结构可以满足？

• SkipList：可以排序，并且可以同时存储score和ele值（member）
• HT（Dict）：可以键值存储，并且可以根据key找value

当元素数量不多时，HT和SkipList的优势不明显，而且更耗内存。因此zset还会采用ZipList结构来节省内存，不过需要同时满足两个条件：

• 元素数量小于zset_max_ziplist_entries，默认值128
• 每个元素都小于zset_max_ziplist_value字节，默认值64

ziplist本身没有排序功能，而且没有键值对的概念，因此需要有zset通过编码实现：

• ZipList是连续内存，因此score和element是紧挨在一起的两个entry， element在前，score在后
• score越小越接近队首，score越大越接近队尾，按照score值升序排列

2.4 Redis数据结构-Hash

Hash结构与Redis中的Zset非常类似：

• 都是键值存储
• 都需求根据键获取值
• 键必须唯一

区别如下：

• zset的键是member，值是score；hash的键和值都是任意值
• zset要根据score排序；hash则无需排序

（1）底层实现方式：压缩列表ziplist 或者 字典dict
当Hash中数据项比较少的情况下，Hash底层才⽤压缩列表ziplist进⾏存储数据，随着数据的增加，底层的ziplist就可能会转成dict，具体配置如下：

hash-max-ziplist-entries 512

hash-max-ziplist-value 64

当满足上面两个条件其中之⼀的时候，Redis就使⽤dict字典来实现hash。
Redis的hash之所以这样设计，是因为当ziplist变得很⼤的时候，它有如下几个缺点：

• 每次插⼊或修改引发的realloc操作会有更⼤的概率造成内存拷贝，从而降低性能。

• ⼀旦发生内存拷贝，内存拷贝的成本也相应增加，因为要拷贝更⼤的⼀块数据。

• 当ziplist数据项过多的时候，在它上⾯查找指定的数据项就会性能变得很低，因为ziplist上的查找需要进行遍历。

• 总之，ziplist本来就设计为各个数据项挨在⼀起组成连续的内存空间，这种结构并不擅长做修改操作。⼀旦数据发⽣改动，就会引发内存realloc，可能导致内存拷贝。

hash结构如下：

zset集合如下：

因此，Hash底层采用的编码与Zset也基本一致，只需要把排序有关的SkipList去掉即可：

Hash结构默认采用ZipList编码，用以节省内存。 ZipList中相邻的两个entry 分别保存field和value

当数据量较大时，Hash结构会转为HT编码，也就是Dict，触发条件有两个：

• ZipList中的元素数量超过了hash-max-ziplist-entries（默认512）
• ZipList中的任意entry大小超过了hash-max-ziplist-value（默认64字节）