Redis系列（一）：深入了解Redis数据类型和底层数据结构（一）

Redis有以下几种常用的数据类型：

redis数据是如何组织的

为了实现从键到值的快速访问，Redis 使用了一个哈希表来保存所有键值对。

Redis全局哈希表（Global Hash Table）是指在Redis数据库内部用于存储所有键值对的主要数据结构。它的实现原理涉及到哈希表、字典、渐进式rehash等技术，以下是Redis全局哈希表的实现原理和查询流程：

实现原理：

1. 哈希表（Hash Table）：
   Redis的全局哈希表是由多个哈希表构成的，每个哈希表称为一个数据库（DB）。数据库的数量可以通过配置进行设置，默认是16个。每个数据库都是一个独立的哈希表，负责存储键值对。
   
2. 字典（Dictionary）：
   每个数据库都使用字典（Dictionary）来实现键值对的存储。字典是一种高效的键值对存储结构，它使用哈希表来支持快速的查找、插入和删除操作。
   
3. 渐进式rehash：
   当数据库的键值对数量较多时，为了保持查询性能，Redis会在不中断服务的情况下，逐步将旧的数据库哈希表中的数据迁移到新的数据库哈希表中，这个过程叫做渐进式rehash。这样，Redis能够平滑地将数据从旧的哈希表迁移到新的哈希表，避免大规模的数据迁移对性能造成影响。
   

查询流程：

1. 客户端发送查询命令，指定要查询的键。
2. Redis会根据键通过哈希函数计算哈希槽（hash slot）的索引，确定键在哪个数据库中。
3. Redis根据数据库的哈希表，找到对应的字典。
4. 在字典中，Redis使用键进行查找，通过哈希表查找对应的值。如果找到了值，则将其返回给客户端。
5. 如果键在当前数据库没有找到对应的值，Redis可以根据需要进行跳转到其他数据库（例如在Redis集群中）。

整个查询流程涉及到多次哈希计算和哈希表查找，这使得Redis能够在平均时间复杂度为O(1)的情况下，高效地进行键值对的查询操作。由于Redis的全局哈希表是一个核心组件，其优化和设计对于保障Redis的性能和可用性非常重要。

如果你只是了解了哈希表的 O(1) 复杂度和快速查找特性，那么，当你往 Redis 中写入大量数据后，就可能发现操作有时候会突然变慢了。这其实是因为你忽略了一个潜在的风险点，那就是哈希表的冲突问题和 rehash 可能带来的操作阻塞。

为什么哈希表操作变慢了？

Redis 解决哈希冲突的方式，就是链式哈希。链式哈希也很容易理解，就是指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。

哈希冲突是指在使用哈希函数将键映射到哈希表中的索引时，两个或多个键被映射到相同的索引位置。在Redis中，哈希表是通过哈希函数将键映射到一个固定数量的桶（bucket）中的。

Redis使用MurmurHash2算法作为默认的哈希函数，它是一种快速且低碰撞率的哈希函数。然而，即使使用了高质量的哈希函数，仍然存在哈希冲突的可能性。

当发生哈希冲突时，Redis使用链地址法（chaining）来解决。具体来说，每个桶中存储的是一个链表，链表中的每个节点都包含了键值对。当多个键被映射到同一个桶时，它们会被添加到链表中，形成一个键值对的集合。

当执行哈希表的读取操作时，Redis会遍历链表，直到找到匹配的键值对或者链表结束。这个过程的时间复杂度取决于链表的长度，因此，如果哈希冲突较多，链表会变得很长，导致读取操作的性能下降。

为了减少哈希冲突的发生，可以采取以下措施：

1. 使用更好的哈希函数：选择一个更具随机性和低碰撞率的哈希函数，可以减少哈希冲突的概率。
2. 扩大哈希表的大小：增加哈希表的桶数量，可以分散键的分布，减少哈希冲突的可能性。
3. 使用一致性哈希算法：一致性哈希算法可以将键均匀地映射到多个节点上，减少单个节点上的哈希冲突。

哈希冲突是不可避免的，但可以通过选择合适的哈希函数和调整哈希表的大小来减少其发生的概率，并且Redis的链地址法能够有效地解决哈希冲突带来的问题。

但是，这里依然存在一个问题，哈希冲突链上的元素只能通过指针逐一查找再操作。如果哈希表里写入的数据越来越多，哈希冲突可能也会越来越多，这就会导致某些哈希冲突链过长，进而导致这个链上的元素查找耗时长，效率降低。对于追求“快”的 Redis 来说，这是不太能接受的。

所以，Redis 会对哈希表做 rehash 操作。rehash 也就是增加现有的哈希桶数量，让逐渐增多的 entry 元素能在更多的桶之间分散保存，减少单个桶中的元素数量，从而减少单个桶中的冲突。

