常用数据结构

Redis当中常用的数据结构如下所示：

Redis在底层实现上述数据结构的过程中，会在源码的角度上对于上述的内容进行特定的优化，这样的优化的主要目的是为了实现出节省时间和节省空间的效果，具体的优化方法当然还是要看的是具体的内容

Redis在外部承诺，对于哈希表来说，保证用户在进行增删查改这些操作都能保证是O(1)，但是具体内部的实现来说，其实并不是一个传统意义的哈希表，在特定的实现场景下会使用其他的数据结构来实现，但是总体上来说，还是能够保证时间复杂度是满足具体的要求的

所以我们说，对于Redis内部的数据结构或者说是数据类型来说，这是Redis承诺给用户的，但是在其内部的实现中，可能会不同，具体的方式是有编码方式来进行决定的，因此换句话说，对于同一个数据结构来说，内部会有不同的实现方式，在不同的场景下会使用不同的方式，但是作为上层的使用者，其实是感知不到这样的存在的

那么下面我将会进行分析，不同的数据结构内部代表的意义是什么，以及是如何进行场景优化的

Redis的编码方式

string

先说string类型，这个类型并不陌生，就是一个字符串类型，在内部编码的角度来讲：

1. 如果采用的是raw，表示的是最基本的字符串，它的底层就是一个char的数组
2. 而如果采用的是int的编码方式，则对应的场景可能是要使用一些类似于计数的功能，那么此时作为Value值，其实使用传统意义的字符是没有意义的，直接使用整数int来保存是一个更好的解决方案
3. 如果采用的是embstr，则表示的是针对于短字符串进行的特殊优化，这里就不再过多描述

hash

1. hash这种数据类型，或者说是数据结构，是有两种编码方式的，第一种是hashtable，这种实现方式就是最基本的实现方式，Redis内部也是用这种最基本的方式来实现的，虽然这里的实现方式和前面的不太一样，但是也大体思维差不多
2. 而对于一些元素比较少的时候，如果还使用哈希表其实是没有意义的，因此就会把对应的编码方式更换为ziplist，它的主要目的可以进行列表的压缩，这样可以节省空间

压缩的意义？

那到此，可能会关心的问题是，为什么要进行压缩？意义在哪呢？因为Redis内部是有很多的key值的，这就意味着对于某些key的Value是一个hash，所以当key值比较多的时候，对应的hash结构也会比较多，但是每一个hash的实际占用其实不大，因此就可以选择去尽量的压缩，这样压缩后就可以使得整体上的占用变的比较少了

list

对于list来说，有两种实现的方式，一种是linkedlist，也就是传统意义上的list，而另外一个表示的是压缩列表，但是从Redis 3.2开始，采用的是一个全新的方式，叫做quicklist，它可以综合前面的两种类型，这样就针对于空间和效率折中进行实现的

set

对于set来说，也有两种实现，第一个是传统意义的实现，第二个表示的是intset，如果都是使用的int类型的数据，那么内部就会选择这种情况

zset

1. skipset，是跳表，每个节点上有多个指针域，可以快速定位到类型，最终使得搜索效果完成到二叉搜索树的效果，这里不再赘述，前面的内容中已经有对应的策略~
2. ziplist：压缩

查看方式

object encoding xxx

Redis内部，会通过具体的实际情况来调整内部的编码方式，自动进行适应