Redis 在互联网技术存储方面的使用可以说是非常广泛了，只要是接触过 Java 开发的朋友就算你没用过，都会听过它。在面试也是非常高频的一个知识点。
最近，我的的小弟小胖和老王就对 Redis 非常感兴趣；我推荐它一本书《Redis设计与实现》。谁知这货说看不下去，非要我来总结一波。所以本文算是给小胖和老王的学习资料，也是我自己的学习笔记。希望对你有帮助。
还是老规矩，先上张脑图。全文 13274 字，从下午 2 点爆肝到晚上 9 点，先上张思维导图镇楼：
0.1 往期精彩
1、小胖问我：select 语句是怎么执行的？
2、女朋友问我：MySQL 索引的原理是怎样的？
3、小胖问我：MySQL 日志到底有啥用？
4、老王问我：MySQL 事务与 MVCC 原理是怎样的？
5、女朋友问我：MySQL 的锁机制是怎样的？
01 什么是 Redis？官方是这么描述的：
Redis （用 C 语言实现的）是一个开源的，基于内存的数据结构存储，可用作于数据库、缓存、消息中间件。
信息简洁明了，一下就知道了三个点：基于内存、用作缓存、多种数据结构。
的了，那就从这三个方面开始研究呗。
1.0 为什么要用 Redis 做缓存？
上面说了，用作缓存。有些小伙伴可能会问：有 MySQL 数据库就得了呗？干嘛还要缓存？而且为啥要用 Redis 做？Map 不行嘛？
- 第一、二个问题，都知道 MySQL 数据是存在磁盘的，而 CPU 访问磁盘是非常慢的。如果遇到并发高的时候，所有线程每次都要访问磁盘，估计得挂。
到底有多慢？请看链接：zhuanlan.zhihu.com/p/24726196
Redis 和 Map 做下对比，就知道为啥不合适了。
- Map 是本地缓存，如果在多台机器部署，必须每个机器都要复制一份，否则造成缓存不一致；Redis 是分布式缓存，部署在多台机器，也是用的同一份缓存，保持了一致性，问题不大。
- Map 做缓存，数据量大的话会导致 JVM 内存飙升，进而拖垮程序，并且 JVM 挂了，还会导致数据丢失；Redis 可以用更大容量的内存（看你的配置，即几十G都没问题）做缓存，并且还可以持久化到磁盘。
你可能第一反应不就 "String（字符串）、List（列表）、Hash（哈希）、Set（集合）和 Sorted Set（有序集合）么？"，太简单了，我都会。
老铁你错了，你说的是 Redis 的数据类型只有 5 种，也就是他的表现形式。而我说的数据结构是底层的，有 6 种，分别是简单动态字符串、双向链表、压缩列表、哈希表、跳表和整数数组，它们的对应关系如下：
由上图可知 String 类型的底层实现只有一种数据结构，而 List、Hash、Set 和 Sorted Set 这四种数据类型，都有两种底层实现结构都是集合。
看到这里，你可能又有疑问了。这些数据结构都是值的底层实现，键和值本身之间用什么结构组织？
2.0 键和值用什么结构组织？
实际上，Redis 使用了一个哈希表来保存所有键值对。它的存储是以 key-value 的形式的。 key 一定是字符串，value 可以是 string、list、hash、set、sortset 中的随便一种。
一个哈希表，其实就是一个数组，数组的每个元素称为一个哈希桶。每个哈希桶中保存了键值对数据，哈希桶中的元素保存的并不是值本身，而是指向具体值的指针。这点从下图可以看出：
哈希桶中的 entry 元素中保存了 *key 和 *value 指针，分别指向了实际的键和值，这样一来，即使值是一个集合，也可以通过 *value 指针被查找到。
redis 的键值都是 redisObject 对象，即在创建时会生成一个用于键名的 redisObject 对象和一个用于键值的 redisObject 对象。这点从源码也可以看出来：
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;也就是说上图 entry 中的健值指针就分别指向这样一个 redisObject。其中 type、 encoding 和 ptr 是最重要的三个属性。type 记录了对象所保存的值的类型，它的值可能是以下常量的其中一个。
/* * 对象类型 */ #define REDIS_STRING 0 // 字符串 #define REDIS_LIST 1 // 列表 #define REDIS_SET 2 // 集合 #define REDIS_ZSET 3 // 有序集 #define REDIS_HASH 4 // 哈希表
encoding 记录了 对象所保存的值的编码，它的值可能是以下常量的其中一个.
