摘要：用指令來看一個值的數據結構。對象只有同時滿足下面兩個條件時，才會使用壓縮列表哈希中元素數量小于個哈希中所有鍵值對的鍵和值字符串長度都小于字節。采用了鏈地址法的方法解決了哈希沖突的問題。數據類型的底層可以是整數集或者是散列表也叫哈希表。

上篇文章 Redis閑談（1）：構建知識圖譜介紹了redis的基本概念、優缺點以及它的內存淘汰機制，相信大家對redis有了初步的認識。互聯網的很多應用場景都有著Redis的身影，它能做的事情遠遠超出了我們的想像。Redis的底層數據結構到底是什么樣的呢，為什么它能做這么多的事情？本文將探秘Redis的底層數據結構以及常用的命令。

本文知識腦圖如下：

用 鍵值對 name："小明" 來展示Redis的數據模型如下：

dictEntry: 在一些編程語言中，鍵值對的數據結構被稱為字典，而在Redis中，會給每一個key-value鍵值對分配一個字典實體，就是“dicEntry”。dicEntry包含三部分： key的指針、val的指針、next指針，next指針指向下一個dicteEntry形成鏈表，這個next指針可以將多個哈希值相同的鍵值對鏈接在一起，通過鏈地址法來解決哈希沖突的問題

sds ：Simple Dynamic String，簡單動態字符串，存儲字符串數據。

redisObject：Redis的5種常用類型都是以RedisObject來存儲的，redisObject中的type字段指明了值的數據類型（也就是5種基本類型)。ptr字段指向對象所在的地址。

RedisObject對象很重要，Redis對象的類型、內部編碼、內存回收、共享對象等功能，都是基于RedisObject對象來實現的。

這樣設計的好處是：可以針對不同的使用場景，對5種常用類型設置多種不同的數據結構實現，從而優化對象在不同場景下的使用效率。

Redis將jemalloc作為默認內存分配器，減小內存碎片。jemalloc在64位系統中，將內存空間劃分為小、大、巨大三個范圍；每個范圍內又劃分了許多小的內存塊單位；當Redis存儲數據時，會選擇大小最合適的內存塊進行存儲。

Redis支持的數據結構有哪些？

如果回答是String、List、Hash、Set、Zset就不對了，這5種是redis的常用基本數據類型，每一種數據類型內部還包含著多種數據結構。

用encoding指令來看一個值的數據結構。比如：

127.0.0.1:6379> set name tom
OK
127.0.0.1:6379> object encoding name
"embstr"

此處設置了name值是tom，它的數據結構是embstr，下文介紹字符串時會詳解說明。

127.0.0.1:6379> set age 18
OK
127.0.0.1:6379> object encoding age
"int"

如下表格總結Redis中所有的數據結構類型：

補充說明

假如面試官問：redis的數據類型有哪些？
回答：String、list、hash、set、zet

一般情況下這樣回答是正確的，前文也提到redis的數據類型確實是包含這5種，但細心的同學肯定發現了之前說的是“常用”的5種數據類型。其實，隨著Redis的不斷更新和完善，Redis的數據類型早已不止5種了。

登錄redis的官方網站打開官方的數據類型介紹：

https://redis.io/topics/data-types-intro

發現Redis支持的數據結構不止5種，而是8種，后三種類型分別是：

位數組（或簡稱位圖）：使用特殊命令可以處理字符串值，如位數組：您可以設置和清除各個位，將所有位設置為1，查找第一個位或未設置位，等等。

HyperLogLogs：這是一個概率數據結構，用于估計集合的基數。不要害怕，它比看起來更簡單。

Streams：僅附加的類似于地圖的條目集合，提供抽象日志數據類型。

本文主要介紹5種常用的數據類型，上述三種以后再共同探索。

字符串類型是redis最常用的數據類型，在Redis中，字符串是可以修改的，在底層它是以字節數組的形式存在的。

Redis中的字符串被稱為簡單動態字符串「SDS」，這種結構很像Java中的ArrayList，其長度是動態可變的.

