Redis中都有哪些数据结构

今天就跟大家聊聊有关redis中都有哪些数据结构，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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Redis核心对象

在Redis中有一个「核心的对象」叫做redisObject ，是用来表示所有的key和value的，用redisObject结构体来表示String、Hash、List、Set、ZSet五种数据类型。

redisObject的源代码在redis.h中，使用c语言写的，感兴趣的可以自行查看，关于redisObject我这里画了一张图，表示redisObject的结构如下所示：

闪瞎人的五颜六色图

在redisObject中「type表示属于哪种数据类型，encoding表示该数据的存储方式」，也就是底层的实现的该数据类型的数据结构。因此这篇文章具体介绍的也是encoding对应的部分。

那么encoding中的存储类型又分别表示什么意思呢？具体数据类型所表示的含义，如下图所示：

图片截图出自《Redis设计与实现第二版》

可能看完这图，还是觉得一脸懵。不慌，会进行五种数据结构的详细介绍，这张图只是让你找到每种中数据结构对应的储存类型有哪些，大概脑子里有个印象。

举一个简单的例子，你在Redis中设置一个字符串key 234，然后查看这个字符串的存储类型就会看到为int类型，非整数型的使用的是embstr储存类型，具体操作如下图所示：

String类型

String是Redis最基本的数据类型，上面的简介中也说到Redis是用c语言开发的。但是Redis中的字符串和c语言中的字符串类型却是有明显的区别。

String类型的数据结构存储方式有三种int、raw、embstr。那么这三种存储方式有什么区别呢？

int

Redis中规定假如存储的是「整数型值」，比如set num 123这样的类型，就会使用 int的存储方式进行存储，在redisObject的「ptr属性」中就会保存该值。

SDS

假如存储的「字符串是一个字符串值并且长度大于32个字节」就会使用SDS（simple dynamic string）方式进行存储，并且encoding设置为raw；若是「字符串长度小于等于32个字节」就会将encoding改为embstr来保存字符串。

SDS称为「简单动态字符串」，对于SDS中的定义在Redis的源码中有的三个属性int len、int free、char buf[]。

len保存了字符串的长度，free表示buf数组中未使用的字节数量，buf数组则是保存字符串的每一个字符元素。

因此当你在Redsi中存储一个字符串Hello时，根据Redis的源代码的描述可以画出SDS的形式的redisObject结构图如下图所示：

SDS与c语言字符串对比

Redis使用SDS作为存储字符串的类型肯定是有自己的优势，SDS与c语言的字符串相比，SDS对c语言的字符串做了自己的设计和优化，具体优势有以下几点：

（1）c语言中的字符串并不会记录自己的长度，因此「每次获取字符串的长度都会遍历得到，时间的复杂度是O(n)」，而Redis中获取字符串只要读取len的值就可，时间复杂度变为O(1)。

（2）「c语言」中两个字符串拼接，若是没有分配足够长度的内存空间就「会出现缓冲区溢出的情况」；而「SDS」会先根据len属性判断空间是否满足要求，若是空间不够，就会进行相应的空间扩展，所以「不会出现缓冲区溢出的情况」。

（3）SDS还提供「空间预分配」和「惰性空间释放」两种策略。在为字符串分配空间时，分配的空间比实际要多，这样就能「减少连续的执行字符串增长带来内存重新分配的次数」。

当字符串被缩短的时候，SDS也不会立即回收不适用的空间，而是通过free属性将不使用的空间记录下来，等后面使用的时候再释放。

具体的空间预分配原则是：「当修改字符串后的长度len小于1MB，就会预分配和len一样长度的空间，即len=free；若是len大于1MB，free分配的空间大小就为1MB」。

（4）SDS是二进制安全的，除了可以储存字符串以外还可以储存二进制文件（如图片、音频，视频等文件的二进制数据）；而c语言中的字符串是以空字符串作为结束符，一些图片中含有结束符，因此不是二进制安全的。