/* * 对象编码 */ #define REDIS_ENCODING_RAW 0 // 编码为字符串 #define REDIS_ENCODING_INT 1 // 编码为整数 #define REDIS_ENCODING_HT 2 // 编码为哈希表 #define REDIS_ENCODING_ZIPMAP 3 // 编码为 zipmap #define REDIS_ENCODING_LINKEDLIST 4 // 编码为双端链表 #define REDIS_ENCODING_ZIPLIST 5 // 编码为压缩列表 #define REDIS_ENCODING_INTSET 6 // 编码为整数集合 #define REDIS_ENCODING_SKIPLIST 7 // 编码为跳跃表
比如，我们在 redis 里面 put ("狗哥",666)，在 redisObject 实际上是这样存放的：
2.1 SDS 简单动态字符串
简单动态字符串 (Simple dynamic string,SDS)
跟传统的 C 语言字符串不一样，Redis 使用了 SDS 来构建自己的字符串对象，源码如下：
struct sdshdr{
// 字节数组，用于保存字符串
char buf[];
// 记录buf数组中已使用的字节数量，也是字符串的长度
int len;
// 记录buf数组未使用的字节数量
int free;
}图示：
buf属性是一个char类型的数组，最后一个字节保存了空字符'\0'，不算入 len 长度。
2.1.0 为什么使用 SDS？
SDS 比 C 字符串好在哪？
- 常数复杂度获取字符串长度：C 字符串不记录长度，统计长度只能逐个遍历字符，复杂度是 O(N)；而 SDS 在 len 属性中记录了自身长度，复杂度仅为 O(1)。
- 不会发生缓冲区溢出：SDS 不会发生溢出的问题，如果修改 SDS 时，空间不足。先会扩展空间，再修改！(内部实现了动态扩展机制)。
- SDS 可以减少内存分配的次数 (空间预分配 & 惰性空间释放)。在扩展空间时，除了分配修改时所必要的空间，还会分配额外的空闲空间 (free 属性)。
- SDS 是二进制安全的，所有 SDS API 都会以处理二进制的方式来处理 SDS 存放在 buf 数组里的数据。
2.2 链表
链表，大家都很熟悉了吧？在 Java 中 LinkedList 的底层数据结构就是链表 + 数组实现的。那 Redis 中的链表是怎样的呢？
按照惯例，上源码。它使用 listNode 结构（源码位于 adlist.h）表示链表的每个节点：
typedef strcut listNode{
//前置节点
strcut listNode *pre;
//后置节点
strcut listNode *pre;
//节点的值
void *value;
}listNode多个 listNode 可以通过 prev 和 next 指针组成一个双向链表，像这样：
节点表示出来了，整个链表又该怎么表示呢？Redis 使用 list 结构（源码位于 adlist.h）来构建链表，上源码：
typedef struct list{
//表头结点
listNode *head;
//表尾节点
listNode *tail;
//链表长度
unsigned long len;
//节点值复制函数
void *(*dup) (viod *ptr);
//节点值释放函数
void (*free) (viod *ptr);
//节点值对比函数
int (*match) (void *ptr,void *key);
}list
2.2.0 Redis 链表的特性
- 双端：有 prev 和 next 两个指针；可以前后移动。
- 无环：链表不闭环，prev 和 next 都指向 null，链表访问以 null 为终点。
- 获取带表头指针、表尾指针、节点数量的时间复杂度均为 O (1)。
- 链表使用 void * 指针来保存节点值，可以保存各种不同类型的值。
2.3 哈希表
哈希表，大家也都不陌生吧？在 Java 中哈希表的底层数据结构就是数组 + 链表实现的。那 Redis 中的哈希表是怎样实现的呢？
按照惯例，上源码。哈希表使用 dictht 结构（源码位于 dict.h）表示哈希表，源码如下：
typedef struct dictht{
// 哈希表数组
dictEntry **table;
// 哈希表大小，也即 table 大小
unsigned long size;
// 哈希表大小掩码，用于计算索引值
// 总是等于size-1
unsigned long sizemark;
// 哈希表已有节点数量
unsigned long used;