struct SDS {
  T capacity; // 數組容量
  T len; // 數組長度
  byte[] content; // 數組內容
}

content[] 存儲的是字符串的內容，capacity表示數組分配的長度，len表示字符串的實際長度。

字符串的編碼類型有int、embstr和raw三種，如上表所示，那么這三種編碼類型有什么不同呢？

int 編碼：保存的是可以用 long 類型表示的整數值。

raw 編碼：保存長度大于44字節的字符串（redis3.2版本之前是39字節，之后是44字節）。

embstr 編碼：保存長度小于44字節的字符串（redis3.2版本之前是39字節，之后是44字節）。

設置一個值測試一下：

127.0.0.1:6379> set num 300
127.0.0.1:6379> object encoding num
"int"
127.0.0.1:6379> set key1 wealwaysbyhappyhahaha
OK
127.0.0.1:6379> object encoding key1
"embstr"
127.0.0.1:6379> set key2 hahahahahahahaahahahahahahahahahahahaha
OK
127.0.0.1:6379> strlen key2
(integer) 39
127.0.0.1:6379> object encoding key2
"embstr"
127.0.0.1:6379> set key2 hahahahahahahaahahahahahahahahahahahahahahaha
OK
127.0.0.1:6379> object encoding key2
"raw"
127.0.0.1:6379> strlen key2
(integer) 45

embstr編碼的結構:

raw編碼的結構：

embstr和raw都是由redisObject和sds組成的。不同的是：embstr的redisObject和sds是連續的，只需要使用malloc分配一次內存；而raw需要為redisObject和sds分別分配內存，即需要分配兩次內存。
所有相比較而言，embstr少分配一次內存，更方便。但embstr也有明顯的缺點：如要增加長度，redisObject和sds都需要重新分配內存。

上文介紹了embstr和raw結構上的不同。重點來了~
為什么會選擇44作為兩種編碼的分界點？在3.2版本之前為什么是39？這兩個值是怎么得出來的呢？

1） 計算RedisObject占用的字節大小

struct RedisObject {
    int4 type; // 4bits
    int4 encoding; // 4bits
    int24 lru; // 24bits
    int32 refcount; // 4bytes = 32bits
    void *ptr; // 8bytes，64-bit system
}

type: 不同的redis對象會有不同的數據類型(string、list、hash等)，type記錄類型，會用到4bits。

encoding：存儲編碼形式，用4bits。

lru：用24bits記錄對象的LRU信息。

refcount：引用計數器，用到32bits。

*ptr：指針指向對象的具體內容，需要64bits。

計算： 4 + 4 + 24 + 32 + 64 = 128bits = 16bytes

第一步就完成了，RedisObject對象頭信息會占用16字節的大小，這個大小通常是固定不變的.

2) sds占用字節大小計算

舊版本：

struct SDS {
    unsigned int capacity; // 4byte
    unsigned int len; // 4byte
    byte[] content; // 內聯數組，長度為 capacity
}

這里的unsigned int 一個4字節，加起來是8字節.

內存分配器jemalloc分配的內存如果超出了64個字節就認為是一個大字符串，就會用到raw編碼。

前面提到 SDS 結構體中的 content 的字符串是以字節0結尾的字符串，之所以多出這樣一個字節，是為了便于直接使用 glibc 的字符串處理函數，以及為了便于字符串的調試打印輸出。所以我們還要減去1字節
64byte - 16byte - 8byte - 1byte = 39byte

新版本：

struct SDS {
    int8 capacity; // 1byte
    int8 len; // 1byte
    int8 flags; // 1byte
    byte[] content; // 內聯數組，長度為 capacity
}

這里unsigned int 變成了uint8_t、uint16_t.的形式，還加了一個char flags標識，總共只用了3個字節的大小。相當于優化了sds的內存使用，相應的用于存儲字符串的內存就會變大。

然后進行計算：

64byte - 16byte -3byte -1byte = 44byte。

總結：

所以，redis 3.2版本之后embstr最大能容納的字符串長度是44，之前是39。長度變化的原因是SDS中內存的優化。

Redis中List對象的底層是由quicklist(快速列表)實現的，快速列表支持從鏈表頭和尾添加元素，并且可以獲取指定位置的元素內容。

那么，快速列表的底層是如何實現的呢？為什么能夠達到如此快的性能？

羅馬不是一日建成的，quicklist也不是一日實現的，起初redis的list的底層是ziplist（壓縮列表）或者是 linkedlist（雙端列表）。先分別介紹這兩種數據結構。

