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Redis出现在互联网的很多应用场景中，它能做的事情远远超出我们的想象。Redis的底层数据结构是什么，为什么能做这么多事情？本文将探讨Redis的底层数据结构和常用命令。

知识图谱如下：

一、Redis的数据模型使用键值对名称：“晓明”来表示Redis的数据模型如下：

Dicentry:在某些编程语言中，键值对的数据结构称为dictionary，而在Redis中，每个键值对都会被赋予一个dictionary实体，这个实体就是“DicEntry”。DicEntry由三部分组成：键指针、值指针和下一个指针。下一个指针指向下一个字典，试图形成一个链表。这个next指针可以链接多个具有相同哈希值的键值对，通过链地址的方法解决哈希冲突问题。sds:简单动态字符串，简单动态字符串，存储字符串数据。Rediscobject:Redis的五种常见类型存储为Rediscobject，Rediscobject中的type字段表示值的数据类型(即五种基本类型)。ptr字段指向对象所在的地址。RedRediscobject非常重要。Rediscobject的功能，如类型、内部编码、内存回收、共享对象等，都是基于Rediscobject实现的。

这种设计的好处是可以根据不同的使用场景，为五种常见类型设置多种不同的数据结构实现，从而优化对象在不同场景下的使用效率。

Redis使用jemalloc作为默认的内存分配器来减少内存碎片。在64位系统中，jemalloc将内存空间分为小、大、巨三个范围。每个范围被分成许多小的存储块单元；Redis存储数据时，会选择最合适的内存块进行存储。

二。Redis支持的数据结构。Redis支持哪些数据结构？

如果答案是String、List、Hash、Set、Zset，这五种基本数据类型是redis常用的，每种数据类型也包含多种数据结构。

使用编码指令查看值的数据结构。例如：

27.0.0.1: 6379集合名称tomok127.0.0.1: 6379对象编码名称' embstr '在此设置。名称值为Tom，其数据结构为embstr，下面介绍字符串时会详细说明。

27 . 0 . 0 . 1:6379 set age 18ok 127 . 0 . 0 . 1:6379对象编码age' int '下表总结了Redis中的所有数据结构类型：

底层数据结构编码常量对象编码指令输出整数类型REDIS_ENCODING_INT'int'embstr类型REDIS_ENCODING_EMBSTR'embstr '简单动态字符串REDIS_ENCODING_RAW '字典类型REDIS_ENCODING_HT'has Htable '双端链表REDIS _ ENCODING _ linked list ' zip list ' zip list ' integer set REDIS _ ENCODING _ INT set ' INT set '跳转表和字典REDIS _ ENCODING _ skip list ' skip list '补充说明

如果面试官问：redis的数据类型有哪些？

答案：字符串，列表，哈希，集合，zet

总的来说，这个答案是正确的。如前所述，redis的数据类型确实包括这五种类型，但细心的同学一定发现了之前* *“常用”* *的五种数据类型。事实上，随着Redis的不断更新和完善，Redis的数据类型已经超过5种。

登录redis官网打开数据类型官方介绍：

0.11948192052971263 http 0.1828221159117609s 0.11948192052971263://0.1828221159117609 redis . io/topics/data-types-intro

发现Redis支持的数据结构不止五种，而是八种。最后三种类型是：

位数组(或简称位图):字符串值可以用特殊的命令处理，比如位数组：可以设置和清除每个位，设置所有位为1，查找第一个位或未设置的位，等等。超对数：这是一种概率数据结构，用于估计一个集合的基数。别怕，比看起来简单。Streams:只是类似map的条目的附加集合，提供抽象的日志数据类型。本文主要介绍五种常用的数据类型，以上三种类型以后一起探讨。

2.1 string字符串字符串类型是redis最常用的数据类型。在Redis中，字符串是可以修改的，它以字节数组的形式存在于底层。

Redis中的字符串称为简单动态字符串“SDS”。这种结构非常类似于Java中的ArrayList，长度是动态可变的。

结构SDST { T容量；//数组容量T len//数组长度byte[]内容；//数组内容}

Content[]存储一个字符串的内容，capacity表示数组的分配长度，len表示字符串的实际长度。

字符串有三种编码类型：int、embstr和raw，如上表所示。那么这三种编码类型有什么区别呢？

Int code:保存可以用long类型表示的整数值。

编码raw:保存长度大于44字节的字符串(redis3.2版之前为39字节，之后为44字节)。

Embstr编码：保存长度小于44字节的字符串(redis3.2版之前为39字节，之后为44字节)。

设置一个值来测试它：

127.0.0 . 1:6379 set num 300127 . 0 . 0 . 1:6379对象编码num ' int ' 127 . 0 . 0 . 1:6379 set key 1 wealwaysbyhappyhahahahaok 127 . 0 . 0 . 1:6379对象编码key 1 ' emb str ' 127 . 0 . 0 . 1:6379 set key 2哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈127 . 0 . 0

