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总而言之，Redis提供的哈希表容器并不一定真的是真的哈希表，而是在特点的场景下，用别的容器去实现，为了保证时间复杂度符合承诺（就是为了高效）

Redis的数据类型和内部编码

string
（由于只学过C++，这里只站在C++的角度理解Redis中的数据结构

• raw：最基本的字符串，底层就是持有一个char数组（C++）。
• int：当value是一个整数时，此时redis可能用int来保存。
• embstr：针对短字符串进行的特殊优化。

以上内部编码方式Redis会自动适应，在使用时感知不到。

hash：

• hashtable：虽然有可能实现方式不太一样，但是整体的思想跟C++的哈希表是一样的。
• ziplist：压缩列表，在哈希表元素较少的时候，可能优化成ziplist压缩列表，就能够节省空间。因为元素较少，所以遍历的时候仍然能视为O(1)的时间复杂度。

为啥要压缩，为啥要节省时间呢？
因为在key特别多的情况下，如果key对应的value都是哈希表，则对应的hash也特别多，但是每个hash又不大的情况下，就可以将这些hash压缩，让整体占用内存更少。

list：

• linkedlist：链表，就是数据结构中熟悉的那个链表，包括单链表，双链表。
• ziplist：如果元素个数少，就用压缩列表实现，因为节省空间，如果元素个数多，那就会用链表。
  从redis3.2版本开始，引入了新的实现方式：quicklist，这个就同时兼顾了linkedlist和ziplist的优点。
  可以认为quicklist就是一个链表，链表的每个元素是ziplist。这样的折中方案把空间和效率都兼顾了。
  所以quicklist就比较像C++的deque。

set：

• hashtable：这个跟前面那个讲解一样，看上面那个即可。
• intset：针对特定场景的优化：比如集合中都是一个整数，就优化成intset

zset：

• skiplist：跳表。在链表的笔试题中，有一道题叫做：“复杂链表的复制”，除了有一个next指向下一个节点外，还有一个Random节点指向其他随机节点。这里的跳表同理，每个节点上有多个指针域的指向，巧妙的搭配这些指针域的指向，就能做到查找时的时间复杂度O(logN)

• ziplist：看上面的解释

通过object encoding key来查看key对应的value的编码方式。
比如：

set key1 1
object encoding key1，可以得到key1对应的value的编码方式是int

单线程模型的工作过程

Redis虽然是一个单线程模型，为啥效率那么高，速度快呢？

（面试题）（说Redis快的参照物是关系型数据库：MySQL等）

• 1.redis访问内存，MySQL访问硬盘。
• 2.redis的核心功能比数据库的核心功能简单。比如针对插入删除，数据库的各种约束（主键约束，外键约束），在插入时，会先判断在不在，判断完成后，还得找个位置插入。这样同样又会有消耗。
• 3.单线程模型避免了不必要的线程竞争开销。Redis的每个基本操作都是短平快的，就是简单地操作内存，没多大消耗CPU，就算搞个多线程提升不大（具体得看业务场景）。
• 4.处理网络IO时，使用了epoll的I/O多路复用。一个线程可以管理多个socket，对TCP来说，当客户端到来时，都要给该客户端设置一个socket，并且在很多情况下，大部分客户端的通信并没有那么频繁，而是仅仅有少量客户端是活跃的。但是在传统的IO时，是为一个客户端创建一个线程专门服务的。而大部分客户端只发了几次数据就不活跃了。此时线程也会被阻塞住，而线程创建，销毁，调度都是消耗性能的操作。所以使用I/O多路服用，让一个线程同时监听处理多个socket，大大提高了效率。（但是，一个线程监听多个socket是只有当这些socket只有少量是活跃的时候才能这样做。否则这些socket如果同时非常活跃，就可能导致线程忙不过来。打游戏+和女朋友打电话的例子）