Redis KV存储结构
Redis属于内存数据库的一种，采用KV键值对的方式存储。在数据结构上，便采用了哈希表作为存储，存放key的值和对应的value的地址。使在查询中，得到O(1)的时间复杂度。哈希表中存放的是value的地址，并不是value数据本身
哈希冲突
既然使用了哈希表存储，那一定会存在哈希冲突，Redis采用了链表的方式来解决，类似于java中HashMap的方式。
java中的ThreadLocal中使用了开放寻址发解决哈希冲突
渐进式扩容
那还有一个问题在于，当存储的元素数量达到阈值时，Hash表效率开始下降，速度变慢了。那么需要对Hash表进行扩容。redis在扩容的过程中，主要分为辅助扩容和定时扩容。
Redis的这个扩容简称为rehash，reids底层有2个数组，可以理解为有2个哈希表。ht[1]和ht[0]。假设目前ht[1]正在使用，redis需要扩容：
- ht[0] 变成2倍ht[1]长度
- 当有请求进来时，先在ht[1]中执行命令，没有找到数据后，再到ht[0]中执行命令
- 当有命令进来是，辅助式扩容，把在ht[1]中命中的索引位置上吗的数据，全部带到ht[0]中。其中新增命令只在ht[0]中执行。
- 当redis处于空闲是，定时库容，reids自动检测，把ht[1]上的数据搬运过去，防止在redis中长时间同事使用ht[1]和ht[0]2个
- 当完成数据转移后，ht[1]清除内存空间，redis只在ht[0]操作
优点：避免了一次大的数据copy，分化到每次小的copy中 缺点是：在扩容是需要占用大量的内存空间，本身已经达到内存瓶颈的redis上面，会造成无法扩容的问题
Redis 数据类型
- String
- Map
- Set
- Sorted Set
- List
Redis支持如上5中数据类型的value。 redis在不同的数据类型上采用不同的数据结构来存储，达到速度快的目的
- 简单动态字符串
- 双向链表
- 压缩列表
- 哈希表
- 跳表
- 整数数组
大致上更具目的，把这些分为2类，一类是为了减少内存碎片，提高内存的使用率和CPU缓存的使用率，如简单动态字符串 压缩链表 整数数组。
压缩链表：头部有3个字段zlbytes(链表长度),zltail(链表的尾部的偏移量),zllen（列表中内存的个数），和尾部的zlend
这样的好处是，虽然列表中间的一些元素查找需要O(n),但是对于头部和尾部的元素操作，只需要O(1)的复杂度，大大提升了效率，这也是在redis中pop push等操作快速的原因。
为了提高查询的速度，使用了跳表，压缩链表，哈希表，双向链表。
哈希表的时间复杂度为O(1),跳表如下
如图可见在有序的一串key中，可以快速查询到对应的key，时间为O(logN)
redis 在数据结构上做了这些方法，来提升他的速度，在网络的io模型上面，在于多路复用IO模型，就是NIO，select/epoll模型。这里就不做赘述了，关于NIO等的io模型好处网上大把大吧的文章。