原始编码的结构：

Embstr和raw都是由redisObject和sds组成的。不同的是embstr的redisObject和sds是连续的，只需要用malloc分配一次内存；Raw需要分别为redisObject和sds分配内存，也就是需要分配两次内存。

相比较而言，embstr一次分配的内存更少，更方便。但是embstr也有明显的缺点：为了增加长度，redisObject和sds都需要重新分配内存。

上面介绍了embstr和raw之间的结构差异。重点来了~为什么选择44作为两个码的分界点？为什么3.2版之前是39？这两个值是怎么出来的？

1)计算RedisObject占用的字节大小。

struct RedisObject { int4 type//4bits int4编码；//4 bits int 24 LRU；//24 bits int 32 ref count；//4 bytes=32 bits void * ptr；//8bytes，64位系统}类型：不同的redis对象会有不同的数据类型(string，list，hash等。)，4位将用于类型记录类型。编码：存储编码形式，使用4位。Lru:用24位记录一个对象的LRU信息。Refcount:指计数器，使用32位。*ptr:指针指向对象的具体内容，需要64位。计算：4 4 24 32 64=128位=16字节

第一步完成。RedisObject头信息将占用16个字节，通常是固定的。

2)计算SDS占用的字节大小

旧版本：

struct SDS {无符号整数容量；//4字节无符号整数长度；//4byte byte[]内容；//长度为capacity的内联数组}这里的无符号int是4个字节，加起来是8个字节。

如果内存分配器jemalloc分配的内存超过64字节，将被认为是一个大字符串，将使用原始编码。

如前所述，SDS结构中的内容字符串是以byte 0结尾的字符串。多出来这个字节的原因是为了方便直接使用glibc的字符串处理功能，以及调试和打印字符串。所以我们要减去1字节64字节-16字节-8字节-1字节=39字节。

新版本：

struct SDS { int8 capacity//1 byte int 8 len；//1字节int8标志；//1byte byte[]内容；//Inline array，length是capacity}这里unsigned int变成了uint8_t，uint16 _ t .的形式，并且增加了一个char flags标识符，总共只需要3个字节。相当于优化了sds的内存使用量，对应的用来存储字符串的内存会变大。

然后计算：

64字节- 16字节-3字节-1字节=44字节.

总结：

所以，在Redis版之后embstr可以容纳的最大字符串长度是44，之前是39。长度变化的原因是SDS中内存的优化。

2.2 listredis中List对象的底层由quicklist实现，支持从链表的头尾添加元素，可以获取指定位置元素的内容。

那么，快速列表的底层是如何实现的呢？为什么能达到这么快的性能？

罗马不是一天建成的，也不是一天就能实现的。起初，redis列表的底部是Zip列表(压缩列表)或linkedlist(双端列表)。首先，分别介绍这两种数据结构。

Ziplist压缩列表当一个列表只包含几个列表项，是小整数值或者短字符串时，redis使用ziplist(压缩列表)作为列表键的底层实现。

测试：

27.0.0.1: 6379R推送dota英雄sf qop doom(整数)3127.0.0.1: 6379对象编码Dota英雄‘zip list’在这里是用旧版redis测试的。Dota英雄列表中增加了Qop痛苦女王、SF暗影恶魔、Doom末日三个英雄，数据结构编码。

顾名思义，压缩列表是压缩的。每个节点之间没有指针，但是多个元素是相邻的，没有间隙。所以Redis为了节省内存开发了ziplist，它是由一系列连续的内存块用特殊代码组成的顺序数据结构。具体结构比较复杂，有兴趣可以多了解一下。

struct ziplistT { int32 zlbytes//整个压缩列表占用的字节数是int32 zltail _ offset//压缩列表中最后一个元素距开头的偏移量，用于快速定位最后一个节点int16 zllength//元素T[]条目的数量；//元素内容列表，并逐个紧凑存储int8 zlend//标记压缩列表的结尾，常数值为0xFF}

Linkedlist双端列表大家都很熟悉，这里的双端列表和java中的linkedlist很像。

从图中可以看出，Redis的linkedlist双头链表有以下特点：节点有prev、next、head和tail指针，获取前节点、后节点、head节点和footer节点的复杂度，长度均为O(1)。

压缩列表占用内存较少，但它是一种顺序数据结构，插入和删除元素的操作比较复杂，所以压缩列表适用于数据比较少的情况。当数据较多时，高效插入和删除双端链表仍然是较好的选择。

在Redis开发者看来，数据结构的选择应该在时间和空间上达到极致。因此，他们将压缩列表和双端列表合二为一，创建了quicklist。和java中的hashmap一样，它结合了数组和链表的优点。

快速列表r push:listaddnodehead-o(1)l push:listaddnodetail-o(1)push:listinternode-o(1)index:listindex-o(n)pop:list first/list last-o(

