高效的数据结构
学习 MySQL 的时候我知道为了提高检索速度使用了 B+ Tree 数据结构，所以 Redis 速度快也跟数据结构有关。
在 Redis 中，常用的 5 种数据类型和应用场景如下：
- String： 缓存、计数器、分布式锁等。
- List： 链表、队列、微博关注人时间轴列表等。
- Hash： 用户信息、Hash 表等。
- Set： 去重、赞、踩、共同好友等。
- Zset： 访问量排行榜、点击量排行榜等。
不同数据类型使用不同的数据结构速度才得以提升。每种数据类型都有一种或者多种数据结构来支撑，底层数据结构有 6 种。
Redis hash 字典
Redis 整体就是一个 哈希表来保存所有的键值对，无论数据类型是 5 种的任意一种。哈希表，本质就是一个数组，每个元素被叫做哈希桶，不管什么数据类型，每个桶里面的 entry 保存着实际具体值的指针。
Redis 全局哈希表
整个数据库就是一个全局哈希表，而哈希表的时间复杂度是 O(1)，只需要计算每个键的哈希值，便知道对应的哈希桶位置，定位桶里面的 entry 找到对应数据，这个也是 Redis 快的原因之一。
那 Hash 冲突怎么办？
当写入 Redis 的数据越来越多的时候，哈希冲突不可避免，会出现不同的 key 计算出一样的哈希值。
Redis 通过链式哈希解决冲突：也就是同一个 桶里面的元素使用链表保存。但是当链表过长就会导致查找性能变差可能，所以 Redis 为了追求快，使用了两个全局哈希表。用于 rehash 操作，增加现有的哈希桶数量，减少哈希冲突。
开始默认使用 hash 表 1 保存键值对数据，哈希表 2 此刻没有分配空间。当数据越来多触发 rehash 操作，则执行以下操作：
1.给 hash 表 2 分配更大的空间；
2.将 hash 表 1 的数据重新映射拷贝到 hash 表 2 中；
3.释放 hash 表 1 的空间。
4.值得注意的是，将 hash 表 1 的数据重新映射到 hash 表 2 的过程中并不是一次性的，这样会造成 Redis 阻塞，无法提供服务。
而是采用了渐进式 rehash，每次处理客户端请求的时候，先从 hash 表 1 中第一个索引开始，将这个位置的 所有数据拷贝到 hash 表 2 中，就这样将 rehash 分散到多次请求过程中，避免耗时阻塞。
SDS 简单动态字符
问题：Redis 是用 C 语言实现的，为啥还重新搞一个 SDS 动态字符串呢？
字符串结构使用最广泛，通常我们用于缓存登陆后的用户信息，key = userId，value = 用户信息 JSON 序列化成字符串。
C 语言中字符串的获取 「MageByte」的长度，要从头开始遍历，直到 「\0」为止，Redis 作为唯快不破的男人是不能忍受的。
C 语言字符串结构与 SDS 字符串结构对比图如下所示：
SDS 与 C 字符串区别？
O(1) 时间复杂度获取字符串长度
C 语言字符串布吉路长度信息，需要遍历整个字符串时间复杂度为 O(n)，C 字符串遍历时遇到 ‘\0’ 时结束。
SDS 中 len 保存这字符串的长度，O(1) 时间复杂度。
空间预分配
SDS 被修改后，程序不仅会为 SDS 分配所需要的必须空间，还会分配额外的未使用空间。
分配规则如下：如果对 SDS 修改后，len 的长度小于 1M，那么程序将分配和 len 相同长度的未使用空间。举个例子，如果 len=10，重新分配后，buf 的实际长度会变为 10(已使用空间)+10(额外空间)+1(空字符)=21。如果对 SDS 修改后 len 长度大于 1M，那么程序将分配 1M 的未使用空间。
惰性空间释放
当对 SDS 进行缩短操作时，程序并不会回收多余的内存空间，而是使用 free 字段将这些字节数量记录下来不释放，后面如果需要 append 操作，则直接使用 free 中未使用的空间，减少了内存的分配。
二进制安全
在 Redis 中不仅可以存储 String 类型的数据，也可能存储一些二进制数据。
二进制数据并不是规则的字符串格式，其中会包含一些特殊的字符如 ‘\0’，在 C 中遇到 ‘\0’ 则表示字符串的结束，但在 SDS 中，标志字符串结束的是 len 属性。
zipList 压缩列表
