大家好呀，我是你们的小米！今天我要和大家分享的是阿里巴巴面试题中一个热门话题：Redis底层结构！Redis 作为一款非常流行的内存数据库，其底层结构设计是其高性能的关键之一。那么，底层到底是怎么一回事呢？让我们一起来揭开这个神秘的面纱吧！

首先，我们先来看一下 SDS（Simple Dynamic String）数组结构。SDS 数组结构是Redis中用于表示字符串的一种特殊数据结构。相较于传统的C语言字符串，SDS数组结构具有更多的功能和更高的性能。

首先，我们来看一下SDS的结构。SDS包含了三个主要部分：字符串的长度信息、已分配空间的大小以及字符数组。这种结构使得SDS可以非常灵活地处理变长字符串，而不受到C语言字符串的固定长度限制。

SDS的设计不仅仅是为了存储字符串数据，它还考虑了字符串的修改操作。在传统的C语言字符串中，如果需要对字符串进行修改，往往需要重新分配内存空间，这会带来额外的开销。而SDS通过预分配足够的空间，可以有效地减少字符串修改时的内存重新分配次数，从而提高了性能。

除此之外，SDS还提供了丰富的API函数，用于对字符串进行操作。比如，可以通过API函数获取字符串的长度、复制字符串、拼接字符串等。这些API函数使得对字符串的操作变得非常方便和高效。

另外，SDS还考虑了字符串的二进制安全性。在SDS中，字符串的内容是以字节的形式存储的，并且可以包含任意的二进制数据，而不仅仅是可打印的字符。这意味着SDS不仅适用于存储普通文本字符串，还可以用于存储图片、音频等二进制数据。

接下来，我们再来看一下跳跃表。跳跃表（Skip List）是一种有序数据结构，被广泛应用于高性能的数据存储和检索中。它通过添加多级索引来提高查找效率，类似于在书中使用目录快速定位到特定章节。在Redis中，跳跃表被用于实现有序集合（Sorted Set）的底层结构，其高效的插入、删除和查找操作使得Redis在处理有序数据时表现出色。

跳跃表的设计巧妙之处在于平衡了查找效率和空间复杂度。它通过维护多级索引，使得在大量数据中快速定位目标节点成为可能。每一级索引都是有序的，且层级之间的间隔逐级增大，这样可以在保证效率的同时，减少了索引的存储空间。

跳跃表的插入、删除和查找操作都非常高效。在插入和删除操作中，跳跃表可以通过更新索引的方式来维护其结构，而不需要像平衡二叉树那样进行复杂的旋转操作。而查找操作则可以通过跳跃到不同层级来快速定位目标节点，其时间复杂度为O(log n)，性能稳定且可预测。

另外，跳跃表还具有良好的扩展性和容错性。由于每一级索引都是独立的，因此跳跃表可以方便地进行水平扩展，从而处理更大规模的数据。同时，跳跃表也支持部分索引损坏的情况下仍然能够正常工作，这种容错性在实际应用中非常重要。

字典（dict）是Redis中非常重要的数据结构之一，被广泛用于存储键值对数据。在Redis中，字典不仅用于实现数据库中的键空间，还被用于实现哈希表、有序集合等数据类型的底层结构。其高效的查找、插入和删除操作，使得Redis能够在处理大规模数据时保持出色的性能表现。

字典的底层实现采用了哈希表作为主要的数据结构。哈希表通过哈希算法将键映射到对应的索引位置，从而实现了常数时间复杂度的查找、插入和删除操作。这种设计使得字典能够以非常高的速度处理大量的键值对数据，适用于各种场景下的数据存储和检索需求。

除了哈希表之外，字典还采用了一些优化策略来提高性能。其中之一是渐进式rehash（progressive rehash）策略，该策略可以在字典扩容时避免长时间的阻塞操作。具体来说，当字典需要扩容时，Redis会同时维护新旧两个哈希表，然后逐步将键值对从旧哈希表迁移到新哈希表，这样可以保证字典在扩容过程中依然能够处理读写操作，提高了系统的稳定性和性能。

