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大家好，这里是Good Note，关注公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍Redis 提供的5种基本数据结构类型和4种特殊类型，除此之外，还有8种底层数据结构，每种结构类型有其特点和适用场景。

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文章目录

基本数据类型
1. String（字符串）
使用场景
缓存
计数器
ID 生成器
分布式锁

2. Hash（哈希）
3. List（链表/列表）
4. Set（集合）
5. Sorted Set（有序集合）

特殊数据类型
6. Bitmaps（位图）
7. HyperLogLog
8. Geo（地理位置）
9. Streams（流）

底层数据类型
SDS（Simple Dynamic String）
LinkedList（链表）
HashTable
zskiplist（跳跃表）
intset（整数集合）
ziplist（压缩列表）
quicklist（快速列表）
zipmap（压缩字典）

redisObject：衔接底层数据结构与 Value Type 的桥梁
历史文章
MySQL数据库

基本数据类型

1. String（字符串）

简介：Redis 最基本的数据类型，一个 key 对应一个 value，支持二进制安全，可存储任意数据（如图片、序列化对象）。
特点：
- 最大可存储 512MB 数据。
- 用于缓存、计数器、分布式 ID 生成等场景。
常用命令：
- 存储：SET key value、MSET key value [key value ...]
- 获取：GET key、MGET key [key ...]
- 计数器操作：INCR key、DECR key、INCRBY key increment
底层实现：
- 使用 SDS（Simple Dynamic String） 存储，支持动态扩容，避免频繁内存分配，减少内存碎片。

二进制安全的核心是：将数据视为纯字节流，不做额外解释或处理。在 Redis 和其他支持二进制安全的工具中，这种特性使得它们能够高效存储和处理多样化的数据类型，确保数据的完整性和兼容性。

使用场景

缓存

可以缓存各种信息（字符串、图片、视频等），存储在 Redis 中作为缓存，减轻持久层的读写压力；或者将 session 存储在 Redis 中用于共享。

存储键值对：
- SET key value：存入键值对，覆盖旧值，无视类型。
- MSET key value [key value ...]：批量存储字符串键值对。
获取键值对：
- GET key：根据键获取对应的值。
- MGET key [key ...]：批量获取字符串键值对。
删除与设置过期时间：
- DEL key：删除对应键的键值对。
- EXPIRE key seconds：设置指定键的有效时间。

计数器

Redis 是单线程模型，命令只能逐个执行，不会出现并发问题导致计数错误。例如，可用于统计文章阅读量。

INCR key：使键对应的数字加 1。
DECR key：使键对应的数字减 1。
INCRBY key increment：使键的值加上指定增量。
DECRBY key decrement：使键的值减去指定增量。

ID 生成器

在分布式系统中可以保证生成的序列号唯一。

INCRBY orderId increment：将键对应的数字加上指定的增量值。

分布式锁

方法	是否推荐	问题说明
`SETNX` + `EXPIRE`	不推荐	非原子操作，可能导致死锁。
`SET NX EX`	推荐	原子操作，避免死锁，更安全可靠。

SET NX EX 是现代 Redis 分布式锁的推荐实现方式。

1. 使用 SETNX 命令 + EXPIRE 命令

过程：
1. 使用 SETNX 命令尝试设置锁：
```
SETNX lock:resource "unique_value"
```
2. 如果 SETNX 成功，则设置锁的过期时间：
```
EXPIRE lock:resource 10
```
问题：
- 非原子操作：
  - SETNX 和 EXPIRE 是两个独立的命令，执行时无法保证原子性。
  - 如果 SETNX 成功后，客户端崩溃或网络异常，未能执行 EXPIRE，可能导致锁永远存在（死锁）。
状态：
- 由于上述缺陷，这种方式 不推荐使用。
- 已被原子性更强的 SET NX EX 命令 取代。

