Redis底层数据结构的详细介绍

这篇文章主要讲解了“Redis底层数据结构的详细介绍”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Redis底层数据结构的详细介绍”吧！

Redis作为Key-Value存储系统，数据结构如下：

Redis没有表的概念，Redis实例所对应的db以编号区分，db本身就是key的命名空间。

比如：user:1000作为key值，表示在user这个命名空间下id为1000的元素，类似于user表的id=1000的行。

RedisDB结构

Redis中存在“数据库”的概念，该结构由redis.h中的redisDb定义。

当redis 服务器初始化时，会预先分配 16 个数据库

所有数据库保存到结构 redisServer 的一个成员 redisServer.db 数组中

redisClient中存在一个名叫db的指针指向当前使用的数据库

RedisDB结构体源码：

/* Redis database representation. There are multiple databases identified
 * by integers from 0 (the default database) up to the max configured
 * database. The database number is the 'id' field in the structure. */
typedef struct redisDb {
    dict *dict;                 /* 存储数据库所有的key-value */
    dict *expires;              /* 存储key的过期时间 */
    dict *blocking_keys;        /* blpop 存储阻塞key和客户端对象*/
    dict *ready_keys;           /* 阻塞后push 响应阻塞客户端 存储阻塞后push的key和客户端对象 */
    dict *watched_keys;         /* 存储watch监控的的key和客户端对象 */
    int id;                     /* Database ID */
    long long avg_ttl;          /* 存储的数据库对象的平均ttl（time to live），用于统计 */
    unsigned long expires_cursor; /* 循环过期检查的光标. */
    list *defrag_later;         /* 需要尝试去清理磁盘碎片的链表，会慢慢的清理 */
} redisDb;

id
id是数据库序号，为0-15（默认Redis有16个数据库）

dict
存储数据库所有的key-value，后面要详细讲解

expires
存储key的过期时间，后面要详细讲解

RedisObject结构

Value是一个对象
包含字符串对象，列表对象，哈希对象，集合对象和有序集合对象

结构信息概览

typedef struct redisObject {
    unsigned type:4; //类型 对象类型
    unsigned encoding:4;//编码
	// LRU_BITS为24bit 记录最后一次被命令程序访问的时间
    unsigned lru:LRU_BITS; /* LRU time (relative to global lru_clock) or
                            * LFU data (least significant 8 bits frequency
                            * and most significant 16 bits access time). */
    int refcount; //引用计数
    void *ptr;//指向底层实现数据结构的指针
} robj;

4位type

type 字段表示对象的类型，占 4 位；

REDIS_STRING(字符串)、REDIS_LIST (列表)、REDIS_HASH(哈希)、REDIS_SET(集合)、REDIS_ZSET(有序集合)。

当我们执行 type 命令时，便是通过读取 RedisObject 的 type 字段获得对象的类型

127.0.0.1:6379> set a1 111
OK
127.0.0.1:6379> type a1
string

4位encoding

encoding 表示对象的内部编码，占 4 位

每个对象有不同的实现编码

Redis 可以根据不同的使用场景来为对象设置不同的编码，大大提高了 Redis 的灵活性和效率。

通过 object encoding 命令，可以查看对象采用的编码方式

127.0.0.1:6379> OBJECT encoding a1
"int"

24位LRU
lru 记录的是对象最后一次被命令程序访问的时间，（ 4.0 版本占 24 位，2.6 版本占 22 位）。

高16位存储一个分钟数级别的时间戳，低8位存储访问计数（lfu ： 最近访问次数）

   lru----> 高16位: 最后被访问的时间

   lfu----->低8位：最近访问次数

refcount
refcount 记录的是该对象被引用的次数，类型为整型。

refcount 的作用，主要在于对象的引用计数和内存回收。

当对象的refcount>1时，称为共享对象

Redis 为了节省内存，当有一些对象重复出现时，新的程序不会创建新的对象，而是仍然使用原来的对象。

ptr
ptr 指针指向具体的数据，比如：set hello world，ptr 指向包含字符串 world 的 SDS。

7种type 字符串对象

C语言： 字符数组 “\0”

