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对象类型

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Redis包含哪些对象类型？

Redis支持以下几种对象类型：

  1. 字符串（string）：Redis的最基本的数据类型，包括简单的文本字符串、整数和浮点数等。可以通过SET命令设置字符串值，通过GET命令获取字符串值。
  2. 列表（list）：由多个字符串组成的有序集合，可以在列表两端执行插入和删除操作，可以通过LPUSH和RPUSH命令分别在列表的左端和右端插入元素，通过LPOP和RPOP命令分别在列表的左端和右端删除元素。
  3. 集合（set）：包含多个字符串的无序集合，可以进行添加、删除、交集、并集、差集等操作。可以通过SADD命令添加元素，通过SMEMBERS命令获取集合中的所有元素。
  4. 散列（hash）：由多个字段组成的无序散列表，可以存储一组键值对，可以进行添加、删除、获取等操作。可以通过HSET命令添加键值对，通过HGETALL命令获取散列表中的所有键值对。
  5. 有序集合（sorted set）：包含多个字符串的有序集合，每个字符串都关联一个分数（score），可以进行添加、删除、获取、范围查询等操作。可以通过ZADD命令添加元素，通过ZRANGE命令获取指定范围内的元素。

除了以上五种基本对象类型，Redis还支持一些高级数据结构和功能，例如流（stream）、地理位置（geo）、HyperLogLog等。

对象类型底层数据结构

redis-对象类型和数据结构2

字符串

Redis字符串的实现原理

Redis 中的字符串是一种简单的键值对数据结构，它的值可以是一个字符串、一个整数或者一个浮点数。在 Redis 内部，字符串是通过一个叫做 SDS（Simple Dynamic String）的动态字符串实现的。

SDS 是 Redis 自己实现的一种字符串类型，相对于 C 语言中的字符串，SDS 在以下几个方面做了优化：

  1. 动态扩容：SDS 可以根据字符串长度动态扩容，避免了频繁的内存申请和释放操作。
  2. 防止缓冲区溢出：SDS 内部维护了字符串的长度信息，每次对字符串进行修改时都会检查缓冲区是否有足够的空间，并且会在需要的时候自动扩容。
  3. 二进制安全：与 C 语言中的字符串不同，SDS 可以存储二进制数据，不会受到字符串结束符的限制。

在 Redis 中，字符串的实现不仅仅是 SDS 的实现，还涉及到了一些其他的数据结构和算法。例如，Redis 中的字符串支持一些特殊的操作，比如将字符串转化为整数、在字符串中查找子串等等。为了实现这些操作，Redis 使用了一些经典的算法，如 MurmurHash、字符串匹配算法等。

总的来说，Redis 的字符串实现原理可以归纳为以下几点：

  1. Redis 使用自己实现的动态字符串 SDS 存储字符串。
  2. SDS 内部维护了字符串的长度信息，并且支持动态扩容和缩容。
  3. Redis 使用一些经典的算法，如 MurmurHash、字符串匹配算法等，来实现特殊的字符串操作。

Redis字符串对象包含哪些数据结构？

Redis字符串对象是Redis中最常用的数据类型之一，它是通过字符串结构体实现的。在Redis中，字符串结构体定义如下：

typedef struct redisObject {
    unsigned type:4;
    unsigned encoding:4;
    void *ptr;
    int64_t LRU;
    int refcount;
} robj;

其中，type表示数据类型，encoding表示数据编码方式，ptr指向具体的数据，LRU表示最近一次被使用的时间，refcount表示引用计数。

对于字符串对象，Redis支持两种不同的编码方式：int和raw。int编码方式将字符串转换为整数来存储，可以节省空间。而raw编码方式则直接存储原始字符串数据。

当字符串对象长度比较短时（小于等于39字节），Redis会采用embstr编码方式来存储数据。在这种情况下，字符串对象的ptr指向的是一个包含字符串数据的内存块，内存块前4个字节用于保存字符串的长度，后面跟着的是字符串的数据。这样做可以避免在每次访问字符串对象时都需要计算字符串长度，提高了访问效率。

当字符串对象长度比较长时（大于39字节），Redis会采用raw编码方式来存储数据。在这种情况下，字符串对象的ptr指向的是一个包含字符串数据的动态内存块，Redis会根据字符串长度动态分配内存，所以raw编码方式占用的空间比较大。

总之，Redis字符串对象底层实现的关键在于编码方式的选择和内存的管理。在使用Redis时，需要根据实际情况来选择合适的编码方式和内存管理策略，以达到更好的性能和空间利用率。