當一個列表中只包含少量列表項，且是小整數值或長度比較短的字符串時，redis就使用ziplist（壓縮列表）來做列表鍵的底層實現。

測試：

127.0.0.1:6379> rpush dotahero sf qop doom
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding dotahero
"ziplist"

此處使用老版本redis進行測試，向dota英雄列表中加入了qop痛苦女王、sf影魔、doom末日使者三個英雄，數據結構編碼使用的是ziplist。

壓縮列表顧名思義是進行了壓縮，每一個節點之間沒有指針的指向，而是多個元素相鄰，沒有縫隙。所以 ziplist是Redis為了節約內存而開發的，是由一系列特殊編碼的連續內存塊組成的順序型數據結構。具體結構相對比較復雜，大家有興趣地話可以深入了解。

struct ziplist {
    int32 zlbytes; // 整個壓縮列表占用字節數
    int32 zltail_offset; // 最后一個元素距離壓縮列表起始位置的偏移量，用于快速定位到最后一個節點
    int16 zllength; // 元素個數
    T[] entries; // 元素內容列表，挨個挨個緊湊存儲
    int8 zlend; // 標志壓縮列表的結束，值恒為 0xFF
}

雙端列表大家都很熟悉，這里的雙端列表和java中的linkedlist很類似。

從圖中可以看出Redis的linkedlist雙端鏈表有以下特性：節點帶有prev、next指針、head指針和tail指針，獲取前置節點、后置節點、表頭節點和表尾節點、獲取長度的復雜度都是O(1)。

壓縮列表占用內存少，但是是順序型的數據結構，插入刪除元素的操作比較復雜，所以壓縮列表適合數據比較小的情況，當數據比較多的時候，雙端列表的高效插入刪除還是更好的選擇

在Redis開發者的眼中，數據結構的選擇，時間上、空間上都要達到極致，所以，他們將壓縮列表和雙端列表合二為一，創建了快速列表（quicklist）。和java中的hashmap一樣，結合了數組和鏈表的優點。

rpush: listAddNodeHead ---O(1)

lpush: listAddNodeTail ---O(1)

push:listInsertNode ---O(1)

index : listIndex ---O(N)

pop:ListFirst/listLast ---O(1)

llen:listLength ---O(N)

struct ziplist {
    ...
}
struct ziplist_compressed {
    int32 size;
    byte[] compressed_data;
}
struct quicklistNode {
    quicklistNode* prev;
    quicklistNode* next;
    ziplist* zl; // 指向壓縮列表
    int32 size; // ziplist 的字節總數
    int16 count; // ziplist 中的元素數量
    int2 encoding; // 存儲形式 2bit，原生字節數組還是 LZF 壓縮存儲
    ...
}
struct quicklist {
    quicklistNode* head;
    quicklistNode* tail;
    long count; // 元素總數
    int nodes; // ziplist 節點的個數
    int compressDepth; // LZF 算法壓縮深度
    ...
}

quicklist 默認的壓縮深度是 0，也就是不壓縮。壓縮的實際深度由配置參數list-compress-depth決定。為了支持快速的 push/pop 操作，quicklist 的首尾兩個 ziplist 不壓縮，此時深度就是 1。如果深度為 2，表示 quicklist 的首尾第一個 ziplist 以及首尾第二個 ziplist 都不壓縮。

Hash數據類型的底層實現是ziplist（壓縮列表）或字典（也稱為hashtable或散列表）。這里壓縮列表或者字典的選擇，也是根據元素的數量大小決定的。

如圖hset了三個鍵值對，每個值的字節數不超過64的時候，默認使用的數據結構是ziplist。

當我們加入了字節數超過64的值的數據時，默認的數據結構已經成為了hashtable。

Hash對象只有同時滿足下面兩個條件時，才會使用ziplist（壓縮列表）：

哈希中元素數量小于512個；

哈希中所有鍵值對的鍵和值字符串長度都小于64字節。

壓縮列表剛才已經了解了，hashtables類似于jdk1.7以前的hashmap。hashmap采用了鏈地址法的方法解決了哈希沖突的問題。想要深入了解的話可以參考之前寫的一篇博客：
hashmap你真的了解嗎

redis中的dict 結構內部包含兩個 hashtable，通常情況下只有一個 hashtable 是有值的。但是在 dict 擴容縮容時，需要分配新的 hashtable，然后進行漸進式搬遷，這時兩個 hashtable 存儲的分別是舊的 hashtable 和新的 hashtable。待搬遷結束后，舊的 hashtable 被刪除，新的 hashtable 取而代之。

