Redis 的 [String] 有三种写法，你知道么？

Redis 的数据架构，可以参考下图：

Redis 的数据架构

Redis中的所有 value 都是以 Object 的形式存在的，其通用结构如下：

typedef struct redisObject {
    unsigned [type] 4;
    unsigned [encoding] 4;
    unsigned [lru] REDIS_LRU_BITS;
    int refcount;
    void *ptr;
} robj;

type：指类型，String、Hash、List、Set、ZSet；
encoding：类型具体的实现方式；比如 Set 是用 hashTable 实现还是 intSet 实现；
lru：最后一次被访问的信息，其实一看到 LRU 估计也就和淘汰策略有关；
refcount：对象引用计数；
ptr：指向实际实现者的地址；

String

Redis 中的 String 不仅仅表示字符串，还可以表示整型、浮点型。

String 的编码可以是 int、raw 或者 embstr；单说普通的字符串，就有 raw 和 embstr 两种实现方式，embstr 是 Redis 3.0 新增的数据结构：

字符串长度小于 39 字节，就用 embstr 对象，否则用传统的raw对象（Redis 3.2 版本之后，这里变成了以 44 字节为分界）。

embstr 的优势在于创建时少分配一次空间（RedisObject 和 sds 是连续的），删除时少释放一次空间，以及对象的所有数据连在一起，寻找方便；

当然缺点也非常明显，如果字符串的长度增加，需要重新分配内存的时候，整个 RedisObject 和 sds 都需要重新分配空间。

修改 embstr 对象的时候，Redis 会将其转换成 raw 格式再进行修改，所以 embstr 对象修改之后的对象，一定是 raw 的。

SDS

应用场景：常规计数都可以使用，可用作缓存、计数、限速等等，比如商品剩余数量，字典表信息，长度不能超过 512MB。

Hash

Hash 对象的底层实现可以是 ziplist 或者 hashtable。

ziplist：在这个数据结构中，是按照 key1, value1, key2, value2 这样的顺序存放来存储的；

hashTable：是由 dict 这个结构来实现的。（这个结构比较复杂，后面单写一篇来说）

应用场景：Hash 适用于存储结构化的对象，可以直接修改这个对象中的某个字段的值；比如用户信息。

List

List 对象的编码可以是 ziplist 或者 linkedlist，从名字上也能看出来两种结构都是啥。

ziplist：是一种压缩链表，它存储数据都是连续地放在内存区域当中。

linkedlist：是一种双向链表。

应用场景：通常网站上的消息列表，可以使用 List 来进行存储；另外 lrange 命令，从某个元素开始，读取多少个元素，可以看做是分页查询，比如很多网站上那种不断下拉，不断分页的效果。

Set

Set 相对于 List 来说，Set 是可以自动排重的；它的编码可以是 **intset 或者 hashtable **。

intset：是一个整数集合，支持三种长度的整数：int16_t、int32_t、int64_t；集合中的数据长度必须是一致的，比如一个 int16_t 长度的 Set，当插入了一条 int32_t 长度的数据，那么所有的数据都会转成 int32_t 长度（不支持降级）。

hashTable：对于 Set 来说，hashTable 的 value 永远为 NULL。

应用场景：如果要存储一个列表，同时又需要做数据排重的时候，可以使用 set ；另外，Redis 还为 Set 提供了求交集、并集、差集等操作，比如微博上面的【共同关注】这个功能，就可以用 Set 实现。

ZSet / Sorted Set

和 Set 相比，ZSet 增加了一个参数 score，集合中的元素按照 score 进行有序排列。

有序集合的编码可能两种，一种是 ziplist，另一种是 skipList 与 hashTable 的结合。

ziplist：和 Hash 类似，元素和 score 都是按顺序存放的；比较适合用于元素内容不大的场景。

skipList + hashTable：是一种添加，移除，更新元素等操作更高效的数据结构，这个跳跃表的数据结构，我近期会发一篇文章单独介绍。

应用场景：有序 + 排重的场景，比如经常玩游戏的同学，应该不会陌生各种排行榜，就可以使用 ZSet 来实现。

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