大家好呀，我是你們的小米！今天我要和大家分享的是阿裏巴巴面試題中一個熱門話題：Redis底層結構！Redis 作爲一款非常流行的內存數據庫，其底層結構設計是其高性能的關鍵之一。那麽，底層到底是怎麽一回事呢？讓我們一起來揭開這個神秘的面紗吧！

首先，我們先來看一下 SDS（Simple Dynamic String）數組結構。SDS 數組結構是Redis中用于表示字符串的一種特殊數據結構。相較于傳統的C語言字符串，SDS數組結構具有更多的功能和更高的性能。

首先，我們來看一下SDS的結構。SDS包含了三個主要部分：字符串的長度信息、已分配空間的大小以及字符數組。這種結構使得SDS可以非常靈活地處理變長字符串，而不受到C語言字符串的固定長度限制。

SDS的設計不僅僅是爲了存儲字符串數據，它還考慮了字符串的修改操作。在傳統的C語言字符串中，如果需要對字符串進行修改，往往需要重新分配內存空間，這會帶來額外的開銷。而SDS通過預分配足夠的空間，可以有效地減少字符串修改時的內存重新分配次數，從而提高了性能。

除此之外，SDS還提供了豐富的API函數，用于對字符串進行操作。比如，可以通過API函數獲取字符串的長度、複制字符串、拼接字符串等。這些API函數使得對字符串的操作變得非常方便和高效。

另外，SDS還考慮了字符串的二進制安全性。在SDS中，字符串的內容是以字節的形式存儲的，並且可以包含任意的二進制數據，而不僅僅是可打印的字符。這意味著SDS不僅適用于存儲普通文本字符串，還可以用于存儲圖片、音頻等二進制數據。

接下來，我們再來看一下跳躍表。跳躍表（Skip List）是一種有序數據結構，被廣泛應用于高性能的數據存儲和檢索中。它通過添加多級索引來提高查找效率，類似于在書中使用目錄快速定位到特定章節。在Redis中，跳躍表被用于實現有序集合（Sorted Set）的底層結構，其高效的插入、刪除和查找操作使得Redis在處理有序數據時表現出色。

跳躍表的設計巧妙之處在于平衡了查找效率和空間複雜度。它通過維護多級索引，使得在大量數據中快速定位目標節點成爲可能。每一級索引都是有序的，且層級之間的間隔逐級增大，這樣可以在保證效率的同時，減少了索引的存儲空間。

跳躍表的插入、刪除和查找操作都非常高效。在插入和刪除操作中，跳躍表可以通過更新索引的方式來維護其結構，而不需要像平衡二叉樹那樣進行複雜的旋轉操作。而查找操作則可以通過跳躍到不同層級來快速定位目標節點，其時間複雜度爲O(log n)，性能穩定且可預測。

另外，跳躍表還具有良好的擴展性和容錯性。由于每一級索引都是獨立的，因此跳躍表可以方便地進行水平擴展，從而處理更大規模的數據。同時，跳躍表也支持部分索引損壞的情況下仍然能夠正常工作，這種容錯性在實際應用中非常重要。

字典（dict）是Redis中非常重要的數據結構之一，被廣泛用于存儲鍵值對數據。在Redis中，字典不僅用于實現數據庫中的鍵空間，還被用于實現哈希表、有序集合等數據類型的底層結構。其高效的查找、插入和刪除操作，使得Redis能夠在處理大規模數據時保持出色的性能表現。

字典的底層實現采用了哈希表作爲主要的數據結構。哈希表通過哈希算法將鍵映射到對應的索引位置，從而實現了常數時間複雜度的查找、插入和刪除操作。這種設計使得字典能夠以非常高的速度處理大量的鍵值對數據，適用于各種場景下的數據存儲和檢索需求。

除了哈希表之外，字典還采用了一些優化策略來提高性能。其中之一是漸進式rehash（progressive rehash）策略，該策略可以在字典擴容時避免長時間的阻塞操作。具體來說，當字典需要擴容時，Redis會同時維護新舊兩個哈希表，然後逐步將鍵值對從舊哈希表遷移到新哈希表，這樣可以保證字典在擴容過程中依然能夠處理讀寫操作，提高了系統的穩定性和性能。

