本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。
五大基本数据类型
| keys | 查看当前库所有key (匹配：keys *1) |
|---|---|
| exists key | 判断某个key是否存在 |
| type key | 查看你的key是什么类型 |
| del key | 删除指定的key数据 |
| unlink key | 根据value选择非阻塞删除（仅将keys从keyspace元数据中删除，真正的删除会在后续异步操作） |
| expire key 10 | 10秒钟：为给定的key设置过期时间 |
| ttl key | 查看还有多少秒过期，-1表示永不过期，-2表示已过期 |
全局哈希表
为了实现从键到值的快速访问，Redis 使用了一个哈希表来保存所有键值对。
这个哈希表保存了所有的键值对，所以，我也把它称为全局哈希表。哈希表的最大好处很明显，就是让我们可以用 O(1) 的时间复杂度来快速查找到键值对。
当发送哈希冲突时，Redis采用链式哈希，所以当数据过量时，Redis的速率也会下降。
所以，当链式冲突严重时，Redis 会对哈希表做 rehash 操作。rehash 也就是增加现有的哈希桶数量，让逐渐增多的 entry 元素能在更多的桶之间分散保存，减少单个桶中的元素数量，从而减少单个桶中的冲突。
Rehash操作
就是Redis会采用两个全局hash表，当第一个满了，就copy到第二个，此时第二个会初始化成第一个的两倍大小。
这其中会涉及大量的数据拷贝，如果一次性迁移，会造成 Redis 线程阻塞，怎么办呢？
Redis采用了渐进式rehash。
渐进式rehash： 简单来说就是每处理一个请求，会逐步拷贝一个位置上的索引。
集合数据操作效率
Redis高效的存储与底层数据结构强相关，而String（字符串）、List（列表）、Hash（哈希）、Set（集合）和 Sorted Set（有序集合）的底层实现又不相同。
除去 String 类型，另外四种集合的值，第一步是通过全局哈希表找到对应的哈希桶位置，第二步是在集合中再增删改查。
底层数据结构一共有 6 种，分别是简单动态字符串、双向链表、压缩列表、哈希表、跳表和整数数组
底层实现：
- 记住每个数据类型其底层实现，可以更好的使用在合适的场景。
压缩列表
压缩列表实际上类似于一个数组，和数组不同的是，压缩列表在表头有三个字段 zlbytes、zltail 和 zllen，分别表示列表长度、列表尾的偏移量和列表中的 entry 个数；压缩列表在表尾还有一个 zlend，表示列表结束。
- 与数组的区别仅仅是，压缩列表可以更快定位最后一个元素
- 查找数组中其他元素的复杂度是 O(N)
跳表
跳表在链表的基础上，增加了多级索引，通过索引位置的几个跳转，实现数据的快速定位。
跳表使用的前提是有序。
就是每N个数据建立一个索引，这些索引还可以互相嵌套。
- 跳表的查找复杂度是 O(logN)。
