redis 为什么要这莫快？一个就是他是基于内存的，另外一个就是他是他的数据结构
说到这儿，你肯定会说：“这个我知道，不就是 String（字符串）、List（列表）、
Hash（哈希）、Set（集合）和 Sorted Set（有序集合）吗？”其实，这些只是 Redis 键
值对中值的数据类型，也就是数据的保存形式。而这里，我们说的数据结构，是要去看看
它们的底层实现。
简单来说，底层数据结构一共有 6 种，分别是简单动态字符串、双向链表、压缩列表、哈
希表、跳表和整数数组。它们和数据类型的对应关系如下图所示
可以看到，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。通常情况下，我们会
把这四种类型称为集合类型，它们的特点是一个键对应了一个集合的数据
以上 底层的数据结构我单写一篇文章
看到这里，其实有些问题已经值得我们去考虑了：
这些数据结构都是值的底层实现，键和值本身之间用什么结构组织？
为什么集合类型有那么多的底层结构，它们都是怎么组织数据的，都很快吗？
什么是简单动态字符串，和常用的字符串是一回事吗？
接下来，我就和你聊聊前两个问题。这样，你不仅可以知道 Redis“快”的基本原理，还
可以借此理解 Redis 中有哪些潜在的“慢操作”，最大化 Redis 的性能优势。
键和值用什么结构组织？
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。
看到这里，你可能会问了：“如果值是集合类型的话，作为数组元素的哈希桶怎么来保存
呢？”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。
在下图中，可以看到，哈希桶中的 entry 元素中保存了*key和*value指针，分别指向了
实际的键和值，这样一来，即使值是一个集合，也可以通过*value指针被查找到。
因为这个哈希表保存了所有的键值对，所以，我也把它称为全局哈希表。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——我们只需要计算
键的哈希值，就可以知道它所对应的哈希桶位置，然后就可以访问相应的 entry 元素。
你看，这个查找过程主要依赖于哈希计算，和数据量的多少并没有直接关系。也就是说，
不管哈希表里有 10 万个键还是 100 万个键，我们只需要一次计算就能找到相应的键
但是，如果你只是了解了哈希表的 O(1) 复杂度和快速查找特性，那么，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？
当你往哈希表中写入更多数据时，哈希冲突是不可避免的问题。这里的哈希冲突，也就是
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。
如下图所示：entry1、entry2 和 entry3 都需要保存在哈希桶 3 中，导致了哈希冲突。此
时，entry1 元素会通过一个*next指针指向 entry2，同样，entry2 也会通过*next指针
指向 entry3。这样一来，即使哈希桶 3 中的元素有 100 个，我们也可以通过 entry 元素
中的指针，把它们连起来。这就形成了一个链表，也叫作哈希冲突链。
但是，这里依然存在一个问题，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。对于追求“快”的 Redis 来说，
这是不太能接受的。
所以，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。那具体怎么做呢？
其实，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。一开始，当你刚插入数据时，默认使用哈希表 1，此时的哈希表 2 并没有被分配空
间。随着数据逐步增多，Redis 开始执行 rehash，这个过程分为三步：
- 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
到此，我们就可以从哈希表 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.
这个过程看似简单，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。此时，Redis 就无法快速访问数据
了.
为了避免这个问题，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。如下图所示：
这样就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。
好了，到这里，你应该就能理解，Redis 的键和值是怎么通过哈希表组织的了。对于
String 类型来说，找到哈希桶就能直接增删改查了，所以，哈希表的 O(1) 操作复杂度也就
是它的复杂度了。
但是，对于集合类型来说，即使找到哈希桶了，还要在集合中再进一步操作。接下来，我
们来看集合类型的操作效率又是怎样的
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
其中，哈希表的操作特点我们刚刚已经学过了；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；压缩列表和跳表我们平时接触得可能不多，但它们也是
Redis 重要的数据结构，所以我来重点解释一下。
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、zltail 和 zllen，分别表示列表长度、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，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。
我们再来看下跳表。
有序链表只能逐一查找元素，导致操作起来非常缓慢，于是就出现了跳表。具体来说，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，
如下图所示
可以看到，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
集合类型的操作类型很多，有读写单个集合元素的，例如 HGET、HSET，也有操作多个元
素的，例如 SADD，还有对整个集合进行遍历操作的，例如 SMEMBERS。这么多操作，
它们的复杂度也各不相同。而复杂度的高低又是我们选择集合类型的重要依据。我总结了一个“四句口诀”，希望能帮助你快速记住集合常见操作的复杂度。这样你在使用过程中，就可以提前规避高复杂度操作了
单元素操作是基础；
范围操作非常耗时；
统计操作通常高效；
例外情况只有几个。
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)。
这里，有个地方你需要注意一下，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。
不过，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。
edis 之所以能快速操作键值对，一方面是因为 O(1) 复杂度的哈希表被广泛使用，包括
String、Hash 和 Set，它们的操作复杂度基本由哈希表决定，另一方面，Sorted Set 也采
用了 O(logN) 复杂度的跳表。不过，集合类型的范围操作，因为要遍历底层数据结构，复
杂度通常是 O(N)。这里，我的建议是：用其他命令来替代，例如可以用 SCAN 来代替，
避免在 Redis 内部产生费时的全集合遍历操作。当然，我们不能忘了复杂度较高的 List 类型，它的两种底层实现结构：双向链表和压缩列
表的操作复杂度都是 O(N)。因此，我的建议是：因地制宜地使用 List 类型。例如，既然
它的 POP/PUSH 效率很高，那么就将它主要用于 FIFO 队列场景，而不是作为一个可以随
机读写的集合