那具体怎么做rehash呢？

Redis的rehash是指在哈希表扩容或缩小时，重新计算并重新分配所有键值对的过程。rehash的目的是为了保持哈希表的负载因子在一个合理的范围内，以提高哈希表的性能。

在Redis中，rehash是一个渐进式的过程，它不会一次性地将所有键值对重新分配到新的哈希表中，而是分多次进行，每次处理一小部分键值对。这种渐进式的rehash过程可以保证在rehash期间，Redis仍然可以正常处理读取和写入操作，不会阻塞客户端请求。

具体的rehash过程如下：

1. Redis会创建一个新的空哈希表，大小是当前哈希表的两倍（或更小，如果是缩小操作）。
2. Redis会将当前哈希表的rehashidx属性设置为0，表示rehash的起始位置。
3. 在每次执行读取或写入操作时，Redis会同时对当前哈希表和新哈希表进行操作。
4. 对于读取操作，Redis首先在当前哈希表中查找键值对，如果找不到，则继续在新哈希表中查找。
5. 对于写入操作，Redis会将新的键值对添加到新哈希表中，同时保留当前哈希表中的键值对。
6. 在每次执行完一定数量的操作后，Redis会逐步将当前哈希表中的键值对迁移到新哈希表中，直到迁移完成。
7. 最后，Redis会将新哈希表设置为当前哈希表，并释放旧的哈希表的内存空间。

通过渐进式的rehash过程，Redis可以平滑地将键值对从旧哈希表迁移到新哈希表，避免了一次性的大规模迁移带来的性能问题。同时，由于读取操作可以同时在两个哈希表中进行，所以即使在rehash过程中，Redis仍然可以提供正常的读取服务。

需要注意的是，rehash过程是一个相对耗时的操作，特别是在哈希表中存储了大量键值对的情况下。因此，在进行rehash时，应该避免对Redis进行大量的写入操作，以免影响性能。

底层实现复杂度总结

一、字符串（String）

适用场景

字符串（String）类型在Redis中是最常用的数据类型之一，适用于以下场景：

1. 缓存：字符串类型可以用于缓存数据，例如缓存数据库查询结果、计算结果等。由于Redis的高性能和快速读写能力，使用字符串类型作为缓存可以大大提高系统的响应速度。
2. 计数器：字符串类型可以用于实现计数器功能，例如统计网站的访问次数、用户的点赞数等。通过使用字符串类型的自增命令，可以方便地对计数器进行增加或减少操作。
3. 分布式锁：字符串类型可以用于实现分布式锁，保证在分布式环境下的数据一致性和并发控制。通过设置一个唯一的字符串作为锁的值，并利用Redis的原子性操作，可以实现简单而高效的分布式锁机制。
4. 会话管理：字符串类型可以用于存储用户的会话信息，例如用户登录状态、购物车内容等。通过将会话信息存储在字符串类型中，可以方便地进行读写操作，并且可以设置过期时间来自动清理过期的会话数据。
5. 消息队列：字符串类型可以用于实现简单的消息队列，例如将消息内容作为字符串存储在Redis中，然后使用列表类型的命令进行消息的发布和订阅。
6. 分布式缓存：字符串类型可以用于实现分布式缓存，例如将经过序列化的对象存储在字符串类型中，然后通过缓存命中来提高系统的性能和扩展性。

底层实现是什么

当我们在Redis中存储字符串时，Redis使用了一种称为简单动态字符串（Simple Dynamic String，SDS）的数据结构来表示字符串。

SDS是Redis自己实现的一种字符串表示方式，相比于传统的C语言字符串，SDS具有许多优势和特点。

1. 动态调整大小：SDS可以根据字符串的长度动态调整内存大小。这意味着当我们向SDS中添加更多的字符时，SDS会自动分配更多的内存空间来容纳新的字符，而不需要手动管理内存分配和释放。这样可以避免频繁的内存重新分配操作，提高了性能。
2. O(1)时间复杂度的长度获取：SDS在内部维护了字符串的长度信息。因此，无论字符串的长度是多少，我们都可以在常数时间内获取字符串的长度，而不需要遍历整个字符串。这使得获取字符串长度的操作非常高效。
3. 二进制安全：SDS可以存储任意二进制数据，而不仅仅局限于文本字符串。这意味着我们可以在SDS中存储包含空字符（‘\0’）在内的任意二进制数据，而不会导致字符串的截断或错误解析。
4. 缓冲区溢出保护：SDS在内部维护了字符串的长度信息，这使得Redis能够有效地防止缓冲区溢出的问题。当我们向SDS中添加新的字符时，Redis会检查是否有足够的空间来容纳新的字符，如果没有足够的空间，Redis会自动分配更多的内存空间，以避免溢出。
5. 兼容C字符串：SDS可以通过转换函数与C字符串进行互相转换。这意味着我们可以在Redis中使用SDS来存储字符串，然后将其转换为C字符串，以便与现有的C代码进行交互。反之，我们也可以将C字符串转换为SDS，以便在Redis中使用更多的字符串操作功能。

