前言

一、简单动态字符串

1.字符串长度处理

字符串在 C 语言中的存储方式，想要获取字符串的长度，需要从头开始遍历，直到遇到 ‘\0’ 为止
redis中用一个 len 字段记录当前字符串的长度。想要获取长度只需要获取 len 字段即可。你看，差距不言自明。前者遍历的时间复杂度为 O(n)，Redis 中 O(1) 就能拿到，速度明显提升。
如图所示：

2.内存重新分配

空间预分配
对 SDS 修改及空间扩充时，除了分配所必须的空间外，还会额外分配未使用的空间。
具体分配规则是这样的：SDS 修改后，len 长度小于 1M，那么将会额外分配与 len 相同长度的未使用空间。如果修改后长度大于 1M，那么将分配1M的使用空间。

惰性空间释放
当然，有空间分配对应的就有空间释放。
SDS 缩短时，并不会回收多余的内存空间，而是使用 free 字段将多出来的空间记录下来。如果后续有变更操作，直接使用 free 中记录的空间，减少了内存的分配。

3.二进制安全

你已经知道了 Redis 可以存储各种数据类型，那么二进制数据肯定也不例外。但二进制数据并不是规则的字符串格式，可能会包含一些特殊的字符，比如 ‘\0’ 等。C 中字符串遇到 ‘\0’ 会结束，那 ‘\0’ 之后的数据就读取不上了。但在 SDS 中，是根据 len 长度来判断字符串结束的。这样，二进制安全的问题就解决了。

二、双端链表

列表 List 更多是被当作队列或栈来使用的。队列和栈的特性一个先进先出，一个先进后出。双端链表很好的支持了这些特性。

1.前后节点

链表里每个节点都带有两个指针，prev 指向前节点，next 指向后节点。这样在时间复杂度为 O(1) 内就能获取到前后节点。

2.头尾节点

头节点里有 head 和 tail 两个参数，分别指向头节点和尾节点。这样的设计能够对双端节点的处理时间复杂度降至 O(1) ，对于队列和栈来说再适合不过。同时链表迭代时从两端都可以进行。

3.链表长度

头节点里同时还有一个参数 len，和上边提到的 SDS 里类似，这里是用来记录链表长度的。因此获取链表长度时不用再遍历整个链表，直接拿到 len 值就可以了，这个时间复杂度是 O(1)。这些特性都降低了 List 使用时的时间开销。

三、压缩列表

双端链表我们已经熟悉了。不知道你有没有注意到一个问题：如果在一个链表节点中存储一个小数据，比如一个字节。那么对应的就要保存头节点，前后指针等额外的数据。这样就浪费了空间，同时由于反复申请与释放也容易导致内存碎片化。这样内存的使用效率就太低了。于是引入了压缩列表。

压缩列表是经过特殊编码，专门为了提升内存使用效率设计的。所有的操作都是通过指针与解码出来的偏移量进行的。并且压缩列表的内存是连续分配的，遍历的速度很快。

四、字典

Redis 作为 K-V 型数据库，所有的键值都是用字典来存储的。
日常学习中使用的字典你应该不会陌生，想查找某个词通过某个字就可以直接定位到，速度非常快。这里所说的字典原理上是一样的，通过某个 key 可以直接获取到对应的value。
字典又称为哈希表，这点没什么可说的。哈希表的特性大家都很清楚，能够在 O(1) 时间复杂度内取出和插入关联的值。
redis中的字典使用哈希表做底层实现，每个字典带有两个哈希表，一个平时使用，一个rehash时使用。
哈希表利用链地址法解决冲突，被分配到同一个索引上的多个键值对会连接成一个单向链表。
哈希表进行扩展和收缩的时候，程序将哈希表所有键值对rehash到新的哈希表里面，并且这个rehash过程并不是一次性完成的，而是渐进式完成的。

五、跳跃表

作为 Redis 中特有的数据结构-跳跃表，其在链表的基础上增加了多级索引来提升查找效率。每一层都有一条有序的链表，最底层的链表包含了所有的元素。这样跳跃表就可以支持在 O(logN) 的时间复杂度里查找到对应的节点。最坏才是o(n)。
具体就是：

注意事项：
（1）每个跳跃表的层高是1到32之间的随机数。
（2）同一个跳跃表中，多个节点可以含有相同的分值，但是节点的成员对象必须是唯一的。
（3）跳跃表的节点按照分值大小排序完成的，如果分值大小相同，按照成员对象大小排序。

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