字符串（String）

在 Redis 中，字符串（String）是最基本的数据类型，同时也是其他复杂数据类型的基础。为了高效地存储和处理字符串，Redis 的字符串数据类型在底层采用了多种不同的数据结构，根据字符串的长度和内容自动选择最合适的实现方式。主要包括以下几种：

1. 简单动态字符串（SDS, Simple Dynamic String）
2. 整数

1. 简单动态字符串（SDS）

SDS 是 Redis 为了替代 C 语言中的 C-string 而设计的一种动态字符串库，它具有更高的效率和灵活性。SDS 在底层通过一个结构体来管理字符串数据，并支持自动扩容和缩容。

特点：

• 动态扩展：SDS 可以根据需要自动扩展内存，以适应新的字符串长度，而无需手动重新分配内存。
• 预留空间：为了减少频繁的内存重分配操作，SDS 会在每次扩展时预留一部分额外的空间用于未来的增长。
• 二进制安全：与传统的 null 终止字符串不同，SDS 可以包含任何字节数据，包括 null 字符，因为 SDS 使用显式长度记录字符串长度。
• 低开销操作：SDS 支持常数时间复杂度的字符串长度获取操作，而不需要遍历整个字符串。

SDS 结构示例：

struct sdshdr {
    int len;        // 当前字符串长度
    int free;       // 剩余可用空间
    char buf[];     // 实际存储字符串的缓冲区
};

2. 整数

当字符串内容为整数值且在一定范围内时，Redis 会将其以整数形式存储，而不是使用 SDS。这种优化可以减少内存占用，提高访问速度。

特点：

• 节省内存：整数直接存储在内存中，不需要分配额外的内存空间用于字符串表示。
• 快速访问：整数读取和写入操作非常快速，无需进行字符串解析和转换。

数据结构选择逻辑

Redis 根据字符串内容和长度，自动选择最合适的底层数据结构：

• 简单动态字符串（SDS） ：用于存储一般的字符串数据，支持动态扩展和二进制安全。
• 整数：用于存储可以表示为整数的字符串数据，以提高存储效率和访问速度。

示例使用

以下是一些基本的字符串操作示例：

# 设置字符串键值
SET mykey "Hello, World!"

# 获取字符串值
GET mykey  # 返回 "Hello, World!"

# 设置并获取旧值
GETSET mykey "New Value"  # 返回 "Hello, World!" 并将 mykey 设置为 "New Value"

# 增加数值键
SET counter 10
INCR counter  # 将 counter 加 1，现在 counter 为 11

# 追加字符串
APPEND mykey " Again"  # 将 " Again" 追加到 mykey 后，现在 mykey 为 "New Value Again"

# 获取子字符串
SUBSTR mykey 0 3  # 返回 "New "

# 获取字符串长度
STRLEN mykey  # 返回 15

总结

• 简单动态字符串（SDS） ：用于存储一般的字符串数据，具有动态扩展、预留空间和二进制安全等特性。
• 整数：用于存储可以表示为整数的字符串数据，节省内存并提高访问速度。

列表（List）

在 Redis 中，列表（List）是一种常用的数据结构，其底层实现可以根据不同的使用场景选择不同的数据类型。具体来说，Redis 列表的数据结构包括：

1. 压缩列表（ziplist）
2. 双端链表（linked list）

压缩列表（Ziplist）

压缩列表是一种为节省内存而设计的紧凑型数据结构。它由一系列特殊编码的连续内存块组成，每个内存块可以存储一个字符串或者整数。

特点：

• 紧凑性：所有的元素都存储在一个连续的内存块中，没有分配额外的指针，因此非常节省内存。
• 适用于小列表：由于其紧凑性和线性存储结构，压缩列表适合存储元素较少的小列表。

使用条件：

• 当列表中的元素数量较少并且每个元素的长度较短时，Redis 会选择使用压缩列表来保存列表数据。这些条件可以通过配置参数进行调整，默认情况下，如果列表中的元素数量小于 512 个，并且每个元素的长度小于 64 字节，则使用压缩列表。

双端链表（Linked List）

双端链表是一种传统的数据结构，由多个节点组成，每个节点包含一个数据单元和两个指向前后节点的指针。Redis 使用自己的 quicklist 实现了一种优化版的双端链表。

特点：

• 灵活性：支持快速的插入和删除操作，因为插入和删除只涉及指针的修改。
• 适用于大列表：适合存储元素数量较多的大列表，因为即使列表变得很大，也能保持较高的操作性能。

使用条件：

• 当列表中的元素数量达到一定规模，或者元素较长时，Redis 会自动切换到使用双端链表来保存列表数据。

Quicklist

从 Redis 3.2 开始，引入了 quicklist 这种数据结构，它是对传统双端链表和压缩列表的结合和优化。quicklist 内部实际上是一个双端链表，其中每个节点都是一个压缩列表。

特点：

• 内存效率：通过将多个元素存储在一个压缩列表中，减少了指针的使用，从而提高内存利用率。
• 操作效率：在保留双端链表快速插入和删除操作的同时，通过压缩列表减少了内存碎片，提高了缓存局部性。

