Redis所有的數據結構都是以唯一的key字符串作爲名稱，然後通過這個唯一的key來獲取響應的value數據。value有5種基礎數據結構，分別是string（字符串）、list（列表）、set（集合）、hash（字典）、zset（有序集合）。
數據類型的應用場景
string：粉絲數
list：存儲關注列表、粉絲列表
hash：用於存儲用戶信息，比如一個person對象，有姓名，年齡，生日等信息，就適合用hash來存儲
set：存儲關注人 粉絲等，redis實現了對兩個set求交併差集，可以計算出兩個人的共同關注等
zset：存儲一個班級所以同學的考試成績
string（字符串）
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Redis字符串是動態字符串，是可以修改的字符串，結構上類似於Java中的ArrayList，採用預分配冗餘空間的方式來減少內存的頻繁分配。Redis 的字符串是一種簡單動態字符串（SDS），因爲普通的 String 字符串不記錄長度信息，如果想知道它的長度，需要遍歷整個字符串來得到，時間複雜度爲 O(n)，而 redis 的簡單動態字符串中的 len 屬性記錄了長度信息，取得長度的時間複雜度僅爲 O(1)，這樣確保了獲取字符串長度的操作不會成爲 redis 的性能瓶頸。
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操作語句
- set 進行寫：set name test（mset name1 test1 name2 test2 name3 test3）
- get 進行讀：get name（mget name1 name2 name3）
- expire 設置過期時間：expire name 5（表示5秒後過期）
- setex 同時寫和設置過期時間：setex name 5 test
- setnx 表示 name不存在時才進行set：setnx name test
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如果value的值是一個整數，name可以對它進行自增操作，如果整數超過Long的最大最小值，會報錯
- incr 表示自增1：incr age
- incrby 表示自增指定值：incrby age 5
list（列表）
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Redis 列表相當於Java中的LinkedList，插入和刪除非常快，時間複雜度是O(1)，但是查找數據很慢，時間複雜度爲O(n)。
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可以用來做異步隊列：將需要延後處理的任務序列化成字符串，存到 Redis 的 list 列表中，另一個線程從這個列表中輪詢數據進行處理。
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rpush 表示右邊進，lpop 表示左邊出，構成的是一個隊列。
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rpush 表示右邊進，rpop表示右邊出，構成的是一個棧。
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list底層結構：
- Redis 底層存儲的並不是一個簡單的LinkedList，而是快速鏈表quickList。
- 在列表元素較少時，使用一塊連續的內存來儲存，這個結構叫做zipList，也就是壓縮鏈表，它將所有的元素緊挨着一起存儲。
- 當數據量較多時，改爲quickList，這麼做的原因是：普通的鏈表需要附加指針會佔用空間，而且加重了內存的碎片化。所以Redis將鏈表和zipList結合組成了quickList，它將多個zipList通過雙向指針串起來，這樣既能滿足快速插入刪除性能，又不會出現嚴重的空間碎片化。
set（集合）
- Redis 的集合相當於Java 中的HashSet，它的內部實現相當於一個特殊的字典，字典中所有的value都是NULL。
- set集合中的元素時無序且唯一的，可以用來存儲活動中獎的用戶id，可以保證同一個用戶不會中獎兩次。
- 操作：
- sadd book java（添加元素）
- spop book（彈出一個元素）
- scard book（獲取長度，類似count）
- smembers book（查看所有元素）
hash（字典）
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Redis的字典相當於Java中的HashMap。
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Redis的字典和HashMap的異同點：
- 相同點：無序，採用數組+鏈表結構。數組位置碰撞時，就會將碰撞的元素使用鏈表串接起來。
- 不同點：
- Redis 字典的值只能是字符串，而HashMap的值可以是多種類型。
- rehash的方式不一樣，因爲HashMap採用了一次性全部rehash。Redis爲了高性能，不能阻塞服務，採用了漸進式rehash策略。漸進式 rehash 就是同時保留舊數組和新數組，在後續對 hash 的操作中漸漸的將舊數組中的數據遷移到新數組中，所以在操作處於 rehash 過程的字典時，需要同時訪問新舊兩個哈希表，如果在舊哈希表中找不到元素，就需要去新哈希表中查找。
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Redis中的每個字典都帶有兩個哈希表：ht[0]和ht[1]，一個作爲平時使用，一個在rehash時使用。
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Redis的哈希表示如何解決哈希衝突的：採用鏈地址法來解決鍵衝突問題，每個節點都有一個next指針指向另一個節點，通過指針將索引值相同的節點連接起來。
