redis有五种基本数据结构：字符串、hash、set、zset、list。但是你知道构成这五种结构的底层数据结构是怎样的吗？ (讲解版本为3.0.6)
底层数据结构
动态字符串SDS
SDS是"simple dynamic string"的缩写。 redis中所有场景中出现的字符串，基本都是由SDS来实现的
所有非数字的key。例如set msg "hello world"中的key msg.字符串数据类型的值。例如set msg "hello world"中的msg的值"hello wolrd"非字符串数据类型中的“字符串值”。例如 RPUSH fruits "apple" "banana" "cherry"中的"apple" "banana" "cherry"SDS长这样：
free:还剩多少空间 len:字符串长度 buf:存放的字符数组
空间预分配
为减少修改字符串带来的内存重分配次数，sds采用了“一次管够”的策略：
若修改之后sds长度小于1MB,则多分配现有len长度的空间若修改之后sds长度大于等于1MB，则扩充除了满足修改之后的长度外，额外多1MB空间
惰性空间释放
为避免缩短字符串时候的内存重分配操作，sds在数据减少时，并不立刻释放空间。
int
就是redis中存放的各种数字 包括下面这种，故意加引号“”的情况
双向链表
长这样：
分两部分，一部分是“统筹部分”：橘黄色，一部分是“具体实施方“：蓝色。
主体”统筹部分“：
head指向具体双向链表的头tail指向具体双向链表的尾len双向链表的长度具体"实施方"：一目了然的双向链表结构，有前驱 pre有后继 next
由 list和 listNode两个数据结构构成。
ziplist
压缩列表。 redis的列表键和哈希键的底层实现之一。此数据结构是为了节约内存而开发的。和各种语言的数组类似，它是由连续的内存块组成的，这样一来，由于内存是连续的，就减少了很多内存碎片和指针的内存占用，进而节约了内存。
然后文中的 entry的结构是这样的：
元素的遍历
先找到列表尾部元素：
然后再根据ziplist节点元素中的 previous_entry_length属性，来逐个遍历:
连锁更新
再次看看 entry元素的结构，有一个 previous_entry_length字段，他的长度要么都是1个字节，要么都是5个字节：
前一节点的长度小于254字节，则 previous_entry_length长度为1字节前一节点的长度小于254字节，则 previous_entry_length长度为5字节假设现在存在一组压缩列表，长度都在250字节至253字节之间，突然新增一新节点 new， 长度大于等于254字节，会出现：
程序需要不断的对压缩列表进行空间重分配工作，直到结束。
除了增加操作，删除操作也有可能带来“连锁更新”。 请看下图，ziplist中所有entry节点的长度都在250字节至253字节之间，big节点长度大于254字节，small节点小于254字节。
哈希表
哈希表略微有点复杂。哈希表的制作方法一般有两种，一种是： 开放寻址法，一种是 拉链法。redis的哈希表的制作使用的是 拉链法。
整体结构如下图：
也是分为两部分：左边橘黄色部分和右边蓝色部分，同样，也是”统筹“和”实施“的关系。 具体哈希表的实现，都是在蓝色部分实现的。 先来看看蓝色部分：
这也分为左右两边“统筹”和“实施”的两部分。
右边部分很容易理解：就是通常拉链表实现的哈希表的样式；数组就是bucket，一般不同的key首先会定位到不同的bucket，若key重复，就用链表把冲突的key串起来。
新建key的过程：
假如重复了:
rehash
再来看看哈希表总体图中左边橘黄色的“统筹”部分，其中有两个关键的属性： ht和 rehashidx。 ht是一个数组，有且只有俩元素ht[0]和ht[1];其中，ht[0]存放的是redis中使用的哈希表，而ht[1]和rehashidx和哈希表的 rehash有关。
rehash指的是重新计算键的哈希值和索引值，然后将键值对重排的过程。
加载因子（load factor）=ht[0].used/ht[0].size。
扩容和收缩标准
扩容：
没有执行BGSAVE和BGREWRITEAOF指令的情况下，哈希表的 加载因子大于等于1。正在执行BGSAVE和BGREWRITEAOF指令的情况下，哈希表的 加载因子大于等于5。收缩:
加载因子小于0.1时，程序自动开始对哈希表进行收缩操作。扩容和收缩的数量
扩容：
第一个大于等于 ht[0].used*2的 2^n(2的n次方幂)。收缩：
第一个大于等于 ht[0].used的 2^n(2的n次方幂)。(以下部分属于细节分析，可以跳过直接看扩容步骤)
对于收缩，我当时陷入了疑虑：收缩标准是 加载因子小于0.1的时候，也就是说假如哈希表中有4个元素的话，哈希表的长度只要大于40，就会进行收缩，假如有一个长度大于40，但是存在的元素为4即( ht[0].used为4)的哈希表，进行收缩，那收缩后的值为多少？
我想了一下：按照前文所讲的内容，应该是4。 但是，假如是4，存在和收缩后的长度相等，是不是又该扩容？ 翻开源码看看：
收缩具体函数:
int dictResize(dict *d) {
int minimal; //如果dict_can_resize被设置成0，表示不能进行rehash，或正在进行rehash，返回出错标志DICT_ERR
if (!dict_can_resize || dictIsRehashing(d))
return DICT_ERR;
minimal = d->ht[0].used; //获得已经有的节点数量作为最小限度minimal
if (minimal < DICT_HT_INITIAL_SIZE)//但是minimal不能小于最低值DICT_HT_INITIAL_SIZE（4）
minimal = DICT_HT_INITIAL_SIZE;
return dictExpand(d, minimal); //用minimal调整字典d的大小}
int dictExpand(dict *d, unsigned long size) {
dictht n;
unsigned long realsize = _dictNextPower(size); //获得一个最接近2^n的realsize
if (dictIsRehashing(d) || d->ht[0].used > size) //正在rehash或size不够大返回出错标志
return DICT_ERR;
if (realsize == d->ht[0].size)
return DICT_ERR; //如果新的realsize和原本的size一样则返回出错标志 /* Allocate the new hash table and initialize all pointers to NULL */ //初始化新的哈希表的成员
n.size = realsize;
n.sizemask = realsize-1;
n.table = zcalloc(realsize*sizeof(dictEntry*));
n.used = 0; /* Is this the first initialization? If so it's not really a rehashing * we just set the first hash table so that it can accept keys. */
if (d->ht[0].table == NULL) {
//如果ht[0]哈希表为空，则将新的哈希表n设置为ht[0]
d->ht[0] = n;
return DICT_OK;
}
d->ht[1] = n; //如果ht[0]非空，则需要rehash
d->rehashidx = 0; //设置rehash标志位为0，开始渐进式rehash（incremental rehashing）
return DICT_OK;
}
static unsigned long _dictNextPower(unsigned long size){
unsigned long i = DICT_HT_INITIAL_SIZE; //DICT_HT_INITIAL_SIZE 为 4
if (size >= LONG_MAX)
return LONG_MAX + 1LU;
while(1) {
if (i >= size)
return i;
i *= 2;
}
}
由代码我们可以看到，假如收缩后长度为4，不仅不会收缩，甚至还会报错。
我们回过头来再看看设定：题目可能成立吗？ 哈希表的扩容都是2倍增长的，最小是4， 4 ===》 8 ====》 16 =====》 32 ======》 64 ====》 128