列表

在Redis中，列表（List）是一种有序集合类型的数据结构，可以通过在两端插入或删除元素来对列表进行修改。实际上，Redis中的列表是使用双向链表来实现的。

每个列表节点（List Node）都由一个指向前一个节点的指针和一个指向后一个节点的指针组成，这种双向链表的结构使得在列表两端插入或删除元素的操作时间复杂度都是O(1)，即常数时间复杂度。

当一个新元素被插入到列表的头部或尾部时，Redis会创建一个新的节点，并将新节点的前驱指针（prev）或后继指针（next）指向原来的头部或尾部节点，然后更新原来的头部或尾部节点的前驱指针或后继指针，使它们指向新的节点。

例如，当使用LPUSH命令在列表的头部插入一个新元素时，Redis会创建一个新节点，并将新节点的值设置为插入的元素值，然后将新节点的后继指针指向原来的头节点，将原来的头节点的前驱指针指向新节点，最后将新节点设置为列表的新头部节点。

同样的，当使用LPOP命令从列表的头部删除一个元素时，Redis会将原来的头部节点的后继节点作为新的头部节点，并更新新头部节点的前驱指针。

双向链表的实现使得Redis的列表数据结构具有高效的插入和删除操作，同时还支持一些高级功能，例如在列表中间插入或删除元素、获取指定范围内的元素等。

列表底层实现

在Redis中，列表（List）底层的实现是使用双向链表（Doubly Linked List）来实现的，这个链表是由多个节点（Node）组成的，每个节点都包含了一个指向前一个节点的指针prev、一个指向后一个节点的指针next以及一个存储元素值的value。

在Redis中，每个列表都有一个头节点（head）和一个尾节点（tail），这些节点都是虚拟节点，不存储任何元素值。头节点的前驱指针prev指向NULL，后继指针next指向列表的第一个实际节点；尾节点的前驱指针prev指向列表的最后一个实际节点，后继指针next指向NULL。

当使用LPUSH命令向列表的头部插入一个元素时，Redis会创建一个新节点，并将新节点的value设置为插入的元素值，然后将新节点的后继指针next指向原来的头节点，将原来的头节点的前驱指针prev指向新节点，最后将新节点设置为列表的新头节点。

同样的，当使用RPUSH命令向列表的尾部插入一个元素时，Redis会创建一个新节点，并将新节点的value设置为插入的元素值，然后将新节点的前驱指针prev指向原来的尾节点，将原来的尾节点的后继指针next指向新节点，最后将新节点设置为列表的新尾节点。

当使用LPOP命令从列表的头部删除一个元素时，Redis会将原来的头节点的后继节点作为新的头节点，并更新新头节点的前驱指针prev；当使用RPOP命令从列表的尾部删除一个元素时，Redis会将原来的尾节点的前驱节点作为新的尾节点，并更新新尾节点的后继指针next。

双向链表的实现使得Redis的列表数据结构具有高效的插入和删除操作，同时还支持一些高级功能，例如在列表中间插入或删除元素、获取指定范围内的元素等。但是，由于每个节点都需要维护指向前一个节点和后一个节点的指针，因此链表数据结构的空间复杂度比较高，每个节点都需要额外的指针空间。

列表包含哪些数据结构实现？

在Redis中，列表（List）数据结构的底层实现是使用双向链表（Doubly Linked List）和压缩列表（Ziplist）两种不同的数据结构来实现的，Redis会根据实际情况选择合适的数据结构来存储列表元素。

  1. 双向链表（Doubly Linked List）实现

双向链表是Redis中列表数据结构的标准实现方式，通过使用双向链表，Redis可以高效地进行列表的插入、删除、查找等操作，并且支持在列表两端进行元素的快速插入和删除操作。双向链表的实现使得Redis的列表数据结构具有高效的插入和删除操作，同时还支持一些高级功能，例如在列表中间插入或删除元素、获取指定范围内的元素等。

  1. 压缩列表（Ziplist）实现

压缩列表是Redis中一种紧凑型的、连续存储多个元素的数据结构，它可以将多个元素存储在一个连续的内存块中，并且可以进行压缩来减小空间占用。当列表中的元素都比较小，并且数量较少时，Redis会选择使用压缩列表来存储列表元素，这样可以减小内存占用，并且提高列表的访问速度。

压缩列表通常包含一个或多个节点（Node），每个节点可以存储多个元素，节点之间通过指针进行链接。压缩列表的每个节点都包含一个前置节点长度（previous_entry_length）和当前节点的长度（entry_length），这样可以方便地在压缩列表中定位元素的位置。另外，压缩列表中还可以存储一些额外的元数据，例如列表的长度、列表的编码方式等。

综上所述，Redis中的列表数据结构可以使用双向链表和压缩列表两种不同的数据结构来实现，它们各有优缺点，Redis会根据实际情况选择合适的数据结构来存储列表元素。

