Redis中數據結構與數據操作的示例分析

小編給大家分享一下Redis中數據結構與數據操作的示例分析，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

Redis完成數據操作的速度能達到微秒級別，Redis能有這么突出的表現，主要原因有兩個：

• Redis是內存數據庫，所有操作都在內存上完成，內存的訪問速度本身就很快；

• Redis擁有高效的數據類型和數據結構。

為了實現key到value的快速訪問，Redis使用哈希表來存儲鍵值對，哈希桶中entry保存了指向實際key和value的指針，即使值是一個集合，也可以通過value指針查找到。

當哈希表中數據越來越多后，會出現哈希沖突，也就是多個key的哈希值可能對應到同一個哈希桶中。Redis使用鏈式哈希來解決哈希沖突，就是將同一個哈希桶中的多個元素用一個鏈表來保存，元素之間依次用指針鏈接。

如果哈希沖突越來越多，會導致哈希沖突鏈過長，進而導致查找元素耗時長、效率低。為了解決這個問題，Redis會對哈希表進行rehash操作，將多個entry元素分散保存，減少單個哈希桶中的元素個數，從而減少單個桶中的沖突。

Redis默認使用兩個全局哈希表來進行高效rehash，一開始默認使用哈希表1，哈希表2不分配空間，當數據不斷增多時，redis通過如下步驟進行rehash：

1. 給哈希表2分配更大的空間

2. 把哈希表1中的數據拷貝到哈希表2中

3. 釋放哈希表1的空間，留作下一次rehash擴容備用

但是第2步如果一次性將大量數據進行拷貝，可能會造成Redis線程阻塞，無法服務其他請求，所以Redis采用了漸進式rehash，就是每處理一個請求，順帶將這個索引位置上的所有entry進行拷貝。

對于String類型的value來說，找到哈希桶就可以直接進行CRUD操作了，而對于集合來說，通過全局哈希表找到對應的哈希桶后，在集合中再進行CRUD。集合的操作效率與底層數據結構和操作復雜度有關。

1. 單元素操作是基礎，操作復雜度為O(1)；

• Hash：HGET、HSET、HDEL；

• Set類型的SADD、SREM、SRANDMEMBER等。

2. 范圍操作非常耗時，操作復雜度為O(N)。

• Hash：HGETALL;

• Set：SMEMBERS;

• List：LRANGE

• ZSet：ZRANGE

3. 統計操作通常高效，操作復雜度為O(1)。

4. 例外情況只有幾個，操作復雜度為O(1)。

• List：LPOP、RPOP、LPUSH、RPUSH

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