}dicthtsizemark 和哈希值决定一个键应该被放到 table 数组的那个索引上。PS：就是 Java 中计算哈希值决定位置的方法。
图示一个大小为 4 的空哈希表（不包含任何键值）
哈希表节点使用 dictEntry 结构表示，每个 dictEntry 都保存着一个键值对。源码如下：
typedef struct dictEntry {
// 键
void *key;
// 值
union {
void *val;
uint64_tu64;
int64_ts64;
}v;
// 指向下个哈希节点，组成链表
struct dictEntry *next;
}dictEntry;key 解释得很清楚了；说说 v 属性，它 保存着键值对中的值，可以是一个指针，或者是一个 uint64_t 整数，又或者是一个 int64_t 整数。
next 则是执行下一个哈希表节点的指针，可以将多个哈希值相同的键值对连接在一起作为一个链表，以此来解决键冲突（collision）的问题。PS：参考 Java 中 HashMap 是怎么解决冲突的。旧文：《HashMap 源码解读》有提过。
图示通过 next 指针把相同索引值的键 k1 和 k0 连接在一起。
为了更好实现 rehash（扩容）；Redis 又在哈希表之上封装了一层，称之为字典。由 dict 结构表示，源码如下：
typedef struct dict {
// 类型特定函数
dictType *type;
// 私有数据
void * privdata;
// 哈希表，代表两个哈希表
dictht ht[2];
// rehash索引
// 当rehash不在进行时， 值为 - 1
in trehashidx; /*rehashing not in pro gress if rehashidx==-1*/
}dict;
-------------------------------------------------------
typedef struct dictType{
//计算哈希值的函数
unsigned int (*hashFunction)(const void * key);
// 复制键的函数
void *(*keyDup)(void *private, const void *key);
// 复制值的函数
void *(*valDup)(void *private, const void *obj);
// 对比键的函数
int (*keyCompare)(void *privdata , const void *key1, const void *key2)
// 销毁键的函数
void (*keyDestructor)(void *private, void *key);
// 销毁值的函数
void (*valDestructor)(void *private, void *obj);
}dictTypetype 属性和 privdata 属性是针对不同类型的键值对，为创建多态字典而设置的。
- type 是一个指向 dictType 的指针，每个 dictType 保存了一簇用于操作特定类型键值对的函数，Redis 为用途不同的字典设置不同的类型特定函数
- 而 privdata 则保存了传给类型特定函数的可选参数
- ht 是包含了两个哈希表的数组； ht[0] 存放真实数据，ht[1] 在对 ht[0] 进行 rehash（扩容）时使用。
最终，你会发现其实所谓的字典就是两个哈希表组成的。图式结构如下：
2.3.0 哈希冲突
当往哈希表写入大量数据时，不可避免的就出现多个 key 计算出来的哈希值相同。也就是多个不同的 key 需要放到同一个哈希桶，这就是所谓的哈希冲突。
而 Redis 解决哈希冲突的手段很 Java 一样，都是链式哈希：同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存，它们之间依次用指针连接。
如图，假设 entry1、entry2、entry3 的哈希值都是 3 ；那么他们将存放在下标为 3 的哈希桶里面，并转换成链表。
PS：没懂哈希冲突的看旧文。旧文：《HashMap 源码解读》有详细例子解析。
当不断发生哈希冲突，链表越来越长，影响查询性能时，Redis 就需要 rehash。
2.3.1 rehash（扩容）
Redis 开始执行 rehash，这个过程分为三步：
- 1、给哈希表 2 分配更大的空间，例如是当前哈希表 1 大小的两倍；
- 2、把哈希表 1 中的数据重新映射并拷贝到哈希表 2 中；
- 3、释放哈希表 1 的空间。
如此，就可以从哈希表 1 切换到哈希表 2，用增大的哈希表 2 保存更多数据，而原来的哈希表 1 留作下一次 rehash 扩容备用。