为了方便易懂，做了一个c语言的字符串和SDS进行对比的表格，如下所示：

String类型应用

说到这里我相信很多人可以说已经精通Redis的String类型了，但是纯理论的精通，理论还是得应用实践，上面说到String可以用来存储图片，现在就以图片存储作为案例实现。

（1）首先要把上传得图片进行编码，这里写了一个工具类把图片处理成了Base64得编码形式，具体得实现代码如下：

/**     * 将图片内容处理成Base64编码格式      * @param file      * @return      */     public static String encodeImg(MultipartFile file) {         byte[] imgBytes = null;         try {             imgBytes = file.getBytes();         } catch (IOException e) {             e.printStackTrace();         }         BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();         return imgBytes==null?null:encoder.encode(imgBytes );     }

（2）第二步就是把处理后的图片字符串格式存储进Redis中，实现的代码如下所示：

/**     * Redis存储图片     * @param file     * @return     */    public void uploadImageServiceImpl(MultipartFile image) {        String imgId = UUID.randomUUID().toString();        String imgStr= ImageUtils.encodeImg(image);        redisUtils.set(imgId , imgStr);        // 后续操作可以把imgId存进数据库对应的字段，如果需要从redis中取出，只要获取到这个字段后从redis中取出即可。    }

这样就是实现了图片得二进制存储，当然String类型得数据结构得应用也还有常规计数：「统计微博数、统计粉丝数」等。

Hash类型

Hash对象的实现方式有两种分别是ziplist、hashtable，其中hashtable的存储方式key是String类型的，value也是以key value的形式进行存储。

字典类型的底层就是hashtable实现的，明白了字典的底层实现原理也就是明白了hashtable的实现原理，hashtable的实现原理可以与HashMap的是底层原理相类比。

字典

两者在新增时都会通过key计算出数组下标，不同的是计算法方式不同，HashMap中是以hash函数的方式，而hashtable中计算出hash值后，还要通过sizemask 属性和哈希值再次得到数组下标。

我们知道hash表最大的问题就是hash冲突，为了解决hash冲突，假如hashtable中不同的key通过计算得到同一个index，就会形成单向链表（「链地址法」），如下图所示：

rehash

在字典的底层实现中，value对象以每一个dictEntry的对象进行存储，当hash表中的存放的键值对不断的增加或者减少时，需要对hash表进行一个扩展或者收缩。

这里就会和HashMap一样也会就进行rehash操作，进行重新散列排布。从上图中可以看到有ht[0]和ht[1]两个对象，先来看看对象中的属性是干嘛用的。

在hash表结构定义中有四个属性分别是dictEntry **table、unsigned long size、unsigned long sizemask、unsigned long used，分别表示的含义就是「哈希表数组、hash表大小、用于计算索引值，总是等于size-1、hash表中已有的节点数」。

ht[0]是用来最开始存储数据的，当要进行扩展或者收缩时，ht[0]的大小就决定了ht[1]的大小，ht[0]中的所有的键值对就会重新散列到ht[1]中。

扩展操作：ht[1]扩展的大小是比当前 ht[0].used 值的二倍大的第一个 2 的整数幂；收缩操作：ht[0].used 的第一个大于等于的 2 的整数幂。

当ht[0]上的所有的键值对都rehash到ht[1]中，会重新计算所有的数组下标值，当数据迁移完后ht[0]就会被释放，然后将ht[1]改为ht[0]，并新创建ht[1]，为下一次的扩展和收缩做准备。

渐进式rehash

假如在rehash的过程中数据量非常大，Redis不是一次性把全部数据rehash成功，这样会导致Redis对外服务停止，Redis内部为了处理这种情况采用「渐进式的rehash」。

Redis将所有的rehash的操作分成多步进行，直到都rehash完成，具体的实现与对象中的rehashindex属性相关，「若是rehashindex 表示为-1表示没有rehash操作」。

