1. 前言

reids作为最常用的缓存数据库，深入了解，对于业务开发大有裨益，那么从这里开始，我们从《redis设计与实现》这本书，我们同最常用的字符串入手，了解redis的设计与思路。

2. redis 动态字符串

字符串作为redis最为核心，最为常用的数据类型，后面我们称sds，我们深入了解一下。

2.1. 字符串的数据结构：

我们从数据结构入手，猜测字符串实现的功能和特性，我们可以发现，这里相比于c字符串多了两个属性。free和len；

2.2. 剖析，length；

1. 快速获取length ：首先，leng最简单的效果便是可以直接获取redis字符串的长短，由于是直接获取属性，时间复杂度为O(1)。

2. 二进制安全： 除了获取长度外，为了实现redis的sds可以存储任意数据的功能，sds通过length判断字符串是否到结尾，这和c字符串不同（‘/0’），因此可以存储任意二进制数据。

2.3. 剖析，free；

其实简单length之后发现基本功能都差不多了，那么这个free有什么作用呢？

1. 预留free空间： 减少重新分配，在sds除了记录length之外，还会分配一倍length（1mb大小以内）的未使用空间，如果length在再次增加的情况下，不过增加的长度小于free，则不需要重新分配内存。

2.3. 使用c字符串函数；

redis虽然自行实现了字符串数据机构，但是还是在字符串末尾增加一个’/0’空字符，目的是为了使用c字符串的函数。

3. redis 链表

redis链表并没有非常奇特的地方，在redis链表中主要有两个数据结构。

1. list 统计
   
   这里包括list的一些概要信息和一些函数，目的是为了后面使用链表节点方便一点。
2. listnode 节点。
   

一般来说这个在学习数据结构中用的很多，一般情况下，只需要记录一个pre node便可以遍历整个链表。

redis链表为双向链表。并没有过于多的特殊。

4. 字典

字典又称为符号表，map，key-value。

1. dictht（hash）表，属性包括，hash表数组，表大小，hash表大小掩码，已有节点数量。
   

2. dictEntry表数据，是key-value结构
   

redis对于hash冲突的解决方案是链地址法，即如果冲突，在原来dictEntrt下面通过next链接冲突节点。

3. 字典，hash的上层结构，和java中的hashMap功能类似。
   
   dictType 可以指定不同低操作函数。
   ht 为两个hash表，另外一个用于备份。（在再hash时使用）

4. hash算法： hash算法和普通的hash表别无二致，通话hash算法，hash（key）& mask把数组放到表里。

5. hash冲突。
   redis使用链地址发把键值对存储在链表之前解决冲突，这样的时间复杂度为O（1）。

6. rehash
   当hash表空间不够的时候，一般需要再次hash，
   渐进式再hash，在渐进式 rehash 过程中，Redis 会同时保持旧的哈希表和新的哈希表。然后，在每次执行命令时，Redis 会从旧哈希表中移动一小批键值对到新哈希表，这个过程分散在多个操作中逐步完成。

具体条件为

1. 当负载因子大于1且没在持久化（BGSAVE，BGREWRITEAOF）会进行再hash。
2. 当负载因子大于3，目前在执行BGSAVE，BGREWRITEAOF）时，会进行再hash。
3. 在负载因子小于0.1时，会进行收缩。

1. BGSAVE 命令用于在后台创建 Redis 数据库的快照。当执行此命令时，Redis 会 fork 出一个子进程，子进程则将内存中的数据写入到磁盘上的一个 RDB 文件中。这个过程不会阻塞主 Redis 进程，所以 Redis 可以继续处理客户端请求。RDB（Redis DataBase）文件是一个压缩的二进制文件，表示某一时刻 Redis 数据库的完整快照
2. BGREWRITEAOF 命令用于优化 AOF（Append Only File）文件的大小。Redis 的 AOF 持久化通过记录数据库的所有写操作到一个文件中来工作，这个文件随着操作的积累会不断增长。BGREWRITEAOF 命令会在后台创建一个当前数据的最小操作集，以此来重写 AOF 文件，这个过程同样不会阻塞主 Redis 进程。

5. 跳跃表

跳跃表几乎只用于有序集合。

1. zskiplistNode: 这是跳跃表的节点结构定义。每个节点代表有序集合中的一个元素。
2. zskiplistLevel: 这个结构体定义了跳跃表节点在不同层级的信息，每个节点可以有一个或多个层级（level）。

• forward: 是一个指向同一层级的下一个节点的指针。在查找操作中，这个指针允许我们“跳过”一些节点，从而更快地在跳跃表中进行搜索。

• span: 这是一个无符号整数，它记录了当前节点与通过 forward 指针所指向的下一个节点之间的跨度。在进行范围查询或者计算排名时，这个值非常有用，因为它可以快速计算出两个节点之间的间隔。
  backward: 这是一个指向当前节点前一个节点的指针，在双向遍历时使用。

3. score: 这是一个双精度浮点数，用来保存节点的分数值。在有序集合中，元素是根据这个分数进行排序的，分数相同时则按照存储的对象（obj）来进行字典序比较。

4. obj: 这是一个指向实际存储数据的指针，通常是一个字符串类型。在 Redis 中，这是指向 robj（Redis 对象）的指针，它可以存储字符串、列表、哈希表等不同类型的数据结构。

5. level[]: 这是一个大小可变的数组，它的具体长度取决于节点所在的层数。这个数组存储每一层的 zskiplistLevel 结构体，允许节点在跳跃表的多个层级上存在。

可以通过zskiplist持有这些节点。

为什么要用跳跃表？

简单性：跳表的算法和代码实现相比平衡树要简单得多。对于平衡树，如 AVL
树或红黑树，它们的旋转操作逻辑复杂，难以编写且容易出错。跳表提供了一种容易理解和实现的高效有序数据结构。

效率：跳表的查找、插入和删除操作的平均时间复杂度都是 O(log n)，与平衡树相当。

灵活性：跳表支持快速的顺序访问和有效的范围查询，这对于数据库索引来说是非常重要的。

并发性：跳表的数据结构更容易实现锁定机制，这使得在并发环境下的性能表现更好。由于节点的层次结构，跳表可以更容易地实现细粒度锁或无锁并发算法。

动态：跳表无需预先知道数据规模，它可以根据实际需要动态地进行扩展，这在不可预知数据量的实时系统中非常有用。

空间效率：虽然跳表的多层结构需要额外的空间来存储指针，但它的空间复杂度仍然是线性的（O(n)），而且在实践中这个额外空间的使用通常是可控的。

实践：在实际应用中，跳表往往能够提供与平衡树相似或有时候更优的性能表现，特别是在插入和删除操作频繁的场景中。