你肯定以为这样就完美了？但还有坑，当哈希表 1 数据量很大，如果一次性复制就会造成线程阻塞，无法服务其他请求。Redis 不允许这种事发生，因此使用了渐进式 rehash。
PS：没懂 rehash 的看旧文。旧文：《HashMap 源码解读》有详细例子解析。
2.3.2 渐进式 rehash
啥是渐进式 rehash ？
在第二步拷贝数据时，Redis 仍然正常处理客户端请求，每处理一个请求，顺带从哈希表 1 中的第一个索引位置开始，把这个位置上所有的 entry 复制到哈希表 2 中，下个请求就复制位置 2；直至全部复制完成。
过程如下图所示：
具体到代码，它的过程是这样的：
- 1、在字典中维持一个索引计数器变量 rehashidx，并将设置为 0，表示 rehash 开始。
- 2、在 rehash 期间，客户端每次对字典进行 CRUD 操作时，会将 ht [0] 中 rehashidx 索引上的值 rehash 到 ht [1]，操作完成后 rehashidx+1。
- 3、字典操作不断执行，最终在某个时间点，所有的键值对完成 rehash，这时将 rehashidx 设置为 - 1，表示 rehash 完成
说到这，你可能还有以下几点疑问？
只有在操作字典的时候才进行复制数据吗？如果客户端只操作一次字段是不是就完不成 rehash 了？
渐进式 rehash 执行时，除了根据针对字典的 CRUD 操作来进行数据迁移，Redis 本身还会有一个定时任务在执行 rehash，如果没有针对字典的请求时，这个定时任务会周期性地（例如每 100ms 一次）搬移一些数据到新的哈希表。
渐进式 rehash，CRUD 究竟在哪个哈希表操作呢？
在渐进式 rehash 过程中，字典会同时使用两个哈希表 ht [0] 和 ht [1]，所有的 CRUD 操作也会在两个哈希表进行。
比如要查找一个键时，服务器会优先查找 ht [0]，如果不存在，再查找 ht [1]。当执行新增操作时，新的键值对一律保存到 ht [1]，不再对 ht [0] 进行任何操作，以保证 ht [0] 的键值对数量只减不增，最后变为空表。
2.4 跳跃表
跳跃表在 Java 中很少接触到，大家对这个知识点也是挺陌生的。之前在学习数据结构是看到过小灰的一篇文章，写得通俗易懂，大家可以看下，建议看完再往下看。
https://mp.weixin.qq.com/s/COBdoHWDhlw4rmG_fGFhSA
跳跃表 (shiplist) 是实现 sortset (有序集合) 的底层数据结构之一；除此以外，在集群节点中也有用到它。
Redis 的跳跃表由 zskiplistNode 和 zskiplist 两个结构定义，源码位于 redis.h 文件中。其中前者是跳跃表的结构；后者的作用是保存跳跃表的节点数量与头、尾节点的指针等信息。
typeof struct zskiplistNode {
// 后退指针
struct zskiplistNode *backward;
// 分值
double score;
// 成员对象
robj *obj;
// 层
struct zskiplistLevel {
// 前进指针
struct zskiplistNode *forward;
// 跨度
unsigned int span;
} level[];
} zskiplistNode;如下图所示，展示了不同层高的跳跃表节点
typeof struct zskiplist {
// 表头节点，表尾节点
struct skiplistNode *header,*tail;
// 表中节点数量
unsigned long length;
// 表中最大层数
int level;
} zskiplist;下图展示了一个跳跃表示例：
图片最左边的是 zskiplist 结构，包含：
- header：指向跳跃表的表头节点。
- tail：指向跳跃表的表尾节点。
- level：记录目前跳跃表内，层数最大的那个节点的层数（表头节点的层数不计算在内）。
- length：记录跳跃表的长度，也即是，跳跃表目前包含节点的数量（表头节点不计算在内）。
zskiplist结构右方的是四个zskiplistNode结构， 包含：
- 层：比如节点中的 L1、L2、L3 等，包括前进指针和跨度
- 前进指针：用于访问位于表尾方向的其他节点
- 跨度：记录了前进指针所指向节点和当前节点的距离
- 后退指针：指向当前节点的前一个节点，从表尾向表头遍历
- 分值：节点按各自分值从小到大排列
- 成员对象：节点所保存的成员对象
PS：跳跃表这块的内容比较多，比较难说清楚实现细节。具体的看上面的链接，以及《Redis 设计与实现》这本书（说得很好，微信读书网页版就有）
2.5 整数集合