此外，字典還支持一些高級功能，如哈希沖突處理、哈希表動態擴容等。在哈希沖突處理方面，Redis采用了鏈地址法（chaining）來解決沖突，即將具有相同哈希值的鍵值對存儲在同一個鏈表中。而在哈希表動態擴容方面，Redis會在哈希表達到一定負載因子時自動進行擴容操作，以保證哈希表的性能穩定性。

Redis 中的字典實現采用了漸進式 rehash 策略，這種策略可以在字典擴容時避免長時間的阻塞操作，保證系統的穩定性和性能。在了解漸進式rehash的深層原理之前，讓我們先來了解一下Redis字典的擴容機制。

當字典的負載因子（load factor）達到一定阈值時，Redis會自動觸發字典的擴容操作，以保證字典的性能穩定性。傳統的字典擴容方式是一次性地將所有鍵值對從舊哈希表遷移到新哈希表，然後釋放舊哈希表的內存空間。然而，這種擴容方式存在一個明顯的缺點，即在擴容過程中會阻塞對字典的讀寫操作，影響系統的響應速度。

漸進式rehash通過引入漸進式的遷移方式來解決這個問題。具體來說，當字典需要擴容時，Redis會同時維護新舊兩個哈希表，然後逐步將鍵值對從舊哈希表遷移到新哈希表。在遷移過程中，Redis會分批次地將部分鍵值對從舊哈希表複制到新哈希表，並在每次遷移後釋放部分舊哈希表的空間，直到所有鍵值對都被成功遷移。

漸進式rehash的優勢在于能夠將字典的擴容操作均攤到多個時間段，避免了長時間的阻塞操作。這樣一來，即使在字典擴容的過程中，系統依然能夠處理讀寫操作，保證了系統的穩定性和性能。此外，漸進式rehash還可以降低擴容操作對系統的內存占用和CPU負載的影響，減少了系統資源的浪費。

然而，漸進式rehash也並非完美無缺，它可能會導致字典在遷移過程中處于一個不穩定的狀態，需要特別注意並發操作的一致性。此外，漸進式rehash需要額外的內存空間來同時維護新舊兩個哈希表，因此在資源受限的環境中可能會帶來一定的開銷。

壓縮列表（zipList）是Redis中用于存儲列表和哈希表等數據類型的一種緊湊型線性數據結構。相比于傳統的鏈表或數組，壓縮列表具有更高的內存利用率和更快的訪問速度，特別適用于存儲小型數據集合。讓我們來深入了解一下壓縮列表的一些關鍵特性和設計原理。

首先，壓縮列表采用了緊湊的存儲方式，將多個小的元素值以及相關的信息存儲在一起，從而節省了內存空間。在壓縮列表中，每個元素都包含了一個字節的前綴長度信息和實際數據，這樣一來，即使存儲大量元素，也能夠保持較小的存儲空間。

此外，壓縮列表還采用了靈活的編碼方式來存儲不同類型的數據。根據元素的值和長度，壓縮列表可以采用不同的編碼方式，包括整數編碼、字符串編碼和字節數組編碼等。這種靈活的編碼方式使得壓縮列表可以存儲各種類型的數據，不僅僅局限于字符串類型。

壓縮列表還支持快速的隨機訪問和插入操作。由于壓縮列表采用了緊湊的存儲方式，元素之間的內存地址是連續的，因此可以通過偏移量來快速定位和訪問目標元素。此外，壓縮列表還支持在頭部和尾部進行快速的插入和刪除操作，時間複雜度爲O(1)。

然而，壓縮列表也有一些限制。由于采用了緊湊的存儲方式，壓縮列表對于大型數據集合的存儲和操作效率可能不如其他數據結構，如跳躍表或哈希表。此外，壓縮列表的擴容操作可能會導致數據的重新分配和拷貝，影響性能。

整數集合（intSet）是Redis中用于存儲整數類型元素的一種特殊數據結構。相比于傳統的數組或鏈表，整數集合具有更高的內存利用率和更快的訪問速度，特別適用于存儲大量整數數據。讓我們來深入了解一下整數集合的一些關鍵特性和設計原理。

首先，整數集合采用了緊湊的存儲方式，將整數值按升序排序並存儲在一塊連續的內存空間中。這種緊湊的存儲方式不僅節省了內存空間，還使得整數集合支持快速的有序查找和範圍查詢操作，非常適合于存儲大量的有序整數數據。