也就是说：不存在长度为 40多的情况，只能是64。但是如果是64的话，64 X 0.1（收缩界限）= 6.4 ，也就是说在减少到6的时候，哈希表就会收缩，会缩小到多少呢？是8。此时，再继续减少到4，也不会再收缩了。所以，根本不存在一个长度大于40，但是存在的元素为4的哈希表的。
扩容步骤
收缩步骤
渐进式refresh
在"扩容步骤"和"收缩步骤" 两幅动图中每幅图的第四步骤“将ht[0]中的数据利用哈希函数重新计算，rehash到ht[1]”，并不是一步完成的，而是分成N多步，循序渐进的完成的。 因为hash中有可能存放几千万甚至上亿个key，毕竟Redis中每个hash中可以存 232-1 键值对（40多亿），假如一次性将这些键值rehash的话，可能会导致服务器在一段时间内停止服务，毕竟哈希函数就得计算一阵子呢((#.^#))。
哈希表的refresh是分多次、渐进式进行的。
渐进式refresh和下图中左边橘黄色的“统筹”部分中的 rehashidx密切相关：
rehashidx 的数值就是现在rehash的元素位置rehashidx 等于 -1 的时候说明没有在进行refresh
甚至在进行期间，每次对哈希表的增删改查操作，除了正常执行之外，还会顺带将ht[0]哈希表相关键值对rehash到ht[1]。
以扩容步骤为例：
intset
整数集合是集合键的底层实现方式之一。
跳表
跳表这种数据结构长这样：
redis中把跳表抽象成如下所示：
看这个图，左边“统筹”，右边实现。 统筹部分有以下几点说明：
header: 跳表表头tail:跳表表尾level:层数最大的那个节点的层数length：跳表的长度实现部分有以下几点说明：
表头：是链表的哨兵节点，不记录主体数据。是个双向链表分值是有顺序的o1、o2、o3是节点所保存的成员，是一个指针，可以指向一个SDS值。层级高度最高是32。没每次创建一个新的节点的时候，程序都会随机生成一个介于1和32之间的值作为level数组的大小，这个大小就是“高度”redis五种数据结构的实现
redis对象
redis中并没有直接使用以上所说的各种数据结构来实现键值数据库，而是基于一种对象，对象底层再间接的引用上文所说的具体的数据结构。
结构如下图：
字符串
和C语言中的字面量String相比，SDS优势主要以下几点 1. 提供了len属性，O(1)获取长度
字符串是唯一可以嵌套在其他四个对象中的对象类型
其中：embstr和raw都是由SDS动态字符串构成的。唯一区别是：raw是分配内存的时候，redisobject和 sds 各分配一块内存，而embstr是redisobject和raw在一块儿内存中。
列表
列表的底层编码有ziplist和linkedList两种，每个节点表示一个元素
ziplist由压缩列表实现，压缩列表是一系列特殊编码的连续内存块构成的s顺序型存贮结构，一般在数据较小或数据量少的情况下使用；如果数据多的话，底层会切换为LinkeList，即双端链表
hash
哈希编码主要有ziplist和hashtable两种
ziplist在保存的键和值的长度都较小或者保存的键值对数量较少时使用，否则使用hashtable，hashtable的底层使用字典来实现。
set
集合的编码有intset和hashtable
当集合保存的对象都是整数或集合内的元素数量少的话可以使用intset，否则使用hashtable编码
hashtable的编码的集合对象底层使用字典实现，键是保存的对象，值是null
zset
有序集合的编码主要是ziplist和skiplist
元素小或者元素数量少的时候使用ziplist，数据大的话使用zset
ziplist编码的有序集合实现是压缩列表，两个节点保存一个元素，分别保存元素成员和元素分值，集合元素在压缩列表内按分值大小排序
skiplist编码的有序集合底层使用zset实现，zset包含一个跳跃表和字典。跳跃表中可以保存元素成员和分值，有序性也完全是基于跳表实现的。 跳表的查找的效率平均是O(logN)，最坏是O(N)。通过跳表可以实现ZRANK、ZRANGE等命令，那么为什么还需要字典呢？主要是为了O(1)通过元素成员得到分数，如果不使用字典，我们最起码需要先O(logN)找到该元素再查分数。相反，如果不使用跳表只使用字典，字典是无序的，那使用ZRANGE等命令时，需要先排序，复杂度至少是O(NlogN).