整数集合是 Set（集合）的底层数据结构之一。 当 Set 只包含整数值元素，并且这个 Set 的元素数量不多时，Redis 就会使用整数集合作为 Set 的底层实现。
Redis 使用了 intset 用于保存整数值集合，它保证了有序以及不重复。源码如下：
typeof struct intset {
// 编码方式
unit32_t encoding;
// 集合包含的元素数量
unit32_t lenght;
// 保存元素的数组
int8_t contents[];
} intset;一个保存了 5 个整数的集合如下所示：
length 就不说了，主要说下 contents 和 encoding 的关系； contents 的真正类型取决于encoding 的值：
- INTSET_ENC_INT16
- INTSET_ENC_INT32
- INTSET_ENC_INT64
这三个值分别对应 16、32、64 编码对应能存放的数字范围是不一样的。16 最小（-32768~32767），32 在中间（-2147483648~2147483647）64 最大（-9223372036854775808~9223372036854775807）。
如下图所示为 INTSET_ENC_INT16 类型集合存放 5 位整数占用的空间：16 * 5
2.5.0 升级操作
如果 contents 本来保存 1、3、5 三个整数值，后面加一个 2147483647456。
那么只有 2147483647456 是真正需要 int64_t 类型来保存的，而其他的 1、3、5 都可以用 int16_t 类型来保存；这时是整体升级，所有元素都会被升级为 int64_t 类型。
也就是说本来是 int16_t 类型的集合，要放入大于本身的整数。就需要升级，步骤如下：
- 1、根据新元素类型拓展整数集合底层数组的空间并为新元素分配空间。
- 2、将底层数组现有的所有元素都转换成与新元素相同的类型，并将类型转换后的元素放到正确的位上，需要维持底层数组的有序性质不变。
- 3、将新元素添加到底层数组。
举个栗子：
1、原来是数组是 INTSET_ENC_INT16 类型 3 位，占用 48 位空间；
2、插入整数 65535，超出 INTSET_ENC_INT16 范围；升级为 INTSET_ENC_INT32 。需要的空间也从 48 加到 128 位。如下所示：新分配空间 = 128 - 48 = 80
3、元素 3 排名第三，移动到 contents 索引 2 位置；其他类似，元素 2 移动到索引 1 位置；元素 1 移动到索引 0 位置
4、最后添加新元素 65535 即可完成升级。
注意点：整数集合只支持升级、不支持降级。
2.6 压缩列表
压缩列表是 list 和 hash 的底层实现之一，当 list 只包含少量元素，并且每个元素都是小整数值，或者是比较短的字符串，压缩列表会作为 list 的底层实现。
压缩列表（ziplist）是 Redis 为节约内存而开发，它的理念是多大元素用多大内存。
如下图，根据每个节点的实际存储的内容决定内存的大小，第一个节点占用 5 字节，第二个节点占用 5 字节，第三个节点占用 1 字节，第四个节点占用 4 字节，第五个节点占用 3 字节。
图示为 ziplist 的结构：它类似于一个数组，不同的是它在表头有三个字段 zlbytes、zltail 和 zllen；分别表示列表长度、列表尾的偏移量和元素的个数；表尾有 zlend，列表结束的标识。
2.6.0 节点构成
图示一个压缩列表中一个节点的构成：
- previous_entry_length：记录前一个节点的长度
- encoding：编码，控制 content 的类型和长度；分为字节数组编码和整数编码
- content：保存节点值，可以是一个字节数组或整数
2.6.1 压缩列表的查找
如果查找的是第一个元素或最后一个元素，可通过表头三个字段的长度直接定位，复杂度是 O (1)。而查找其他元素时，只能逐个查找，复杂度是 O (N) 。
倒序遍历：首先指针通过 zltail 偏移量指向表尾节点，然后通过指向节点记录的前一个节点的长度依次向前遍历访问整个压缩列表。
03 数据类型与数据结构还记得文章开头那张数据类型与底层数据结构的对应关系图吗？长这样：
Redis 这种对应关系实际上是由 redisObject 的 type（类型）和 encoding （编码）共同决定的，详细对应关系如下：
下面来具体介绍下，什么条件下使用那种类型实现对应的对象。比如：String 什么情况下用 int 编码实现？什么情况下用 embstr 编码实现？什么情况下用 raw 编码实现呢？
3.0 字符串（String）对象
从上图得知，String 有 int、raw、embst 三种编码格式：
- int：整数值，可以用 long 类型表示，使用整数值保存对象
