Redis作为目前互联网领域使用最广泛的存储中间件，Redis有着超高的性能，丰富的功能，其应用范围之广泛，几乎说道缓存，第一个选择便是Redis。Redis所提供的的丰富的数据结构以及对数据结构的各种操作指令使得Redis不仅仅可以作为缓存缓存，其应用还有分布式锁，消息队列，布隆过滤器，延时队列，阻塞队列等等。
Redis总共提供了5种基本数据结构，每种数据结构都有Redis对其的优化，这也是Redis之所以能近乎单线程就能撑起大量的并发的原因之一。明白其优化原理，可以将其思想应用到其他系统中，也能帮助我们更好的使用Redis,下面简单介绍Redis提供的几种基本数据类型以及其对数据结构的优化。
以下总结来自于：《Redis 深度历险：核心原理与应用实践》
String
String是使用频率最多的数据类型，在Redis中，对String类型的数据的指令不仅仅是get,set。其中还包括：
-
append: 追加字符串 -
setrange: 修改范围的字符串 -
getlen: 获取字符串的长度 -
getrange：获取指定范围的字符串 -
setrange：设置范围内的字符串 -
incr： 给指定的value加一,原子操作 -
incrby: 给指定的value加上指定的值，原子操作 -
incrbyfolat： 给指定的value加上浮点数
从上面可以看出来，
Redis中的String类型其实在内部应该是包含两种，第一种是字符串，第二种是数字，对于字符串，可以获取或设置指定字符串的局部字符串，可以追加字符串内容，可以获取字符串长度，对于数字，可以增加或减少对应的值。在
Redis内部，对String类型优化共两部分：-
String的数据类型被称为SDS（Simple Dynamic String），也就是动态字符串。此字符串中，可能包含3中数据类型：
-
int: 当存储的字符串全是数字的时候，此时使用int方式来存储 -
embstr: 当存储的内容小于44个字符的时候，使用embstr来存储 -
raw: 当存储的内容大于44个字符的时候，使用raw来存储
对于
raw和embstr,两种的区别在于embstr的对象头和SDS是连在一起的，在分配的时候只用分配一次内存，但是对于raw类型，对象头和SDS在内存上是分开存储的，因此需要分配两次内存。之所以这么做的具体好处并没有得到权威的回答，但是从
embstr调用一次append操作之后就会变成raw类型来看，embstr应该是分配快，但是不便于扩容和动态变化，raw分配慢，但是便于扩容，也就是说raw主要应用在append之后和大字符串中。 -
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针对于
SDS结构来说，它类似于Java的ArrayList，其包含3个元素:len,capacity,content。其中len为数组实际长度，capacity为分配的容量，和ArrayList一样，当len大小将要超过capacity的时候，SDS会进行扩容操作。当第一次创建字符串的时候，
len和capacity一样长，当使用了append的时候，SDS将会进行扩容，字符串长度小于1M的时候，扩容采用加倍扩容，当长度超过1M，则每次增加1M.
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List
Redis设计的List是用来对应链表，链表有个很重要的特点就是和插入的元素有关，一般对链表的操作有：对链表头元素操作，对链表尾元素操作，获取某个位置的元素，遍历元素，获取链表的大小等，在Redis中命令如下:
- 从左边加入数据：
lpush - 从右边加入数据：
rpush - 移除左边的数据：
lpop - 移除右边的数据：
rpop - 删除元素：
lrem - 在元素后面插入元素：
linsert - 裁剪列表：
ltrime - 遍历元素：
lrange - 获取列表某个位置的元素：
lindex - 获取列表的元素数量：
llen
- 阻塞的弹出列表左边的元素：
blpop - 阻塞的弹出列表右边的元素：
brpop
- 列表间的操作:将列表的右边的元素弹出并加入另外列表的左边：
rpoplpush - 阻塞的将列表的右边的元素弹出并加入另外列表的左边：
brpoplpush
可以看出来，链表中最大的特点便是“有序”。链表所提供的操作，大多数都是操作头元素或尾元素以及链表间的操作命令，通过头元素和尾元素的随意组合，可以将链表当做栈或队列进行使用。虽然链表也支持操作中间元素，但是不建议使用，因为时间复杂度是O(n)。
对于链表，还有一个最大的功能便是可以阻塞，这用来实现生产者，消费者中的的Channel容器，在一些特殊的场景下可以应用。
在Redis中，由于每个链表节点都需要两个链接前后节点的指针，对于64位系统来说，一个指针占用8个字节，每个节点都会多出16个字节的空间浪费（一般一个Int数据才占4个字节）。同时由于链表的内存都是以节点为单位进行分为，这样会导致内存碎片化，影响内存管理效率。
因此Redis使用quickList来实现链表。quickList结构如下：