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rehash 當哈希表保存的鍵值對數量太多或者太少時，需要對哈希表的大小進行相應的擴展或者收縮。漸進式rehash步驟：
- 爲ht[1]分配空間，讓字典同時持有ht[0]和ht[1]兩個表。
- 在字典中維持一個索引計數器rehashidx，值設爲0，表示rehash工作正式開始。
- 在rehash進行期間，每次對字典執行添加、刪除、查找或者更新操作時，程序就會順帶將ht[0]哈希表在rehashidx索引上所有的鍵值對rehash到ht[1]，並將rehashidx的值加1。
- 隨着字典操作的不斷執行，最終ht[0]的所有鍵值對都會被rehash到ht[1]，這時程序將rehashidx的值設爲-1，表示rehash操作已完成。然後將ht[0]的空間釋放掉，將ht[1]設置爲ht[0]。
zset（有序集合）
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一方面它是一個set，保證了元素的唯一性。
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另一方面它給每個元素賦予一個score，代表這個value的排序權重。可以根據score對元素進行排序。
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使用場景：可以用來存粉絲列表（粉絲id，關注時間），存學術成績（學生id，成績）
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操作：
- zadd test 99 math
- zrange test 60 100（區間查找60到100分的元素）
- zrank test math 看排名
- zcard test 相當於count
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zset底層數據結構
- zset底層數據結構包括ziplist和skiplist，當有序集合保存的元素數量小於128個並且所有元素的長度都小於64字節時，使用ziplist，否則使用zskiplist和dict。
- ziplist 作爲zset底層數據結構時，每個集合元素使用兩個緊挨在一起的壓縮列表節點來保存，第一個節點保存元素的成員，第二個節點保存元素的分值。
- zskiplist和dict作爲zset底層存儲結構時，dict保存key/value，便於通過key獲取score；zskiplist保存有序的元素列表，便於按照分值對元素排序，便於執行range之類的命令。
跳躍表
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跳躍表是一種鏈表加多層索引的結構，支持快速插入、刪除、查找操作，平均查找複雜度是O(logN)，空間複雜度是O(n)。
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跳躍表由zskiplist和zskiplistNode兩個結構構成。zskiplist結構用於保存跳躍節點相關的信息，比如節點的數量、表頭表尾節點的指針等；zskiplistNode結構用於表示跳躍表節點。跳躍表節點中有一個level數組，代表層，數組中每個元素都包含一個指向其他節點的指針，可以通過這些層來加快訪問其他節點的速度。節點中還保存了元素的引用和分值，跳躍表中所有的節點都按照分值從小到大排序。
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爲什麼要使用跳錶而不是紅黑樹來實現zset：
- zset支持的操作有插入、刪除、查找、有序輸出所有元素、查找區間內所有元素。前面4項，兩者效率差不多，但是最後一項，紅黑樹沒有跳錶效率高。
- 在跳錶中，要查找區間的元素，只需定位到兩個區間端點在最底層的位置，然後順序遍歷元素即可，非常高效。而紅黑樹定位到端點後，每次都要查找後續節點，比較耗時。
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爲什麼有序集合zset需要同時使用跳躍表和字典來實現
- 如果只用字典實現有序集合，它可以以O(1)的複雜度查找元素的分值，但是對於zrank、zrange命令，都需要對所有元素排序，完成這種排序至少需要O(NlogN)的時間複雜度，以及O(N)的空間內存（因爲要創建一個數組來保存排序後的元素）。
- 如果只用跳躍表來實現有序集合的話，有高效執行範圍操作的優點，但是根據成員查找分值這一操作的複雜度將從O(1)上升爲O(N)。因此，爲了讓有序集合的查找分值和範圍查找操作都儘可能快，redis選擇同時使用字典和跳躍表來實現有序集合。兩種數據結構通過指針共享元素，不會浪費內存
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Redis只在兩個地方用到了跳躍表，一個是實現有序集合鍵，另一個是集羣節點中用作內部數據結構。跳錶是可以實現二分查找的有序鏈表（鏈表加上多級索引的結構，就是跳錶）
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跳躍表的時間複雜度爲O(logn)：標準化的跳錶每兩個元素提取出一個元素作爲上一級的索引，也就是開始是1/2，然後1/4，1/8 … ，每一級索引減少上一級一半的元素，那麼最後一級只有一個元素，也就是總元素個數 n/(2h) = 1 ，得到高度 h = logn，所以跳錶的時間複雜度爲 O(logn)。
跳躍表的空間複雜度爲O(n)：如果每兩個元素向上提取一個元素的索引，那麼最後額外需要的空間是一個等比數列，爲：n/2 + n/4 + n/8 … + 8 + 4 + 2 = n - 2 ，所以，跳錶的空間複雜度爲 O(n)。每三個節點抽取一個索引的話，額外需要的空間是n-1/2。