当rehash操作开始时会将该值改成0，在渐进式rehash的过程「更新、删除、查询会在ht[0]和ht[1]中都进行」，比如更新一个值先更新ht[0]，然后再更新ht[1]。

而新增操作直接就新增到ht[1]表中，ht[0]不会新增任何的数据，这样保证「ht[0]只减不增，直到最后的某一个时刻变成空表」，这样rehash操作完成。

上面就是字典的底层hashtable的实现原理，说完了hashtable的实现原理，我们再来看看Hash数据结构的两一种存储方式「ziplist（压缩列表）」

ziplist

压缩列表（ziplist）是一组连续内存块组成的顺序的数据结构，压缩列表能够节省空间，压缩列表中使用多个节点来存储数据。

压缩列表是列表键和哈希键底层实现的原理之一，「压缩列表并不是以某种压缩算法进行压缩存储数据，而是它表示一组连续的内存空间的使用，节省空间」，压缩列表的内存结构图如下：

压缩列表中每一个节点表示的含义如下所示：

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2.  zlbytes：4个字节的大小，记录压缩列表占用内存的字节数。

3.  zltail：4个字节大小，记录表尾节点距离起始地址的偏移量，用于快速定位到尾节点的地址。

4.  zllen：2个字节的大小，记录压缩列表中的节点数。

5.  entry：表示列表中的每一个节点。

6.  zlend：表示压缩列表的特殊结束符号'0xFF'。

再压缩列表中每一个entry节点又有三部分组成，包括previous_entry_ength、encoding、content。

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2.  previous_entry_ength表示前一个节点entry的长度，可用于计算前一个节点的其实地址，因为他们的地址是连续的。

3.  encoding：这里保存的是content的内容类型和长度。

4.  content：content保存的是每一个节点的内容。

说到这里相信大家已经都hash这种数据结构已经非常了解，若是第一次接触Redis五种基本数据结构的底层实现的话，建议多看几遍，下面来说一说hash的应用场景。

应用场景

哈希表相对于String类型存储信息更加直观，存储更加方便，经常会用来做用户数据的管理，存储用户的信息。

hash也可以用作高并发场景下使用Redis生成唯一的id。下面我们就以这两种场景用作案例编码实现。

存储用户数据

第一个场景比如我们要储存用户信息，一般使用用户的ID作为key值，保持唯一性，用户的其他信息（地址、年龄、生日、电话号码等）作为value值存储。

若是传统的实现就是将用户的信息封装成为一个对象，通过序列化存储数据，当需要获取用户信息的时候，就会通过反序列化得到用户信息。

但是这样必然会造成序列化和反序列化的性能的开销，并且若是只修改其中的一个属性值，就需要把整个对象序列化出来，操作的动作太大，造成不必要的性能开销。

若是使用Redis的hash来存储用户数据，就会将原来的value值又看成了一个k v形式的存储容器，这样就不会带来序列化的性能开销的问题。

分布式生成唯一ID

第二个场景就是生成分布式的唯一ID，这个场景下就是把redis封装成了一个工具类进行实现，实现的代码如下：

// offset表示的是id的递增梯度值   public Long getId(String key,String hashKey,Long offset) throws BusinessException{       try {           if (null == offset) {               offset=1L;           }           // 生成唯一id           return redisUtil.increment(key, hashKey, offset);       } catch (Exception e) {           //若是出现异常就是用uuid来生成唯一的id值           int randNo=UUID.randomUUID().toString().hashCode();           if (randNo < 0) {               randNo=-randNo;           }           return Long.valueOf(String.format("%16d", randNo));       }   }