2. 使用 SET NX EX 命令

过程：
- 使用 SET 命令，同时指定：
  - NX：仅当键不存在时设置。
  - EX：设置键的过期时间（秒）。
```
SET lock:resource "unique_value" NX EX 10
```
优点：
- 原子操作：
  - SET NX EX 是单个命令，保证了加锁和设置过期时间的原子性。
- 避免了非原子操作导致的死锁问题。
状态：
- 推荐使用，已成为 Redis 实现分布式锁的标准方式。

2. Hash（哈希）

简介：键值对集合，类似于 HashMap，每个 key 是 field，value 是对应的值。
特点：
- 适合存储对象，如用户信息、购物车等。
- 支持单个字段更新，节省空间。
常用命令：
- 存储：HSET key field value、HMSET key field value [field value ...]
- 获取：HGET key field、HGETALL key
- 增量操作：HINCRBY key field increment
底层实现：
- 小数据量时使用 ziplist（压缩列表），节省内存。
- 大数据量时使用 hashtable（哈希表），支持快速的插入和查询操作。

ziplist（压缩列表）：

为了节省内存开销，小规模的 Hash 数据使用紧凑的压缩列表存储。
优点：内存使用极少，适合字段数量少、数据简单的场景。
缺点：随着字段数量或数据大小增长，查找效率降低。

hashtable（哈希表）：

当数据量增大或字段较多时，自动切换为哈希表实现。
优点：查找效率高，时间复杂度为 O(1)。
缺点：内存开销相对较大。

通过这两种实现方式，Redis 平衡了内存使用和性能，适应不同数据规模的需求。

切换条件 Redis 在以下情况下，自动将 Hash 的底层存储从 ziplist 切换为 hashtable：

字段数量超出阈值：
默认 hash-max-ziplist-entries=512，即当字段数量超过 512 时，切换为哈希表。

单个字段或值的大小超出阈值：
默认 hash-max-ziplist-value=64，即当字段或值的大小超过 64 字节时，切换为哈希表。

以上两个参数可以通过 Redis 配置文件进行调整，以适应具体业务场景。

3. List（链表/列表）

简介：双向链表实现的列表，支持插入、删除操作，有序，可通过下标访问。
特点：
- 支持先进先出（FIFO）队列、消息队列等场景。时间轴（timeline）或者消息流：例如微博的时间轴，有人发布微博，用lpush加入时间轴，展示新的列表信息。
- 插入和删除性能优异，API 丰富。
常用命令：
- 插入：LPUSH key value、RPUSH key value
- 获取：LRANGE key start stop
- 阻塞操作：BLPOP key [key ...] timeout、BRPOP key [key ...] timeout
底层实现：
- 使用 quicklist（以 ziplist 为节点的双链表），结合链表的灵活性和 ziplist 的内存高效。

总结

模式使用命令描述
Stack (栈) LPUSH + LPOP 后进先出（LIFO）。
Queue (队列) LPUSH + RPOP 先进先出（FIFO）。
Capped Collection LPUSH + LTRIM 保持固定长度的列表。
Message Queue LPUSH + BRPOP 生产者-消费者消息队列。

1. LPUSH + LPOP = Stack (栈)

栈模型：后进先出（LIFO）。
命令解释：
LPUSH key value：将值插入到列表的左侧（头部）。
LPOP key：从列表的左侧（头部）弹出并返回值。

使用场景：实现撤销功能、递归算法中的辅助栈。

2. LPUSH + RPOP = Queue（队列）

队列模型：先进先出（FIFO）。
命令解释：
LPUSH key value：将值插入到列表的左侧（头部）。
RPOP key：从列表的右侧（尾部）弹出并返回值。

使用场景：实现任务队列或请求排队。

3. LPUSH + LTRIM = Capped Collection（有限集合）

有限集合：限制列表的长度，仅保留最近的 N 个元素。
命令解释：
LPUSH key value：将值插入到列表的左侧（头部）。
LTRIM key start stop：裁剪列表，仅保留索引范围内的元素（从 start 到 stop）。

