redis底层数据结构

1 SDS（动态数组结构）

struct sdshdr{
  int len;
  int free;
  char buf[];      
}

(1) len 保存了SDS保存字符串的长度

(2) buf[] 数组用来保存字符串的每个元素

(3) free j记录了 buf 数组中未使用的字节数量

使用sds的好处：

(1)常数复杂度获取字符串长度（2）杜绝缓冲溢出 （3）减少字符串的内存重新分配次数。

2 链表结构

typedef struct list{
     //表头节点
     listNode *head;
     //表尾节点
     listNode *tail;
     //链表所包含的节点数量
     unsigned long len;
     //节点值复制函数
     void (*free) (void *ptr);
     //节点值释放函数
     void (*free) (void *ptr);
     //节点值对比函数
     int (*match) (void *ptr,void *key);
}list;

redis链表特性：双端、无环、带链表长度计数器、多态。

3 字典

使用哈希表结构实现，c语言没有自带的字典结构，redis自己实现了这一数据结构。其中字典中的数组table组成，每个dictEntry由键值对和指向下一个dictEntry实现。用以解决hash冲突。

hash数组每次扩容是根据已经使用的元素个数的两倍进行扩展的。当正在执行时。负载因子大于等于5，进行扩容。当不执行时，负载因子大于等于1时就会进行扩容。

渐进式rehash，当hashtable保存的数据过多时，不能一次性rehash，所以会在查找时如果第一个hash表找不到，会去第二个hash表进行查找。Redis的字典底层使用哈希表实现，每个字典通常有两个哈希表，一个平时使用，另一个用于rehash时使用，使用链地址法解决哈希冲突。

4 跳跃表

通过在每个节点维持多个指向其他节点的指针，从而达到快速访问。

 

 原图参考：https://www.cnblogs.com/ysocean/p/9080942.html#_label0

①、搜索：从最高层的链表节点开始，如果比当前节点要大和比当前层的下一个节点要小，那么则往下找，也就是和当前层的下一层的节点的下一个节点进行比较，以此类推，一直找到最底层的最后一个节点，如果找到则返回，反之则返回空。

②、插入：首先确定插入的层数，有一种方法是假设抛一枚硬币，如果是正面就累加，直到遇见反面为止，最后记录正面的次数作为插入的层数。当确定插入的层数k后，则需要将新元素插入到从底层到k层。

③、删除：在各个层中找到包含指定值的节点，然后将节点从链表中删除即可，如果删除以后只剩下头尾两个节点，则删除这一层。

5 整数集合

redis用于保存整数集合的数据结构，并且保证数组中不会出现重复的数据。数组中的数据按照大小排列，length记录了数组的大小。

升级：当新增元素类型长度大于原来元素的长度时，需要进行升级，将底层数组升级、重新分配存储空间后，将所有元素放在正确位置。

 

6 总结

大多数情况下，Redis使用简单字符串SDS作为字符串的表示，相对于C语言字符串，SDS具有常数复杂度获取字符串长度，杜绝了缓存区的溢出，减少了修改字符串长度时所需的内存重分配次数，以及二进制安全能存储各种类型的文件，并且还兼容部分C函数。

通过为链表设置不同类型的特定函数，Redis链表可以保存各种不同类型的值，除了用作列表键，还在发布与订阅、慢查询、监视器等方面发挥作用（后面会介绍）。

Redis的字典底层使用哈希表实现，每个字典通常有两个哈希表，一个平时使用，另一个用于rehash时使用，使用链地址法解决哈希冲突。

跳跃表通常是有序集合的底层实现之一，表中的节点按照分值大小进行排序。

整数集合是集合键的底层实现之一，底层由数组构成，升级特性能尽可能的节省内存。

压缩列表是Redis为节省内存而开发的顺序型数据结构，通常作为列表键和哈希键的底层实现之一。