压缩列表是 List 、hash、 sorted Set 三种数据类型底层实现之一。
当一个列表只有少量数据的时候，并且每个列表项要么就是小整数值，要么就是长度比较短的字符串，那么 Redis 就会使用压缩列表来做列表键的底层实现。
ziplist 是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型的数据结构，ziplist 中可以包含多个 entry 节点，每个节点可以存放整数或者字符串。
ziplist 在表头有三个字段 zlbytes、zltail 和 zllen，分别表示列表占用字节数、列表尾的偏移量和列表中的 entry 个数；压缩列表在表尾还有一个 zlend，表示列表结束。
struct ziplist<T> {
int32 zlbytes; // 整个压缩列表占用字节数
int32 zltail_offset; // 最后一个元素距离压缩列表起始位置的偏移量，用于快速定位到最后一个节点
int16 zllength; // 元素个数
T[] entries; // 元素内容列表，挨个挨个紧凑存储
int8 zlend; // 标志压缩列表的结束，值恒为 0xFF
}
如果我们要查找定位第一个元素和最后一个元素，可以通过表头三个字段的长度直接定位，复杂度是 O(1)。而查找其他元素时，就没有这么高效了，只能逐个查找，此时的复杂度就是 O(N)
双端列表
Redis List 数据类型通常被用于队列、微博关注人时间轴列表等场景。不管是先进先出的队列，还是先进后出的栈，双端列表都很好的支持这些特性。
Redis 的链表实现的特性可以总结如下：
- 双端：链表节点带有 prev 和 next 指针，获取某个节点的前置节点和后置节点的复杂度都是 O（1）。
- 无环：表头节点的 prev 指针和表尾节点的 next 指针都指向 NULL，对链表的访问以 NULL 为终点。
- 带表头指针和表尾指针：通过 list 结构的 head 指针和 tail 指针，程序获取链表的表头节点和表尾节点的复杂度为 O（1）。
- 带链表长度计数器：程序使用 list 结构的 len 属性来对 list 持有的链表节点进行计数，程序获取链表中节点数量的复杂度为 O（1）。
- 多态：链表节点使用 void* 指针来保存节点值，并且可以通过 list 结构的 dup、free、match 三个属性为节点值设置类型特定函数，所以链表可以用于保存各种不同类型的值。
后续版本对列表数据结构进行了改造，使用 quicklist 代替了 ziplist 和 linkedlist。
quicklist 是 ziplist 和 linkedlist 的混合体，它将 linkedlist 按段切分，每一段使用 ziplist 来紧凑存储，多个 ziplist 之间使用双向指针串接起来。
这也是为何 Redis 快的原因，不放过任何一个可以提升性能的细节。
skipList 跳跃表
sorted set 类型的排序功能便是通过「跳跃列表」数据结构来实现。
跳跃表（skiplist）是一种有序数据结构，它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。
跳跃表支持平均 O（logN）、最坏 O（N）复杂度的节点查找，还可以通过顺序性操作来批量处理节点。
跳表在链表的基础上，增加了多层级索引，通过索引位置的几个跳转，实现数据的快速定位，如下图所示：
当需要查找 40 这个元素需要经历 三次查找。
整数数组（intset）
当一个集合只包含整数值元素，并且这个集合的元素数量不多时，Redis 就会使用整数集合作为集合键的底层实现。结构如下：
typedef struct intset{
//编码方式
uint32_t encoding;
//集合包含的元素数量
uint32_t length;
//保存元素的数组
int8_t contents[];
}intset;
contents 数组是整数集合的底层实现：整数集合的每个元素都是 contents 数组的一个数组项（item），各个项在数组中按值的大小从小到大有序地排列，并且数组中不包含任何重复项。length 属性记录了整数集合包含的元素数量，也即是 contents 数组的长度。