此外，字典还支持一些高级功能，如哈希冲突处理、哈希表动态扩容等。在哈希冲突处理方面，Redis采用了链地址法（chaining）来解决冲突，即将具有相同哈希值的键值对存储在同一个链表中。而在哈希表动态扩容方面，Redis会在哈希表达到一定负载因子时自动进行扩容操作，以保证哈希表的性能稳定性。

Redis 中的字典实现采用了渐进式 rehash 策略，这种策略可以在字典扩容时避免长时间的阻塞操作，保证系统的稳定性和性能。在了解渐进式rehash的深层原理之前，让我们先来了解一下Redis字典的扩容机制。

当字典的负载因子（load factor）达到一定阈值时，Redis会自动触发字典的扩容操作，以保证字典的性能稳定性。传统的字典扩容方式是一次性地将所有键值对从旧哈希表迁移到新哈希表，然后释放旧哈希表的内存空间。然而，这种扩容方式存在一个明显的缺点，即在扩容过程中会阻塞对字典的读写操作，影响系统的响应速度。

渐进式rehash通过引入渐进式的迁移方式来解决这个问题。具体来说，当字典需要扩容时，Redis会同时维护新旧两个哈希表，然后逐步将键值对从旧哈希表迁移到新哈希表。在迁移过程中，Redis会分批次地将部分键值对从旧哈希表复制到新哈希表，并在每次迁移后释放部分旧哈希表的空间，直到所有键值对都被成功迁移。

渐进式rehash的优势在于能够将字典的扩容操作均摊到多个时间段，避免了长时间的阻塞操作。这样一来，即使在字典扩容的过程中，系统依然能够处理读写操作，保证了系统的稳定性和性能。此外，渐进式rehash还可以降低扩容操作对系统的内存占用和CPU负载的影响，减少了系统资源的浪费。

然而，渐进式rehash也并非完美无缺，它可能会导致字典在迁移过程中处于一个不稳定的状态，需要特别注意并发操作的一致性。此外，渐进式rehash需要额外的内存空间来同时维护新旧两个哈希表，因此在资源受限的环境中可能会带来一定的开销。

压缩列表（zipList）是Redis中用于存储列表和哈希表等数据类型的一种紧凑型线性数据结构。相比于传统的链表或数组，压缩列表具有更高的内存利用率和更快的访问速度，特别适用于存储小型数据集合。让我们来深入了解一下压缩列表的一些关键特性和设计原理。

首先，压缩列表采用了紧凑的存储方式，将多个小的元素值以及相关的信息存储在一起，从而节省了内存空间。在压缩列表中，每个元素都包含了一个字节的前缀长度信息和实际数据，这样一来，即使存储大量元素，也能够保持较小的存储空间。

此外，压缩列表还采用了灵活的编码方式来存储不同类型的数据。根据元素的值和长度，压缩列表可以采用不同的编码方式，包括整数编码、字符串编码和字节数组编码等。这种灵活的编码方式使得压缩列表可以存储各种类型的数据，不仅仅局限于字符串类型。

压缩列表还支持快速的随机访问和插入操作。由于压缩列表采用了紧凑的存储方式，元素之间的内存地址是连续的，因此可以通过偏移量来快速定位和访问目标元素。此外，压缩列表还支持在头部和尾部进行快速的插入和删除操作，时间复杂度为O(1)。

然而，压缩列表也有一些限制。由于采用了紧凑的存储方式，压缩列表对于大型数据集合的存储和操作效率可能不如其他数据结构，如跳跃表或哈希表。此外，压缩列表的扩容操作可能会导致数据的重新分配和拷贝，影响性能。

整数集合（intSet）是Redis中用于存储整数类型元素的一种特殊数据结构。相比于传统的数组或链表，整数集合具有更高的内存利用率和更快的访问速度，特别适用于存储大量整数数据。让我们来深入了解一下整数集合的一些关键特性和设计原理。

首先，整数集合采用了紧凑的存储方式，将整数值按升序排序并存储在一块连续的内存空间中。这种紧凑的存储方式不仅节省了内存空间，还使得整数集合支持快速的有序查找和范围查询操作，非常适合于存储大量的有序整数数据。

