Redis数据库中的每个键值对都是由对象组成，键总是一个字符串对象（string object），而值可以由字符串对象、列表对象（list object）、哈希对象（hash object）、集合对象（set object）和有序集合对象（sorted set object）这五种。下面分别介绍每一种。
一、简单动态字符串
1、定义
从Redis3.2开始，sds就有了5种类型，5种类型分别存放不同大小的字符串。其定义在sds.h文件中华，定义如下
typedef char *sds;
//sdshdr5在源码中没有用到
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr5 {
unsigned char flags; /* 低三位为type, 高五位为字符串长度 */
char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 {
uint8_t len; /* 已经使用长度 */
uint8_t alloc; /* 分配的字符串长度，除头部和结尾的空字符 */
unsigned char flags; /* 低三位为type, 高五位为字符串长度 */
char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr16 {
uint16_t len;
uint16_t alloc;
unsigned char flags;
char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr32 {
uint32_t len;
uint32_t alloc;
unsigned char flags;
char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr64 {
uint64_t len;
uint64_t alloc;
unsigned char flags;
char buf[];
};2、SDS和C语言字符串的区别和改进
2.1 获取字符串长度的复杂度是常数级的
C字符串获取长度的时候需要遍历整个字符串，此操作的复杂度为O(N)。而SDS记录了字符串的长度len。在设置和更新字符串的时候，自动更新此长度。
2.2 避免了缓冲区溢出
C字符串在拼接的时候，要保证拼接后的字符串已分配足够的长度，不然会造成缓冲区溢出。而SDS在修改字符串时先根据alloc判断空间是否满足修改所需，避免了缓冲区溢出。如果空间不够，SDS会先扩展空间。
2.3 减少修改字符串时带来的内存重分配次数
C字符串每次修改和删除都会进行一次内存重新分配。SDS通过空间预分配、惰性空间释放等措施减少内存分配。因为内存分配是非常耗时的过程。
2.4 二进制安全
C字符串必须符合某种编码，并且中间不能有空格，所以不能保存图片、音频等二进制的数据。Redis的buf数组是用来保存二进制数据的，所以没有这些限制。SDS是通过len来判断字符串是否结束，而不是通过空格。
二、链表
1、定义
链表在实际开发中的使用非常广泛，在Redis中也是，比如列表键、发布与订阅、慢查询、监视器，以及服务器本身。链表的定义在adlist.h中，定义如下：
//链表节点定义
typedef struct listNode {
//前节点
struct listNode *prev;
//后节点
struct listNode *next;
//节点值
void *value;
} listNode;
//链表迭代器
typedef struct listIter {
//链表下一节点
listNode *next;
//迭代方向
int direction;
} listIter;
//双端链表
typedef struct list {
//链表头节点
listNode *head;
//链表尾节点
listNode *tail;
//节点值复制函数
void *(*dup)(void *ptr);
//节点值释放函数
void (*free)(void *ptr);
//节点值比较函数
int (*match)(void *ptr, void *key);
//链表长度
unsigned long len;
} list;2、Redis链表特性
双端：链表节点带有prev和next指针，获取某个节点的前置节点和后置节点的复杂度都是O（1）。
无环：表头节点的prev指针和表尾节点的next指针都指向NULL，对链表的访问以NULL为终点。
带表头指针和表尾指针：通过list结构的head指针和tail指针，程序获取链表的表头节点和表尾节点的复杂度为O（1）。
带链表长度计数器：程序使用list结构的len属性来对list持有的链表节点进行计数，程序获取链表中节点数量的复杂度为O（1）。
多态：链表节点使用void*指针来保存节点值，并且可以通过list结构的dup、free、match三个属性为节点值设置类型特定函数，所以链表可以用于保存各种不同类型的值。
三、字典
字典，又称为符号表（symbol table）、关联数组（associative array）或映射（map），是一种用于保存键值对（key-value pair）的抽象数据结构。
