Redis数据结构：快速的Redis有哪些慢操作？

引言
键和值用什么结构组织
为什么哈希表操作变慢了
集合数据操作效率
有哪些底层数据结构
不同操作的复杂度

引言

它接收到一个键值对操作后，能以微秒级别的速度找到数据，并快速完成操作。

一方面，它是内存数据库，所有操作都在内存上完成，内存的访问速度本身就很快。
另一方面，这要归功于它的数据结构。键值对是按一定的数据结构来组织的，操作键值对最终就是对数据结构进行增删改查操作，所以高效的数据结构是 Redis 快速处理数据的基础。

String 类型的底层实现只有一种数据结构，也就是简单动态字符串。而 List、Hash、Set 和 Sorted Set 这四种数据类型，都有两种底层实现结构。

键和值用什么结构组织

为了实现从键到值的快速访问，Redis 使用了一个哈希表来保存所有键值对。一个哈希表，其实就是一个数组，数组的每个元素称为一个哈希桶。所以，我们常说，一个哈希表是由多个哈希桶组成的，每个哈希桶中保存了键值对数据。

其实，哈希桶中的元素保存的并不是值本身，而是指向具体值的指针。这也就是说，不管值是 String，还是集合类型，哈希桶中的元素都是指向它们的指针。

哈希表的最大好处很明显，就是让我们可以用 O(1) 的时间复杂度来快速查找到键值对。
当你往 Redis 中写入大量数据后，就可能发现操作有时候会突然变慢了。这其实是因为你忽略了一个潜在的风险点，那就是哈希表的冲突问题和 rehash 可能带来的操作阻塞。

为什么哈希表操作变慢了

哈希冲突是指，两个 key 的哈希值和哈希桶计算对应关系时，正好落在了同一个哈希桶中。毕竟，哈希桶的个数通常要少于 key 的数量，这也就是说，难免会有一些 key 的哈希值对应到了同一个哈希桶中。

Redis 解决哈希冲突的方式，就是链式哈希。链式哈希也很容易理解，就是指同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存，它们之间依次用指针连接。

哈希冲突链上的元素只能通过指针逐一查找再操作。如果哈希表里写入的数据越来越多，哈希冲突可能也会越来越多，这就会导致某些哈希冲突链过长，进而导致这个链上的元素查找耗时长，效率降低。

Redis 会对哈希表做 rehash 操作。rehash 也就是增加现有的哈希桶数量，让逐渐增多的entry 元素能在更多的桶之间分散保存，减少单个桶中的元素数量，从而减少单个桶中的冲突。

为了使 rehash 操作更高效，Redis 默认使用了两个全局哈希表：哈希表 1 和哈希表 2。rehash步骤如下：

给哈希表 2 分配更大的空间，例如是当前哈希表 1 大小的两倍；
把哈希表 1 中的数据重新映射并拷贝到哈希表 2 中；
释放哈希表 1 的空间。

可以从哈希表 1 切换到哈希表 2，用增大的哈希表 2 保存更多数据，而原来的哈希表 1 留作下一次 rehash 扩容备用。但是第二步涉及大量的数据拷贝，如果一次性把哈希表 1 中的数据都迁移完，会造成 Redis 线程阻塞，无法服务其他请求。

Redis 采用了渐进式 rehash：
简单来说就是在第二步拷贝数据时，Redis 仍然正常处理客户端请求，每处理一个请求时，从哈希表 1 中的第一个索引位置开始，顺带着将这个索引位置上的所有 entries 拷贝到哈希表 2中；等处理下一个请求时，再顺带拷贝哈希表 1 中的下一个索引位置的entries。

巧妙地把一次性大量拷贝的开销，分摊到了多次处理请求的过程中，避免了耗时操作，保证了数据的快速访问。

集合数据操作效率

和 String 类型不同，一个集合类型的值，第一步是通过全局哈希表找到对应的哈希桶位置，第二步是在集合中再增删改查。

集合的操作效率和哪些因素相关呢：
首先，与集合的底层数据结构有关。例如，使用哈希表实现的集合，要比使用链表实现的集合访问效率更高。
其次，操作效率和这些操作本身的执行特点有关，比如读写一个元素的操作要比读写所有元素的效率高。

有哪些底层数据结构

集合类型的底层数据结构主要有 5 种：整数数组、双向链表、哈希表、压缩列表和跳表。

整数数组和双向链表也很常见，它们的操作特征都是顺序读写，也就是通过数组下标或者链表的指针逐个元素访问，操作复杂度基本是 O(N)，操作效率比较低。

压缩列表实际上类似于一个数组，数组中的每一个元素都对应保存一个数据。和数组不同
的是，压缩列表在表头有三个字段 zlbytes（压缩列表内存字节数）、zltail（压缩链表尾部元素节点距离起始地址字节数，不包含zlend）和 zllen（压缩列表节点数量，仅限元素个数）；压缩列表在表尾还有一个 zlend（压缩链表末端），表示列表结束。

在压缩列表中，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) 了。

跳表在链表的基础上，增加了多级索引，通过索引位置的几个跳转，实现数据的快速定位。

这个查找过程就是在多级索引上跳来跳去，最后定位到元素。这也正好符合“跳”表的叫法。当数据量很大时，跳表的查找复杂度就是 O(logN)。

不同操作的复杂度

第一，单元素操作，是指每一种集合类型对单个数据实现的增删改查操作。例如，Hash 类型的 HGET、HSET 和 HDEL，Set 类型的 SADD、SREM、SRANDMEMBER 等。这些操作的复杂度由集合采用的数据结构决定，例如，HGET、HSET 和 HDEL 是对哈希表做操作，所以它们的复杂度都是 O(1)；Set 类型用哈希表作为底层数据结构时，它的 SADD、SREM、SRANDMEMBER 复杂度也是 O(1)。
集合类型支持同时对多个元素进行增删改查，例如 Hash类型的 HMGET 和 HMSET，Set 类型的 SADD 也支持同时增加多个元素。此时，这些操作的复杂度，就是由单个元素操作复杂度和元素个数决定的。例如，HMSET 增加 M 个元素时，复杂度就从 O(1) 变成 O(M) 了。
第二，范围操作，是指集合类型中的遍历操作，可以返回集合中的所有数据，比如 Hash类型的 HGETALL 和 Set 类型的 SMEMBERS，或者返回一个范围内的部分数据，比如 List类型的 LRANGE 和 ZSet 类型的 ZRANGE。这类操作的复杂度一般是 O(N)，比较耗时，我们应该尽量避免。
Redis 从 2.8 版本开始提供了 SCAN 系列操作（包括 HSCAN，SSCAN 和ZSCAN），这类操作实现了渐进式遍历，每次只返回有限数量的数据。这样一来，相比于HGETALL、SMEMBERS 这类操作来说，就避免了一次性返回所有元素而导致的 Redis 阻塞。
第三，统计操作，是指集合类型对集合中所有元素个数的记录，例如 LLEN 和 SCARD。这类操作复杂度只有 O(1)，这是因为当集合类型采用压缩列表、双向链表、整数数组这些数据结构时，这些结构中专门记录了元素的个数统计，因此可以高效地完成相关操作。
第四，例外情况，是指某些数据结构的特殊记录，例如压缩列表和双向链表都会记录表头
和表尾的偏移量。这样一来，对于 List 类型的 LPOP、RPOP、LPUSH、RPUSH 这四个操作来说，它们是在列表的头尾增删元素，这就可以通过偏移量直接定位，所以它们的复杂度也只有 O(1)，可以实现快速操作。

总结：
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