Redis中数据结构与数据操作的示例分析

小编给大家分享一下redis中数据结构与数据操作的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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Redis完成数据操作的速度能达到微秒级别，Redis能有这么突出的表现，主要原因有两个：

• Redis是内存数据库，所有操作都在内存上完成，内存的访问速度本身就很快；

• Redis拥有高效的数据类型和数据结构。

为了实现key到value的快速访问，Redis使用哈希表来存储键值对，哈希桶中entry保存了指向实际key和value的指针，即使值是一个集合，也可以通过value指针查找到。

当哈希表中数据越来越多后，会出现哈希冲突，也就是多个key的哈希值可能对应到同一个哈希桶中。Redis使用链式哈希来解决哈希冲突，就是将同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存，元素之间依次用指针链接。

如果哈希冲突越来越多，会导致哈希冲突链过长，进而导致查找元素耗时长、效率低。为了解决这个问题，Redis会对哈希表进行rehash操作，将多个entry元素分散保存，减少单个哈希桶中的元素个数，从而减少单个桶中的冲突。

Redis默认使用两个全局哈希表来进行高效rehash，一开始默认使用哈希表1，哈希表2不分配空间，当数据不断增多时，redis通过如下步骤进行rehash：

1. 给哈希表2分配更大的空间

2. 把哈希表1中的数据拷贝到哈希表2中

3. 释放哈希表1的空间，留作下一次rehash扩容备用

但是第2步如果一次性将大量数据进行拷贝，可能会造成Redis线程阻塞，无法服务其他请求，所以Redis采用了渐进式rehash，就是每处理一个请求，顺带将这个索引位置上的所有entry进行拷贝。

对于String类型的value来说，找到哈希桶就可以直接进行CRUD操作了，而对于集合来说，通过全局哈希表找到对应的哈希桶后，在集合中再进行CRUD。集合的操作效率与底层数据结构和操作复杂度有关。

1. 单元素操作是基础，操作复杂度为O(1)；

• Hash：HGET、HSET、HDEL；

• Set类型的SADD、SREM、SRANDMEMBER等。

2. 范围操作非常耗时，操作复杂度为O(N)。

• Hash：HGETALL;

• Set：SMEMBERS;

• List：LRANGE

• ZSet：ZRANGE

3. 统计操作通常高效，操作复杂度为O(1)。

4. 例外情况只有几个，操作复杂度为O(1)。

• List：LPOP、RPOP、LPUSH、RPUSH

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