Redis 使用了 SDS(Simple Dynamic String)。用于存储字符串和整型数据。

/* Note: sdshdr5 is never used, we just access the flags byte directly.
 * However is here to document the layout of type 5 SDS strings. */
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr5 {
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, and 5 msb of string length */
    char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 {
    uint8_t len; /* used */
    uint8_t alloc; /* excluding the header and null terminator */
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */
    char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr16 {
    uint16_t len; /* used */
    uint16_t alloc; /* excluding the header and null terminator */
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */
    char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr32 {
    uint32_t len; /* used */
    uint32_t alloc; /* excluding the header and null terminator */
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */
    char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr64 {
    uint64_t len; /* used */
    uint64_t alloc; /* excluding the header and null terminator */
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */
    char buf[];
};

buf[] 的长度=len+free+1

SDS的优势：

1.SDS 在 C 字符串的基础上加入了 free 和 len 字段，获取字符串长度：SDS 是 O(1)，C 字符串是
O(n)。
buf数组的长度=free+len+1

2.SDS 由于记录了长度，在可能造成缓冲区溢出时会自动重新分配内存，杜绝了缓冲区溢出。

3.可以存取二进制数据，以字符串长度len来作为结束标识

• C：

\0 空字符串 二进制数据包括空字符串，所以没有办法存取二进制数据

• SDS ：
  

非二进制 \0
二进制： 字符串长度 可以存二进制数据

使用场景：
SDS的主要应用在：存储字符串和整型数据、存储key、AOF缓冲区和用户输入缓冲。

跳跃表（重要）

跳跃表是有序集合（sorted-set）的底层实现，效率高，实现简单。

跳跃表的基本思想：

将有序链表中的部分节点分层，每一层都是一个有序链表。

查找

在查找时优先从最高层开始向后查找，当到达某个节点时，如果next节点值大于要查找的值或next指针指向null，则从当前节点下降一层继续向后查找。

举例：

查找元素9，按道理我们需要从头结点开始遍历，一共遍历8个结点才能找到元素9。

第一次分层：

遍历5次找到元素9（红色的线为查找路径）

第二次分层：

遍历4次找到元素9

第三层分层:

遍历4次找到元素9

这种数据结构，就是跳跃表，它具有二分查找的功能。

插入与删除

上面例子中，9个结点，一共4层，是理想的跳跃表。

通过抛硬币（概率1/2）的方式来决定新插入结点跨越的层数，每层都需要判断：

正面:插入上层

背面：不插入

达到1/2概率（计算次数）

删除

找到指定元素并删除每层的该元素即可

跳跃表特点：

每层都是一个有序链表

查找次数近似于层数（1/2）

底层包含所有元素

空间复杂度 O(n) 扩充了一倍

Redis跳跃表的实现

/* ZSETs use a specialized version of Skiplists */
typedef struct zskiplistNode {
    /* 存储字符串类型数据 redis3.0版本中使用robj类型表示，但是在redis4.0.1中直接使用sds类型表示 */
    sds ele;
    /*存储排序的分值*/
    double score;
    /*后退指针，指向当前节点最底层的前一个节点*/
    struct zskiplistNode *backward;
    /*层，柔性数组，随机生成1-64的值*/
    struct zskidictEntryplistLevel {
        struct zskiplistNode *forward; //指向本层下一个节点
        unsigned long span; //本层下个节点到本节点的元素个数
    } level[];
} zskiplistNode;

typedef struct zskiplist {
    //表头节点和表尾节点
    struct zskiplistNode *header, *tail;
    //表中节点的数量
    unsigned long length;
    //表中层数最大的节点的层数
    int level;
} zskiplist;

完整的跳跃表结构体：

跳跃表的优势：
1、可以快速查找到需要的节点 O(logn)
2、可以在O(1)的时间复杂度下，快速获得跳跃表的头节点、尾结点、长度和高度。
应用场景：有序集合的实现

字典（重要）

字典dict又称散列表（hash），是用来存储键值对的一种数据结构。
Redis整个数据库是用字典来存储的。（K-V结构）
对Redis进行CURD操作其实就是对字典中的数据进行CURD操作。

数组

数组：用来存储数据的容器，采用头指针+偏移量的方式能够以O(1)的时间复杂度定位到数据所在的内存地址。

Redis 海量存储 快

Hash函数

Hash（散列），作用是把任意长度的输入通过散列算法转换成固定类型、固定长度的散列值。

hash函数可以把Redis里的key：包括字符串、整数、浮点数统一转换成整数。

key=100.1 String “100.1” 5位长度的字符串

Redis-cli :times 33

Redis-Server : MurmurHash

数组下标=hash(key)%数组容量(hash值%数组容量得到的余数)

