第6章 整数集合
当一个集合只包含整数值元素时，Redis就会使用整数集合作为集合键的底层实现。 整数集合的数据结构
typedef struct intset { //编码方式，决定contents数组的类型，encoding的值是INTSET_ENC_INT16,那么代表contents数组的类型是int16_t类型 uint32_t encoding; //集合元素的个数，也就是contents数组的长度 uint32_t length; //contents数组会按照从小到大的顺序来存储集合元素 int8_t contents[]; }intset;点击复制代码复制出错复制成功
下图是一个包含五个int16_t类型整数值的整数集合 
升级
当我们将一个新元素添加到整数集合里面时，如果新元素的类型比整数集合的contents数组的类型要大时，会对集合进行升级。 升级步骤： 1）根据新元素的类型，扩展整数集合底层数组的空间大小，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置到正确的位上，而且在放置元素的过程中，需要继续维持底层数组的有序性质不变，升级后的元素在数组中存储的位置也是按照从小到大排序的。 3）将新元素添加到底层数组里面。
升级的好处
1.提升灵活性。 因为C语言是静态类型语言，为了避免类型错误，我们通常不会将两种不同类型的值放在同一个数据结构里面。整数集合可以通过自动升级底层数组来适应新元素，所以我们可以随意地将int16_t、int32_t或者int64_t类型的整数添加到集合中，而不必担心出现类型错误，这种做法非常灵活。 2.节约内存 要让一个数组可以同时保存int16_t、int32_t、int64_t三种类型的值，最简单的做法就是直接使用int64_t类型的数组作为整数集合的底层实现。不过这样一来，即使添加到整数集合里面的都是int16_t类型或者int32_t类型的值，数组都需要使用int64_t类型的空间去保存它们，从而出现浪费内存的情况。而整数集合现在的做法既可以让集合能同时保存三种不同类型的值，又可以确保升级操作只会在有需要的时候进行，这可以尽量节省内存。
降级
整数集合不支持降级操作，一旦对数组进行了升级，编码就会一直保持升级后的状态。
第7章 压缩列表
压缩列表是Redis为了节约内存而开发的，是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型（sequential）数据结构。一个压缩列表可以包含任意多个节点（entry），每个节点可以保存一个字节数组或者一个整数值，它是列表键和哈希键的底层实现之一。 列表 当一个列表键只包含少量列表项，并且每个列表项要么就是小整数值，要么就是长度比较短的字符串，那么Redis就会使用压缩列表来做列表键的底层实现。 哈希表 当一个哈希键只包含少量键值对，比且每个键值对的键和值要么就是小整数值，要么就是长度比较短的字符串，那么Redis就会使用压缩列表来做哈希键的底层实现。
压缩列表构成
下图展示了一个包含三个节点的压缩列表 列表zlbytes属性的值为0x50（十进制80），表示压缩列表的总长为80字节。 列表zltail属性的值为0x3c（十进制60），这表示如果我们有一个指向压缩列表起始地址的指针p，那么只要用指针p加上偏移量60，就可以计算出表尾节点entry3的地址。 列表zllen属性的值为0x3（十进制3），表示压缩列表包含三个节点。 
压缩表节点构成
每个压缩列表节点都由previous_entry_length、encoding、content三个部分组成，每个压缩列表节点可以保存一个字节数组或者一个整数值，其中，字节数组可以是以下三种长度的其中一种： ·长度<=63（2^6–1）字节的字节数组； ·长度<=16383（2^14–1）字节的字节数组； ·长度<=4294967295（2^32–1）字节的字节数组； 而整数值则可以是以下六种长度的其中一种： ·4位长，介于0至12之间的无符号整数； ·1字节长的有符号整数； ·3字节长的有符号整数； ·int16_t类型整数； ·int32_t类型整数； ·int64_t类型整数。 
previous_entry_length
因为节点的previous_entry_length属性记录了前一个节点的长度，所以程序可以通过指针运算，根据当前节点的起始地址来计算出前一个节点的起始地址。 ·如果前一节点的长度<=254字节，那么previous_entry_length属性的长度为1字节：前一节点的长度就保存在这一个字节里面。 ·如果前一节点的长度>=254字节，那么previous_entry_length属性的长度为5字节：其中属性的第一字节会被设置为0xFE（十进制值254），而之后的四个字节则用于保存前一节点的长度。 
