关于redis的原理，我们需要掌握的内容有四个部分，分别是：数据结构、网络模型、通信协议以及内存策略，在第一章我们首先需要了解redis底层的数据结构，以及我们常用的几种数据类型包括：String、Hash等是怎么由这些数据结构构成。

SDS（Simple Dynamic String）

SDS是Redis自定义的字符串类型，用于替代C语言原生的字符数组。结构包含len（已用长度）、free（剩余空间）和buf（字符数组）。优势在于：

• O(1)时间复杂度获取长度：直接读取len字段。
• 二进制安全：通过len判断字符串结束，而非依赖\0。
• 自动扩容：当空间不足时，按需分配额外空间，减少内存重分配次数。

intSet（整数集合）

intSet用于存储有序、不重复的整数，根据元素大小自动选择int16_t、int32_t或int64_t编码。结构包含encoding（编码类型）、length（元素数量）和contents（整数数组）。特点包括：

• 内存紧凑：根据最大元素动态升级编码，节省空间。
• 二分查找：利用有序特性支持高效查询。

并且IntSet还存在一个特点，与SDS类似，它也会进行自动扩容：

Dict（字典）

Redis使用Dict实现键值对存储，采用哈希表结构，包含两个哈希表（ht[0]和ht[1]）用于渐进式Rehash。关键设计：

• 链式哈希解决冲突：通过链表处理哈希冲突。
• 渐进式Rehash：在扩容时逐步迁移数据，避免阻塞服务。

在java中，当Hash表某个节点的数据量太大，就会形成单链表，导致查询效率大大降低，这个时候java的处理方法是，转为红黑树，但是redis底层并不是这样做的：

他会对哈希表进行扩容（并且当时并没有进行redis的数据持久化操作，如RDB、AOF文件重写等）

Dict除了扩容，还会在元素减少到一定程度之后自动收缩：

我们要知道hash表中的每个数据都是由hash算法计算出的位置，不管是扩容还是收缩，都会导致哈希表的size（容量大小）和sizemask（size-1，是计算位置的掩码）变化,所以需要重新计算每个key-value的位置，这个时候就需要用到ht[1]了，先将内容暂存在其中，然后对ht[0]重构，最后将数据从ht[1]迁移回来，这个过程称为rehash:

ZipList（压缩列表）

ZipList是一种紧凑的线性结构，适用于小型列表或哈希。内存布局为连续字节数组，包含zlbytes（总字节数）、zltail（尾部偏移量）、zllen（元素数量）和entry（元素列表）。特点有：

• 内存高效：省去指针开销，存储实际数据与元信息。
• 双向遍历：支持从头部或尾部访问，但插入/删除需内存移动。

我们对ZipList需要知道，他也能实现双向遍历，但是并不是像双向链表一样通过指针实现，而是记录当前块与上一块的大小，从而计算出下一块的索引位置，为什么这样做？ 因为一个指针大小是8字节，但是如果通过这种方式记录，可以大大节省空间。

但是！！！ ZipList存在一个重大问题：由于它使用254字节作为一个节点的边界阈值，如果大于这个值就会用个字节来创建这个entry，所以会出现下面的问题：

QuickList（快速列表）

QuickList是Redis 3.2引入的列表底层实现，结合了ZipList和双向链表的优点。结构由多个ZipList节点通过双向链表连接而成。核心特性：

• 平衡内存与性能：通过list-max-ziplist-size控制单个ZipList大小。
• LZF压缩：可选配置对节点进行压缩，进一步节省空间。

SkipList（跳跃表）

SkipList用于实现有序集合（ZSET），通过多层链表加速查询。结构包含头尾指针、长度和层高，节点按分值排序。设计亮点：

• 平均O(logN)查询：利用随机层高（1~32）建立索引路径。
• 范围操作高效：支持ZRANGE等命令直接遍历底层链表。

跳表会利用Score值升序存储，并且支持跳跃查询，查询效率很高。

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既然理解了上面6种数据结构，能否分析出redis的五种基本数据类型是怎么根据这些数据结构生成的？

上面学过了Redis底层的数据结构，最后，实际上所有的数据最后都会被封装为RedisObject，那么我们redis常用的几种数据类型底层都是由上面的集中数据结构实现的

Redis数据类型与底层数据结构对应关系

Redis的5种常用数据类型（String、Hash、Set、List、ZSet）分别使用了不同的底层数据结构实现，具体如下：

String（字符串类型）

• 简单动态字符串（SDS, Simple Dynamic String）：Redis默认的字符串表示方式，包含长度信息和预分配空间，支持高效修改和二进制安全。
• 整数编码（int）：当字符串内容可表示为长整型时，Redis会直接使用整数存储以节省空间。

如果存储的是数字，直接把数字用二进制位的形式存储在ptr中

实践验证：（Redis（SDS）中存储字符串一般是一个字符一个字节，如果要存储aaaaa 一般是6个字节，因为要加一个\0）

List（列表类型）

• 压缩列表（ziplist）：适用于元素较少且较小的场景，通过连续内存块存储数据。
• 快速链表（quicklist）：Redis 3.2后的默认实现，由多个ziplist组成的双向链表，平衡内存效率和操作性能。

Set（集合类型）

• 整数集合（intset）：当集合内所有元素均为整数且数量较少时，采用紧凑的整数数组存储。
• 哈希表（hashtable）：元素包含非整数或数量较大时，退化为标准哈希表实现，仅存储键（无值部分）。

ZSet（有序集合类型）

• 压缩列表（ziplist）：元素较少且较小时，按分值-成员顺序紧凑存储。
• 跳表+哈希表（skiplist + hashtable）：标准实现中，跳表支持范围查询，哈希表保障单点查询效率，两者通过指针共享数据。

Hash（哈希类型）

• 压缩列表（ziplist）：在元素较少且较小时使用，通过紧凑存储减少内存占用。
• 哈希表（hashtable）：当元素数量或大小超过阈值时，转为标准的哈希表结构，支持高效键值对操作。

既然不用排序，那就可以不像ZSet一样用SkipList了，数据量较少的时候，使用ZipList，数据量较大的时候，转成Dict