Redis 中，键的数据类型是字符串，但是值的数据类型有很多，常用的数据类型是：字符串、列表、字典、集合、有序集合

列表（list）

  1. 列表这种数据类型支持存储一组数据
  2. 两种实现方法：（1）压缩列表（ziplist）（2）双向循环链表
    • 当列表中存储的数据量比较小时，可以采用压缩列表的方式实现。
    • 具体需要同时满足下面两个条件：
      （1）列表中保存的单个数据（可能是字符串类型的）小于 64 字节；
      （2）列表中数据个数少于 512 个
  3. 关于压缩列表
    • 它并不是基础数据结构，而是 Redis 自己设计的一种数据存储结构
    • 类似数组，通过一片连续的内存空间来存储数据
    • 跟数组不同的是它允许存储的数据大小不同
  4. 压缩列表中的“压缩”如何理解？
    • “压缩”：就是节省内存，之所以说节省内存，是相较于数组的存储思路而言的。数组要求每个元素的大小相同，如果要存储不同长度的字符串，就需要用最大长度的字符串大小作为元素的大小。但压缩数组允许不同的存储空间。
    • 压缩列表这种存储结构，另一方面可以支持不同类型数据的存储
    • 数据存储在一片连续的内存空间，通过键来获取值为列表类型的数据，读取的效率也非常高。
  5. 不能同时满足压缩列表的两个条件时，列表就要通过双向循环链表来实现

字典（hash）

  1. 字典类型用来存储一组数据对。
  2. 每个数据对又包含键值两部分，也有两种实现方式：（1）压缩列表（2）散列表
  3. 同样，只有当存储的数据量比较小的情况下，Redis 才使用压缩列表来实现字典类型。具体需要满足两个条件：
    • 字典中保存的键和值的大小都要小于 64 字节
    • 字典中键值对的个数要小于 512 个
  4. 当不能同时满足上面两个条件的时候，Redis 就使用散列表来实现字典类型
    • Redis 使用MurmurHash2这种运行速度快、随机性好的哈希算法作为哈希函数
    • 对于哈希冲突问题，Redis 使用链表法来解决
    • 除此之外，Redis 还支持散列表的动态扩容、缩容。
  5. 扩容：当数据动态增加，装载因子会不停地变大。为了避免散列表性能的下降，当装载因子大于 1 的时候，Redis 会触发扩容，将散列表扩大为原来大小的 2 倍左右（具体值需要计算才能得到）。
  6. 缩容：当数据动态减少之后，为了节省内存，当装载因子小于 0.1 的时候，Redis 就会触发缩容，缩小为字典中数据个数的大约 2 倍大小（这个值也是计算得到的）
    扩容缩容要做大量的数据搬移和哈希值的重新计算，比较耗时。针对这个问题，Redis 使用渐进式扩容缩容策略：将数据的搬移分批进行，避免了大量数据一次性搬移导致的服务停顿。

集合（set）

  1. 集合这种数据类型用来存储一组不重复的数据
  2. 这种数据类型也有两种实现方法：（1）有序数组（2）散列表
  3. Redis 若采用有序数组，要同时满足下面这样两个条件：
    • 存储的数据都是整数；
    • 存储的数据元素个数不超过 512 个。
    • 当不能同时满足这两个条件的时候，Redis 就使用散列表来存储集合中的数据。

有序集合（sortedset）

  1. 它用来存储一组数据，并且每个数据会附带一个得分。通过得分的大小，将数据组织成跳表这样的数据结构，以支持快速地按照得分值、得分区间获取数据。
  2. 当数据量比较小的时候，Redis 可用压缩列表来实现有序集合。使用的前提有两个：
    • 所有数据的大小都要小于 64 字节；
    • 元素个数要小于 128 个

数据结构持久化

尽管 Redis 经常会被用作内存数据库，但它也支持将内存中的数据存储到硬盘中。当机器断电的时，存储在 Redis 中的数据不会丢失。Redis 的数据格式由“键”和“值”两部分组成。而“值”又支持很多数据类型，像字典、集合等类型，底层用到了散列表，散列表中有指针的概念，而指针指向的是内存中的存储地址。

Redis 是如何将一个跟具体内存地址有关的数据结构存储到磁盘中的？

  1. Redis 遇到的这个问题被称为数据结构的持久化问题，或者对象的持久化问题
  2. 将数据结构持久化到硬盘主要有两种解决思路：
    • 第一种是清除原有的存储结构，只将数据存储到磁盘中。
      1. 当需要从磁盘还原数据到内存时，再重新将数据组织成原来的数据结构。Redis 采用的就是这种持久化思路。
      2. 这种方式有一定的弊端：数据从硬盘还原到内存的过程，会耗用比较多的时间
    • 第二种方式是保留原来的存储格式，将数据按照原有的格式存储在磁盘中