- raw：字符串值且长度 > 32字节，使用 SDS 保存对象
- embstr：字符串值且长度 < 32字节，使用 embstr 编码的 SDS 保存对象
PS：对于浮点数（long double 类型表示的），Redis 会将浮点数转换成字符串值；最终视长度决定用那种编码（embstr 或 raw）保存。取出时，再将其转成浮点值。
3.0.0 embstr 和 raw 有啥区别？
- raw 分配内存和释放内存的次数是两次，embstr 是一次
- embstr 编码的数据保存在一块连续的内存里面
3.0.1 编码的转换
- int 类型的字符串，当保存的不再是整数值，将转换成 raw 类型
- embstr 类型的字符串是只读的，修改时会转换成 raw 类型。原因：Redis 没有为 embstr 提供修改程序，所以它是只读的；要修改只能先转成 raw。
3.1 列表（list）对象
还是从上图得知，列表的编码可以是 ziplist 或 linkedlist：
- ziplist：所有元素长度都小于 64 字节且元素数量少于 512 个
- 以上两个条件的上限值可以通过配置文件的 list-max-ziplist-value和list-max-ziplist-entries修改
- linkedlist：不满足上述条件时，将从 ziplist 转换成 linkedlist
3.1.0 区别
执行 RPUSH 命令将创建一个列表对象，比如：
redis> RPUSH numbers 1 "three" 5 (integer) 3
如果 numbers 使用 ziplist 编码，对象结构如下：
否则使用 linkedlist，就是双端链表作为底层实现。结构如下：
3.2 哈希（hash）对象
又是从上图得知，哈希的编码可以是 ziplist 或 hashtable：
- ziplist：哈希对象保存的所有键值对的键和值的字符串长度都小于 64 字节且键值对数量小于 512
- 以上两个条件的上限值可以通过配置文件的 hash-max-ziplist-value和hash-max-ziplist-entries修改
- hashtable：不能满足上述条件，将从 ziplist 转成 hashtable
3.2.0 区别
执行 HSET 命令，可以创建一个 hash 对象并保存数据：
redis> HSET profile name "Tom" (integer) 1 redis> HSET profile age 25 (integer) 1 redis> HSET profile career "Programmer" (integer) 1
ziplist 保存的 hash 对象：
hashtable 保存的 hash 对象：
- 字典中每个键都是一个字符串对像，对象中保存键值对的键
- 字典中每个值都是一个字符串对像，对象中保存键值对的值
架构如下：
3.3 集合（set）对象
又又是从上图得知，哈希的编码可以是 intset 或 hashtable：
- intset：集合对象保存的所有元素都是整数值且元素数量小于 512 个
- 以上两个条件的上限值可以通过配置文件的 set-max-intset-entries修改
- hashtable：不能满足上述条件，将从 intset 转成 hashtable
3.3.0 区别
使用 SADD 命令可构建一个 intset 编码的 set 对象并保存数据：
redis> SADD numbers 1 3 5 (integer) 3
intset 编码的集合对象结构如下：
使用 SADD 命令可构建一个 hashtable 编码的 set 对象并保存数据：
redis> SADD fruits "apple" "banana" "cherry" (integer) 3
hashtable 编码的 set 使用字典作为底层实现，每个键都是字符串对象，每个对象包含一个集合元素，字典值全部置为 null 。
hashtable 编码的集合对象结构如下：
3.4 有序集合（Sorted Set）对象
又又又是从上图得知，有序集合的编码可以是 ziplist 或 skiplist：
- ziplist：保存的元素数量小于 128 个且所有元素长度都小于 64 字节
- 以上两个条件的上限值可以通过配置文件的 zset-max-ziplist-entries和zset-max-ziplist-value修改
- skiplist：不能同时满足上述条件，将从 ziplist 转成 skiplist
3.4.0 区别
使用 ZADD 命令可以构建一个 Sorted Set 对象并保存数据：
redis> ZADD price 8.5 apple 5.0 banana 6.0 cherry (integer) 3
