Redis系列文章
前言：
工作原因，在学习mybatis知识后，2个月没有补充新的知识了，最近拿起书本开始学习。打算写下这个Redis系列的文章。
目录结构如下：
Redis内置数据结构
Redis持久化
Redis事件
Redis节点复制功能
Redis哨兵功能
Redis集群功能
Redis排序功能实现
Redis常见使用场景
Redis内置数据结构
说明: Redis数据库里每个键值对都是由对象构成。其中键总是字符串对象，值可以为字符串对象(string)，列表对象(list)，集合对象(set)，有序集合对象(sortSet)，Hash对象(hash)。那这些对象在Redis中所使用的底层数据结构是什么，本章重点去阐述Redis内置数据结构。
简单动态字符串
Redis没有直接使用C语言传统的字符串，而是自己构建了一种名为简单动态字符串的抽象类型。以下简称SDS。
举个栗子，客户端执行以下命令：
struct sdshdr {
// sds的长度
int len;
// buf[]中未使用空间
int free;
// 字节数组，用于保存字符串
char buf[];
}
SDS结构图如下:
SDS与普通C语言字符串
C语言字符串使用长度为N+1的字符串数组来表示长度为N的字符串，并且字符串最后一个元素总为 '/0'；SDS在C字符串基础上加了free和len属性，下文便分析SDS相较于C字符串的优势。
常数复杂度获取字符串长度
普通C字符串获取字符长度，需要从字符数组遍历到队尾，时间复杂度为O(N)。SDS因为有len属性，获取字符长度只需读取len的值就可，时间复杂度为O(1)。所以，客户端使用STRLEN命令获取字符串的长度，不会对性能造成任何影响。
杜绝缓存溢出
C语言字符串S1在修改字符串值时，若没有为S1分配足够的空间，会造成缓存溢出。
如S1，S2在内存中紧邻着，S1保存着"yes"字符串，S2保存着"no"字符串。
现将S1字符串修改为"yessss"，若此时程序猿之前没有为S1分配足够的空间，那木就会出现如下情况。
s1的内容溢出到S2的位置了。但SDS不会出现这种情况，SDS在扩容时，会去检查free的容量是否支撑此次扩容操作。若不支持，则会先进行内存分配，自动扩充到所需大小。
减少修改字符串时带来的内存重分配次数
正如上文说的，C语言每次对字符串进行修改操作，都会涉及到内存重分配。但Redis作为数据库，经常被用于数据频繁修改，若每一次修改都需要进行内存重分配，会大大影响性能。而SDS通过引入free这一属性，来解决这个问题。
空间预分配
当对SDS进行修改操作，新的字符串长度n大于原来字符串数组长度，且小于1mb。那木在修改后，新的SDS的字符数组长度为2*n。此时，SDS字符串数组中有len的长度未使用，则free = len，len = n; 举个栗子：
现要将"hello"修改为"hello-world"，此时SDS进行一次内存重分配。按照上面的规则，修改后的字符串为11个字节，那木会分配22字节（此时不考虑后面的‘\0’）,额外预留了11字节。
如果接下来，将"hello-world"修改为"hello-world11"，则此时可以直接使用预留的空间，从而不用去重新内存分配。
惰性空间释放
当将"hello-world"修改为"hello"时，Redis不会主动去释放多余的内存空间，将多余的内存空间的大小写到free属性中。这样做的原因是释放内存空间也需要性能消耗，并且下次可能还会对字符串进行扩容操作。尽管如此，Redis也提供了相应的API对惰性空间进行释放。
链表
Redis没有使用C语言内置的链表数据结构，构建了自己的链表实现。
struct listNode{ // 前置节点 struct listNode *prev; // 后置节点 struct listNode *next; // 节点值 void *value; }listNode;
链表实现如下：
struct list{ // 表头节点 listNode *head; // 表尾节点 listNode *tail; // 节点数量 long len; ...... }list;
可以看出，Redis内置的链表结构是一个包含链表长度，拥有双端的双向链表。因为双向链表过于常见，所以总结如下：
1. 双端： 拥有头尾节点指针。获取链表的表头节点和表尾节点时间复杂度都为o(1)
2. 获取链表长度复杂度： 拥有len属性，获取链表长度时间复杂度为o(1)
字典
字典作为一种数据结构，Redis构建了自己的字典实现。
举个栗子，执行如下命令：
