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Redis中常用数据结构的底层实现及原理如下：

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一、String（字符串）

• 底层实现：动态字符串（SDS）或整数（int）。

• • SDS：当存储内容为文本或二进制数据时，使用SDS。其结构包含len（已用长度）、free（剩余空间）和buf（数据缓冲区），支持动态扩容和预分配内存。
  • int：当存储内容为64位整数时，直接存储数值以节省内存。

• 特点：O(1)获取长度、二进制安全、减少内存重分配。

SDS（简单动态字符串）与C语言动态数组在实现原理、功能特性和适用场景上有显著区别，以下是具体对比：

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1. 内存管理与扩容机制

• SDS

• • 预分配策略：每次扩容时，若新长度小于1MB，分配与当前长度相等的空闲空间（len=free）；若超过1MB，固定分配1MB空闲空间。
  • 惰性释放：缩短字符串时，不立即释放多余内存，而是记录在free字段中供后续复用，减少内存分配次数。
  • 自动扩容：API内部自动处理内存扩展（如sdscat会检查空间并扩容），无需用户干预。

• C动态数组

• • 手动管理：需通过malloc/realloc手动分配和扩展内存，扩容失败需检查返回值（可能返回NULL）。
  • 无预分配：每次扩容需重新分配内存，频繁操作易导致内存碎片或性能损耗。

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2. 数据安全性与功能

• SDS

• • 二进制安全：通过len字段记录长度，允许存储含\0的二进制数据（如图片、音视频）。
  • 防溢出：API自动检查空间，避免拼接等操作导致的内存溢出。

• C动态数组

• • 文本限制：依赖\0结尾，无法直接存储含\0的数据。
  • 缓冲区溢出风险：手动操作时若未正确计算长度，易覆盖相邻内存（如strcat未扩容导致溢出）。

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3. 性能与复杂度

• SDS

• • O(1)获取长度：通过len字段直接读取，无需遍历。
  • 高效操作：预分配和惰性释放减少内存分配次数，适合高频修改场景（如Redis键值操作）。

• C动态数组

• • O(n)获取长度：需遍历数组或额外维护变量记录长度。
  • 手动优化需求：开发者需自行实现扩容策略（如指数增长）以平衡性能与内存使用。

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4. 底层结构与兼容性

• SDS

• • 结构体封装：包含len、free、flags等元数据，支持多种编码（如emstr、raw）优化内存布局。
  • 兼容C函数：底层buf仍以\0结尾，可复用部分C字符串函数（如strcmp）。

• C动态数组

• • 简单指针+长度：仅通过指针和长度变量管理，无额外元数据支持。

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总结

特性	SDS	C动态数组
长度获取	O(1)（通过len 字段）	O(n)（需遍历或额外记录）
安全性	防溢出、二进制安全	易溢出、仅支持文本
扩容策略	自动预分配+惰性释放	手动realloc ，无预分配
适用场景	高频修改、二进制数据存储	简单文本、固定或少量动态数据

SDS通过结构化设计和自动化内存管理，在性能与安全性上显著优于C动态数组，尤其适合Redis这类对内存和操作效率要求极高的场景

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二、List（列表）

• 底层实现：QuickList（Redis 3.2+）。

• • QuickList：由多个压缩列表（ziplist）通过双向链表连接而成，平衡内存与操作效率。
  • 压缩列表（ziplist）：连续内存存储元素，适合小数据量（默认元素≤512且单元素≤64字节）。

• 特点：支持双向头尾操作，O(1)时间复杂度插入/删除头部或尾部元素。

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三、Hash（哈希）

• 底层实现：ziplist或字典（dict）。

• • ziplist：当键值对数量≤512且键值长度≤64字节时，使用连续内存存储键值对。
  • dict：基于哈希表实现，通过拉链法解决冲突，支持动态扩容（负载因子>0.75时扩容）。

• 特点：O(1)平均时间复杂度的插入、删除和查询。

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四、Set（集合）

• 底层实现：intset或字典（dict）。

• • intset：当所有元素为整数且数量≤512时，使用有序整数数组，支持二分查找。
  • dict：元素不满足条件时，转为哈希表实现。

• 特点：元素唯一，O(1)平均时间复杂度的插入、删除和查询。

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五、Sorted Set（有序集合）

• 底层实现：ziplist或跳表（skiplist）+字典（dict）。

• • ziplist：当元素数量≤128且单元素≤64字节时，按分数和成员交替存储。
  • 跳表+字典：跳表维护有序性，字典实现成员到分数的映射，支持O(log N)范围查询和排名计算。

• 特点：元素唯一且有序，范围查询效率高。

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关键设计原理

1. 动态转换：根据数据量或元素大小自动切换底层结构（如ziplist→dict或quicklist）。
2. 内存优化：SDS预分配、ziplist紧凑存储、跳表共享索引减少内存占用。
3. 性能平衡：跳表通过概率平衡实现高效查询，字典通过渐进式Rehash减少扩容阻塞。

通过灵活组合不同数据结构，Redis在内存效率与操作性能间取得平衡，适用于高并发场景。