共计 4872 个字符，预计需要花费 13 分钟才能阅读完成。
越致力，越侥幸，
本文已珍藏在 GitHub 中 JavaCommunity, 外面有面试分享、源码剖析系列文章，欢送珍藏，点赞
https://github.com/Ccww-lx/Ja…
在理论开发，Redis应用会频繁，那么在应用过程中咱们该如何正确抉择数据类型呢？哪些场景下实用哪些数据类型。而且在面试中也很常会被面试官问到 Redis 数据结构方面的问题：
- Redis 为什么快呢？
- 为什么查问操作会变慢了？
- Redis Hash rehash 过程
- 为什么应用哈希表作为 Redis 的索引
当咱们剖析了解了 Redis 数据结构，能够为了咱们在应用 Redis 的时候，正确抉择数据类型应用，晋升零碎性能。
Redis底层数据结构
Redis 是一个 内存 键值 key-value 数据库，且键值对数据保留在 内存 中，因而 Redis 基于内存的数据操作，其效率高，速度快；
其中，Key是 String 类型，Redis 反对的 value 类型包含了 String、List、Hash、Set、Sorted Set、BitMap等。Redis 可能之所以可能宽泛地实用泛滥的业务场景，基于其多样化类型的value。
而 Redis 的Value的数据类型是基于为 Redis 自定义的对象零碎 redisObject 实现的，
typedef struct redisObject{
// 类型
unsigned type:4;
// 编码
unsigned encoding:4;
// 指向底层实现数据结构的指针
void *ptr;
…..
} redisObject除了记录理论数据，还须要额定的内存空间记录数据长度、空间应用等元数据信息，其中蕴含了 8 字节的元数据和一个 8 字节指针，指针指向具体数据类型的理论数据所在位置：
其中，指针指向的就是基于 Redis 的底层数据结构存储数据的地位，Redis的底层数据结构：SDS，双向链表、跳表，哈希表，压缩列表、整数汇合实现的。
那么 Redis 底层数据结构是怎么实现的呢？
Redis 底层数据结构实现
咱们先来看看 Redis 比较简单的SDS, 双向链表，整数汇合。
SDS、双向链表和整数汇合
SDS，应用 len 字段记录已应用的字节数，将获取字符串长度复杂度升高为 O(1)，而且 SDS 是惰性开释空间 的，你 free 了空间，零碎把数据记录下来下次想用时候可间接应用。不必新申请空间。
整数汇合 ，在内存中调配一块地址间断的空间，数据元素会挨着寄存，不须要额定指针带来空间开销，其特点为 内存紧凑节俭内存空间，查问复杂度为 O(1)效率高，其余操作复杂度为 O(N)；
双向链表，在内存上能够为非间断、非程序空间，通过额定的指针开销前驱 / 后驱指针串联元素之间的程序。
其特点为节插入 / 更新数据复杂度为 O(1)效率高，查问复杂度为 O(N)；
Hash哈希表
哈希表，其实相似是一个数组，数组的每个元素称为一个哈希桶，每个哈希桶中保留了键值对数据，且哈希桶中的元素应用 dictEntry 构造，
因而，哈希桶元素保留的并不是键值对值自身，而是指向具体值的指针，所以在保留每个键值对的时候会额定空间开销，至多有减少 24 个字节，特地是 Value 为String的键值对，每一个键值对就须要额定开销 24 个字节空间。当保留数据小，额定开销比数据还大时，这时为了节俭空间，思考换数据结构。
那来看看全局哈希表全图：
尽管哈希表操作很快，但 Redis 数据变大后，就会呈现一个潜在的危险：哈希表的抵触问题和 rehash开销问题 ， 这能够解释为什么哈希表操作变慢了？
当往哈希表中写入更多数据时，哈希抵触是不可避免的问题，Redis 解决哈希抵触的形式，就是 链式哈希，同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保留，它们之间顺次用指针连贯，如图所示：
当哈希抵触也会越来越多，这就会导致某些哈希抵触链过长，进而导致这个链上的元素查找耗时长，效率升高。
为了解决哈希抵触带了的链过长的问题，进行 rehash 操作 ，减少现有的哈希桶数量，扩散单桶元素数量。那么rehash 过程怎么样执行的呢？
Rehash
为了使rehash 操作更高效，应用两个全局哈希表：哈希表 1 和哈希表 2，具体如下：
- 将哈希表 2 调配更大的空间，
