Redis常用数据类型的数据结构

文章目录

1. Redis 数据库介绍
2. 列表（list）
3. 字典（hash）
4. 集合（set）
5. 有序集合（sortedset）
6. 数据结构持久化
7. 总结

1. Redis 数据库介绍

Redis 是一种键值（ Key-Value ）数据库。相对于关系型数据库（比如MySQL），Redis也被叫作 非关系型 数据库。

像MySQL 这样的关系型数据库，表的结构比较复杂，会包含很多字段，可以通过SQL语句，来实现非常复杂的查询需求。
而Redis中只包含“键”和“值”两部分，只能通过“键”来查询“值"。正是因为这样简单的存储结构，让Redis的读写效率非常高。
Redis 主要是作为内存数据库来使用，数据是存储在内存中的。它也支持将数据存储在硬盘中。

Redis中，键的数据类型是字符串，值的数据类型有很多，常用的分别是字符串、列表、字典、集合、有序集合。

“字符串（string）"这种数据类型非常简单，对应到数据结构里，就是字符串。

2. 列表（list）

列表这种数据类型支持存储一组数据。其对应两种实现，一种是压缩列表（ziplist），另一种是双向循环链表。

列表中数据量比较小的时候，就可以采用压缩列表的方式实现。具体需要同时满足下面两个条件：

列表中保存的单个数据（有可能是字符串类型的）小于64字节；
列表中数据个数少于512个。

压缩列表，并不是基础数据结构，是Redis自己设计的一种数据存储结构。它有点类似数组，通过一片连续的内存，来存储数据。它跟数组不同的一点是，它允许存储的 数据大小不同 。存储结构如图。

压缩列表中的“压缩”如何理解？

节省内存，是相较于数组而言的。数组要求每个元素的大小相同，如果我们要存储不同长度的字符串，就需要用最大长度的字符串大小作为元素的大小（假设是20个字节）。当我们存储小于20个字节长度的字符串的时候，便会浪费部分存储空间。如图。
支持不同类型数据的存储。因为数据存储在一片连续的内存空间，通过键来获取值为列表类型的数据，读取的效率也非常高。
列表中数据量比较大的时候，也就不能同时满足刚刚讲的两个条件，列表就要通过双向循环链表来实现。

Redis的双向链表实现方式，非常值得借鉴。它额外定义一个list结构体，来组织链表的首、尾指针，还有长度等信息。在使用的时候非常方便。

// 以下是 C 语言代码，因为 Redis 是用 C 语言实现的。
typedef struct listnode
{struct listNode *prev;struct listNode *next;void *value;
} listNode;typedef struct list
{listNode *head;listNode *tail;unsigned long len;// .... 省略其他定义
} list;

3. 字典（hash）

字典类型用来存储一组数据对。每个数据对又包含键值两部分。字典类型也有两种实现方式。

一种是压缩列表，另一种是散列表。

同样，当存储数据量比较小的情况下，Redis 才使用压缩列表来实现字典类型。需要满足两个条件：

字典中保存的键和值的大小都要小于64字节；
字典中键值对个数要小于512个。

不能同时满足上面两个条件，Redis 就使用散列表来实现字典类型。

Redis使用 MurmurHash2 这种运行速度快、随机性好的哈希算法作为哈希函数。对于哈希冲突，Redis 使用链表法来解决。
Redis还支持散列表的动态扩容、缩容。当装载因子 >1 时，Redis会触发扩容，将散列表扩大为原来的2倍左右（具体值需要计算得到，感兴趣，可以阅读源码）。
当装载因子 < 0.1 的时候，Redis 就会触发缩容，缩小为字典中数据个数的大约2倍（这个值也是计算得到的）。

扩容缩容要做大量的数据搬移和哈希值的重新计算，所以比较耗时。Redis 使用渐进式扩容缩容策略，将数据搬移分批进行，避免大量数据一次性搬移导致的服务停顿。

4. 集合（set）

集合用来存储一组不重复的数据。有两种实现方法，一是基于有序数组，另一种基于散列表。

当要存储的数据，同时满足下面这样两个条件的时候，Redis 就采用有序数组，来实现集合。

存储的数据都是整数；
存储的数据元素个数不超过512个。

不能同时满足这两个条件时，Redis 使用散列表来存储集合中的数据。

5. 有序集合（sortedset）

有序集合用来存储一组数据，并且每个数据会附带一个得分。通过得分大小，将数据组织成跳表这样的数据结构，以支持快速地按照得分值、得分区间获取数据。

当数据量比较小时，Redis会用压缩列表来实现有序集合。前提有两个：

所有数据的大小 小于64字节；
元素个数要小于128个。

6. 数据结构持久化

尽管Redis经常会被用作内存数据库，但它也支持数据落盘，当机器断电时，存储在Redis中的数据不会丢。重启后，Redis 只需再将存储在硬盘中的数据，重新读到内存，就可以继续工作了。

“持久化”，可以笼统地可以理解为“存储到磁盘"。如何持久化到硬盘？

清除原有的存储结构，只将数据存到磁盘。当需要从磁盘还原数据到内存时，再重新将数据组织成原来的数据结构。Redis采用的就是这种持久化思路。
这种方式也有一定的弊端。那就是数据从硬盘还原到内存的过程，会耗用较多时间。
比如，将散列表中的数据存储到磁盘。当我们从磁盘中，取出数据重新构建散列表的时候，需要重新计算每个数据的哈希值。
保留原来的存储格式，按照原有的格式存储在磁盘中。拿散列表来举例。可以将散列表的大小、每个数据被散列到的槽的编号等信息，都保存在磁盘中。有了这些信息，从磁盘还原到内存的时候，就可以避免重新计算哈希值。

7. 总结

压缩列表（可以看作一种特殊的数组）、有序数组、链表、散列表、跳表。实际上，Redis就是这些常用数据结构的封装。

夯实基础很重要。基础很好，不但能知其然，还能知其所以然，从而真正理解Redis作者设计的动机。不但能有助于我们理解所用的开源软件，还能为我们自己创新添砖加瓦。