数据结构选择逻辑

Redis 会根据列表数据的大小和元素的长度，动态选择最合适的数据结构来存储列表：

1. 压缩列表：当列表较小时，使用压缩列表以最大化内存效率。
2. Quicklist：当列表变大或元素较长时，使用 quicklist 以平衡操作性能和内存效率。

示例使用

以下是一个简单的示例，展示如何使用 Redis 的列表操作：

# 将元素推入列表
LPUSH mylist "element1"
LPUSH mylist "element2"
RPUSH mylist "element3"

# 获取列表中的所有元素
LRANGE mylist 0 -1  # 返回 ["element2", "element1", "element3"]

# 从列表中弹出元素
LPOP mylist  # 返回 "element2"
RPOP mylist  # 返回 "element3"

# 获取列表长度
LLEN mylist  # 返回 1

通过上述示例，我们可以看到 Redis 提供了丰富的列表操作，而在底层，Redis 会根据列表的大小和元素情况，自动选择压缩列表或 quicklist 来存储数据，以实现最佳的性能和内存利用率。

总结

Redis 中的列表数据结构采用了压缩列表和双端链表（通过 quicklist 优化）的混合实现，根据实际数据情况选择最优的数据结构进行存储，在保证操作性能的同时，尽可能地节约内存。

集合（Set）

在 Redis 中，集合（Set）是一种无序的、元素唯一的数据结构。为了实现高效的集合操作，Redis 使用了两种不同的底层数据结构来存储集合数据：

1. 整数集合（Intset）
2. 哈希表（Hashtable）

1. 整数集合（Intset）

整数集合是一种为高效存储小范围整数而设计的紧凑型数据结构。当集合中的所有元素都是整数且数量较少时，Redis 会选择使用整数集合作为底层实现。

特点：

• 紧凑性：整数集合采用连续内存块存储整数，节省了大量内存。
• 自动升级：当插入的新整数超出当前范围时，整数集合会自动进行升级以支持更大范围的整数。
• 适用于小集合：尤其适合存储元素较少且全为整数的小集合。

使用条件：

• 当集合中的元素全为整数且数量较少（默认情况下小于 512 个，可通过配置调整），Redis 会使用整数集合。

2. 哈希表（Hashtable）

哈希表是 Redis 常用的数据结构之一，用于快速查找和存储数据。当集合中的元素类型复杂或数量较大时，Redis 会使用哈希表作为底层实现。

特点：

• 快速查找：利用哈希算法，实现常数时间复杂度的查找、插入和删除操作。
• 灵活性：能有效处理大规模数据和多样化的元素类型。
• 适用于大集合：适合存储大量元素，并且能保持高效的操作性能。

使用条件：

• 当集合中的元素数量较多（超过 512 个）或者包含非整数类型，Redis 自动切换到使用哈希表。

数据结构选择逻辑

Redis 根据集合的实际情况动态选择最合适的底层数据结构：

• 整数集合：用于存储元素较少且都是整数的小集合，以提高内存利用率和操作效率。
• 哈希表：用于存储大量元素或包含复杂类型的大集合，以确保操作的高效性。

示例使用

以下是一些基本的集合操作示例：

# 添加元素到集合中
SADD myset "element1"
SADD myset "element2"
SADD myset "element3"

# 检查元素是否存在于集合中
SISMEMBER myset "element2"  # 返回 1 表示存在

# 获取集合中的所有元素
SMEMBERS myset  # 返回 ["element1", "element2", "element3"]

# 删除集合中的某个元素
SREM myset "element2"

# 获取集合的大小
SCARD myset  # 返回 2

# 集合的交集运算
SADD set1 "a" "b" "c"
SADD set2 "b" "c" "d"
SINTER set1 set2  # 返回 ["b", "c"]

在这些示例操作中，Redis 会根据集合的大小和元素内容，在整数集合和哈希表之间自动选择最合适的底层实现。

总结

• 整数集合（Intset） ：适用于存储小范围整数的小集合，具有高内存效率。
• 哈希表（Hashtable） ：适用于存储大量元素或复杂类型元素的大集合，具有高操作效率。

排序集合（ZSet）

在 Redis 中，排序集合（Sorted Set，简称 ZSet）是一种带有分数的集合，每个元素都关联一个浮点数值作为分数，通过分数进行排序。为了实现高效的排序和查找操作，Redis 使用了一种组合数据结构来存储排序集合：

1. 跳表（Skiplist）
2. 哈希表（Hashtable）

跳表（Skiplist）

跳表是一种支持快速查找的多级链表结构，通过在多个层次之间进行跳跃，使得查找、插入和删除操作的平均时间复杂度达到 O(log N)。

特点：

• 有序性：跳表中的元素按照分数排序，便于按范围查询和排序操作。
• 高效性：在最坏情况下，操作效率与红黑树相当，但实现更简单，常数因子较小。
• 动态平衡：通过随机化算法，跳表能够自动维持动态平衡，确保高效操作。