使用场景：实现固定长度的访问记录、日志系统等。

4. LPUSH + BRPOP = Message Queue（消息队列）

消息队列模型：支持阻塞等待，适合生产者-消费者模式。
命令解释：
LPUSH key value：将消息插入到队列的左侧（头部）。
BRPOP key timeout：从队列的右侧（尾部）弹出消息，若队列为空则阻塞直到超时。
如果 timeout=0，则表示永不超时，一直阻塞直到有新消息。

使用场景：任务调度系统，消费者从队列中获取任务。

模式	使用命令	描述
Stack (栈)	`LPUSH` + `LPOP`	后进先出（LIFO）。
Queue (队列)	`LPUSH` + `RPOP`	先进先出（FIFO）。
Capped Collection	`LPUSH` + `LTRIM`	保持固定长度的列表。
Message Queue	`LPUSH` + `BRPOP`	生产者-消费者消息队列。

4. Set（集合）

简介：保存多个字符串的集合，元素唯一且无序。
特点：
- 支持集合运算（交集、并集、差集）。
- 常用于标签系统、点赞、好友推荐等。
常用命令：
- 添加：SADD key member、SUNION key [key ...]
- 查询：SMEMBERS key、SISMEMBER key member
- 集合运算：SINTER key [key ...]（交集）、SUNION key [key ...]（并集）
底层实现：
- 使用 hashtable 存储，大数据量时支持高效的查找、插入和删除。
- 小规模集合使用 intset 存储（仅包含整数）。

Redis 根据集合中元素的数量和类型，自动在 intset 和 hashtable 之间切换：

如果集合中的所有元素都是整数，且数量较少，则使用 intset。
如果集合中的元素类型不为整数，或数量超过配置的阈值（默认 512 个），则切换为 hashtable。

5. Sorted Set（有序集合）

简介：与 Set 类似，但每个元素有一个关联的分数（score），按分数排序。
特点：
- 适用于排行榜、延迟队列等场景。
- 分数可以重复，但元素值必须唯一。
常用命令：
- 添加：ZADD key score member
- 获取：ZRANGE key start stop [WITHSCORES]（正序）、ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]（倒序）
- 增量操作：ZINCRBY key increment member
底层实现：
- 当 ZSet 较小时，Redis 使用 Ziplist 实现，节省内存。
- 当 ZSet 较大时，Redis 切换到使用跳跃链表（Skiplist）和哈希表（Hash Table）组合实现：
  - zskiplist 提供高效的范围查找和排序。
  - hashtable 用于快速查找元素。

底层实现：

当满足以下两个条件时，Redis 会使用 ziplist来实现 ZSET：

元素数量小于 128：如果集合中存储的元素较少，使用 ziplist 更加高效。它通过压缩数据来节省内存。

每个元素的长度小于 64 字节：如果每个元素的长度较短（例如，成员字符串很短），那么 ziplist 的压缩效率就很高。

ziplist 的结构：在 ziplist 中，ZSET 的成员和分数（score）是交替存储的，数据压缩非常紧凑。

当 ZSET 的元素数量超过一定的阈值（例如超过 128 个元素），或者单个元素的长度较长时，Redis 会自动使用 skiplist（跳跃链表）和哈希表（Hash Table）的组合 来实现 ZSET。这是 Redis ZSET 中的默认数据结构。

zskiplist（跳跃表）：

作用：实现有序集合中的元素排序和范围查找。
特点：
跳跃表是一种随机化的数据结构，类似于平衡树，但实现更简单。
支持按照分数（score）排序的高效操作，如范围查询、按分数排序等。
跳跃表中每个节点包含：
成员元素（member）。
分数值（score）。
前后指针（用于维护链表关系）。