字典在Redis中的应用相当广泛，比如Redis的数据库就是使用字典来作为底层实现的，对数据库的增、删、查、改操作也是构建在对字典的操作之上的。除了用来表示数据库之外，字典还是哈希键的底层实现之一，当一个哈希键包含的键值对比较多，又或者键值对中的元素都是比较长的字符串时，Redis就会使用字典作为哈希键的底层实现。
1、定义
Redis的字典使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里面可以有多个哈希表节点，而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对。字典的定义在dict.h文件中，定义如下：
1.1、哈希表节点
//哈希表节点
typedef struct dictEntry {
//哈希键
void *key;
//哈希值
union {
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
double d;
} v;
//指向下一个哈希表节点
struct dictEntry *next;
} dictEntry;key属性保存着键值对中的键，而v属性则保存着键值对中的值，其中键值对的值可以是一个指针，或者是一个uint64_t整数，又或者是一个int64_t整数。next属性是指向另一个哈希表节点的指针，这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一次，以此来解决键冲突（collision）的问题。
1.2 类型特定函数
//类型特定函数
typedef struct dictType {
//计算哈希值函数
uint64_t (*hashFunction)(const void *key);
//复制哈希键函数
void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);
//复制哈希值函数
void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);
//哈希键对比函数
int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);
//销毁哈希键函数
void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);
//销毁哈希值函数
void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
} dictType;每个dictType结构保存了一簇用于操作特定类型键值对的函数，Redis会为用途不同的字典设置不同的类型特定函数。
1.3 哈希表
//哈希表结构
typedef struct dictht {
//哈希表数组
dictEntry **table;
//哈希表大小
unsigned long size;
//哈希表掩码，总是等于size-1，用于计算索引值
unsigned long sizemask;
//哈希表已有节点的数量
unsigned long used;
} dictht;1.4 字典
//Redis中的字典定义
typedef struct dict {
//类型特定函数，是dictType类型
dictType *type;
//私有数据
void *privdata;
//哈希表
dictht ht[2];
//rehash索引，当rehash不在进行时，值为-1
long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
//当前迭代器的数量
unsigned long iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;type属性和privdata属性是针对不同类型的键值对，为创建多态字典而设置的：
type属性是一个指向dictType结构的指针，每个dictType结构保存了一簇用于操作特定类型键值对的函数，Redis会为用途不同的字典设置不同的类型特定函数。
而privdata属性则保存了需要传给那些类型特定函数的可选参数。1.5 字典的迭代器
//如果迭代器的数量设置为1是安全的，意味着可以调用dictAdd, dictFind等方法。否则
//是不安全的迭代器，只能调用dictNext()方法
typedef struct dictIterator {
dict *d;
long index;
int table, safe;
dictEntry *entry, *nextEntry;
//滥用fingerprint是非安全的迭代
long long fingerprint;
} dictIterator;哈希算法
在Redis 5.0中，已经将哈希算法替换为SipHash，他的提出是为了解决安全问题：hash flooding。通过让输出随机化，SipHash 能够有效减缓 hash flooding 攻击。Rust、Python和Ruby等都使用了该算法，而Java的HashMap使用红黑树。感兴趣的读者可以具体去了解SipHash算法。
冲突解决
Redis的哈希表使用链地址法（separate chaining）来解决键冲突，每个哈希表节点都有一个next指针，多个哈希表节点可以用next指针构成一个单向链表，被分配到同一个索引上的多个节点可以用这个单向链表连接起来，这就解决了键冲突的问题。
rehash
