redis的底层数据结构

redis:一个key-value系统

Redis 与其他 key - value 缓存产品相比有以下三个特点：

Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

Redis的优势：性能极高，丰富的数据结构类型，原子（单个语句原子性的，多个语句也支持事务，但批量指令并非原子化的操作，中间某条指令的失败不会导致前面已做指令的回滚，也不会造成后续的指令不做。）

redis的数据结构：字符串(strings)，哈希表(hashes)，列表(lists)，集合(sets)，有序集合(sorted sets)等

这些结构在redis中是由6种底层数据结构来实现：

简单动态字符串（SDS）：一个结构体，里面有三个属性，分别为：已使用的字节数量、未使用的字节数量、字节数组

SDS操作函数会自动检查空间是否足够并且空间不足时自动扩展空间，从而防止内存溢出。例如：拼接两个字符串，如果内存不够，他会先扩展内存再拼接

修改字符串时重新分配内存的次数少，因为每次扩展得到的空间是大于本来需要的空间的，这就是空间预分配

对字符串进行缩短操作时，程序不立即使用内存重新分配来回收缩短后多余的字节，而是使用 free 属性将这些字节的数量记录下来，等待后续使用。这就是惰性空间释放。

记录了字符串的长度，执行strlen操作时，复杂度为O(1)，而普通字符串为O(n)。

链表：redis中的链表都是双端，无环的，它还带链表长度计数器：通过 len 属性获取链表长度的时间复杂度为 O(1)。

多态：链表节点使用 void* 指针来保存节点值，可以保存各种不同类型的值。

字典：又称为符号表或者关联数组、或映射（map），是一种用于保存键值对的抽象数据结构。字典中的每一个键 key 都是唯一的，通过 key 可以对值来进行查找或修改。

解决冲突：哈希表中出现冲突解决冲突的方法是链地址法，通过next这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一起，用来解决哈希冲突。

触发扩容的条件：

　　　　　　1、服务器目前没有执行 BGSAVE 命令或者 BGREWRITEAOF 命令，并且负载因子大于等于1。

　　　　　　2、服务器目前正在执行 BGSAVE 命令或者 BGREWRITEAOF 命令，并且负载因子大于等于5。

SAVE 和 BGSAVE 两个命令都会调用 rdbSave 函数，但它们调用的方式各有不同：SAVE 直接调用 rdbSave ，阻塞 Redis 主进程，直到保存完成为止。在主进程阻塞期间，服务器不能处理客户端的任何请求。BGSAVE 则 fork 出一个子进程，子进程负责调用 rdbSave ，并在保存完成之后向主进程发送信号，通知保存已完成。因为 rdbSave 在子进程被调用，所以 Redis 服务器在BGSAVE 执行期间仍然可以继续处理客户端的请求。

扩容和收缩：当哈希表保存的键值对太多或者太少时，就要通过 rerehash(重新散列）来对哈希表进行相应的扩展或者收缩。具体步骤：

1、如果执行扩展操作，会基于原哈希表创建一个大小等于 ht[0].used*2n 的哈希表（也就是每次扩展都是根据原哈希表已使用的空间扩大一倍创建另一个哈希表）。相反如果执行的是收缩操作，每次收缩是根据已使用空间缩小一倍创建一个新的哈希表。

2、重新利用上面的哈希算法，计算索引值，然后将键值对放到新的哈希表位置上。

3、所有键值对都迁徙完毕后，释放原哈希表的内存空间。

渐近式 rehash

　　　　什么叫渐进式 rehash？也就是说扩容和收缩操作不是一次性、集中式完成的，而是分多次、渐进式完成的。如果保存在Redis中的键值对只有几个几十个，那么 rehash 操作可以瞬间完成，但是如果键值对有几百万，几千万甚至几亿，那么要一次性的进行 rehash，势必会造成Redis一段时间内不能进行别的操作。所以Redis采用渐进式 rehash,这样在进行渐进式rehash期间，字典的删除查找更新等操作可能会在两个哈希表上进行，第一个哈希表没有找到，就会去第二个哈希表上进行查找。但是进行增加操作，一定是在新的哈希表上进行的。

跳跃表：一种有序数据结构，它通过在每个节点中维持多个指向其它节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。

1、由很多层结构组成；

2、每一层都是一个有序的链表，排列顺序为由高层到底层，都至少包含两个链表节点，分别是前面的head节点和后面的nil节点；

3、最底层的链表包含了所有的元素；

4、如果一个元素出现在某一层的链表中，那么在该层之下的链表也全都会出现（上一层的元素是当前层的元素的子集）；

5、链表中的每个节点都包含两个指针，一个指向同一层的下一个链表节点，另一个指向下一层的同一个链表节点；

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。

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。

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。

整数集合：Redis用于保存整数值的集合抽象数据类型，保证集合中不会出现重复元素。

可以保存类型为int16_t、int32_t 或者int64_t 的整数值

①、升级