时间复杂度：
插入、删除、范围查找：O(log N)。

hashtable（哈希表）：

作用：提供成员元素到分数值的快速映射。
特点：
哈希表存储了每个成员元素和对应的分数（member -> score）。
用于快速查找某个成员是否存在，以及其分数值。

时间复杂度：
查找、插入、删除：O(1)。

zskiplist 和 hashtable 的组合

为什么需要组合两种结构：

跳跃表（zskiplist）：
支持按分数排序的快速操作。
能高效实现范围查询和按分数排序的功能。

哈希表（hashtable）：
提供快速的元素查找和分数更新。
弥补跳跃表在精确查找上的性能不足。

两者协同工作：

插入或删除一个元素时：
在 hashtable 中存储或删除成员和分数的映射。
同时在 zskiplist 中插入或删除节点，保持排序。

查询元素是否存在时：
使用 hashtable 进行快速查找。

进行范围查询或排序时：
使用 zskiplist 高效实现按分数排序或范围扫描。

优势分析

跳跃表的排序和范围操作：
允许快速实现按分数排序和范围查找。
时间复杂度为 O(log N)。

哈希表的快速查找：
提供成员到分数的直接映射，查找效率为 O(1)。

内存效率：
跳跃表的结构简单，节点的动态分配优化了内存使用。
哈希表避免了重复排序，提高了效率。

特殊数据类型

6. Bitmaps（位图）

概述：以位的形式存储数据，每个键对应一个字符串，可以操作字符串的二进制位。
特点：
- 位操作效率高，适合存储二进制状态。
- 最大大小同字符串（512 MB）。
常见用途：
- 用户签到（按日期设置某天状态）。
- 在线状态记录。
常用命令：
- SETBIT key offset value：设置指定偏移位的值。
- GETBIT key offset：获取指定偏移位的值。
- BITCOUNT key：统计所有位为 1 的数量。

7. HyperLogLog

概述：一种基于概率的数据结构，用于估算集合的基数（去重后的元素数量）。
特点：
- 适合存储大规模数据，内存占用固定为 12 KB。
- 结果是近似值，但误差在 0.81% 以内。
常见用途：
- 网站 UV 统计（独立访客）。
- 近似计数。
常用命令：
- PFADD key element：添加元素。
- PFCOUNT key：返回估算的基数值。

8. Geo（地理位置）

概述：用于存储地理位置信息（经纬度），并支持基于地理位置的操作。
特点：
- 可以计算两点之间的距离。
- 支持范围查询（如附近的人）。
常见用途：
- 附近位置查询。
- 地理信息存储。
常用命令：
- GEOADD key longitude latitude member：添加地理位置。
- GEODIST key member1 member2：计算两点间距离。
- GEORADIUS key longitude latitude radius：按范围查询地理位置。

9. Streams（流）

概述：Redis 的消息队列实现，用于生产者-消费者模型。
特点：
- 支持消费者组、消息确认。
- 可以持久化消息。
常见用途：
- 实时日志。
- 消息分发。
常用命令：
- XADD key * field value：添加消息。
- XRANGE key start end：按范围读取消息。
- XREADGROUP：消费者组读取消息。

底层数据类型

Redis 对用户暴露的基本类型 Value Type（如字符串、哈希、列表等）实际是通过底层多种高效数据结构实现的。这些数据结构在性能、内存占用、以及适用场景上各有特点，以下为详细介绍：
Redis 的 Value Type 基于以下底层数据结构实现：

SDS（Simple Dynamic String）：简单动态字符串，支持高效扩容。
LinkedList：双向链表。
HashTable：哈希表，支持平滑扩容。
zskiplist：跳跃表，支持排序和范围查询。
IntSet：整数集合，存储小规模整数。
ZipList：压缩列表，节省内存。
QuickList：结合链表和压缩列表，兼顾内存和效率。
ZipMap：轻量级字典，适合小规模场景。

