【Redis】5个基本数据类型

Redis 提供 5 大基本数据类型：String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（哈希）、Zset（有序集合）。其底层实现会根据数据特征智能切换数据结构，以达到性能与内存的最优平衡。

0、底层数据结构简介

1. 压缩列表 (Ziplist)：早期使用的紧凑结构，但因存储“前一项长度”而存在连锁更新风险，修改一个元素可能引发后续元素的内存重排。
2. 列表包 (ListPack)：Redis 7.0 引入，是 Ziplist 的优化版。它将“长度信息”放在条目末尾，且只记录自身长度，彻底解决了连锁更新问题。
3. 哈希表 (HashTable)：使用渐进式 rehash进行扩容。内部维护两个哈希表（ht[0]和ht[1]），扩容时逐步将ht[0]的数据迁移到更大的ht[1]。期间，新写入的数据直接进入ht[1]，查找时会同时检查两个表。迁移完成后释放ht[0]，并将ht[1]设置为新的主表。

一、String

String 的底层是SDS (Simple Dynamic String)。SDS 有 5 种类型（sdshdr5/8/16/32/64），根据字符串长度自动选择，以优化内存。

structsdshdr{intlen;// 字符串实际长度intalloc;// 分配的总空间charbuf[];// 存储数据的柔性数组unsignedcharflags;// 标识 SDS 类型};

核心特点：

1. 二进制安全：不依赖\0判断结尾，可存储任意二进制数据（如图片、序列化对象）。为了兼容 C 标准库函数，SDS 末尾仍会添加\0，但这不影响其二进制安全性。
2. O(1) 获取长度：直接读取len字段。
3. 动态扩容：写入前检查剩余空间，不足时自动扩容，避免缓冲区溢出。
4. 内存优化：对不同长度的字符串使用不同大小的头部，减少内存开销。

三种编码（自动切换）：

• INT：存储整数值（如SET key 123），直接将数值存储在指针位置，无需额外分配。
• EMBSTR：存储短字符串（≤44 字节）。Redis 对象头与 SDS 数据存储在同一块连续内存中，内存局部性好，一次分配完成。
• RAW：存储长字符串（> 44 字节）。Redis 对象头与 SDS 数据分开分配。

44 字节边界是根据 64 位系统内存对齐（jemalloc 分配器常用 64 字节块）精确计算得出的优化值。

二、List

List 的底层是QuickList，它是一个宏观上的双向链表，但每个链表节点 (quicklistNode) 内部并不直接存储数据，而是包含一个ListPack来紧凑存储多个元素。

QuickList 结构： [quicklistNode] <-> [quicklistNode] <-> [quicklistNode] ↓ ↓ ↓ ListPack ListPack ListPack [e1,e2,e3] [e4,e5,e6] [e7,e8,e9]

设计优势：

• 对比纯链表：避免了每个元素都需要prev/next指针的巨大内存开销。
• 对比纯 ListPack：避免了在超长连续内存中插入/删除元素时的大规模数据移动。

通过配置list-max-listpack-size可以控制每个 ListPack 的最大容量（如-2表示约 8KB），从而在内存紧凑性和节点内操作性能之间取得平衡。

三、Set

Set 存储无序且唯一的元素，底层使用IntSet或HashTable。

• IntSet：当所有元素都是整数且元素数量 ≤set-max-intset-entries（默认 512）时使用。它是一个有序整数数组，支持二分查找（O(log N)），内存极其紧凑。
• HashTable：当插入非整数元素或元素数量超过阈值时，自动转换为 HashTable。此时只使用字典的键（Key）来存储元素，值（Value）统一为NULL，实现 O(1) 复杂度的查找。

关键点：

• IntSet 升级：当新插入的整数超出当前编码范围（如从 int16 到 int32）时，会触发升级，重新分配内存并转换所有元素。升级是单向不可逆的。
• HashTable 也使用渐进式 rehash，扩容机制与其他场景下的哈希表一致。

四、ZSet (Sorted Set)

ZSet 存储带分值（score）的有序唯一元素，底层使用ListPack或字典(Dict) + 跳表(SkipList)的双结构。

• ListPack：当元素数量 ≤zset-max-listpack-entries（默认 128）且每个元素值长度 ≤zset-max-listpack-value（默认 64 字节）时使用。元素按分值连续紧凑存储。
• Dict + SkipList：当不满足上述条件时使用。
  • 跳表 (SkipList)：维护分值有序结构，支持 O(log N) 的范围查询（如ZRANGE,ZRANK）。
  • 字典 (Dict)：实现 O(1) 复杂度的单点查询（如ZSCORE）。

双结构设计精髓：

• 空间换时间：用额外空间（指针）同时获得 O(1) 查找和 O(log N) 范围查询。
• 数据共享：两个结构中的元素值（SDS）指向同一内存对象，避免重复存储。

五、Hash

Hash 存储字段-值对（field-value），底层使用ListPack或HashTable。

• ListPack：当字段数量 ≤hash-max-listpack-entries（默认 512）且所有字段值长度 ≤hash-max-listpack-value（默认 64 字节）时使用。字段和值交替存储在 ListPack 中。
• HashTable：当不满足上述条件时使用，提供 O(1) 的字段操作。

为什么小 Hash 还用 ListPack？

虽然 ListPack 的查询是 O(N)，但对于小规模数据（几十个字段）：

1. 内存效率极高：比 HashTable 节省约 30%-50% 内存（无指针和额外元数据开销）。
2. 缓存友好：数据连续存储，CPU 缓存命中率高。
3. 自动转换：超过阈值后 Redis 会自动转为 HashTable，对应用透明。

这是一种典型的“二八定律”优化：为80%的小数据场景优化内存，20%的大数据场景则保证性能。