redis的基本类型

最新推荐文章于 2025-08-15 23:10:13 发布
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文章标签： java redis 数据结构
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redis是一种基于BSD开源的项目，是一个把结构化的数据放入内存的一个存储结构。你可以把它看做数据库，缓存，消息中间件，同时支持strings，sets，sortedsets，lists，hashes，bitmaps，hyperloglogs，geospatial indexes等数据类型。它还内建了复制，lua脚本，LRU，事务等功能。通过redis sentinel实现高可用，通过redis cluster实现自动分片。以及事务，发布/订阅，自动故障转移等。

数据类型

redis的数据类型从简单的string到复杂的数据类型都有支持

1.string 最基本的数据类型 二进制的安全字符串 最大512M

2.list 有顺序的字符串列表

3.set 无顺序的字符串集合 不会有重复的元素

4.sorted set 有顺序的字符串集合

5.hash 以key-value 为键值对的集合

6.bitmap 以bit为单位 可以极大的节约空间

7.hyperloglog 基于概率的数据结构

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### Redis基本数据类型的底层实现原理 Redis 是一种高性能的键值存储系统，其底层实现依赖于多种数据结构和编码方式，这些设计使得 Redis 在内存使用效率和数据操作性能之间取得了良好的平衡。以下是 Redis 基本数据类型的底层实现详解： #### 1. **String 类型** String 是 Redis 最基础的数据类型，其实现基于两种编码方式：`int` 和 `embstr`/`raw`。 - 当字符串值可以表示为整数时，Redis 使用 `int` 编码来存储该值[^3]。 - 对于较小的字符串（通常小于 44 字节），Redis 使用 `embstr` 编码，这是一种优化后的编码方式，将字符串对象和值合并为一个连续的内存块，减少了内存分配次数[^2]。 - 对于较大的字符串或动态变化的字符串，Redis 使用 `raw` 编码，允许字符串值动态扩展。 ```c // 示例：Redis 中 String 的实现 struct redisObject { unsigned type:4; // 数据类型标识 unsigned encoding:4; // 编码方式 void *ptr; // 指向实际数据的指针 }; ``` #### 2. **List 类型** List 类型在 Redis 中通过双端链表（`linked list`）或压缩列表（`ziplist`）实现。 - 当列表元素较少且每个元素较小时，Redis 使用 `ziplist` 编码以节省内存。 - 当列表元素较多或元素较大时，Redis 转而使用 `linkedlist` 编码，其中每个节点包含一个指向下一个节点的指针[^3]。 ```python # 示例：操作 Redis List 类型 db.ListLeftPush("mylist", "world") # 插入到列表左侧 db.ListRightPush("mylist", "!") # 插入到列表右侧 ``` #### 3. **Hash 类型** Hash 类型用于存储键值对集合，其底层实现基于哈希表（`hashtable`）或压缩列表（`ziplist`）。 - 当 Hash 中的字段和值较少时，Redis 使用 `ziplist` 编码以减少内存开销[^2]。 - 当字段和值增多时，Redis 切换到 `hashtable` 编码，提供更高效的查找和插入性能[^3]。 #### 4. **Set 类型** Set 类型用于存储无序且唯一的元素集合，其底层实现基于整数集合（`intset`）或哈希表（`hashtable`）。 - 如果 Set 中的所有元素都是整数且数量较少，Redis 使用 `intset` 编码，这是一种紧凑的整数集合实现[^2]。 - 如果 Set 包含非整数元素或元素数量较多，Redis 使用 `hashtable` 编码[^3]。 #### 5. **Sorted Set 类型** Sorted Set 是一种有序集合，其底层实现基于跳跃表（`skiplist`）和字典（`dict`）。 - 跳跃表用于按分值排序的快速范围查询。 - 字典用于快速查找特定成员的分值[^2]。 ```c // 示例：Redis 中 Sorted Set 的实现 typedef struct zset { dict *dict; // 用于快速查找成员 zskiplist *zsl; // 用于按分值排序的跳跃表 } zset; ``` ### 总结 Redis 的基本数据类型通过灵活选择不同的编码方式，在内存占用和性能之间实现了良好的权衡。理解这些底层实现有助于开发者更好地优化 Redis 的使用场景[^1]。
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