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五种数据类型

• 字符串：Java 中的 String
• 哈希：Java 中的 HashMap
• 列表：Java 中的 List
• 集合：Java 中的 Set
• 有序集合：除了存 member 之外，还有权重 score（权重、分数）

Redis 底层在实现上述数据结构的时候，会在源码层面，针对上述实现进行特定优化，来达到节省时间/节省空间的效果

• 内部具体实现的数据结构还会有变化

• Redis 向你承诺，现在我有个 hash 表，你进行查询、插入、删除操作，都保证时间复杂度是 $O(1)$
• 但是，这个背后的实现，不一定就是一个标准的 hash 表，可能在特定的场景下，使用别的数据结构实现，但是仍然保证时间复杂度符合承诺

编码方式

• 数据结构：Redis 承诺给你的，也可以理解成数据类型
• 编码方式：Redis 内部底层的实现
  同一个数据类型，背后可能的编码实现方式是不同的，会根据特定场景优化

string

• string：Redis 会自动适应，程序员在使用 Redis 的时候一般感知不到
  • raw：最基本的字符串。底层就是持有 byte 数组
  • int：Redis 通常也可以用来实现“计数”这样的功能（帖子的点赞数，评论数…）。当 value 就是一个整数的时候，此时可能 Redis 直接使用 int 来保存
  • embstr：针对短字符串进行的特殊优化

hash

• hash
  • hashtable：最基本的哈希表（这里是 Redis 内部的哈希表的实现，和 Java 标准库中的 HashTable 不一样）
  • ziplist：压缩列表，针对一些特殊的场景下，将数据进一步压缩，从而减少空间（在哈希表里面的元素较少的时候，可能就优化成 ziplist 了）

[!quote] 为什么要压缩？为什么是元素少的时候才压缩？

• Redis 上有很多 key，可能某些 key 的 value 是 hash。此时，如果 key 特别多，对应的 hash 也特别多，但是每个 hash 又不大的情况下，就尽量去压缩，压缩之后就可以让整体占用的内存更小了
• 压缩是一种优化措施，但在大量数据的情况下，压缩和解压会增加额外的计算开销。元素较多时，Redis 通常会自动将存储方式从 ziplist 转为 hashtable 等更高效的存储方式，以避免在大量数据操作时发生性能瓶颈。

list

• list
  • linkedlist：链表：非常方便从中间位置查找删除
  • ziplist：压缩列表（和 hash 里面的一样）

• 从 Redis 3.2 开始，引入了新的实现方式：quicklist。其同时兼顾了 linkedlist 和 ziplist 的优点。
• quicklist 就是一个链表，每个元素又是一个 ziplist

set

• set
  • hashtable
  • intset：集合中存的都是整数，就会被优化成 intset

zset

• zset
  • skiplist：跳表，其也是链表，只是不同于普通的链表。每个节点上有多个指针域，巧妙地搭配这些指针域的指向，就可以做到从跳表上查询元素的复杂度是 $O(logN)$（类似于平衡二叉搜索树（如 AVL 树、红黑树））
  • ziplist：

查询内部编码

语法：

object encoding 

Redis 会自动根据当前的事迹情况选择内部的编码方式，自动适应。那我们是否要记住，什么时候使用什么编码方式呢？

• 只记思想，不记数字！

网上的说法：如果字符串长度小于 39 字节，使用 embstr，超过 39 字节，使用 raw

• 记数字，没有任何意义
• 数字都是可配置的
• 数字是怎么来的？需要考证清楚
• 相比于知道数字，更重要的是知道数字是怎么得到的，就可以根据所处的实际场景，重新得到这样的数字