redisObject

在了解redis基本数据类型之前，需要先了解redisObject对象，redis中所有键值都是redisObject对象。

typedef struct redisObject {
    // 类型
    unsigned type:4;
    // 编码
    unsigned encoding:4;
    // 指向数据的指针
    void *ptr;

    // 记录对象最后一次被程序访问时间，用于计算空转时长(当前时间-lru)
    unsigned lru:22; /* lru time (relative to server.lruclock) */
    // 引用计数，用于内存回收
    int refcount;
} robj;

type: 对象类型名称
如：string、hash、list、set、zset
encoding：对象编码类型
如：int、embstr、raw、hashtable、ziplist、intset、linkedlist、skiplist
*ptr：数据存放地址指针
lru：对象最后一次被访问的时间
refcount：引用计数

1、string

string类型在redis中是最基本的数据类型，其中redis的所有key都是string类型的。

string适用场景

计数器、粉丝数、图片、序列化后的对象

string底层使用三种结构存储：
①int:当存储的字符串全是数字时，使用int的方式进行存储
②embstr:当存储的字符串长度小于39个字节时，使用embstr方式存储(redis3.2版本后优化为44个字节)
③raw:当存储的字符串长度大于39个字节时，使用raw方式来存储(redis3.2版本后优化为44个字节)
int类型不用多说，embstr为什么是以39个字节为界？后续在哪优化为44个字节？embstr和raw有什么区别？话不多说，上图：

embstr

raw

embstr与raw的区别

先说一下区别，embstr和raw都是用来存储string数据的，并且都是使用SDS来存储，区别在于embstr是一块连续的内存，而raw是两个不连续的内存，因为raw是用来存长字符串的，所以SDS相对来说占用内存较大，而申请一块连续较大的内存是得不偿失的，embstr存数据时是只读的，如果需要改变embstr存储的value时，redis底层会将string的存储方式由embstr转换为raw，然后再去修改其value。embstr相对raw的优势在于申请内存和释放内存时只需要一次，而raw申请/释放两块不连续的内存需要两次，在效率上，embstr肯定是高于raw的。

SDS数据结构

RedisObject的数据结构我们上面讲过了，其中指针*ptr指向数据存放地址，在embstr和raw这两个结构中string的value都是存储在SDS中的，SDS是什么呢？
SDS(simple dynamic string):

struct shsshr<T>{
    T len; // 数组长度
    T alloc; // 数组容量
    unsigned flags; // sdshdr类型
    char buf[]; // 数组内容
}

len：数组长度
alloc：数组容量
buf[]：存放value的字符数组

为什么3.2版本之前的embstr是以39个字节为界，因为一块内存大小为64字节的sds，减去len、alloc等所占用的内存后，剩下的buf[]空间为39字节，在3.2版本时，redis对对sds内存进行了优化，使用sdshdr8代替sdshdr，节省了5个字节。

SDS优点

①记录value len，获取字符串长度时间复杂度为O(1)
②记录剩余空间，杜绝缓冲区溢出
③通过采用空间预分配和惰性空间释放策略，减少修改字符串带来的内存重新分配次数
④二进制安全

2、hash

hash是一个string类型的field和value的映射表，是键值对的集合，类似于一个map(field为键，value为值)。

hash使用场景

对象、键值对数据

hash

hash使用两种方式进行存储：ziplist、hashtable
ziplist：

• hash对象保存的所有键值对的键和值的字符串长度都小于64字节
• hash对象保存的键值对数量小于512个
  hash每次写数据时会对数据进行上面两个判断，若不符合这两个条件，hash类型的数据会转为hashtable进行存储。

ziplist

ziplist

• zlbytes：ziplist的字节长度，占32位，4个字节，所以ziplist最长为(2^32) - 1字节
• zltail：ziplist尾元素相对于ziplist其实地址的偏移量，占4个字节
• zllen：ziplist的元素数量，占两个字节，当元素数目超过(2^16) - 1时，无法通过zllen字段获取ziplist的元素数目，必须遍历整个ziplist才能获取元素数目
• entry：ziplist存储的元素，可以为byte数组或者整数
• zlend：ziplist的结尾，占一个字节

ziplist中最重要的就是entry，接下来看看entry的结构:

• prevlength：上一个节点的长度
• encoding：节点的编码类型和数据长度(通过一串字符来确定data的数据类型)
• data：节点的值(数字或字符串)