整數集合還采用了不同的編碼方式來存儲不同大小範圍的整數值。根據整數值的大小，整數集合可以采用不同的編碼方式，包括8位、16位和32位整數編碼，從而最大程度地減小了內存占用。此外，整數集合還支持對整數值進行快速的插入、刪除和查找操作，時間複雜度爲O(1)。

另外，整數集合還支持對整數值進行集合運算，如並集、交集和差集等。通過對整數集合進行交集、並集和差集等運算，可以方便地進行整數集合的合並、去重和過濾等操作，非常適合于數據處理和分析場景。

然而，整數集合也有一些限制。由于整數集合只能存儲整數類型的元素，因此不支持存儲其他類型的數據。此外，整數集合的大小受到內存空間的限制，如果整數集合的大小超過了內存可用空間，可能會導致內存溢出和性能下降。

快速列表（quickList）是Redis中用于存儲列表數據類型的一種特殊數據結構。它的設計目的是在保持高效的內存利用率的同時，提供快速的插入、刪除和索引查找操作。讓我們來深入了解一下快速列表的一些關鍵特性和設計原理。

快速列表采用了分層結構的存儲方式，將列表數據分成多個快速列表節點（quickList node）。每個快速列表節點都包含了一個指向前一個節點和後一個節點的指針，以及一個列表數據區域。這種分層結構使得快速列表可以支持快速的頭部插入、尾部插入和索引查找操作，而不受列表長度的影響。

快速列表的每個節點都采用了緊湊的存儲方式，將多個列表元素按照緊湊的順序存儲在一起。這樣一來，即使存儲大量的列表元素，也能夠保持較小的內存占用。此外，快速列表還支持對列表元素進行分片存儲，從而提高了內存利用率和訪問速度。

快速列表還支持對列表元素進行快速的插入、刪除和索引查找操作。在插入和刪除操作中，快速列表可以通過修改節點的指針來維護其結構，而不需要像傳統的鏈表那樣進行複雜的節點拆分和合並操作。在索引查找操作中，快速列表可以通過快速列表節點之間的指針來快速定位目標元素，從而實現快速的隨機訪問。

然而，快速列表也有一些限制。由于快速列表采用了分層結構和緊湊的存儲方式，可能會導致在插入和刪除操作中的內存重新分配和數據遷移，影響性能。此外，快速列表的大小受到內存空間的限制，如果列表長度過長，可能會導致內存溢出和性能下降。

最後，我們再來看一下有序集合的底層實現。在 Redis 中，有序集合的底層實現采用了跳躍表（Skip List）和字典（Dict）的組合方式，這種設計既保證了有序集合的有序性，又提高了插入、刪除和查找操作的效率。

首先，讓我們來了解一下跳躍表。跳躍表是一種有序數據結構，通過添加多級索引來提高查找效率，類似于多層樓梯，我們可以通過跳躍到不同的層次來快速找到目標節點。在有序集合中，跳躍表被用于存儲成員和分值，並且根據分值的大小進行排序，從而實現了有序集合的有序性。

而字典則用于存儲成員和分值之間的映射關系。在有序集合中，字典被用于維護成員和分值之間的映射關系，以及處理成員的唯一性。通過哈希表的高效查找操作，字典可以快速地定位到指定成員的分值，從而支持有序集合的快速查找和刪除操作。

有序集合的底層實現還采用了一些優化策略來提高性能。例如，有序集合可以通過維護多級索引來加速範圍查詢操作，從而在大規模數據集合中實現快速的範圍查詢。此外，有序集合還支持使用壓縮列表（Zip List）來存儲小型數據集合，從而節省內存空間並提高性能。

通過以上介紹，相信大家對 Redis 的底層結構有了更加深入的了解。Redis 作爲一款高性能的內存數據庫，其底層結構的設計非常精妙，不僅保證了數據的高效存取，還提供了豐富的數據類型和功能，非常適合于構建各種高性能的應用系統。希望大家能夠通過學習和實踐，更加深入地了解 Redis，並在實際項目中發揮其強大的作用！

好啦，今天的分享就到這裏啦！如果大家對 Redis 的底層結構還有什麽疑問或者想要了解的地方，可以留言給我喲！我們下期再見啦！