整数集合还采用了不同的编码方式来存储不同大小范围的整数值。根据整数值的大小，整数集合可以采用不同的编码方式，包括8位、16位和32位整数编码，从而最大程度地减小了内存占用。此外，整数集合还支持对整数值进行快速的插入、删除和查找操作，时间复杂度为O(1)。

另外，整数集合还支持对整数值进行集合运算，如并集、交集和差集等。通过对整数集合进行交集、并集和差集等运算，可以方便地进行整数集合的合并、去重和过滤等操作，非常适合于数据处理和分析场景。

然而，整数集合也有一些限制。由于整数集合只能存储整数类型的元素，因此不支持存储其他类型的数据。此外，整数集合的大小受到内存空间的限制，如果整数集合的大小超过了内存可用空间，可能会导致内存溢出和性能下降。

快速列表（quickList）是Redis中用于存储列表数据类型的一种特殊数据结构。它的设计目的是在保持高效的内存利用率的同时，提供快速的插入、删除和索引查找操作。让我们来深入了解一下快速列表的一些关键特性和设计原理。

快速列表采用了分层结构的存储方式，将列表数据分成多个快速列表节点（quickList node）。每个快速列表节点都包含了一个指向前一个节点和后一个节点的指针，以及一个列表数据区域。这种分层结构使得快速列表可以支持快速的头部插入、尾部插入和索引查找操作，而不受列表长度的影响。

快速列表的每个节点都采用了紧凑的存储方式，将多个列表元素按照紧凑的顺序存储在一起。这样一来，即使存储大量的列表元素，也能够保持较小的内存占用。此外，快速列表还支持对列表元素进行分片存储，从而提高了内存利用率和访问速度。

快速列表还支持对列表元素进行快速的插入、删除和索引查找操作。在插入和删除操作中，快速列表可以通过修改节点的指针来维护其结构，而不需要像传统的链表那样进行复杂的节点拆分和合并操作。在索引查找操作中，快速列表可以通过快速列表节点之间的指针来快速定位目标元素，从而实现快速的随机访问。

然而，快速列表也有一些限制。由于快速列表采用了分层结构和紧凑的存储方式，可能会导致在插入和删除操作中的内存重新分配和数据迁移，影响性能。此外，快速列表的大小受到内存空间的限制，如果列表长度过长，可能会导致内存溢出和性能下降。

最后，我们再来看一下有序集合的底层实现。在 Redis 中，有序集合的底层实现采用了跳跃表（Skip List）和字典（Dict）的组合方式，这种设计既保证了有序集合的有序性，又提高了插入、删除和查找操作的效率。

首先，让我们来了解一下跳跃表。跳跃表是一种有序数据结构，通过添加多级索引来提高查找效率，类似于多层楼梯，我们可以通过跳跃到不同的层次来快速找到目标节点。在有序集合中，跳跃表被用于存储成员和分值，并且根据分值的大小进行排序，从而实现了有序集合的有序性。

而字典则用于存储成员和分值之间的映射关系。在有序集合中，字典被用于维护成员和分值之间的映射关系，以及处理成员的唯一性。通过哈希表的高效查找操作，字典可以快速地定位到指定成员的分值，从而支持有序集合的快速查找和删除操作。

有序集合的底层实现还采用了一些优化策略来提高性能。例如，有序集合可以通过维护多级索引来加速范围查询操作，从而在大规模数据集合中实现快速的范围查询。此外，有序集合还支持使用压缩列表（Zip List）来存储小型数据集合，从而节省内存空间并提高性能。

通过以上介绍，相信大家对 Redis 的底层结构有了更加深入的了解。Redis 作为一款高性能的内存数据库，其底层结构的设计非常精妙，不仅保证了数据的高效存取，还提供了丰富的数据类型和功能，非常适合于构建各种高性能的应用系统。希望大家能够通过学习和实践，更加深入地了解 Redis，并在实际项目中发挥其强大的作用！

好啦，今天的分享就到这里啦！如果大家对 Redis 的底层结构还有什么疑问或者想要了解的地方，可以留言给我哟！我们下期再见啦！