相信使用過Redis 的各位同學都很清楚，Redis 是一個基於鍵值對（key-value）的分布式存儲系統，與Memcached類似，卻優於Memcached的一個高性能的key-value數據庫。
在《Redis設計與實現》這樣描述：
Redis 數據庫裡面的每個鍵值對（key-value） 都是由對象（object）組成的：
數據庫鍵總是一個字符串對象（string object）;
數據庫的值則可以是字符串對象、列表對象（list）、哈希對象（hash）、集合對象（set）、有序集合（sort set）對象這五種對象中的其中一種。
我們為什麼會說Redis 優於Memcached 呢，因為Redis 的出現，豐富了memcached 中key-value的存儲不足，在部分場合可以對關系數據庫起到很好的補充作用，而且這些數據類型都支持push/pop、add/remove及取交集並集和差集及更豐富的操作，而且這些操作都是原子性的。
我們今天探討的並不是Redis 中value 的數據類型，而是他們的具體實現——底層數據類型。
Redis 底層數據結構有一下數據類型：
我們接下來會一步一步的探討這些數據結構有什麼特點，已經他們是如何構成我們所使用的value 數據類型。
Redis 是一個開源的使用ANSI C語言編寫的key-value 數據庫，我們可能會較為主觀的認為 Redis 中的字符串就是采用了C語言中的傳統字符串表示，但其實不然，Redis 沒有直接使用C語言傳統的字符串表示，而是自己構建了一種名為簡單動態字符串（simple dynamic string SDS）的抽象類型，並將SDS用作Redis 的默認字符串表示：
redis>SET msg "hello world" OK
設置一個key= msg，value = hello world 的新鍵值對，他們底層是數據結構將會是：
鍵（key）是一個字符串對象，對象的底層實現是一個保存著字符串“msg” 的SDS；
值（value）也是一個字符串對象，對象的底層實現是一個保存著字符串“hello world” 的SDS
從上述例子，我們可以很直觀的看到我們在平常使用redis 的時候，創建的字符串到底是一個什麼樣子的數據類型。除了用來保存字符串以外，SDS還被用作緩沖區（buffer）AOF模塊中的AOF緩沖區。
Redis 中定義動態字符串的結構：
/*
* 保存字符串對象的結構
*/
struct sdshdr {
// buf 中已占用空間的長度
int len;
// buf 中剩余可用空間的長度
int free;
// 數據空間
char buf[];
};
1、len 變量，用於記錄buf 中已經使用的空間長度（這裡指出Redis 的長度為5）
2、free 變量，用於記錄buf 中還空余的空間（初次分配空間，一般沒有空余，在對字符串修改的時候，會有剩余空間出現）
3、buf 字符數組，用於記錄我們的字符串（記錄Redis）
傳統的C 字符串 使用長度為N+1 的字符串數組來表示長度為N 的字符串，這樣做在獲取字符串長度，字符串擴展等操作的時候效率低下。C 語言使用這種簡單的字符串表示方式，並不能滿足Redis 對字符串在安全性、效率以及功能方面的要求
2.3.1 獲取字符串長度（SDS O（1）/C 字符串 O(n)）
傳統的C 字符串 使用長度為N+1 的字符串數組來表示長度為N 的字符串，所以為了獲取一個長度為C字符串的長度，必須遍歷整個字符串。
和C 字符串不同，SDS 的數據結構中，有專門用於保存字符串長度的變量，我們可以通過獲取len 屬性的值，直接知道字符串長度。
2.3.2 杜絕緩沖區溢出
C 字符串 不記錄字符串長度，除了獲取的時候復雜度高以外，還容易導致緩沖區溢出。
假設程序中有兩個在內存中緊鄰著的 字符串 s1 和 s2，其中s1 保存了字符串“redis”，二s2 則保存了字符串“MongoDb”：
如果我們現在將s1 的內容修改為redis cluster，但是又忘了重新為s1 分配足夠的空間，這時候就會出現以下問題：
我們可以看到，原本s2 中的內容已經被S1的內容給占領了，s2 現在為 cluster，而不是“Mongodb”。
Redis 中SDS 的空間分配策略完全杜絕了發生緩沖區溢出的可能性：
當我們需要對一個SDS 進行修改的時候，redis 會在執行拼接操作之前，預先檢查給定SDS 空間是否足夠，如果不夠，會先拓展SDS 的空間，然後再執行拼接操作
2.3.3 減少修改字符串時帶來的內存重分配次數
