0、引言

        了解Redis的数据结构才能更好地使用Redis处理数据。

        Redis具有多种数据结构，并且Redis的底层是用C语言实现的，本文将详细介绍Redis中：动态字符串的机制、intset、Dict、ZipList、QuickList、RedisObject、String、List、Set、ZSET和Hash结构的底层原理。

1、动态字符串SDS

        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。  Redis是C语言实现的，其中SDS是一个结构体，源码如下：

        该结构的字符串支持动态扩容： 

        说明：对于SDS的扩容功能，如果新增的字符串比较小，那就申请扩展后的2倍+1，（+1是为了\0，字符串的长度len是不包括\0的） ，如果较大，2倍就太浪费了，就在扩展后加1M+1即可。

        此外：之所以要进行扩展额外的空间，是因为申请内存非常消耗性能，如果每次扩容都新申请将非常低效，因此要提前预留多余空间。

2、 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。 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。

类型自动升级：
        我们向其中添加一个数字：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。

总结：

3、Dict

        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。

Dict的rehash

         Dict中的HashTable就是数组结合单向链表的实现，底层是数组加链表来解决哈希冲突。
        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。

4、RedisObject

        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：

/*
 * Redis 对象
 */
typedef struct redisObject {
    // 类型 4bits
    unsigned type:4;
    // 编码方式 4bits
    unsigned encoding:4;
    // LRU 时间（相对于 server.lruclock） 24bits
    unsigned lru:22;
    // 引用计数 Redis里面的数据可以通过引用计数进行共享 32bits
    int refcount;
    // 指向对象的值 64-bit
    void *ptr;
} robj;

5、压缩列表ziplist 与 快速列表QuickList

ziplist:

         ziplist 可以看做是一种压缩的双向链表，它的好处是更能节省内存空间，因为它所存储的内容都是在连续的内存区域当中的、并且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。

        适用于：对象元素不大，每个元素也不大 的情况，尤其是在插入、删除等频繁操作时。
        因为：
        连续内存，插入的时间复杂度为O(n)，并且需要移动其他元素的位置，特别是在列表的头部或尾部插入/删除元素时，ziplist就显得非常吃力。
        ziplist是按照元素顺序存储的，如果需要按照值进行查找，ziplist的效率会受到很大的影响.

QuickList:

        快速列表是ziplist和linkedlist的混合体，是将linkedlist按段切分，每一段用ziplist来紧凑存储，多个ziplist之间使用双向指针链接。   

6、String 

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。并将字符串对象的编码设置为 int 

应用场景：    

 7、List

底层实现

        list 是有序可重复列表，和 Java 的 LinkedList 比较像，可以通过索引查询；插入删除速度快。底层使用quicklist，它是一个双向链表，而且是一个基于ziplist的双向链表，quicklist的每个节点都是一个ziplist，结合了双向链表和ziplist的优点。

使用场景:

8、Set 

        Redis的Set与Java的Set类似：无需不可重复。

底层实现：

应用场景：

• 标签：可以将博客网站每个人的标签用 set 集合存储，然后还按每个标签 将用户进行归并。
• 存储好友/粉丝：set 具有去重功能；还可以利用set并集功能得到共同好友之类的功能。

9、 跳表skiplist

        跳表的原理可以参考http://t.csdn.cn/Ibh6l 的文章。概括来说是一种空间换时间的策略，通过给一个链表添加多级的索引，减少链表查询时的时间复杂度。Redis自己实现了跳跃表来来当做有序集合(zset)的底层实现, 他的查询复杂度平均O(logN), 最坏O(N) 
     

10、ZSET（有序集合）

底层实现：

        zset底层数据结构必须满足键值存储、键必须唯一、可排序：

        ZSet中每一个元素都需要指定一个score值（它可以是一个浮点数类型的数字，用于表示该元素的权重或者排名）和member值。

 应用场景：

• 排行榜：有序集合最常用的场景。如新闻网站对热点新闻排序，比如根据点击量、点赞量等。
• 带权重的消息队列：重要的消息 score 大一些，普通消息 score 小一些，可以实现优先级高的任务先执行。

11、Hash

         类似于java的HashMap，可以存储多个键值对之间的映射

底层实现:  ziplist 或者 hashtable 

应用场景：    

• 购物车场景：可以以用户的 id 为 key ，商品的 id 为存储的 field ，商品数量为键值对的value，这样就构成了购物车的三个要素。