SDS的结构如下：

struct sdshdr {
    int len;        // 字符串的长度
    int free;       // 未使用的字节长度
    char buf[];     // 字符串的实际内容
};

其中，len表示字符串的长度，free表示未使用的字节长度，buf是一个柔性数组，用于存储字符串的实际内容。

通过使用简单动态字符串作为底层数据结构，Redis能够高效地处理字符串操作，并提供了丰富的字符串操作命令和功能。这使得Redis成为一个强大的键值存储系统，可以用于各种不同的应用场景。作为新手，了解SDS的特点和结构将有助于你更好地理解和使用Redis中的字符串数据类型。

如何使用

要在Redis中使用字符串类型，你可以使用以下命令：

1. 设置字符串值：使用SET命令可以设置一个字符串键的值。例如，SET key value将键key的值设置为value。
2. 获取字符串值：使用GET命令可以获取一个字符串键的值。例如，GET key将返回键key的值。
3. 自增/自减操作：使用INCR命令可以将一个字符串键的值自增1，使用DECR命令可以将一个字符串键的值自减1。例如，INCR key将键key的值增加1。
4. 设置过期时间：使用EXPIRE命令可以为一个字符串键设置过期时间，单位为秒。例如，EXPIRE key seconds将键key的过期时间设置为seconds秒。
5. 批量操作：使用MSET命令可以同时设置多个字符串键的值，使用MGET命令可以同时获取多个字符串键的值。
6. 字符串拼接：使用APPEND命令可以将指定字符串追加到一个字符串键的值的末尾。
7. 其他操作：Redis还提供了许多其他的字符串操作命令，如获取子字符串、获取字符串长度、设置指定位置的字符等。

以下是一些示例命令的用法：

SET name "John"          // 设置键为name的值为"John"
GET name                 // 获取键为name的值
INCR counter             // 将键为counter的值自增1
EXPIRE key 60            // 设置键为key的过期时间为60秒
MSET key1 value1 key2 value2   // 同时设置多个键值对
MGET key1 key2           // 同时获取多个键的值
APPEND greeting ", welcome!"   // 将", welcome!"追加到键greeting的值的末尾

通过使用这些命令，你可以在Redis中灵活地操作字符串类型，实现各种功能和应用场景。记得在使用字符串类型时，根据具体需求选择合适的命令和参数，并注意处理异常情况和错误返回值。

需要注意的地方

在使用Redis的字符串类型时，有一些需要注意的地方：

1. 字符串长度限制：Redis的字符串类型最大可以存储512MB的数据。如果需要存储更大的数据，可以考虑使用Redis的其他数据类型或将数据分片存储。
2. 数据类型转换：当使用字符串类型时，需要注意数据类型的转换。Redis的字符串类型是二进制安全的，可以存储任意二进制数据，但在使用时需要根据具体情况进行数据的序列化和反序列化。
3. 过期时间设置：通过使用EXPIRE命令可以为字符串键设置过期时间，但需要注意过期时间的合理设置。过期时间过短可能导致频繁的数据失效和重新加载，过期时间过长可能导致数据过期不及时。
4. 内存使用：由于Redis是内存数据库，使用字符串类型时需要注意内存的使用情况。特别是在存储大量字符串数据时，需要合理控制内存的分配和释放，避免出现内存溢出的问题。
5. 并发操作：在多线程或多进程环境下使用字符串类型时，需要注意并发操作的问题。Redis提供了原子性操作命令，如自增、自减等，可以保证操作的原子性，但需要注意并发操作可能导致的数据竞争和一致性问题。
6. 键的命名规范：为了避免键的冲突和混淆，建议在命名字符串键时使用有意义的、具有一定规范的命名方式，以便更好地管理和维护数据。
7. 数据备份和持久化：Redis提供了数据持久化的机制，可以将数据保存到磁盘上，以防止数据丢失。在使用字符串类型时，可以考虑定期进行数据备份和持久化操作，以保证数据的安全性和可恢复性。

总之，在使用Redis的字符串类型时，需要根据具体的应用场景和需求，合理选择命令和参数，并注意处理异常情况和错误返回值。同时，合理规划和管理数据，注意内存使用和并发操作，可以更好地利用Redis的字符串类型，提高系统的性能和可靠性。