C語言字符串在進行字符串的擴充和收縮的時候，都會面臨著內存空間的重新分配問題。
1. 字符串拼接會產生字符串的內存空間的擴充，在拼接的過程中，原來的字符串的大小很可能小於拼接後的字符串的大小，那麼這樣的話，就會導致一旦忘記申請分配空間，就會導致內存的溢出。
2. 字符串在進行收縮的時候，內存空間會相應的收縮，而如果在進行字符串的切割的時候，沒有對內存的空間進行一個重新分配，那麼這部分多出來的空間就成為了內存洩露。
舉個例子：我們需要對下面的SDS進行拓展，則需要進行空間的拓展，這時候redis 會將SDS的長度修改為13字節，並且將未使用空間同樣修改為1字節
因為在上一次修改字符串的時候已經拓展了空間，再次進行修改字符串的時候會發現空間足夠使用，因此無須進行空間拓展
通過這種預分配策略，SDS將連續增長N次字符串所需的內存重分配次數從必定N次降低為最多N次
2.3.4 惰性空間釋放
我們在觀察SDS 的結構的時候可以看到裡面的free 屬性，是用於記錄空余空間的。我們除了在拓展字符串的時候會使用到free 來進行記錄空余空間以外，在對字符串進行收縮的時候，我們也可以使用free 屬性來進行記錄剩余空間，這樣做的好處就是避免下次對字符串進行再次修改的時候，需要對字符串的空間進行拓展。
然而，我們並不是說不能釋放SDS 中空余的空間，SDS 提供了相應的API，讓我們可以在有需要的時候，自行釋放SDS 的空余空間。
通過惰性空間釋放，SDS 避免了縮短字符串時所需的內存重分配操作，並未將來可能有的增長操作提供了優化
2.3.5 二進制安全
C 字符串中的字符必須符合某種編碼，並且除了字符串的末尾之外，字符串裡面不能包含空字符，否則最先被程序讀入的空字符將被誤認為是字符串結尾，這些限制使得C字符串只能保存文本數據，而不能保存想圖片，音頻，視頻，壓縮文件這樣的二進制數據。
但是在Redis中，不是靠空字符來判斷字符串的結束的，而是通過len這個屬性。那麼，即便是中間出現了空字符對於SDS來說，讀取該字符仍然是可以的。
例如：
2.3.6 兼容部分C字符串函數
雖然SDS 的API 都是二進制安全的，但他們一樣遵循C字符串以空字符串結尾的慣例。
2.3.7 總結
C 字符串 SDS 獲取字符串長度的復雜度為O（N) 獲取字符串長度的復雜度為O(1) API 是不安全的，可能會造成緩沖區溢出 API 是安全的，不會造成緩沖區溢出 修改字符串長度N次必然需要執行N次內存重分配 修改字符串長度N次最多執行N次內存重分配 只能保存文本數據 可以保存二進制數據和文本文數據 可以使用所有<String.h>庫中的函數 可以使用一部分<string.h>庫中的函數
鏈表提供了高效的節點重排能力，以及順序性的節點訪問方式，並且可以通過增刪節點來靈活地調整鏈表的長度。
鏈表在Redis 中的應用非常廣泛，比如列表鍵的底層實現之一就是鏈表。當一個列表鍵包含了數量較多的元素，又或者列表中包含的元素都是比較長的字符串時，Redis 就會使用鏈表作為列表鍵的底層實現。
每個鏈表節點使用一個 listNode結構表示（adlist.h/listNode）：
typedef struct listNode{
struct listNode *prev;
struct listNode * next;
void * value;
}
多個鏈表節點組成的雙端鏈表：
我們可以通過直接操作list 來操作鏈表會更加方便：
typedef struct list{
//表頭節點
listNode * head;
//表尾節點
listNode * tail;
//鏈表長度
unsigned long len;
//節點值復制函數
void *(*dup) (void *ptr);
//節點值釋放函數
void (*free) (void *ptr);
//節點值對比函數
int (*match)(void *ptr, void *key);
}
list 組成的結構圖：
字典，又稱為符號表（symbol table）、關聯數組（associative array）或映射（map），是一種用於保存鍵值對的抽象數據結構。
在字典中，一個鍵（key）可以和一個值（value）進行關聯，字典中的每個鍵都是獨一無二的。在C語言中，並沒有這種數據結構，但是Redis 中構建了自己的字典實現。
舉個簡單的例子：
redis > SET msg "hello world" OK
創建這樣的鍵值對（“msg”，“hello world”）在數據庫中就是以字典的形式存儲
Redis 字典所使用的哈希表由 dict.h/dictht 結構定義：
