Redis底层数据结构

Redis的底层数据结构主要包括SDS、双端链表、压缩列表、哈希表、整数集合、跳表和quicklist。

这些数据结构各有特点，使Redis能够高效地存储和处理不同类型的数据。下面对各个数据结构进行详细介绍：

1. SDS（简单动态字符串）

SDS（Simple Dynamic String）是Redis中用于实现字符串类型数据的核心数据结构，具有灵活性、缓存长度信息和动态扩容的特点。由于其设计，SDS在处理字符串时更为灵活和高效，适用于存储和处理字符串数据。

SDS通过在字符串头部记录长度和分配空间大小的信息，实现了在O(1)时间复杂度内获取字符串长度，同时还能避免缓冲区溢出问题。相比于C语言使用字符数组来实现的字符串，SDS的这种设计显著提高了效率和安全性。正是这些特性，使得SDS成为Redis实现高效字符串处理的关键结构。

2. 双端链表

 

双端链表是另一种链表数据结构，支持在两端进行元素的快速插入和删除操作。它由节点组成，每个节点包含指向上一个和下一个节点的指针。这种结构的优点是可以高效地进行头部和尾部的操作，并支持双向遍历。

list 结构为链表提供了表头指针 head, 表尾指针 tail, 以及链表长度的计数器 len. 来方便的对链表进行一个双端的遍历，或者查看链表长度。

双向链表

从 listNode 的结构我们可以看到，包含了前直接点和后置节点。所以可以很方便的进行正向和反向的遍历。

无环链表

表头结点的 prev 指针和表尾结点的 next 指针都只想 null, 所以 Redis 的链表是一个无环链表。

带有头指针和尾指针

在 list 结构中，保存了当前链表的表头指针和表尾指针，因此可以快速的从头进行遍历或者从尾部开始遍历。

带有长度计数器

list 结构中保存了当前链表长度的长度，因此对链表长度的统计时间复杂度是 O(1).

3. 压缩列表（zipList）

压缩列表是Redis为节省内存而设计的一种顺序型数据结构，用于List、Hash和Sorted Set等数据类型的底层实现。

压缩列表通过连续内存块紧凑地存储数据，减少内存碎片，并提高CPU缓存的利用率。每个节点可以保存字节数组或整数值，节点长度可变，支持从头部和尾部进行双向遍历。压缩列表结构紧凑，但添加或删除节点可能导致连锁更新，增加操作复杂度

 

4. 哈希表

哈希表是一种用于存储键值对的数据结构，广泛应用于实现各种数据类型。通过哈希函数处理键，可以快速定位到对应的值，具有高效的查找操作。哈希表还支持动态扩容，以适应新的键值对存储需求。

5. 整数集合

整数集合是专门用于存储整数值的集合，提供了紧凑和高效的存储方式。该数据结构使用紧凑的方式存储整数值，节省内存使用，并能够在O(logN)的时间复杂度内进行查找操作。整数集合还支持多种整数类型，根据存储的整数值大小自动选择合适的数据类型。

6. 跳表（skipList）

跳表是一种用于实现有序集合的数据结构，它通过多级索引的方式提高搜索效率。每个节点包含多个指向其他节点的指针，根据不同级别的索引进行跳跃式搜索，从而加快搜索速度。跳表在Redis中被应用于存储按分数排序的数据，如排行榜和计分系统。

为了提高查找效率，可以考虑在链表上建立索引，每两个节点提取一个节点到上一级作为索引，形成多级索引结构。这种多级索引结构就是跳表，通过这种方式，查找节点所需的遍历数量明显减少，从而提高了查找效率。

7. 快表(quickList)

 

Quicklist是一种特殊的双向链表，用于优化列表类型的存储。它由多个压缩列表组成，每个压缩列表作为一个节点存储在双向链表中。这种结构综合了双向链表和压缩列表的优势，既能够利用CPU缓存提升性能，又通过分区降低了操作的复杂度。

总的来说，通过这些丰富的底层数据结构，Redis能够应对各种复杂的数据存储和处理需求，充分发挥其高性能和灵活性的特点。