什麼是Redis？
Redis（全稱：Remote Dictionary Server 遠程字典服務）是一個開源的使用ANSI C語言編寫、支持網絡、可基於內存亦可持久化的日誌型、Key-Value數據庫，並提供多種語言的API。它通常被稱爲數據結構服務器，因爲值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Hash), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等類型。
redisObject
Redis的key是頂層模型，它的value是扁平化的。Redis中，所有的value都是一個object，它的結構如下：
typedef struct redisObject {
unsigned [type] 4;
unsigned [encoding] 4;
unsigned [lru] REDIS_LRU_BITS;
int refcount;
void *ptr;
} robj;
簡單介紹一下這幾個字段：
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type：數據類型，就是我們熟悉的string、hash、list等。
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encoding：內部編碼，其實就是本文要介紹的數據結構。指的是當前這個value底層是用的什麼數據結構。因爲同一個數據類型底層也有多種數據結構的實現，所以這裏需要指定數據結構。
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REDIS_LRU_BITS：當前對象可以保留的時長。
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refcount：對象引用計數，用於GC。
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ptr：指針，指向以encoding的方式實現這個對象的實際地址。
string
在Redis內部，string類型有兩種底層儲存結構。Redis會根據存儲的數據及用戶的操作指令自動選擇合適的結構：
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int：存放整數類型；
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SDS：存放浮點、字符串、字節類型；SDS: 簡單動態字符串 simple dynamic string
SDS
SDS的內部數據結構：
typedef struct sdshdr { // buf中已經佔用的字符長度 unsigned int len; // buf中剩餘可用的字符長度 unsigned int free; // 數據空間 char buf[]; }可見，其底層是一個char數組。buf最大容量爲512M，裏面可以放字符串、浮點數和字節。所以你甚至可以放一張序列化後的圖片。它爲什麼沒有直接使用數組，而是包裝成了這樣的數據結構呢？
因爲buf會有動態擴容和縮容的需求。如果直接使用數組，那每次對字符串的修改都會導致重新分配內存，效率很低。
buf的擴容過程如下：
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如果修改後len長度將小於1M,這時分配給free的大小和len一樣,例如修改過後爲10字節, 那麼給free也是10字節，buf實際長度變成了10 + 10 + 1 = 21byte
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如果修改後len長度將大於等於1M,這時分配給free的長度爲1M,例如修改過後爲30M,那麼給free是1M.buf實際長度變成了30M + 1M + 1byte
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惰性空間釋放指的是當字符串縮短時，並沒有真正的縮容，而是移動free的指針。這樣將來字符串長度增加時，就不用重新分配內存了。但這樣會造成內存浪費，Redis提供了API來真正釋放內存。
![]()
list
list底層有兩種數據結構：鏈表linkedlist和壓縮列表ziplist。當list元素個數少且元素內容長度不大時，使用ziplist實現，否則使用linkedlist。
鏈表
Redis使用的鏈表是雙向鏈表。爲了方便操作，使用了一個list結構來持有這個鏈表。如圖所示：
typedef struct list{
//表頭節點
listNode *head;
//表尾節點
listNode *tail;
//鏈表所包含的節點數量
unsigned long len;
//節點值複製函數