结构ziplist {.} struct zip list _ compressed { int 32 size；byte[]compressed _ data；} struct quick list node { quick list node * prev；quicklistNode * nextziplist * zl//指向压缩列表int32 sizeziplist的总字节数是int16 countziplist int2编码中的元素数；//存储形式为2bit、原生字节数组或LZF压缩存储.}结构快速列表{ quicklistnode * headquicklistNode * tail长计数；int节点的元素总数；ziplist节点数int compressDepth//LZF算法压缩深度.}quicklist的默认压缩深度是0，表示不压缩。实际压缩深度由配置参数list-compress-depth决定。为了支持快速推送/弹出操作，quicklist的第一个和第二个ziplist不压缩，深度为1。如果深度为2，则意味着第一个ziplist和第二个ziplist没有被压缩。

2.3 hash hash数据类型的底层实现是ziplist(压缩列表)或dictionary(也称为hashtable或hash表)。这里压缩列表或字典的选择也是由元素的数量决定的。

如图hset所示，有三个键值对。当每个值的字节数不超过64时，默认使用的数据结构是ziplist。

当我们添加值超过64字节的数据时，默认的数据结构就变成了哈希表。

哈希对象仅在满足以下两个条件时使用ziplist:

中哈希元素的数量小于512；哈希中所有键-值对的键和值字符串的长度小于64个字节。压缩列表刚知道，哈希表类似于jdk1.7之前的hashmap，Hashmap使用链地址法解决哈希冲突问题。如果想了解更多，可以参考之前写的一篇博客：hashmap。你真的知道吗？

redis中的字典在Redis中的dict结构内部包含两个哈希表，通常只有一个哈希表有值。但是当dict伸缩时，就需要分配一个新的哈希表，然后逐步移动。此时，两个哈希表分别存储旧哈希表和新哈希表。重新定位后，旧的哈希表将被删除，新的哈希表将替换它。

2.4 setset数据类型的底层可以是intset(整数集)，也可以是hashtable(哈希表也叫哈希表)。

当数据都是整数且数量较少时，使用intset作为底层数据结构；当存在整数以外的数据或者数据量增加时，使用hashtable作为底层数据结构。

27 . 0 . 0 . 1:6379 Sadd Myset 111 222 333(整数)3127.0.0.1: 6379对象编码Myset ' int set ' 127.0.0 . 1:6379 Sadd Myset哈哈哈(整数)127 . 0 . 0。

typefstructintset {//编码模式uint32_t编码；//集合uint32_t length中包含的元素个数；//保存int8_t contents[]的元素数组；} intset基础集合被实现为没有重复的有序数组。集合的整数类型可以是16位、32位和64位。如果数组中的所有整数都是16位长，并且添加了一个新的32位整数，那么整个16位数组将升级为32位数组。升级可以提高intset的灵活性，节省内存，但不可逆。

2.5 Zsetedis中的Zset，也称为有序集。它的底层是ziplist(压缩列表)或skiplist(跳过列表)。

压缩列表前面已经介绍过了，在元素数量比较少的情况下也会用到。这里主要介绍跳转列表。

跳转列表，顾名思义，可以跳转，跳转到查询你想找的元素。你可能不熟悉这种数据结构。虽然你平时接触不多，但它确实是一个各方面性能都很好的数据结构。可以支持快速查询、插入、删除操作，开发难度比红黑树容易很多。

跳表为什么性能这么高？它是怎么“跳”起来的？跳表利用了二分法的思想，可以在数组中快速查找，在链表中也可以。

例如，链表如下所示：

假设要找到节点10，需要逐个遍历，确定是否是要找的节点。如何提高效率？相信大家都很熟悉mysql索引，可以提高效率。你也可以在这里使用索引。取出一个索引图层：

这样你只需要找到9然后再找到10，大大节省了搜索时间。

你也可以画出另一层索引，这样可以更好地节省时间：

这种基于链表的“二分搜索法”支持快速插入和删除，时间复杂度为O(logn)。

因为跳转表的快速查找效率，以及简单易读的实现。于是Redis放弃了红黑树，选择了更简单的跳转表。

Redis中的跳转表：

typefstructzsk iplist {//页眉节点和页脚节点structzskiplistnode * header，* tail//表中的节点数是无符号长整型；//表中层数最多的节点的层数int level} zskiplisttypestructzskiplistnode {//成员对象robj * obj//得分加倍得分；//back pointer struct zskip listnode * backward；//layer struct zskiplistLevel {//正向指针struct zskiplistNode * forward//span-正向指针指向的节点与当前节点之间的距离为无符号int span} level[]；} zskiplistNodeZadd - zslinsert -平均O(logN)，最差O(N)

Zrem - zsldelete -平均O(logN)，最差O(N)

Zrank - zslGetRank -平均O(logN)，最差O(N)

本文总结了Redis五种常用数据类型的基本实现，希望大家结合源代码和数据有更深的理解。

数据结构之美在Redis中体现的淋漓尽致。从字符串到压缩列表、快速列表、哈希表、跳转表，这些数据结构在不同的地方都适用，各司其职。

更重要的是，Redis对这些数据结构进行升级和组合，以实现内存存储的极致效率。正因为如此，Redis可以成为很多互联网公司不可或缺的高性能、二级键值内存数据库。

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