为了让哈希表的负载因子（load factor）维持在一个合理的范围之内，当哈希表保存的键值对数量太多或者太少时，程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩。
Redis对字典的哈希表执行rehash的步骤如下：
- 为字典的ht[1]哈希表分配空间，这个哈希表的空间大小取决于要执行的操作，以及ht[0]当前包含的键值对数量（也即是ht[0].used属性的值）：
如果执行的是扩展操作，那么ht[1]的大小为第一个大于等于ht[0].used*2的2 n（2的n次方幂）；
如果执行的是收缩操作，那么ht[1]的大小为第一个大于等于ht[0].used的2 n。 - 将保存在ht[0]中的所有键值对rehash到ht[1]上面：rehash指的是重新计算键的哈希值和索引值，然后将键值对放置到ht[1]哈希表的指定位置上。
- 当ht[0]包含的所有键值对都迁移到了ht[1]之后（ht[0]变为空表），释放ht[0]，将ht[1]设置为ht[0]，并在ht[1]新创建一个空白哈希表，为下一次rehash做准备。
渐进式rehash
rehash动作并不是一次性、集中式地完成的，而是分多次、渐进式地完成的。如果一次性rehash，庞大的计算量可能会导致服务器在一段时间内停止服务。
以下是哈希表渐进式rehash的详细步骤：
- 为ht[1]分配空间，让字典同时持有ht[0]和ht[1]两个哈希表。
- 在字典中维持一个索引计数器变量rehashidx，并将它的值设置为0，表示rehash工作正式开始。
- 在rehash进行期间，每次对字典执行添加、删除、查找或者更新操作时，程序除了执行指定的操作以外，还会顺带将ht[0]哈希表在rehashidx索引上的所有键值对rehash到ht[1]，当rehash工作完成之后，程序将rehashidx属性的值增一。
- 随着字典操作的不断执行，最终在某个时间点上，ht[0]的所有键值对都会被rehash至ht[1]，这时程序将rehashidx属性的值设为-1，表示rehash操作已完成。
四、跳跃表
定义
Redis的跳跃表由redis.h/zskiplistNode和redis.h/zskiplist两个结构定义，其中zskiplistNode结构用于表示跳跃表节点，而zskiplist结构则用于保存跳跃表节点的相关信息。Redis只在两个地方用到了跳跃表，一个是实现有序集合键，另一个是在集群节点中用作内部数据结构。跳跃表的定义在文件redis.h中，定义如下：
//跳表节点定义
typedef struct zskiplistNode {
//成员对象
robj *obj;
//节点分值，通过此分值排序
double score;
//后退指针，指向当前节点的前节点，用于从后向前遍历
struct zskiplistNode *backward;
//节点层级信息
struct zskiplistLevel {
//前进指针
struct zskiplistNode *forward;
//跨度
unsigned int span;
} level[];
} zskiplistNode;//跳跃表定义
typedef struct zskiplist {
//头指针和尾指针，分别指向跳跃表的头节点和尾节点
struct zskiplistNode *header, *tail;
//跳跃表长度，即节点数
unsigned long length;
//记录层数最大节点的层数
int level;
} zskiplist;五、整数集合
当一个集合只包含整数值元素，并且这个集合的元素数量不多时，Redis就会使用整数集合作为集合键的底层实现。
定义
整数集合（intset）是Redis用于保存整数值的集合抽象数据结构，它可以保存类型为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。整数集合的定义在文件intset.h中，定义如下：
typedef struct intset {
//编码方式
uint32_t encoding;
//长度
uint32_t length;
//保存整数元素的数组
int8_t contents[];
} intset;contents数组是整数集合的底层实现：整数集合的每个元素都是contents数组的一个数组项（item），各个项在数组中按值的大小从小到大有序地排列，并且数组中不包含任何重复项。contents数组的真正类型取决于encoding属性的值：
编码属性升级
将一个新元素添加到整数集合里面，并且新元素的类型比整数集合现有所有元素的类型都要长时，整数集合需要先进行升级。升级整数集合并添加新元素共分为三步进行：
1）根据新元素的类型，扩展整数集合底层数组的空间大小，并为新元素分配空间。
2）将底层数组现有的所有元素都转换成与新元素相同的类型，并将类型转换后的元素放置到正确的位上，而且在放置元素的过程中，需要继续维持底层数组的有序性质不变。
3）将新元素添加到底层数组里面。
六、压缩列表
压缩列表（ziplist）是列表键和哈希键的底层实现之一。当一个列表键只包含少量列表项，并且每个列表项要么就是小整数值，要么就是长度比较短的字符串，那么Redis就会使用压缩列表来做列表键的底层实现。
七、对象
未完待续......
参考书籍：Redis设计与实现
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用。你还可以使用@来通知其他用户。