图7-5展示了一个包含一字节长previous_entry_length属性的压缩列表节点，属性的值为0x05，表示前一节点的长度为5字节。 图7-6展示了一个包含五字节长previous_entry_length属性的压缩节点，属性的值为0xFE00002766，其中值的最高位字节0xFE表示这是一个五字节长的previous_entry_length属性，而之后的四字节0x00002766（十进制值10086）才是前一节点的实际长度。
encoding
节点的encoding属性记录了节点的content属性所保存数据的类型以及长度： ·一字节、两字节或者五字节长，值的最高位为00、01或者10的是字节数组编码：这种编码表示节点的content属性保存着字节数组，数组的长度由编码除去最高两位之后的其他位记录； ·一字节长，值的最高位以11开头的是整数编码：这种编码表示节点的content属性保存着整数值，整数值的类型和长度由编码除去最高两位之后的其他位记录； 下图中表7-2记录了所有可用的字节数组编码，而表7-3则记录了所有可用的整数编码” 
content
节点的content属性负责保存节点的值，节点值可以是一个字节数组或者整数，值的类型和长度由节点的encoding属性决定。 下图中展示了一个保存字节数组的节点示例： ·编码的最高两位00表示节点保存的是一个字节数组； ·编码的后六位001011记录了字节数组的长度11； ·content属性保存着节点的值"hello world"。 
下图中展示了一个保存整数值的节点示例 
连锁更新
前面说过，每个节点的previous_entry_length属性都记录了前一个节点的长度： ·如果前一节点的长度小于254字节，那么previous_entry_length属性需要用1字节长的空间来保存这个长度值。 ·如果前一节点的长度大于等于254字节，那么previous_entry_length属性需要用5字节长的空间来保存这个长度值。 现在，考虑这样一种情况：在一个压缩列表中，有多个连续的、长度介于250字节到253字节之间的节点e1至eN，因为e1至eN的所有节点的长度都小于254字节，所以记录这些节点的长度只需要1字节长的previous_entry_length属性，换句话说，e1至eN的所有节点的previous_entry_length属性都是1字节长的。 这时，如果我们将一个长度大于等于254字节的新节点new设置为压缩列表的表头节点，那么new将成为e1的前置节点，因为e1的previous_entry_length属性仅长1字节，它没办法保存新节点new的长度，所以程序将对压缩列表执行空间重分配操作，并将e1节点的previous_entry_length属性从原来的1字节长扩展为5字节长。 现在，麻烦的事情来了，e1原本的长度介于250字节至253字节之间，在为previous_entry_length属性新增四个字节的空间之后，e1的长度有可能变成了介于254字节至257字节之间，这样的话，如果要让e2的previous_entry_length属性可以记录下e1的长度，程序需要再次对压缩列表执行空间重分配操作。“正如扩展e1引发了对e2的扩展一样，扩展e2也会引发对e3的扩展，而扩展e3又会引发对e4的扩展……为了让每个节点的previous_entry_length属性都符合压缩列表对节点的要求，程序需要不断地对压缩列表执行空间重分配操作，直到eN为止。 Redis将这种在特殊情况下产生的连续多次空间扩展操作称之为“连锁更新”（cascade update） 除了添加新节点可能会引发连锁更新之外，删除节点也可能会引发连锁更新。” 
因为连锁更新在最坏情况下需要对压缩列表执行N次空间重分配操作，而每次空间重分配的最坏复杂度为O（N），所以连锁更新的最坏复杂度为O（N^2）。 要注意的是，尽管连锁更新的复杂度较高，但它真正造成性能问题的几率是很低的： ·首先，压缩列表里要恰好有多个连续的、长度介于250字节至253字节之间的节点，连锁更新才有可能被引发，在实际中，这种情况并不多见； ·其次，即使出现连锁更新，但只要被更新的节点数量不多，就不会对性能造成任何影响：比如说，对三五个节点进行连锁更新是绝对不会影响性能的； 因为以上原因，ziplistPush等命令的平均复杂度仅为O(N)，在实际中，我们可以放心地使用这些函数，而不必担心连锁更新会影响压缩列表的性能。