ziplist是一个压缩列表，可以将其理解为数组，每个ziplist中存储了当前ziplist的各种信息，比如尾元素偏移量，元素数量等，便于快速索引和倒叙索引。由于是数组，因此当需要插入或删除元素的时候，就需要对其重新分配内存，因此ziplist的数据量不能太大(list-max-ziplist-size: 默认8k)。
Hash
Redis中的hash和Java中的HashMap完全相同，实现方式也是通过数组+链表来完成的。
当Hash中的value类型的时候，可以使用HINCBY和HINCBYFLOAT,Hash支持以下命令:
- 添加
Key,Value:hset name key value - 获取key对应的value:
hget - 删除
Key:hdel - 获取元素数量：
hlen - 获取
field的长度：hstrlen - 检查元素是否存在某个值中：
hexists - 获取
hash中所有的keys：hkeys - 获取
hash中所有的value:hvals
对于Redis来说，Hash的实现和Java中的实现方式基本类似，但是依然存在一些细节上的优化。
-
当元素个数小于512个，并且所有的
value大小都小于64个字节的时候，hash内部直接采用ziplist来实现，ziplist（压缩列表）是一块连续的内存空间，元素之间紧挨着存储，没有任何冗余空隙。使用ziplist通过时间换空间，能节约大部分内存。 -
对于
hash来说，redis的rehash是一个时间复杂度为O(n)的操作，因此Redis通过渐进式hash来进行扩容。Rehash通过同时保留的旧的hashtable和新的hashtable，使得扩容操作可以逐渐的操作。在每次hset/hdel的时候，redis都会同时执行rehash，同时redis也启动了定时任务进行扩容。
Set
set的实现和hash完全一样，不同的是字典中所有的value都是NULL,因此特性也和Hash相同
set可以被看作是一个集合，因此支持的指令还包括集合间的操作。
-
添加元素：
sadd -
移除任意一个元素：
spop -
移除一个或多个元素：
srem -
判断元素是否是
key的成员：sismember -
随机返回
count个元素：srandmemeber -
返回集合中元素的数量：
scard -
获取集合中所有的元素：
smembers
-
将一个元素从一个集合移动到另外一个集合:
smove -
将多个集合的交集保存在另外一个集合中：
sinterstore -
将多个集合的并集保存在另外一个集合中:
sunionstore -
将多个集合的差集保存在另外一个集合中：
sdiffstore -
获取多个元素的交集：
sinter -
获取多个元素的并集：
sunion -
获取多个元素的差集：
sdiff
Set的实现和Hash一样，因此这里不再赘述优化。
ZSet
zset是sortedSet和HashMap的结合体，它通过set保证了内部的唯一性，同时它可以给每个value赋予一个score，通过这个score进行排序，Zset支持以下指令：
Zset有两个概念：分值(score)，也是权重， 排名(Rank)，
Zset也是集合的一种，因此也支持集合间的操作
-
添加元素：
zadd -
修改元素的score:
zincrby -
通过区间排名执行需要移除的成员：
zremrangebyranK -
通过分数移除指定区间的成员：
zremrangebyscore -
当成员的分数全都相同的时候，通过字典序排序，然后移除指定成员：
zremrangbylex
-
获取元素对应的分数：
zscore -
获取
key对应的元素数量：zcard -
获取元素对应分数区间的数量：
zcount -
获取元素对应排名区间的所有元素和分数：
zrange/zrevrange -
获取元素对应分数区间的所有元素和分数：
zrangebyscore -
获取元素对应的排名：
zrank/zrevrank
说到排序，大家可能首先的反应就是红黑树/B+树等，但是Redis确是使用的 [跳跃列表] 来实现，跳跃列表的理解可以通过行政区的划分来理解，比如我说我是四川省成都市郫县人，则首先通过世界地图找到中国的位置，然后在中国找到四川的位置，再通过四川找到成都的位置，最后通过成都确认郫县的位置。
跳表也是通过这样一步一步缩小范围，最后找到指定的位置。借用了二分的思想，但又不是二分。
跳表的具体实现这里不详细介绍，感兴趣的可以去了解以下概念然后去LeetCode上自己实现一遍，能够加深理解。
Redis之所以使用跳表而不使用红黑树原因如下：
- 实现简单，相对于红黑树来说，实现更加的简单，不容易出错，代码更加容易维护和调试。
- 跳表的底层节点有都是通过双向指针相互链接，这和B+树一样，对于范围查找会更加的方便。
- 跳表的效率和红黑树一样，查找单个Key时间复杂度都是
O(logn) - 跳表更加灵活，可以通过改变索引构建策略，有效的平衡执行效率和内存消耗。
Redis 在编写跳表的时候，通过优化指针，维护了每个指针指向的跨度
span，这样，在计算排名(Rank)的时候，只用将经过的所有的指针的Rank都相加即可得到该节点的排名，
总结
Redis提供的五种数据结构，虽然每种数据结构我们在开发中都觉得耳熟能详，并且都在数据结构的书中进行过相关的学习，但是Redis本着精益求精的精神，给每种数据结构进行了极限的优化，这也是为什么Reids仅仅使用单线程就能支持如此高的并发的原因之一。
