上文：redis底層數據結構
String底層結構
一、編碼方式
1.int編碼
-
**適用范圍：**64位整數（
long） -
**實現：**直接將數據存儲在
redisObject的ptr指針位置。 -
內存布局：
2.embstr編碼
-
**適用條件：**字符串大小<44字節。
- **實現：**將
redisObject與SDS分配在連續內存中。
- **實現：**將
-
內存布局：
-
redisObject (16B) SDS頭 (3B) 字符串數據 (44B) 結尾'\0' (1B) -
總占用：16 + 3 + 44 + 1 = 64字節（剛好利用
jemalloc(按2的次方分配內存)的64B內存塊，減少碎片）。
-
-
特點：
- 內存連續，訪問高效（減少CPU緩存缺失）。
- 只讀設計，修改時自動轉為raw編碼。
3.raw編碼
- 適用條件：字符串長度 > 44字節或含二進制數據。
- 實現：
redisObject與SDS分兩次分配內存，ptr指向獨立的SDS結構。 - 內存布局：
二、編碼轉換場景
1.int → raw
執行非整數操作（如APPEND非數字字符）。
2.embstr → raw
修改embstr字符串（因embstr內存不可變）。
List底層結構
一、List的底層演進
| Redis版本 | 底層結構 | 特點 |
|---|---|---|
| ??.0 | ziplist 或 linkedlist | 小數據用ziplist（內存緊湊），大數據用linkedlist（操作高效） |
| 3.0~3.2 | quicklist（過渡階段） | 初步引入分段ziplist設計 |
| ≥3.2 | quicklist（默認統一實現） | 每個節點為ziplist，通過雙向鏈表連接，平衡內存與性能 |
Set底層結構
一、編碼方式
1.intset
- 適用條件：
- 所有元素均為 整數（int64_t 范圍）。
- 元素數量 ≤
set-max-intset-entries（默認512）。
- 特點：
- 內存緊湊：無指針開銷，連續存儲整數。
- 自動升級：插入超出當前編碼范圍的整數時，升級為更大編碼。
- 二分查找：元素有序，查找時間復雜度 O(log n)。
- 缺點：
- 不支持非整數類型元素
intset設計初衷是存儲整數，只能保存整數。如果嘗試往intset里添加非整數類型的數據（如字符串、浮點數等），Redis會將intset升級為hashtable來存儲。 - 升級操作開銷大
當插入的新元素類型比 intset 現有元素類型長時，需要進行升級操作。整個升級過程涉及大量內存操作和數據類型轉換，時間復雜度為 O ( N ) O(N) O(N)，在大數據量場景下，會帶來較大性能開銷。 - 查找效率在數據量增大時降低
intset 內部使用有序數組存儲元素，查找元素時采用二分查找算法，平均時間復雜度為 O ( l o g N ) O(log N) O(logN)。雖然二分查找效率較高，但隨著元素數量 N 不斷增加，查找時間也會相應變長。相比哈希表（平均查找時間復雜度為 O ( 1 ) O(1) O(1)），在大數據量場景下，intset 的查找效率會處于劣勢。 - 插入和刪除操作效率問題
插入和刪除元素時，為了保持數組的有序性，需要移動大量元素。插入或刪除操作的平均時間復雜度為 O ( N ) O(N) O(N)，，在大數據量場景下，頻繁的插入和刪除操作會嚴重影響性能
- 不支持非整數類型元素
2.dict(hashtable)
-
適用條件：
- 元素包含 非整數。
- 元素數量 >
set-max-intset-entries。
-
結構設計：
-
特點：
- O(1) 時間復雜度：插入、刪除、查找均高效且無
intset升級操作。 - 內存開銷大：每個元素需存儲 Entry 結構（鍵指針 + next 指針）。
- O(1) 時間復雜度：插入、刪除、查找均高效且無
二、編碼轉換機制
1. intset → hashtable
- 觸發條件：
- 插入 非整數元素。
- 元素數量超過
set-max-intset-entries。
三、內存與性能對比
| 維度 | intset | hashtable |
|---|---|---|
| 內存占用 | 低（無指針，連續存儲） | 高（Entry 結構 + 指針） |
| 插入性能 | O(n)（需維護有序性） | O(1)（平均） |
| 查找性能 | O(log n)（二分查找） | O(1)（哈希查找） |
| 適用場景 | 小規模純整數集合 | 大規模或含非整數元素的集合 |
ZSet底層結構
一、編碼方式
1. ziplist（壓縮列表）
-
適用條件：
- 元素數量 ≤
zset-max-ziplist-entries（默認128）。 - 所有元素值（member）長度 ≤
zset-max-ziplist-value（默認64字節）。
- 元素數量 ≤
-
存儲方式：
-
元素（member）和分數（score）成對存儲，按分數升序排列。
-
結構示例：
特點：
-
內存緊湊：連續內存塊存儲，無指針開銷。
-
插入/刪除低效：需重分配內存并移動數據，時間復雜度 O(n)，大數據量場景下性能低。
-
2. skiplist（跳躍表） + dict（哈希表）
- 適用條件：
- 元素數量或值大小超過上述閾值。
- 結構設計：
- 跳躍表（zskiplist）：
- 按分數排序，支持 O(log n) 的插入、刪除和范圍查詢。
- 節點結構包含成員（member）、分數（score）、多層前向指針。
- 哈希表（dict）：
- 鍵為成員（member），值為分數（score），支持 O(1) 的成員查找。
- 跳躍表（zskiplist）：
- 協作機制：
- 插入：同時向跳躍表和哈希表插入數據，保證一致性。
- 查詢：哈希表快速定位分數（
zscore），跳躍表處理范圍操作(zrangezrevrangezrangebyscore)。
- 特點：
- 查詢效率高
- 內存開銷大
二、編碼轉換機制
- ziplist → skiplist：
- 觸發條件：插入元素導致數量或值大小超限。
- 過程：遍歷 ziplist，將所有元素插入跳躍表和哈希表。
Hash底層結構
Hash底層采用的編碼與Zset基本一致，只需要把排序有關的SkipList去掉即可。
一、編碼方式
1.ziplist
- 適用條件：
- 字段數量 ≤
hash-max-listpack-entries（默認512）。 - 每個字段的值長度 ≤
hash-max-listpack-value（默認64字節）。
- 字段數量 ≤
- 結構特點：
- 內存緊湊：連續存儲字段-值對，無指針開銷。
- 順序存儲：字段和值按添加順序排列，適合小數據量。
- 快速遍歷：支持線性遍歷，但隨機訪問需順序查找。
- 操作限制：
- 插入/刪除低效：需內存重分配和數據移動，時間復雜度 O(n)。
- 自動轉換：超出閾值時轉為hashtable。
2.hashtable（字典dict）
- 適用條件：
- 字段數量或值大小超過listpack/ziplist閾值。
- 結構設計：
- 哈希表：使用鏈地址法解決沖突，每個哈希節點存儲字段和值的指針。
- 快速操作：
- 查找/插入/刪除：平均 O(1) 時間復雜度。
- 支持大規模數據：動態擴容縮容，適應數據增長。
- 內存開銷：
- 每個字段需額外存儲指針和哈希表元數據，內存占用較高。
二、編碼轉換機制
- listpack/ziplist → hashtable：
- 觸發條件：字段數超限或單個值超長。
三、內存結構
命令詳解：tar)