Hash冲突

不同的key经过计算后出现数组下标一致，称为Hash冲突。

采用单链表在相同的下标位置处存储原始key和value

当根据key找Value时，找到数组下标，遍历单链表可以找出key相同的value

Redis字典的实现

Redis字典实现包括：字典(dict)、Hash表(dictht)、Hash表节点(dictEntry)。

Hash表

typedef struct dictht {
    dictEntry **table; // 哈希表数组
    unsigned long size; // 哈希表数组的大小
    unsigned long sizemask; // 用于映射位置的掩码，值永远等于(size-1)
    unsigned long used; // 哈希表已有节点的数量,包含next单链表数据
} dictht;

1、hash表的数组初始容量为4，随着k-v存储量的增加需要对hash表数组进行扩容，新扩容量为当前量的一倍，即4,8,16,32

2、索引值=Hash值&掩码值（Hash值与Hash表容量取余）

Hash表节点

typedef struct dictEntry {
    void *key; // 键
    union { // 值v的类型可以是以下4种类型
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
        double d;
    } v;
    struct dictEntry *next; // 指向下一个哈希表节点，形成单向链表 解决hash冲突, 单链表中会存储key和value
} dictEntry;

key字段存储的是键值对中的键

v字段是个联合体，存储的是键值对中的值。

next指向下一个哈希表节点，用于解决hash冲突

dict字典

typedef struct dict {
    dictType *type; //该字典对应的特定操作函数
    void *privdata; //上述类型函数对应的可选参数
    dictht ht[2];/* 两张哈希表，存储键值对数据，ht[0]为原生哈希表，ht[1]为 rehash 哈希表 */
    long rehashidx; /* rehash标识 当等于-1时表示没有在rehash，否则表示正在进行rehash操作，
    				存储的值表示hash表 ht[0]的rehash进行到哪个索引值(数组下标)*/
    unsigned long iterators; /* 当前运行的迭代器数量 */
} dict;

type字段，指向dictType结构体，里边包括了对该字典操作的函数指针

typedef struct dictType {
    // 计算哈希值的函数
    uint64_t (*hashFunction)(const void *key);

    // 复制键的函数
    void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);

    // 比较键的函数
    void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);

    // 比较键的函数
    int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);

    // 销毁键的函数
    void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);

    // 销毁值的函数
    void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
} dictType;

  Redis字典除了主数据库的K-V数据存储以外，还可以用于：散列表对象、哨兵模式中的主从节点管理等在不同的应用中，字典的形态都可能不同，dictType是为了实现各种形态的字典而抽象出来的操作函数（多态）。

完整的Redis字典数据结构：

字典扩容

字典达到存储上限（阈值 0.75），需要rehash（扩容）

说明：

初次申请默认容量为4个dictEntry，非初次申请为当前hash表容量的一倍。rehashidx=0表示要进行rehash操作。新增加的数据在新的hash表h[1]修改、删除、查询在老hash表h[0]、新hash表h[1]中（rehash中）将老的hash表h[0]的数据重新计算索引值后全部迁移到新的hash表h[1]中，这个过程称为rehash。 渐进式rehash

当数据量巨大时rehash的过程是非常缓慢的，所以需要进行优化。
服务器忙，则只对一个节点进行rehash
服务器闲，可批量rehash(100节点)
应用场景：
1、主数据库的K-V数据存储
2、散列表对象（hash）
3、哨兵模式中的主从节点管理

压缩列表

压缩列表（ziplist）是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构

节省内存
是一个字节数组，可以包含多个节点（entry）。每个节点可以保存一个字节数组或一个整数。

压缩列表的数据结构如下：

zlbytes：压缩列表的字节长度
zltail：压缩列表尾元素相对于压缩列表起始地址的偏移量
zllen：压缩列表的元素个数
entry1…entryX : 压缩列表的各个节点
zlend：压缩列表的结尾，占一个字节，恒为0xFF（255）
entryX元素的编码结构：

previous_entry_length：前一个元素的字节长度
encoding:表示当前元素的编码
content:数据内容

ziplist结构体如下：

struct ziplist<T>{
    unsigned int zlbytes; // ziplist的长度字节数，包含头部、所有entry和zipend。
    unsigned int zloffset; // 从ziplist的头指针到指向最后一个entry的偏移量，用于快速反向查询
    unsigned short int zllength; // entry元素个数T[] entry; // 元素值
    unsigned char zlend; // ziplist结束符，值固定为0xFF
}
typedef struct zlentry {
    unsigned int prevrawlensize; //previous_entry_length字段的长度
    unsigned int prevrawlen; //previous_entry_length字段存储的内容
    unsigned int lensize; //encoding字段的长度
    unsigned int len; //数据内容长度
    unsigned int headersize; //当前元素的首部长度，即previous_entry_length字段长度与 encoding字段长度之和。
    unsigned char encoding; //数据类型
    unsigned char *p; //当前元素首地址
} zlentry;