以下是 Redis 的 8 种底层数据结构及其用途汇总：

底层数据结构	数据类型使用场景	特点/用途
SDS	String	存储字符串，支持动态扩容，二进制安全。
intset	Set	存储小规模整数集合，内存节省。
ziplist	Hash、List、Sorted Set	小数据量场景，连续内存存储，节省内存。
linkedlist	List（早期实现）	双向链表，已被 quicklist 替代。
quicklist	List	链表+ziplist 的结合，内存高效、操作灵活。
hashtable	Hash、Set	大数据量场景，提供 O(1) 的查找性能。
zskiplist	Sorted Set	跳跃表，支持范围查询和排序。
dict	Hash、Set、Sorted Set	通用哈希表，动态扩容，支持快速查找。

Redis 的灵活实现结合了不同数据结构的优点，针对不同场景优化性能与内存占用。

SDS（Simple Dynamic String）

简介：
SDS 是 Redis 用于存储字符串的动态字符串结构，能够支持二进制数据和动态扩容。
特点：
- 二进制安全：可以存储任意二进制数据（如图片、序列化对象）。
- 动态扩容：自动扩展和缩小，避免频繁的内存分配。
- 高效操作：记录已用长度和未用空间，减少字符串拼接时的性能损耗。

结构：

struct sdshdr {int len;         // 已使用长度int free;        // 未使用长度char buf[];      // 字符数组
};

应用场景：
- 用于实现 Redis 的字符串类型。
- 实现键值对中的键和某些简单值。

LinkedList（链表）

简介：
Redis 的链表是一个通用的双向链表，节点通过指针连接。
特点：
- 双向链表：每个节点包含前驱和后继指针。
- 通用性强：节点的数据由 void* 指针指向，可以存储任意类型数据。
- 灵活性高：适合频繁插入和删除操作的场景。

结构：

typedef struct listNode {struct listNode *prev;  // 前向指针struct listNode *next;  // 后向指针void *value;            // 节点值
} listNode;

应用场景：
- 实现早期 Redis 的列表类型（已被 quicklist 替代）。
- 用于其他需要链表结构的功能。

HashTable

简介：
Redis 的字典使用双哈希表实现，支持高效的查找、插入和删除操作。
特点：
- 双哈希表：一个用于存储数据，另一个在扩容时用于渐进式数据迁移。
- 平滑扩容：通过渐进式扩展减少扩容对性能的影响。

结构：

typedef struct dictht {dictEntry **table;      // 哈希表数组unsigned long size;     // 哈希表大小unsigned long sizemask; // 掩码，用于计算索引unsigned long used;     // 已用节点数量
} dictht;

应用场景：
- 实现 Redis 的哈希类型。
- 用于内部数据存储，如保存键空间。

zskiplist（跳跃表）

简介：
跳跃表是一种基于链表的有序数据结构，支持高效的范围查询和排序。
特点：
- 多层索引：通过额外的索引层提高查找效率。
- 简单高效：实现简单，性能接近平衡树。

结构：

typedef struct zskiplistNode {double score;                // 分数robj *obj;                   // 成员对象struct zskiplistNode *backward; // 后向指针struct zskiplistLevel {struct zskiplistNode *forward; // 前向指针unsigned int span;           // 层跨度} level[];
} zskiplistNode;

应用场景：
- 实现 Redis 的有序集合（Sorted Set）类型。

intset（整数集合）

简介：
Redis 的整数集合是一个有序的整数数组，用于存储小规模整数集合。
特点：
- 有序存储：通过二分查找快速定位元素。
- 节省内存：自动根据数据类型调整存储大小（如 int16、int32、int64）。

结构：

typedef struct intset {uint32_t encoding;      // 当前编码方式uint32_t length;        // 元素数量int8_t contents[];      // 数据内容
} intset;

应用场景：
- 用于实现 Redis 的 Set 类型（当集合较小时）。

ziplist（压缩列表）

简介：
压缩列表是一种内存紧凑型的双向链表，用于存储小规模数据。
特点：
- 节省内存：数据紧凑存储，适合存储少量元素。
- 操作简单：支持顺序遍历、插入和删除操作。