哈希表（Hashtable）

哈希表用于将成员映射到其对应的分数上，以便实现快速的分数查找和更新。

特点：

• 快速查找：利用哈希算法，能在 O(1) 时间内查找到具体成员及其分数。
• 灵活性：结合跳表的有序性，哈希表提供了对成员的直接访问能力，提高了整体操作效率。

两者结合

在 Redis 的 ZSet 实现中，跳表和哈希表共同作用，使得排序集既可以高效地执行范围查询、排序等操作，又能够快速地进行成员查找和分数更新。具体来说：

• 跳表：维护排序集的顺序，用于按分数进行排序和范围查找。
• 哈希表：维护成员到分数的映射，用于快速查找和更新成员的分数。

这种组合的数据结构使得 ZSet 能够在各种复杂操作（如插入、删除、按分数排序、按字典序排序、按范围查询等）中都保持较高的性能。

示例使用

以下是一些基本的排序集合操作示例：

# 添加或更新成员及其分数
ZADD myzset 1.0 "element1"
ZADD myzset 2.0 "element2"
ZADD myzset 3.0 "element3"

# 获取成员的分数
ZSCORE myzset "element2"  # 返回 "2.0"

# 获取集合中的所有成员按分数排序
ZRANGE myzset 0 -1  # 返回 ["element1", "element2", "element3"]

# 获取集合中的所有成员按分数逆序排序
ZREVRANGE myzset 0 -1  # 返回 ["element3", "element2", "element1"]

# 按分数范围获取成员
ZRANGEBYSCORE myzset 1.0 2.0  # 返回 ["element1", "element2"]

# 删除成员
ZREM myzset "element2"

# 获取集合的大小
ZCARD myzset  # 返回 2

在这些示例操作中，Redis 会使用跳表和哈希表的组合数据结构来高效地实现排序集合的功能。

总结

• 跳表（Skiplist） ：用于维护有序的分数列表，支持高效的范围查询和排序操作。
• 哈希表（Hashtable） ：用于快速查找和更新成员及其分数，实现高效的成员访问。

哈希（Hash）

在 Redis 中，哈希（Hash）是一种用于存储键值对集合的数据结构，可以将其看作是一个小型的键值数据库。为了高效地实现哈希数据类型，Redis 使用了以下两种底层数据结构：

1. 压缩列表（Ziplist）
2. 哈希表（Hashtable）

1. 压缩列表（Ziplist）

压缩列表是一种为节省内存而设计的紧凑型数据结构，适用于存储数量较少且数据较短的键值对。

特点：

• 紧凑性：所有的键值对都存储在一个连续的内存块中，没有额外的指针开销，因此非常节省内存。
• 顺序存储：键和值以顺序方式紧密排列在一起，便于快速遍历。

使用条件：

• 当哈希中的键值对数量较少（默认情况下小于 512 个，可以通过配置调整），并且每个键值对的长度较短（每个字符串小于 64 字节时），Redis 会选择使用压缩列表作为哈希的底层实现。

2. 哈希表（Hashtable）

哈希表是一种常见的、高效的键值对存储结构，通过哈希算法实现键值对的快速查找和插入。

特点：

• 高效查找：利用哈希算法，实现 O(1) 时间复杂度的查找、插入和删除操作。
• 灵活性：能够处理大量数据和较长字符串的键值对，有很好的伸缩性。
• 冲突解决：采用链地址法或开放定址法来处理哈希冲突。

使用条件：

• 当哈希中的键值对数量较多（超过 512 个）或者键值对较长时，Redis 会自动切换到使用哈希表作为底层实现，以确保操作的高效率。

数据结构选择逻辑

Redis 根据哈希数据的大小和内容动态选择最合适的底层数据结构：

• 压缩列表：用于存储数量较少且较短的键值对，以最大化内存效率。
• 哈希表：用于存储大量或较长的键值对，以保证高效的操作性能。

示例使用

以下是一些基本的哈希操作示例：

# 设置哈希字段
HSET myhash field1 "value1"
HSET myhash field2 "value2"
HSET myhash field3 "value3"

# 获取哈希字段的值
HGET myhash field2  # 返回 "value2"

# 获取哈希所有字段和值
HGETALL myhash  # 返回 ["field1", "value1", "field2", "value2", "field3", "value3"]

# 删除哈希字段
HDEL myhash field2

# 获取哈希字段数量
HLEN myhash  # 返回 2

# 检查哈希字段是否存在
HEXISTS myhash field1  # 返回 1 表示存在

# 增加哈希字段值（数值类型）
HINCRBY myhash field4 5  # 如果 field4 不存在，则初始值为 0，然后增加 5

在这些示例操作中，Redis 会根据哈希大小和键值对长度，在压缩列表和哈希表之间自动选择最合适的底层实现。

总结

• 压缩列表（Ziplist） ：适用于存储数量较少且较短键值对的小型哈希，具有高内存效率。
• 哈希表（Hashtable） ：适用于存储大量或较长键值对的大型哈希，具有高操作效率。