ziplist 编码实现的 Sorted Set 对象，每个集合元素使用两个相邻的节点保存，第一个节点是元素成员，第二个节点是元素分值。按分值从小到大进行排序，结构如下：
skiplist 编码实现的 Sorted Set 使用 zset 作为底层实现，它包含跳跃表和字典，源码如下：
typedef struct zset {
zskpilist *zsl;
dict *dict;
}zset;大体结构如下：
跳跃表 zsl 按分值从小到大保存所有集合元素；每个节点保存一个集合元素；object 属性保存元素成员、score 属性保存元素分值。目的：实现快速的范围查询操作。
字典 dict 创建一个从成员到分值的 key-value；字典中每个键值对都保存一个集合元素；键保存元素成员、值保存元素分值。目的：用 O(1) 复杂度 get 元素分值。
最后，详细的结构如下所示：
听到这里有人可能有疑问：zset 结构同时使用跳跃表和字典来保存有序集合元素，不会重复吗？
不会，因为二者会通过指针来共享同一个元素，并不会产生重复。
为什么 skiplist 编码实现的有序集合要同时用跳跃表和字典实现？随便用一个行吗？
答案是：不好。我们来看看两种情况：
只用 dict ，可以保留以 O(1) 复杂度 get 成员分值；但字典是无序的，所以每次进行范围操作都要对所有元素排序；显然这是性能更低的。
只用跳跃表，快速范围操作得以保留；但是没了字典，get 成员分值的复杂度将提高至 O(logN)，这也影响性能。
所以，Redis 为了把两者有点结合起来，采用了通过指针共享的方式，使用两种数据结构实现。
04 一些注意的点4.0 Redis 如何执行命令
Redis 执行命令前，会先检查值对象类型，判断键是否能执行该命令；再检查值对象的编码方式选择合适的命令执行。
举个例子：列表对象有 ziplist 和 linkedlist 两种编码格式可用；前者通过 ziplist 的 API 执行命令、后者通过 linkedlist 的 API 执行命令。
如果我们执行 LLEN 命令，Redis 第一步判断执行的命令是不是针对列表的？是的话，第二步判断值的编码格式，如果是 ziplist，使用 ziplistLen 函数操作；如果是 linkedlist 则使用 listLength 函数操作。
4.1 Redis 内存回收机制与共享对象
Redis 为每个对象构建一个引用计数属性，通过它可实现内存回收机制（当一个对象的引用计数为 0 时，将会释放所占用内存）。
Redis 会共享值为 0 到 9999 的字符串对象（这个值可能通过修改 redis.h 文件的 REDIS_SHARDED_INTEGER 常量修改）
Redis 只共享字符串对象本身，为什么不共享包含字符串的对象？
能共享的前提是目标对象和共享对象完全相同。要共享就需要验证两者是否相同？因为包含字符串的对象复杂度更高，验证消耗的 CPU 时间也更多，而性能将会下降。
4.2 lru 属性的作用
redisObject 的 lru 属性记录对象最后一次被访问的时间，这个时间可以用于计算对象的空转时间（公式：当前时间 - lru 时间）。
05 巨人的肩膀- 《Redis 设计与实现》
- redis 源码：github.com/antirez/redis
- redis 源码中文注释版：github.com/huangz1990/redis-3.0-annotated
- cnblogs.com/Java3y/p/9870829.html
- time.geekbang.org/column/article/268253
- http://www.fidding.me/article/108
- segmentfault.com/a/1190000019980165
- cnblogs.com/chenchen0618/p/13260202.html
本文从常用的缓存技术讲起，深入 Redis 的数据类型与底层数据结构。第一小节从 Redis 和缓存聊起；第二节站在源码角度跟你分析 Redis 的 6 种数据结构：SDS、链表、哈希表、跳跃表、整数集合以及压缩列表的特性；第三节着重和你分享 5 种数据类型和 6 中底层结构的对应关系；第四节则是画龙点睛地和你分享了 Redis 是怎么执行命令的？怎么释放内存等问题。
全文将近 13330 字，38 张图，希望能帮到你。好啦，以上就是狗哥关于 Redis 基础的总结。感谢各技术社区大佬们的付出，尤其是极客时间，真的牛逼。如果说我看得更远，那是因为我站在你们的肩膀上。希望这篇文章对你有帮助，我们下篇文章见~
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