本篇文章给大家带来了关于Redis的相关知识，其中主要介绍了关于数据结构的相关问题，包括了字符串、列表、哈希、有序集合等等相关内容，希望对大家有帮助。
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redis的数据结构：String(字符串)、List(列表)、hash(哈希)、Set(集合)、Shorted Set(有序集合)
底层数据结构：简单动态字符串、双向链表、压缩列表、哈希表、跳表、整数数组
1.哈希表：一个哈希表其实就是一个数组，数组中的每一个元素称为一个哈希桶。
哈希冲突和rehash可能会带来操作阻塞。
redis解决哈希冲突的方法是链式哈希，而rehash是增加现有hash桶的数量。
rehash的操作步骤：1.给哈希表分配更大的空间，例如是当前hash表大小的两倍
2.把哈希表1中的数据重新映射并拷贝到hash表2上
3.释放哈希表1的空间
第二步涉及大量数据拷贝操作，如果一次性把哈希表1中的数据都迁移完，会造成线程阻塞，无法服务其他请求。为了避免这一问题，redis采用渐进式rehash
整数数组和双向链表的复杂度都是O(N)
压缩列表在表头有三个数据分别是列表长度、列表尾的偏移量和列表中entry个数
压缩列表在表尾还有一个元素zlend代表列表结束
跳表：有序链表只能逐一查找元素，而跳表在链表的基础上增加了多级索引，通过索引位置的几次跳转实现数据的快速定位
以下五种结构的时间复杂度
String类型并不适用于所有场景，它有一个明显的短板就是它在保存数据时所消耗的内存空间较多。因为String类型需要额外内存空间记录数据长度、空间使用等信息，这些信息也叫做元数据。
当保存的数据包含字符的时候，string会用简单动态字符串SDS结构体来保存
len是buf已用长度 alloc是buf实际分配长度
因为redis数据类型有很多，不同的数据类型有相同的元数据要记录，所以redis会用一个RedisObject结构体来统一记录这些元数据
当保存Long类型的时候，RedisObject的指针就直接赋值为整数数据了，这样就不用额外的指针再指向整数了，节省了指针的空间开销。
如果保存的字符串小于44字节，sds和元数据会被分配到一块连续的内存区域，被称为embstr编码
如果保存的字符串大于44字节，SDS和元数据会分开存放，被称为raw编码
另外redis会使用一个全局hash表保存所有键值对，hash表的每一项都是一个dictEntry的结构体，用来指向一个键值对，可以看到key+value+next会使用24字节，但是实际占用32字节，这是因为jemalloc 在分配内存时，会根据我们申请的字节数 N，找一个比 N 大，但是最接近 N 的 2 的幂次数作为分配的空间，这样可以减少频繁分配的次数。
用什么数据结构可以节省内存呢？
压缩列表：zlbytes代表列表长度，zltail代表列表尾偏移量，zllen代表列表中的entry个数，zlend代表列表结束，perv_len代表前一个entry长度，encoding代表编码方式，len代表自身长度，key是实际存储的数据。redis基于压缩列表实现了list、hash和Sorted Set
如何用集合类型保存单值的键值对？
在保存单值的键值对的时候，可以采用Hash的二级编码，就是把单值的数值拆分成两部分，前一部分作为Hash的key，后一部分作为Hash的value
以图片 ID 1101000060 和图片存储对象 ID 3302000080 为例，我们可以把图片 ID 的前 7 位（1101000）作为 Hash 类型的键，把图片 ID 的最后 3 位（060）和图片存储对象 ID 分别作为 Hash 类型值中的 key 和 value。127.0.0.1:6379> info memory# Memoryused_memory:1039120127.0.0.1:6379> hset 1101000 060 3302000080(integer) 1127.0.0.1:6379> info memory# Memoryused_memory:1039136
Hash类型有两种底层实现结构：1.压缩列表 2.Hash表
hash列表存在两个阀值，一旦超过这两个阀值就会从压缩列表转换为Hash表
hash-max-ziplist-entries表示用压缩列表保存时哈希列表集合中最大元素个数
hash-max-ziplist-value表示用压缩列表保存时哈希集合单个元素的最大长度
集合统计模式
1.聚合统计
2.排序统计
3.二值状态统计
4.基数统计
1.Bitmap：
2.HyperLogLog
3.GEO：
面向LBS应用的GEO数据类型
GEO的底层结构是根据Sorted Set来实现的，Sorted Set可以根据元素的权重排序，支持范围查询
sorted Set的权重分数是一个浮点数(float类型)，而经纬度是两个数，需要用GeoHash 编码
GeoHash编码是通过“二分区间，区间编码”的方式进行的。
先把经度和纬度换算成编码的格式，然后再进行交叉
实际上交叉的目的是下图所示的概念，交叉后实际上就可以定位到二维空间上的一个方格中，我们使用 Sorted Set 范围查询得到的相近编码值，在实际的地理空间上，也是相邻的方格，例如1110011101和1111011101是空间位置相邻的
但是会存在编码相邻，但是方格实际不相邻的情况。所以为了避免这种情况发生我们可以同时查询给定经纬度周围4个或者8个方格
如何操作GEO类型？
在使用GEO类型时，我们经常使用到的两个命令分别时GEOADD和GEORADIUS
GEOADD：用于把一组经纬度信息和相对应的一个ID记录到GEO类型集合中。
使用方法：假设车辆ID是33，经纬度位置是（116.034579，39.030452），我们可以用一个 GEO 集合保存所有车辆的经纬度，集合 key 是 cars:locations。只需要执行以下命令就可以把ID号为33的车辆的当前经纬度位置存入到GEO中。
GEOADD cars:locations 116.034579 39.030452 33
GEORADIUS：根据输入经纬度的位置，查询以这个经纬度为中心一定范围内的其他元素
redis的基本对象结构包含type、encoding、lru和refcount、*ptr
开发一个名字叫NewTypeObject的数据结构，具体有以下四个步骤
1.基于Hash和Sorted Set保存：为什么要基于两种数据结构进行查询呢？
Hash类型可以实现单键的快速查询，这就满足了时间序列单键查询需求
但是hash类型有一个短板就是不支持范围查询，为了支持时间戳范围查询我们需要通过Sorted Set，因为它根据元素的权重分数来排序的，
那么我们怎么保证这两个操作的原子性呢？
需要通过MULTI和EXEC两个命令：
MULTI表示开始，收到这个命令redis就会将命令放入到队列中
EXEC表示结束，收到这个命令就会开始执行队列中的命令
但是如果采用hash和Sorted Set则只支持范围查询而不支持聚合计算。如果在客户端做聚合计算，会导致大量的网络传输。所以可以在redis上通过RedisTimeSeries进行聚合计算。
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