根据前一个节点的长度prevlength，可以将ziplist节点分为两类(节省空间)：

entry

• entry前8位小于254，则这8位就表示前一个节点的长度
• entry的前8位等于254，则意味着前一个节点的长度无法用8位来表示，后面的32位表示前一个节点的长度

ziplist是一个类似于数组和双向链表的结构，顾名思义，使用ziplist(压缩列表)是为了节省空间。

• ziplist与数组的区别：数组的数据类型固定，单个节点的长度固定，而ziplist可以存储不同类型的数据，并且单个节点的长度不固定
• ziplist与双向链表的区别：双向链表的每个节点会存放前后节点的指针，并且节点之间内存不连续，而ziplist是一块连续的内存，节点会通过prevlength和自身length来索引前后的节点，相比于双向链表，ziplist减少了内存碎片和指针内存的占用。虽然在遍历和读取效率上低于链表，但是在空间上有很大的优势。

通过以上的一些分析，我们可以知道ziplist是为了节省空间，牺牲了读取效率，并且不适合做修改操作，如修改单个value或者往中间插入元素，这种操作会使该节点后面的元素全部后移，效率很低。

hashtable

redis的使用的hashtable就是一个很典型的hashtable数据结构，使用数组+链表的方式存储数据，通过field的hash值来确定数组下标，数组的单个元素为链表结构。

hashtable

hash数据类型使用hashtable是在单个元素过大或者元素数量过多时使用，原因就是hashtable虽然没有ziplist节省空间的优势，但是在遍历和读取上的效率是很高的，并且也能较好的支持修改操作，hashtable数据结构比较典型，就不过多赘述了。

3、list

list数据类型底层采用ziplist或linkedlist两种结构进行存储

list适用场景

队列、栈、时间线
ziplist：

• list保存的元素长度小于64字节
• list保存的元数量小于512个
  满足这两个条件则使用list进行存储，否则使用linkedlist

linkedlist

ziplist上面已经讲过了，linkedlist数据结构也比较简单。当list采用linkedlist存储时，由于双向链表的特性，list的增删是特别快的，另外list可以从头/尾插入/删除，所以比较适合做栈、队列。

4、set

set是string类型的无序集合，底层使用intset和hashtable来存储，set就像数学中的集合一样，比较方便做并集、交集、差集等操作。

set适用场景

共同关注、共同好友

inset：内部是一个整型数组

• set对象所保存的元素全是整型
• set对象所保存的元素小于512个

当set使用hashtable进行存储时，hashtable的key为元素值，value为null，通过key的hash值进行去重。

5、zset(sorted set)

zset底层的存储结构为ziplist或skiplist，zset的特点是每个value有一个score(分值)属性，通过分值进行排序。

zset适用场景

排行榜

ziplist：

• zset保存的元素数量小于128个
• zset所有元素的长度小于64个字节

当使用ziplist来作为zset底层的数据结构时，每个集合元素使用两个entry来保存，第一个entry保存元素的value，第二个entry来保存元素的score。
当使用skiplist作为zset的底层存储结构时，使用skiplist按序保存元素value及score，使用dict来保存元素value和score的映射关系

skiplist

skiplist中，每个节点不单单只包含指向下一个节点的指针，可能包含多个指向后续节点的指针，这样在查找的时候就可以跳过一些不必要的节点。虽然单个节点存放多个指向后续节点的指针对于内存的开销增大，但是可以提升查找、删除的效率。

skiplist

例如我们需要找到score为13的value，我们可以直接从头部level3的节点开始查，第一次查找就可以找到，跳过了2、5、9这些节点。

总结

redis常用的五中数据类型其实相对来说比较简单易用，了解其底层存储结构后，我们才能在各个场景选择最适用的数据类型去存储数据。五种数据类型底层都至少包含两种数据结构，一般第一种数据结构适用于数据量少，单个数据小的场景，例如：embstr、ziplist、intset，这些数据结构主要是为了节省内存空间，此时数据结构的查找、删除效率并不高，但是由于数据量少，单个数据小，所以并不会对redis读写效率有较大的影响。一般第二种数据结构适用于数据量多，单个数据大的场景，例如：raw、hashtable、skiplist，这写数据结构的优势在于读写效率高，但是对于内存的占用会更大，适合处理数据量多，单个数据大的场景。

redis版本更新较快，底层数据结构也有些变化，比如最新版的list底层已经使用quicklist来替代ziplist和linkedlist了，但是redis的核心思想是不会变的，数据量少、单个数据小时采用节省空间的策略，数据量多、单个数据大时采用提升读写效率额策略。