- 把哈希表 1 中的数据从新映射并拷贝到哈希表 2 中；
- 开释哈希表 1 的空间
但因为表 1 和表 2 在从新映射复制时数据大，如果一次性把哈希表 1 中的数据都迁徙完，会造成 Redis 线程阻塞，无奈服务其余申请。
为了防止这个问题，保障 Redi s 能失常解决客户端申请，Redis 采纳了 渐进式 rehash。
每解决一个申请时，从哈希表 1 中顺次将索引地位上的所有 entries 拷贝到哈希表 2 中，把一次性大量拷贝的开销，摊派到了屡次解决申请的过程中，防止了耗时操作，保障了数据的快速访问。
在了解完 Hash 哈希表相干知识点后，看看不常见的压缩列表和跳表。
压缩列表与跳表
压缩列表，在数组根底上，在压缩列表在表头有三个字段 zlbytes、zltail 和 zllen，别离示意列表长度、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，示意列表完结。
长处：内存紧凑节俭内存空间，内存中调配一块地址间断的空间，数据元素会挨着寄存，不须要额定指针带来空间开销；查找定位第一个元素和最初一个元素，能够通过表头三个字段的长度间接定位，复杂度是 O(1)。
跳表，在链表的根底上，减少了多级索引，通过索引地位的几个跳转，实现数据的疾速定位，如下图所示：
比方查问 33
特点：当数据量很大时，跳表的查找复杂度为 O(logN)。
综上所述，能够得悉底层数据结构的工夫复杂度：
| 数据结构类型 | 工夫复杂度 |
|---|---|
| 哈希表 | O(1) |
| 整数数组 | O(N) |
| 双向链表 | O(N) |
| 压缩列表 | O(N) |
| 跳表 | O(logN) |
Redis自定义的对象零碎类型即为 Redis 的Value的数据类型，Redis的数据类型是基于底层数据结构实现的，那数据类型有哪些呢？
Redis 数据类型
String、List、Hash、Sorted Set、Set比拟常见的类型，其与底层数据结构对应关系如下：
| 数据类型 | 数据结构 |
|---|---|
| String | SDS(简略动静字符串) |
| List | 双向链表 压缩列表 |
| Hash | 压缩列表 <br/> 哈希表 |
| Sorted Set | 压缩列表 <br/> 跳表 |
| Set | 哈希表 <br/> 整数数组 |
数据类型对应特点跟其实现的底层数据结构差不多，性质也是一样的, 且
String，基于 SDS 实现，实用于简略 key-value 存储、setnx key value实现分布式锁、计数器(原子性)、分布式全局惟一 ID。
List，依照元素进入 List 的程序进行排序的，遵循 FIFO(先进先出)规定，个别应用在 排序统计以及简略的音讯队列。
Hash，是字符串 key 和字符串 value 之间的映射，非常适宜用来示意一个对象信息，特点增加和删除操作复杂度都是 O(1)。
Set，是String 类型元素的无序汇合，汇合成员是惟一的，这就意味着汇合中不能呈现反复的数据。基于哈希表实现的，所以增加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。
Sorted Set，是 Set 的类型的降级，不同的是每个元素都会关联一个 double 类型的分数，通过分数排序，能够范畴查问。
那咱们再来看看这些数据类型，Redis Geo、HyperLogLog、BitMap？
Redis Geo，将地球看作为近似为球体，基于 GeoHash 将二维的经纬度转换成字符串，来实现地位的划分跟指定间隔的查问。特点个别应用在跟地位无关的利用。
HyperLogLog，是一种 概率 数据结构，它应用概率算法来统计汇合的近似基数，错误率大略在 0.81%。当汇合元素数量十分多时，它计算基数所需的空间总是固定的，而且还很小，适宜应用做 UV 统计。
BitMap，用一个比特位来映射某个元素的状态，只有 0 和 1 两种状态，十分典型的二值状态，且其自身是用 String 类型作为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型，劣势大量节俭内存空间，可是应用在二值统计场景。
在了解上述常识后，咱们接下来讨论一下依据哪些策略抉择绝对应的利用场景下的 Redis 数据类型？
抉择适合的 Redis 数据类型策略