结构：

struct ziplist {uint32_t zlbytes;        // 列表总字节数uint32_t zltail;         // 表尾偏移量uint16_t zllen;          // 列表元素数量unsigned char entries[]; // 数据条目
};

应用场景：
- 实现 Redis 的列表和哈希类型（当数据量较小时）。

quicklist（快速列表）

简介：
quicklist 是 ziplist 和链表的结合体，兼顾内存利用率和操作效率。
特点：
- 高效存储：链表中的每个节点存储一个 ziplist。
- 灵活性强：既支持高效的插入删除，又节省内存。

结构：

typedef struct quicklistNode {unsigned char *zl;       // ziplist 数据struct quicklistNode *prev; // 前驱节点struct quicklistNode *next; // 后继节点
} quicklistNode;

应用场景：
- 实现 Redis 的列表类型（List）。

zipmap（压缩字典）

简介：
zipmap 是一种轻量级的哈希表结构，用于小规模场景。
特点：
- 内存占用小：适合存储少量键值对。
- 直接持有数据：不支持嵌套结构。
结构：
- 由紧凑的键值对序列组成，节省内存。
应用场景：
- 实现 Redis 的哈希类型（当数据量较小时）。

redisObject：衔接底层数据结构与 Value Type 的桥梁

在 Redis 中，redisObject 是一个核心的数据结构，主要用于衔接 Redis 的 Value Type（数据类型） 和 底层存储实现。每个 Redis 中的 Key 和 Value 实际上都是一个 redisObject 实例。

redisObject 的结构
redisObject 的主要结构如下：

typedef struct redisObject {unsigned type:4;       // 数据类型（Value Type），如 String、Hash、List、Set、ZSet。unsigned encoding:4;   // 数据的底层编码类型，如 raw、int、ziplist、hashtable。unsigned lru:24;       // 最近一次访问时间（LRU，用于内存管理）。int refcount;          // 引用计数，用于内存回收。void *ptr;             // 指向具体数据的指针。
} robj;

redisObject 的关键字段

type（数据类型）：
- 表示 Value 的逻辑类型。
- 包括：String、Hash、List、Set、ZSet 等。
- 决定了 Redis 对外暴露的操作接口。
encoding（底层实现编码）：
- 指定该数据类型使用的底层存储结构。
- 不同的数据类型可能有多种底层实现，例如：
  - String 类型：raw（普通字符串）或 int（整型优化）。
  - Hash 类型：ziplist（压缩列表）或 hashtable（哈希表）。
  - List 类型：quicklist。
- Redis 会根据数据规模自动选择最合适的底层结构。
lru（最近访问时间）：
- 用于记录该对象的最近访问时间（以秒为单位）。
- 配合 Redis 的 LRU 内存淘汰策略，决定是否需要将对象从内存中删除。
refcount（引用计数）：
- 用于引用管理，避免重复内存分配。
- 当引用计数为 0 时，Redis 会回收该对象的内存。
ptr（指针）：
- 指向实际存储数据的地址。
- 数据存储的具体形式由 encoding 决定。

redisObject 的作用

连接 Value Type 和底层实现：
- RedisObject 的 type 表示数据的逻辑类型。
- RedisObject 的 encoding 表示底层实现，负责优化内存和性能。
- 通过 redisObject，Redis 能在不改变逻辑接口的前提下，动态切换底层实现。
内存管理：
- 使用 refcount 和 lru 实现高效的内存管理。
- 支持对象的生命周期管理和 LRU 淘汰机制。
提高灵活性：
- RedisObject 的多层抽象允许 Redis 在各种场景中灵活优化性能，例如：
  - 小数据用压缩结构（如 ziplist）节省内存。
  - 大数据用高效结构（如 hashtable）提高操作速度。

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