typedef struct dictht {
//哈希表數組
dictEntry **table;
//哈希表大小
unsigned long size;
//哈希表大小掩碼，用於計算索引值
unsigned long sizemask;
//該哈希表已有節點的數量
unsigned long used;
}
一個空的字典的結構圖如下：
我們可以看到，在結構中存有指向dictEntry 數組的指針，而我們用來存儲數據的空間既是dictEntry
dictEntry 結構定義：
typeof struct dictEntry{
//鍵
void *key;
//值
union{
void *val;
uint64_tu64;
int64_ts64;
}
struct dictEntry *next;
}
在數據結構中，我們清楚key 是唯一的，但是我們存入裡面的key 並不是直接的字符串，而是一個hash 值，通過hash 算法，將字符串轉換成對應的hash 值，然後在dictEntry 中找到對應的位置。
這時候我們會發現一個問題，如果出現hash 值相同的情況怎麼辦？Redis 采用了鏈地址法：
當k1 和k0 的hash 值相同時，將k1中的next 指向k0 想成一個鏈表。
typedef struct dict {
// 類型特定函數
dictType *type;
// 私有數據
void *privedata;
// 哈希表
dictht ht[2];
// rehash 索引
in trehashidx;
}
type 屬性 和privdata 屬性是針對不同類型的鍵值對，為創建多態字典而設置的。
ht 屬性是一個包含兩個項（兩個哈希表）的數組
普通狀態下的字典：
在上述分析哈希節點的時候我們有講到：在插入一條新的數據時，會進行哈希值的計算，如果出現了hash值相同的情況，Redis 中采用了連地址法（separate chaining）來解決鍵沖突。每個哈希表節點都有一個next 指針，多個哈希表節點可以使用next 構成一個單向鏈表，被分配到同一個索引上的多個節點可以使用這個單向鏈表連接起來解決hash值沖突的問題。
舉個例子：
現在哈希表中有以下的數據：k0 和k1
我們現在要插入k2，通過hash 算法計算到k2 的hash 值為2，即我們需要將k2 插入到dictEntry[2]中：
在插入後我們可以看到，dictEntry指向了k2，k2的next 指向了k1，從而完成了一次插入操作（這裡選擇表頭插入是因為哈希表節點中沒有記錄鏈表尾節點位置）
隨著對哈希表的不斷操作，哈希表保存的鍵值對會逐漸的發生改變，為了讓哈希表的負載因子維持在一個合理的范圍之內，我們需要對哈希表的大小進行相應的擴展或者壓縮，這時候，我們可以通過 rehash（重新散列）操作來完成。
4.4.1 目前的哈希表狀態：
我們可以看到，哈希表中的每個節點都已經使用到了，這時候我們需要對哈希表進行拓展。
4.4.2 為哈希表分配空間
哈希表空間分配規則：
如果執行的是拓展操作，那麼ht[1] 的大小為第一個大於等於ht[0] 的2的n次冪
如果執行的是收縮操作，那麼ht[1] 的大小為第一個大於等於ht[0] 的2的n次冪
因此這裡我們為ht[1] 分配 空間為8，
4.4.3 數據轉移
將ht[0]中的數據轉移到ht[1]中，在轉移的過程中，需要對哈希表節點的數據重新進行哈希值計算
數據轉移後的結果：
4.4.4 釋放ht[0]
將ht[0]釋放，然後將ht[1]設置成ht[0]，最後為ht[1]分配一個空白哈希表：
4.4.5 漸進式 rehash
上面我們說到，在進行拓展或者壓縮的時候，可以直接將所有的鍵值對rehash 到ht[1]中，這是因為數據量比較小。在實際開發過程中，這個rehash 操作並不是一次性、集中式完成的，而是分多次、漸進式地完成的。
漸進式rehash 的詳細步驟：
1、為ht[1] 分配空間，讓字典同時持有ht[0]和ht[1]兩個哈希表
2、在幾點鐘維持一個索引計數器變量rehashidx，並將它的值設置為0，表示rehash 開始
3、在rehash 進行期間，每次對字典執行CRUD操作時，程序除了執行指定的操作以外，還會將ht[0]中的數據rehash 到ht[1]表中，並且將rehashidx加一
4、當ht[0]中所有數據轉移到ht[1]中時，將rehashidx 設置成-1，表示rehash 結束
采用漸進式rehash 的好處在於它采取分而治之的方式，避免了集中式rehash 帶來的龐大計算量。