应用场景：
sorted-set和hash元素个数少且是小整数或短字符串（直接使用）

list用快速链表(quicklist)数据结构存储，而快速链表是双向列表与压缩列表的组合。（间接使用）

整数集合

整数集合(intset)是一个有序的（整数升序）、存储整数的连续存储结构。
当Redis集合类型的元素都是整数并且都处在64位有符号整数范围内（-2^63 ~ 2^63 -1 ），使用该结构体存储。

127.0.0.1:6379> SADD set:1 12  6  8
(integer) 3
127.0.0.1:6379> OBJECT encoding set:1
"intset"
127.0.0.1:6379> SADD set:2 1 1000000000000000000000000000000000000000000000000000000 99999999999999999999999999999
(integer) 3
127.0.0.1:6379> OBJECT encoding set:2
"hashtable"

intset的结构图如下：

typedef struct intset{
    //编码方式
    uint32_t encoding;
    //集合包含的元素数量
    uint32_t length;
    //保存元素的数组
    int8_t contents[];
}intset;

应用场景：
可以保存类型为int16_t、int32_t 或者int64_t 的整数值，并且保证集合中不会出现重复元素。

快速列表（重要）

  快速列表（quicklist）是Redis底层重要的数据结构。是列表的底层实现。（在Redis3.2之前，Redis采用双向链表（adlist）和压缩列表（ziplist）实现。）在Redis3.2以后结合adlist和ziplist的优势Redis设计出了quicklist。

127.0.0.1:6379> LPUSH list:001  2 3 5 6 7
(integer) 5
127.0.0.1:6379> OBJECT encoding list:001
"quicklist"

双向列表（adlist）

双向链表优势：

1. 双向：链表具有前置节点和后置节点的引用，获取这两个节点时间复杂度都为O(1)。

2. 普通链表（单链表）：节点类保留下一节点的引用。链表类只保留头节点的引用，只能从头节点插入删除

3. 无环：表头节点的 prev 指针和表尾节点的 next 指针都指向 NULL,对链表的访问都是以 NULL 结束。

4. 环状：头的前一个节点指向尾节点

5. 带链表长度计数器：通过 len 属性获取链表长度的时间复杂度为 O(1)。

6. 多态：链表节点使用 void* 指针来保存节点值，可以保存各种不同类型的值。

快速列表
quicklist是一个双向链表，链表中的每个节点时一个ziplist结构。quicklist中的每个节点ziplist都能够存储多个数据元素。

quicklist的结构定义如下：

#if UINTPTR_MAX == 0xffffffff
/* 32-bit */
#   define QL_FILL_BITS 14
#   define QL_COMP_BITS 14
#   define QL_BM_BITS 4
#elif UINTPTR_MAX == 0xffffffffffffffff
/* 64-bit */
#   define QL_FILL_BITS 16
#   define QL_COMP_BITS 16
#   define QL_BM_BITS 4 /* we can encode more, but we rather limit the user
                           since they cause performance degradation. */
#else
#   error unknown arch bits count
#endif

/* quicklist is a 40 byte struct (on 64-bit systems) describing a quicklist.
 * 'count' is the number of total entries.
 * 'len' is the number of quicklist nodes.
 * 'compress' is: 0 if compression disabled, otherwise it's the number
 *                of quicklistNodes to leave uncompressed at ends of quicklist.
 * 'fill' is the user-requested (or default) fill factor.
 * 'bookmakrs are an optional feature that is used by realloc this struct,
 *      so that they don't consume memory when not used. */
typedef struct quicklist {
    quicklistNode *head; // 指向quicklist的头部
    quicklistNode *tail; // 指向quicklist的尾部
    unsigned long count;        /* 列表中所有数据项的个数总和 */
    unsigned long len;          /* quicklist节点的个数，即ziplist的个数 */
    int fill : QL_FILL_BITS;              /* ziplist大小限定，由list-max-ziplist-size给定  (Redis设定)*/
    unsigned int compress : QL_COMP_BITS; /* depth of end nodes not to compress;0=off */
    unsigned int bookmark_count: QL_BM_BITS; /*节点压缩深度设置，由list-compress-depth给定*/
    quicklistBookmark bookmarks[]; /*可选新特性 使用realloc重新分配空间的时候会用到*/
} quicklist;