散列

散列包含哪些数据结构实现？

在Redis中，散列（Hash）数据结构包含两种数据结构实现方式，分别为ziplist和hashtable。

  1. ziplist实现

当散列中存储的键值对比较少（小于等于512个键值对）且键和值的长度都较短（小于等于64字节）时，Redis会使用ziplist作为散列的底层实现方式。ziplist是一种紧凑的、连续存储多个元素的数据结构，它可以将多个元素存储在一个连续的内存块中，并且可以进行压缩来减小空间占用。

在ziplist中，每个键值对都由一个entry组成，entry由前一个entry的长度prevlen、当前entry的长度entrylen和entry的内容value组成。每个entry可以保存一个键值对，其中键和值都是由字节数组组成的字符串。在ziplist中，键和值都是被编码为字节数组的形式。

  1. hashtable实现

当散列中存储的键值对比较多（大于512个键值对）或键和值的长度比较长（大于64字节）时，Redis会使用hashtable作为散列的底层实现方式。hashtable是一种散列表，它可以高效地进行键值对的插入、查找和删除等操作，同时还支持一些高级功能，例如自动扩容、链式哈希冲突解决等。

在hashtable中，每个键值对都会被插入到一个桶（bucket）中，桶中包含了一个链表，链表中存储了所有被插入到该桶中的键值对。当散列中的键值对较多时，Redis会对hashtable进行自动扩容，以提高散列的性能和空间利用率。

综上所述，Redis中的散列数据结构可以使用ziplist和hashtable两种不同的数据结构来实现，它们各有优缺点，Redis会根据实际情况选择合适的数据结构来存储散列中的键值对。

集合

集合包含哪些数据结构实现？

在Redis中，集合（Set）数据结构包含两种数据结构实现方式，分别为intset和hashtable。

  1. intset实现

当集合中存储的元素都是整数类型，且元素个数较少（小于等于512个元素）时，Redis会使用intset作为集合的底层实现方式。intset是一种紧凑的、连续存储多个整数的数据结构，它可以将多个整数存储在一个连续的内存块中，并且可以进行压缩来减小空间占用。

在intset中，每个整数都会被编码为1字节、2字节或4字节的整数类型，这取决于整数的大小。intset中的元素是有序的，并且可以快速进行插入、查找和删除等操作。

  1. hashtable实现

当集合中存储的元素包含任意类型，或元素个数较多（大于512个元素）时，Redis会使用hashtable作为集合的底层实现方式。hashtable是一种散列表，它可以高效地进行元素的插入、查找和删除等操作，同时还支持一些高级功能，例如自动扩容、链式哈希冲突解决等。

在hashtable中，每个元素都会被插入到一个桶（bucket）中，桶中包含了一个链表，链表中存储了所有被插入到该桶中的元素。当集合中的元素较多时，Redis会对hashtable进行自动扩容，以提高集合的性能和空间利用率。

综上所述，Redis中的集合数据结构可以使用intset和hashtable两种不同的数据结构来实现，它们各有优缺点，Redis会根据实际情况选择合适的数据结构来存储集合中的元素。

有序集合

有序集合包含哪些数据结构？

在Redis中，有序集合（Sorted Set）数据结构包含两种数据结构实现方式，分别为ziplist和skiplist。

  1. ziplist实现

当有序集合中存储的元素个数较少（小于等于128个元素）且元素的值都比较小（可以被编码为1字节或2字节整数）时，Redis会使用ziplist作为有序集合的底层实现方式。ziplist是一种紧凑的、可变长的序列，它可以将多个元素存储在一个连续的内存块中，并且可以进行压缩来减小空间占用。

在ziplist中，每个元素都会被编码为一个连续的内存块，内存块中包含了元素的值和元素的排名（即元素在有序集合中的位置）。ziplist中的元素是有序的，并且可以快速进行插入、查找和删除等操作。

  1. skiplist实现

当有序集合中存储的元素个数较多（大于128个元素）或元素的值比较大（需要被编码为更长的整数类型）时，Redis会使用skiplist作为有序集合的底层实现方式。skiplist是一种随机化的数据结构，它可以高效地进行元素的插入、查找和删除等操作，同时还支持一些高级功能，例如范围查询、分值查询等。

在skiplist中，每个元素都会被插入到一个层数随机的多级链表中，每个级别的链表都会快速跳过一些元素，从而加速查找和范围查询等操作。skiplist中的元素是有序的，并且可以根据元素的分值进行范围查询。

综上所述，Redis中的有序集合数据结构可以使用ziplist和skiplist两种不同的数据结构来实现，它们各有优缺点，Redis会根据实际情况选择合适的数据结构来存储有序集合中的元素。

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