Redis基本类型及其数据结构

字典着实就相同于Java说话中的Map,Python说话中的dict。与Java中的HashMap相同，Redis底层也是行使的散列表作为字典的实现，办理hash斗嘴行使的是链表法。Redis同样行使了一个数据布局来持有这个散列表：

在键增进或镌汰时，会扩容或缩容，而且举办rehash，按照hash值从头计较索引值。那假如这个字典太大了怎么办呢?

为了办理一次性扩容耗时过多的环境，可以将扩容操纵穿插在插入操纵的进程中，分批完成。当负载因子触达阈值之后，只申请新空间，但并不将老的数据搬移到新散列表中。当有新数据要插入时，将新数据插入新散列表中，而且从老的散列表中拿出一个数据放入到新散列表。每次插入一个数据到散列表，都一再上面的进程。颠末多次插入操纵之后，老的散列表中的数据就一点一点所有搬移到新散列表中了。这样没有了齐集的一次一次性数据搬移，插入操纵就都变得很快了。这个进程也被称为渐进式rehash。

set

set内里没有一再的荟萃。set的实现较量简朴。假如是整数范例，就直接行使整数荟萃intset。行使二分查找来帮助，速率照旧挺快的。不外在插入的时辰，因为要移动元素，时刻伟大度是O(N)。

假如不是整数范例，就行使上面在hash那一节先容的字典。key为set的值，value为空。

zset

zset是可排序的set。与hash的实现方法相同，假如元素个数不多且不大，就行使压缩列表ziplist来存储。不外因为zset包括了score的排序信息，以是在ziplist内部，是凭证score排序递增来存储的。意味着每次插入数据都要移动之后的数据。

跳表

跳表(skiplist)是另一种实现dict的数据布局。跳表是对链表的一个加强。我们在行使链表的时辰，纵然元素的有序分列的，但假如要查找一个元素，也必要从新一个个查找下去，时刻伟大度是O(N)。而跳表顾名思义，就是跳跃了一些元素，可以抽象多层。

如下图所示，好比我们要查找8，先在最上层L2查找，发此刻1和9之间;然后去L1层查找，发此刻5和9之间;然后去L0查找，发此刻7和9之间，然后找到8。

当元素较量多时，行使跳表可以明显镌汰查找的次数。

同list相同，Redis内部也不是直接行使的跳表，而是行使了一个自界说的数据布局来持有跳表。下图左边蓝色部门是skiplist，右边是4个zskiplistNode。zskiplistNode内部有许多层L1、L2等，指针指向这一层的下一个结点。BW是回退指针(backward)，用于查找的时辰回退。然后下面是score和工具自己object。

总结

Redis对外袒露的是工具(数据范例)，而每个工具都是用一个redisObject持有，通过差异的编码，映射到差异的数据布局。从最开始的谁人图可以知道，偶然辰差异工具也许会底层行使统一种数据布局，好比压缩列表和字典等。

在相识数据布局后，我们就可以或许更清晰应该选用什么样的工具，呈现题目时应该怎样优化了。

（编辑：河北网）

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