quicklistNode的结构定义如下：

/* quicklistNode is a 32 byte struct describing a ziplist for a quicklist.
 * We use bit fields keep the quicklistNode at 32 bytes.
 * count: 16 bits, max 65536 (max zl bytes is 65k, so max count actually < 32k).
 * encoding: 2 bits, RAW=1, LZF=2.
 * container: 2 bits, NONE=1, ZIPLIST=2.
 * recompress: 1 bit, bool, true if node is temporary decompressed for usage.
 * attempted_compress: 1 bit, boolean, used for verifying during testing.
 * extra: 10 bits, free for future use; pads out the remainder of 32 bits */
typedef struct quicklistNode {
    struct quicklistNode *prev; // 指向上一个ziplist节点
    struct quicklistNode *next; // 指向下一个ziplist节点
    unsigned char *zl; // 数据指针，如果没有被压缩，就指向ziplist结构，反之指向 quicklistLZF结构
    unsigned int sz; // 表示指向ziplist结构的总长度(内存占用长度)
    unsigned int count : 16; // 表示ziplist中的数据项个数
    unsigned int encoding : 2; // 编码方式，1--ziplist，2--quicklistLZF
    unsigned int container : 2; // 预留字段，存放数据的方式，1--NONE，2--ziplist
    unsigned int recompress : 1; // 解压标记，当查看一个被压缩的数据时，需要暂时解压，标记此参数为 1，之后再重新进行压缩
    unsigned int attempted_compress : 1; // 测试相关
    unsigned int extra : 10; // 扩展字段，暂时没用
} quicklistNode;

数据压缩
  quicklist每个节点的实际数据存储结构为ziplist，这种结构的优势在于节省存储空间。为了进一步降低ziplist的存储空间，还可以对ziplist进行压缩。Redis采用的压缩算法是LZF。其基本思想是：数据与前面重复的记录重复位置及长度，不重复的记录原始数据。

  压缩过后的数据可以分成多个片段，每个片段有两个部分：解释字段和数据字段。quicklistLZF的结构体如下：

/* quicklistLZF is a 4+N byte struct holding 'sz' followed by 'compressed'.
 * 'sz' is byte length of 'compressed' field.
 * 'compressed' is LZF data with total (compressed) length 'sz'
 * NOTE: uncompressed length is stored in quicklistNode->sz.
 * When quicklistNode->zl is compressed, node->zl points to a quicklistLZF */
typedef struct quicklistLZF {
    unsigned int sz; /* LZF压缩后占用的字节数*/
    char compressed[]; //柔性数组，指向数据部分
} quicklistLZF;

应用场景
列表(List)的底层实现、发布与订阅、慢查询、监视器等功能。

流对象

stream主要由：消息、生产者、消费者和消费组构成。

Redis Stream的底层主要使用了listpack（紧凑列表）和Rax树（基数树）。

listpack
listpack表示一个字符串列表的序列化，listpack可用于存储字符串或整数。用于存储stream的消息内容。
结构如下图：

Rax树
Rax 是一个有序字典树 (基数树 Radix Tree)，按照 key 的字典序排列，支持快速地定位、插入和删除操作。

Rax 被用在 Redis Stream 结构里面用于存储消息队列，在 Stream 里面消息 ID 的前缀是时间戳 + 序号，这样的消息可以理解为时间序列消息。使用 Rax 结构 进行存储就可以快速地根据消息 ID 定位到具体的消息，然后继续遍历指定消息 之后的所有消息。