List类型

Redis中的列表在3.2之前的版本是使用ziplist和linkedlist进行实现的。在3.2之后的版本就是引入了quicklist。

ziplist压缩列表上面已经讲过了，我们来看看linkedlist和quicklist的结构是怎么样的。

linkedlist是一个双向链表，他和普通的链表一样都是由指向前后节点的指针。插入、修改、更新的时间复杂度尾O(1)，但是查询的时间复杂度确实O(n)。

linkedlist和quicklist的底层实现是采用链表进行实现，在c语言中并没有内置的链表这种数据结构，Redis实现了自己的链表结构。

Redis中链表的特性：

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2.  每一个节点都有指向前一个节点和后一个节点的指针。

3.  头节点和尾节点的prev和next指针指向为null，所以链表是无环的。

4.  链表有自己长度的信息，获取长度的时间复杂度为O(1)。

Redis中List的实现比较简单，下面我们就来看看它的应用场景。

应用场景

Redis中的列表可以实现「阻塞队列」，结合lpush和brpop命令就可以实现。生产者使用lupsh从列表的左侧插入元素，消费者使用brpop命令从队列的右侧获取元素进行消费。

（1）首先配置redis的配置，为了方便我就直接放在application.yml配置文件中，实际中可以把redis的配置文件放在一个redis.properties文件单独放置，具体配置如下：

spring  redis:  host: 127.0.0.1  port: 6379  password: user  timeout: 0  database: 2  pool:  max-active: 100  max-idle: 10  min-idle: 0  max-wait: 100000

（2）第二步创建redis的配置类，叫做RedisConfig，并标注上@Configuration注解，表明他是一个配置类。

@Configuration  public class RedisConfiguration {  @Value("${spring.redis.host}")  private String host;  @Value("${spring.redis.port}")  private int port;  @Value("${spring.redis.password}")  private String password;  @Value("${spring.redis.pool.max-active}")  private int maxActive;  @Value("${spring.redis.pool.max-idle}")  private int maxIdle;  @Value("${spring.redis.pool.min-idle}")  private int minIdle;  @Value("${spring.redis.pool.max-wait}")  private int maxWait;  @Value("${spring.redis.database}")  private int database;  @Value("${spring.redis.timeout}")  private int timeout;  @Bean  public JedisPoolConfig getRedisConfiguration(){  JedisPoolConfig jedisPoolConfig= new JedisPoolConfig();  jedisPoolConfig.setMaxTotal(maxActive);  jedisPoolConfig.setMaxIdle(maxIdle);  jedisPoolConfig.setMinIdle(minIdle);  jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(maxWait);  return jedisPoolConfig;  }  @Bean  public JedisConnectionFactory getConnectionFactory() {  JedisConnectionFactory factory = new JedisConnectionFactory();  factory.setHostName(host);  factory.setPort(port);  factory.setPassword(password);  factory.setDatabase(database);  JedisPoolConfig jedisPoolConfig= getRedisConfiguration();  factory.setPoolConfig(jedisPoolConfig);  return factory; }  @Bean  public RedisTemplate getRedisTemplate() {  JedisConnectionFactory factory = getConnectionFactory();  RedisTemplate redisTemplate = new StringRedisTemplate(factory);  return redisTemplate;  }  }

（3）第三步就是创建Redis的工具类RedisUtil，自从学了面向对象后，就喜欢把一些通用的东西拆成工具类，好像一个一个零件，需要的时候，就把它组装起来。

@Component  public class RedisUtil {  @Autowired  private RedisTemplate redisTemplate;  /**  * 存消息到消息队列中  * @param key 键  * @param value 值  * @return  */  public boolean lPushMessage(String key, Object value) {  try {  redisTemplate.opsForList().leftPush(key, value);  return true;  } catch (Exception e) {  e.printStackTrace();  return false;  }  }  /**  * 从消息队列中弹出消息  * @param key 键  * @return  */  public Object rPopMessage(String key) {  try {  return redisTemplate.opsForList().rightPop(key);  } catch (Exception e) {  e.printStackTrace();  return null;  }  }  /**  * 查看消息  * @param key 键  * @param start 开始  * @param end 结束 0 到 -1代表所有值  * @return  */  public List