Set數據類型的底層可以是intset(整數集)或者是hashtable(散列表也叫哈希表)。

當數據都是整數并且數量不多時，使用intset作為底層數據結構；當有除整數以外的數據或者數據量增多時，使用hashtable作為底層數據結構。

127.0.0.1:6379> sadd myset 111 222 333
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding myset
"intset"
127.0.0.1:6379> sadd myset hahaha
(integer) 1
127.0.0.1:6379> object encoding myset
"hashtable"

inset的數據結構為：

typedef struct intset {
    // 編碼方式
    uint32_t encoding;
    // 集合包含的元素數量
    uint32_t length;
    // 保存元素的數組
    int8_t contents[];
} intset;

intset底層實現為有序、無重復數的數組。 intset的整數類型可以是16位的、32位的、64位的。如果數組里所有的整數都是16位長度的，新加入一個32位的整數，那么整個16的數組將升級成一個32位的數組。升級可以提升intset的靈活性，又可以節約內存，但不可逆。

Redis中的Zset，也叫做有序集合。它的底層是ziplist（壓縮列表）或 skiplist（跳躍表）。

壓縮列表前文已經介紹過了，同理是在元素數量比較少的時候使用。此處主要介紹跳躍列表。

跳躍列表，顧名思義是可以跳的，跳著查詢自己想要查到的元素。大家可能對這種數據結構比較陌生，雖然平時接觸的少，但它確實是一個各方面性能都很好的數據結構，可以支持快速的查詢、插入、刪除操作，開發難度也比紅黑樹要容易的多。

為什么跳表有如此高的性能呢？它究竟是如何“跳”的呢？跳表利用了二分的思想，在數組中可以用二分法來快速進行查找，在鏈表中也是可以的。

舉個例子，鏈表如下：

假設要找到10這個節點，需要一個一個去遍歷，判斷是不是要找的節點。那如何提高效率呢？mysql索引相信大家都很熟悉，可以提高效率，這里也可以使用索引。抽出一個索引層來：

這樣只需要找到9然后再找10就可以了，大大節省了查找的時間。

還可以再抽出來一層索引，可以更好地節約時間:

這樣基于鏈表的“二分查找”支持快速的插入、刪除，時間復雜度都是O(logn)。

由于跳表的快速查找效率，以及實現的簡單、易讀。所以Redis放棄了紅黑樹而選擇了更為簡單的跳表。

Redis中的跳躍表：

typedef struct zskiplist {
     // 表頭節點和表尾節點
    struct zskiplistNode *header, *tail;
    // 表中節點的數量
    unsigned long length;
    // 表中層數最大的節點的層數
    int level;
 } zskiplist;
typedef struct zskiplistNode {
    // 成員對象
    robj *obj;
    // 分值
    double score;
     // 后退指針
    struct zskiplistNode *backward;
    // 層
    struct zskiplistLevel {
        // 前進指針
        struct zskiplistNode *forward;
         // 跨度---前進指針所指向節點與當前節點的距離
        unsigned int span;
    } level[];
} zskiplistNode;

zadd---zslinsert---平均O(logN), 最壞O(N)

zrem---zsldelete---平均O(logN), 最壞O(N)

zrank--zslGetRank---平均O(logN), 最壞O(N)

本文大概介紹了Redis的5種常用數據類型的底層實現，希望大家結合源碼和資料更深入地了解。

數據結構之美在Redis中體現得淋漓盡致，從String到壓縮列表、快速列表、散列表、跳表，這些數據結構都適用在了不同的地方，各司其職。

不僅如此，Redis將這些數據結構加以升級、結合，將內存存儲的效率性能達到了極致，正因為如此，Redis才能成為眾多互聯網公司不可缺少的高性能、秒級的key-value內存數據庫。

作者：楊亨
拓展閱讀：Redis閑談（1）：構建知識圖譜
來源：宜信技術學院