Redis那些数据类型到底是咋支持的，深入聊聊它用的数据结构和原理

要搞清楚Redis的数据类型是怎么支持的，我们得先明白一个关键点：Redis是一个内存数据库，它最核心的速度优势来自于把所有数据都放在内存里操作，内存是宝贵的，不能胡乱存放，所以Redis在底层用了很多精妙的数据结构来平衡速度和内存占用，它做的不是简单地用一个数据结构对应一个数据类型，而是“看菜下饭”，根据数据的大小、数量等因素，在同一种数据类型背后，选择最合适的底层实现，这个机制在Redis里叫做“编码”（encoding）。

下面我们就来聊聊几种常见数据类型背后的门道。

字符串（String）

字符串是Redis最基础的类型，你以为它就是个简单的字符数组？没那么简单，Redis的字符串是“智能”的。

• 简单情况：当你存的是一个短字符串，或者数字时，Redis会用一种叫 SDS（Simple Dynamic String，来源：Redis设计与实现） 的结构来存，SDS比C语言自带的字符串聪明，它记录了字符串的长度，所以获取长度速度极快（O(1)复杂度），而且是二进制安全的，可以存任何数据,比如图片或者序列化后的对象。
• 特殊情况：如果你存的是一个整数，set age 30，Redis会识别出来，它底层就直接用整数来存储这个值，这样在做 incr age 这种增加操作时，就不用先把字符串转成整数，操作完再转回去，直接进行CPU擅长的整数运算,速度飞起。
• 大块头情况：当字符串的值非常大（比如超过44字节，这个阈值版本不同会变化），Redis就不会再用简单的SDS了，而是会改用一种叫 embstr 的编码方式，或者更进一步的，直接分配一块独立的内存来存储这个大字符串,以减少管理开销。

同样是String类型，背后可能对应着三种不同的存储方式,Redis会自动选择最有效率的一种。

列表（List）

列表就是有序的字符串序列，支持从两头插入弹出,它的底层实现有两个选择：

• 压缩列表（ziplist，来源：Redis设计与实现）：当列表里的元素数量少，且每个元素本身也都是小字符串时，Redis会用压缩列表，这东西可以理解为一种“紧凑型”的数组，它把所有元素紧挨着存放，能极大地节省内存，比如你的列表是 [“hello”, “world”, “1”],用压缩列表存就非常划算。
• 双向链表（linkedlist）：一旦列表的元素数量变多，或者某个元素变得很大，再使用压缩列表进行插入、删除操作效率就低了，因为需要重新分配内存，这时Redis就会把压缩列表升级成一个标准的双向链表，双向链表的每个节点都有指向前一个和后一个节点的指针，这样在任意位置插入删除都很快，但代价是每个节点都需要额外的指针空间,比压缩列表更占内存。

列表的底层是动态的，从小到大的成长过程中，它会“换装”,从节省内存的压缩列表换成了操作灵活的双向链表。

哈希（Hash）

哈希就是键值对的集合，比如存一个用户对象：name: “张三”, age: “25”。

• 压缩列表（ziplist）：和列表类似，当哈希表中的字段数量很少，且所有字段名和字段值都是短字符串时，Redis会使用压缩列表，它会依次存放 field1, value1, field2, value2 这样的键值对,非常紧凑。
• 哈希表（hashtable，来源：Redis设计与实现）：当哈希表变大或者出现了长的字段名/值时，Redis就会切换到真正的哈希表结构，这个哈希表和很多编程语言里的字典（Dictionary）类似，通过计算键的哈希值来快速定位数据，查找、插入、删除的速度都非常快，接近O(1)。

集合（Set）

集合的特点是无序且元素唯一。

• 整数集合（intset，来源：Redis设计与实现）：当集合里的所有元素都是整数，并且数量不多时，Redis会使用整数集合，它就是一个有序的整数数组，利用有序性可以用二分查找来快速判断元素是否存在,非常节省内存。
• 哈希表（hashtable）：一旦你往集合里放了一个非整数的字符串，或者整数数量超过阈值，Redis就会将底层实现切换为哈希表，在集合的哈希表实现中，每个元素的键就是集合成员，而值则是一个固定的空值（比如NULL），因为哈希表的键本身就是唯一的,正好符合集合的特性。

有序集合（ZSet）

这是Redis最复杂的数据结构，它每个元素都有一个分数（score）用于排序，既要保证按分数快速排序,又要能根据成员名快速查找。

• 压缩列表（ziplist）：同样，元素少且小时，用压缩列表，交替存储 member1, score1, member2, score2,并保证按分数顺序存储。

• 跳表（skiplist） + 哈希表（hashtable）的组合结构（来源：Redis设计与实现）：这是有序集合的标准形态,它同时使用了两种数据结构：

  • 跳表：一种可以理解为“带有多层索引的有序链表”，它允许像二分查找一样快速定位元素，范围查询（比如取分数在100到200之间的所有成员）效率极高。
  • 哈希表：这个哈希表的作用是存储成员到分数的映射，这样当你需要查询某个具体成员的分数时，速度是极快的O(1)。

  这种组合拳使得有序集合既能高效按分数排序和范围查询，又能快速进行单点查找，虽然占用内存多一些,但功能非常强大。

总结一下

Redis数据类型的花样背后，是它对效率和内存的极致权衡，它通过一套动态的编码机制，在数据量小的时候，优先选择更节省内存的紧凑型结构（如压缩列表、整数集合）；当数据量变大或结构变得复杂时，再无缝切换到性能更高的通用结构（如哈希表、跳表），这种“因地制宜”的策略，使得Redis在绝大多数常见场景下都能保持飞快的速度和较低的内存消耗,这正是它如此强大的核心秘密之一。