应用场景：
stream的底层实现

10种encoding

/* Objects encoding. Some kind of objects like Strings and Hashes can be
 * internally represented in multiple ways. The 'encoding' field of the object
 * is set to one of this fields for this object. */
#define OBJ_ENCODING_RAW 0     /* Raw representation */
#define OBJ_ENCODING_INT 1     /* Encoded as integer */
#define OBJ_ENCODING_HT 2      /* Encoded as hash table */
#define OBJ_ENCODING_ZIPMAP 3  /* Encoded as zipmap */
#define OBJ_ENCODING_LINKEDLIST 4 /* No longer used: old list encoding. */
#define OBJ_ENCODING_ZIPLIST 5 /* Encoded as ziplist */
#define OBJ_ENCODING_INTSET 6  /* Encoded as intset */
#define OBJ_ENCODING_SKIPLIST 7  /* Encoded as skiplist */
#define OBJ_ENCODING_EMBSTR 8  /* Embedded sds string encoding */
#define OBJ_ENCODING_QUICKLIST 9 /* Encoded as linked list of ziplists */
#define OBJ_ENCODING_STREAM 10 /* Encoded as a radix tree of listpacks */

encoding 表示对象的内部编码，占 4 位。

Redis通过 encoding 属性为对象设置不同的编码

对于少的和小的数据，Redis采用小的和压缩的存储方式，体现Redis的灵活性

大大提高了 Redis 的存储量和执行效率

比如Set对象：

intset ： 元素是64位以内的整数

hashtable：元素是64位以外的整数

127.0.0.1:6379> sadd set:001 1 3 5 6 2
(integer) 5
127.0.0.1:6379> object encoding set:001
"intset"
127.0.0.1:6379> sadd set:004 1 100000000000000000000000000 9999999999
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding set:004
"hashtable"

String

int、raw、embstr

int

REDIS_ENCODING_INT（int类型的整数）

127.0.0.1:6379> set n1 123
OK
127.0.0.1:6379> object encoding n1
"int"

embstr

REDIS_ENCODING_EMBSTR(编码的简单动态字符串)
小字符串 长度小于44个字节

127.0.0.1:6379> set name:001 zhangfei
OK
127.0.0.1:6379> object encoding name:001
"embstr"

raw

REDIS_ENCODING_RAW （简单动态字符串）
大字符串 长度大于44个字节

127.0.0.1:6379> set address:001 asdasdasdasdasdasdsadasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdas
OK
127.0.0.1:6379> object encoding address:001
"raw"

list

列表的编码是quicklist。
REDIS_ENCODING_QUICKLIST（快速列表）

127.0.0.1:6379> lpush list:001 1 2 5 4 3
(integer) 5
127.0.0.1:6379> object encoding list:001
"quicklist"

hash

散列的编码是字典和压缩列表

dict

REDIS_ENCODING_HT（字典）
当散列表元素的个数比较多或元素不是小整数或短字符串时。

127.0.0.1:6379> hmset user:003 username111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 11111111111111111111111111111111 zhangfei password 111 num 2300000000000000000000000000000000000000000000000000
OK
127.0.0.1:6379> object encoding user:003
"hashtable"

ziplist

REDIS_ENCODING_ZIPLIST（压缩列表）
当散列表元素的个数比较少，且元素都是小整数或短字符串时。

127.0.0.1:6379> HSET user:001 username zhanyun password 123456
(integer) 2
127.0.0.1:6379> OBJECT encoding user:001
"ziplist"

set

集合的编码是整形集合和字典

intset

REDIS_ENCODING_INTSET（整数集合）
当Redis集合类型的元素都是整数并且都处在64位有符号整数范围内（-9223372036854775808 ~ 9223372036854775807）

127.0.0.1:6379> sadd set:001 1 3 5 6 2
(integer) 5
127.0.0.1:6379> object encoding set:001
"intset"

dict

REDIS_ENCODING_HT（字典）
当Redis集合类型的元素是非整数或都处在64位有符号整数范围外（>9223372036854775807）

127.0.0.1:6379> sadd set:004 1 100000000000000000000000000 9999999999
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding set:004
"hashtable"

zset

有序集合的编码是压缩列表和跳跃表+字典

ziplist

REDIS_ENCODING_ZIPLIST（压缩列表）

当元素的个数比较少，且元素都是小整数或短字符串时。

127.0.0.1:6379> zadd hit:1 100 item1 20 item2 45 item3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding hit:1
"ziplist"

skiplist + dict

REDIS_ENCODING_SKIPLIST（跳跃表+字典）

当元素的个数比较多或元素不是小整数或短字符串时。

127.0.0.1:6379> zadd hit:2 100 item1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 1111111111111111111111111111111111 20 item2 45 item3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding hit:2
"skiplist"

感谢各位的阅读，以上就是“Redis底层数据结构的详细介绍”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Redis底层数据结构的详细介绍这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！