redis> SET msg hello
在数据库中创建一个键值对，这个键值对就是保存在代表数据库的字典里面。除了数据库外，字典也是Hash键（Redis对外提供的数据结构）的底层实现。
字典底层是用Hash表实现，数据结构如下：
struct dict{ // 类型特定函数 dictType *type; // 私有数据 void *privdata; // 2张hash表 dictht ht[2]; ... }dict;
重点关注hash表，是存放数据的数据结构，如下，是一个普通的字典，存了两个键值对：
此处解释一下，字典中包含了两个hash表，但字典只会使用其中一个ht[0]，ht[1]只会在ht[0]进行rehash时使用。hash表结构简单介绍下：
struct dictht{ // 哈希表数组 dictEntry **table; // 哈希表大小 long size; // 哈希表大小掩码，用于计算索引 long sizemask; // 哈希表节点数 long used; }dictht;
当发生hash冲突时，hash表使用链地址法解决。若在来一个键k3，计算索引，发现位于位置1，但此时位置1已有数据k1，则放置在k1后。
跳跃表
跳跃表是很重要的数据结构，在大部分情况下，可以和平衡树相媲美。Redis使用跳跃表作为有序集合键（对外提供的sortSet数据结构）的底层实现。
举个栗子，客户端执行如下命令
redis 127.0.0.1:6379> ZADD skip 1 key1 (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> ZADD skip 2 key2 (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> ZADD skip 3 key3 (integer) 1
那木数据库会生成一个跳跃表来存放上述的数据（skip 是字符串键，所以不存在跳跃表里）
跳跃表结构如上图，拥有头尾节点，节点数量，节点的最高层数（除去头节点），节点按从小到大排列。下文变分析其中的结构。
跳跃表节点
struct zskiplistNode{ // 后退指针 struct zskiplistNode *backward; // 分值 double score; // 成员对象 robj *obj; // 层结构 struct zskiplistLevel{ // 前进指针 struct zskiplistNode *forward; // 跨度 unsigned int span; } level[] }zskiplistNode
层
每次存入一个带有分值的值时，会创建一个跳跃表节点。创建跳跃表节点时，程序会根据幂次定律随机生成一个1-32间的值作为level数组的大小，这个大小就是层的高度。上图分别展示了3个高度为4层，2层，5层的节点（头节点32层，不存任何数据）
前进指针
每个层都有一个指向表尾方向的前进指针(level[i].forward)，用于从表头向表尾方向访问节点。
上图虚线表示访问跳跃表所以节点的过程。
1. 先访问表头节点，然后从第四层的前进指针移动到表中的第二个节点。
2. 在第二个节点时，程序沿着第二层的前进指针移动到表中第三个节点。
3. 在第三个节点时，程序同样沿着第二层的前进指针移动到表中第四个节点。
4. 当程序沿着第四个节点的前进指针访问，碰到NULL，代表已经访问结束，结束遍历。
跨度
层的跨度用于记录两个节点之间的距离。两个节点之间跨度越大，他们就相距越远。跨度是用来干嘛的了？是用来计算排位的：在查找某个节点的过程中，将沿途访问过的所有层的跨度累加起来，得到的结果就是目标节点在跳跃表中的排位。
举个栗子，还是上图，要找key3在跳跃表中的排位（即排在第几位）那木在头节点中的第5层前进指针直接指向key3，只经过一个层就可以得到了。跨度为3，则代表key3在跳跃表中的位数是第三位。
后退指针
节点可以通过后退指针反向遍历跳跃表。但后退指针只能访问它的前节点。这点与前进指针不同。
分值和成员
节点的分值是一个double型的浮点数。跳跃表所有节点都按照从小到大排列。在同一个跳跃表中，各个节点保存的成员对象必须唯一，但分值可以想同。
结语
Redis内置了很多的数据结构，本文只是介绍了平常经常使用的类型。后续想把更多的篇幅留给Redis数据库的实现。任重而道远，还是想写好这个系列。
如果对mybatis感兴趣可以移步我的github，我以前博客也对些许知识点进行了分析。觉得好的话麻烦点个star。一个纯手写的mybatis框架