在理论开发利用中，Redis 能够实用于泛滥的业务场景，但咱们须要怎么抉择数据类型存储呢？
次要根据就是工夫 / 空间复杂度，在理论的开发中能够思考以下几个点：
- 数据量，数据自身大小
- 汇合类型统计模式
- 反对单点查问 / 范畴查问
- 非凡应用场景
数据量，数据自身大小
当数据量比拟大，数据自身比拟小，应用 String 就会应用额定的空间大大增加，因为应用哈希表保留键值对，应用 dictEntry 构造保留，会导致保留每个键值对时额定保留 dictEntry 的三个指针的开销，这样就会导致数据自身小于额定空间开销，最终会导致存储空间数据大小远大于本来数据存储大小。
能够应用基于 整数数组 和压缩列表 实现了 List、Hash 和 Sorted Set，因为 整数数组 和压缩列表 在内存中都是调配一块地址间断的空间，而后把汇合中的元素一个接一个地放在这块空间内，十分紧凑，不必再通过额定的指针把元素串接起来，这就防止了额定指针带来的空间开销。而且采纳汇合类型时，一个 key 就对应一个汇合的数据，能保留的数据多了很多，但也只用了一个 dictEntry，这样就节俭了内存。
汇合类型统计模式
Redis汇合类型统计模式常见的有：
- 聚合统计（交加、差集、并集统计）：对多个汇合进行聚合计算时，能够抉择
Set； - 排序统计（要求汇合类型能对元素保序）：
Redis中List和Sorted Set是有序汇合，List是依照元素进入List的程序进行排序的，Sorted Set能够依据元素的权重来排序； - 二值状态统计（汇合元素的取值就只有 0 和 1 两种）：
Bitmap自身是用String类型作为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型，Bitmap 通过 BITOP 按位 与、或、异或的操作后应用 BITCOUNT 统计 1 的个数。 - 基数统计（统计一个汇合中不反复的元素的个数）：
HyperLogLog是一种用于统计基数的数据汇合类型，统计后果是有肯定误差的，规范误算率是 0.81%。须要准确统计后果的话，用 Set 或 Hash 类型。
Set类型，实用统计用户 / 好友 / 关注 / 粉丝 / 感兴趣的人汇合聚合操作，比方
- 统计手机 APP 每天的新增用户数
- 两个用户的独特好友
Redis中 List 和 Sorted Set 是有序汇合，应用应答汇合元素排序需要，比方
- 最新评论列表
- 排行榜
Bitmap二值状态统计，实用数据量大，且能够应用二值状态示意的统计，比方：
- 签到打卡，当天用户签到数
- 用户周沉闷
- 用户在线状态
HyperLogLog 是一种用于统计基数的数据汇合类型，统计一个汇合中不反复的元素个数，比方
- 统计网页的 UV，一个用户一天内的屡次拜访只能算作一次
反对单点查问 / 范畴查问
Redis中 List 和 Sorted Set 是有序汇合反对范畴查问，然而 Hash 是不反对范畴查问的
非凡应用场景
音讯队列 ，应用Redis 作为音讯队列的实现，要音讯的根本要求 音讯保序 、 解决反复的音讯 和保障音讯可靠性，计划有如下：
- 基于 List 的音讯队列解决方案
- 基于 Streams 的音讯队列解决方案
| 基于 List | 基于 Strems | |
|---|---|---|
| 音讯保序 | 应用LPUSH/RPOP |
应用XADD/XREAD |
| 阻塞读取 | 应用BRPOP |
应用XREAD block |
| 反复音讯解决 | 生产者自行实现全局惟一 ID | Streams 主动生成全局惟一 ID |
| 音讯可靠性 | 应用BRPOPLPUSH |
应用PENDING List 主动留存音讯 |
| 实用场景 | 音讯总量小 | 音讯总量大，须要生产组模式读取数据 |
基于地位 LBS 服务 ，应用Redis 的特定 GEO 数据类型实现，GEO 能够记录经纬度模式的地理位置信息，被宽泛地利用在 LBS 服务中。比方: 打车软件是怎么基于地位提供服务的。
总结
Redis之所以那么快，是因为其基于内存的数据操作和应用 Hash 哈希表作为索引，其效率高，速度快，而且得益于其底层数据多样化使得其能够实用于泛滥场景，不同场景中抉择适合的数据类型能够晋升其查问性能。
谢谢各位点赞，没点赞的点个赞反对反对
最初，微信搜《Ccww 技术博客》观看更多文章，也欢送关注一波。