void *(*dup)(void *ptr);
//節點值釋放函數
void *(*free)(void *ptr);
//節點值對比函數
int (*match)(void *ptr,void *key);
}list;
data存的其實也是一個指針。鏈表裏面的元素是上面介紹的string。因爲是雙向鏈表，所以可以很方便地把它當成一個棧或者隊列來使用。
壓縮列表
與上面的鏈表相對應，壓縮列表有點兒類似數組，通過一片連續的內存空間，來存儲數據。不過，它跟數組不同的一點是，它允許存儲的數據大小不同。每個節點上增加一個length屬性來記錄這個節點的長度，這樣比較方便地得到下一個節點的位置。
上圖的各字段含義爲：
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zlbytes：列表的總長度
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zltail：指向最末元素
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zllen：元素的個數
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entry：元素的內容，裏面記錄了前一個Entry的長度，用於方便雙向遍歷
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zlend：恆爲0xFF，作爲ziplist的定界符
壓縮列表不只是list的底層實現，也是hash的底層實現之一。當hash的元素個數少且內容長度不大時，使用壓縮列表來實現。
hash
hash底層有兩種實現：壓縮列表和字典（dict）。壓縮列表剛剛上面已經介紹過了，下面主要介紹一下字典的數據結構。
字典
字典其實就類似於Java語言中的Map,Python語言中的dict。與Java中的HashMap類似，Redis底層也是使用的散列表作爲字典的實現，解決hash衝突使用的是鏈表法。Redis同樣使用了一個數據結構來持有這個散列表：
在鍵增加或減少時，會擴容或縮容，並且進行rehash，根據hash值重新計算索引值。那如果這個字典太大了怎麼辦呢？
爲了解決一次性擴容耗時過多的情況，可以將擴容操作穿插在插入操作的過程中，分批完成。當負載因子觸達閾值之後，只申請新空間，但並不將老的數據搬移到新散列表中。當有新數據要插入時，將新數據插入新散列表中，並且從老的散列表中拿出一個數據放入到新散列表。每次插入一個數據到散列表，都重複上面的過程。經過多次插入操作之後，老的散列表中的數據就一點一點全部搬移到新散列表中了。這樣沒有了集中的一次一次性數據搬移，插入操作就都變得很快了。這個過程也被稱爲漸進式rehash。
set
set裏面沒有重複的集合。set的實現比較簡單。如果是整數類型，就直接使用整數集合intset。使用二分查找來輔助，速度還是挺快的。不過在插入的時候，由於要移動元素，時間複雜度是O(N)。
如果不是整數類型，就使用上面在hash那一節介紹的字典。key爲set的值，value爲空。
zset
zset是可排序的set。與hash的實現方式類似，如果元素個數不多且不大，就使用壓縮列表ziplist來存儲。不過由於zset包含了score的排序信息，所以在ziplist內部，是按照score排序遞增來存儲的。意味着每次插入數據都要移動之後的數據。
跳錶
跳錶（skiplist）是另一種實現dict的數據結構。跳錶是對鏈表的一個增強。我們在使用鏈表的時候，即使元素的有序排列的，但如果要查找一個元素，也需要從頭一個個查找下去，時間複雜度是O(N)。而跳錶顧名思義，就是跳躍了一些元素，可以抽象多層。
如下圖所示，比如我們要查找8，先在最上層L2查找，發現在1和9之間；然後去L1層查找，發現在5和9之間；然後去L0查找，發現在7和9之間，然後找到8。
當元素比較多時，使用跳錶可以顯著減少查找的次數。
同list類似，Redis內部也不是直接使用的跳錶，而是使用了一個自定義的數據結構來持有跳錶。下圖左邊藍色部分是skiplist，右邊是4個zskiplistNode。zskiplistNode內部有很多層L1、L2等，指針指向這一層的下一個結點。BW是回退指針（backward），用於查找的時候回退。然後下面是score和對象本身object。
總結
Redis一共分爲5中基本數據類型：String,Hash,List,Set,ZSet.Redis對外暴露的是對象（數據類型），而每個對象都是用一個redisObject持有，通過不同的編碼，映射到不同的數據結構。從最開始的那個圖可以知道，有時候不同對象可能會底層使用同一種數據結構，比如壓縮列表和字典等。
在瞭解數據結構後，我們就能夠更清楚應該選用什麼樣的對象，出現問題時應該如何優化了。
參考文章
本文主要參考了博客主“崖邊小生”的Redis系列文章。博客鏈接：https://www.cnblogs.com/hunternet/tag/Redis/