Redis底层数据结构

排行榜：有序集合比较典型的使用场景就是排行榜。例如学生成绩的排名榜、游戏积分排行榜、视频播放排名、电商系统中商品的销量排名等。

命令：

zadd、zrange、zrangebyscore、zrem

随着 Redis 版本的更新，后面又支持了四种数据类型： BitMap（2.2 版新增）、HyperLogLog（2.8 版新增）、 GEO（3.2 版新增）、Stream（5.0 版新增）

BitMap

bit 是计算机中最小的单位，使用它进行储存将非常节省空间，特别适合一些数据量大且使用二值统计的场景。可以用于签到统计、判断用户登陆态等操作。

HyperLogLog

HyperLogLog用于基数统计，统计规则是基于概率完成的，不准确，标准误算率是 0.81%。优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，所需的内存空间总是固定的、并且很小。比如百万级网页 UV 计数等；

GEO

主要用于存储地理位置信息，并对存储的信息进行操作。底层是由Zset实现的，使用GeoHash编码方法实现了经纬度到Zset中元素权重分数的转换，这其中的两个关键机制就是「对二维地图做区间划分」和「对区间进行编码」。

一组经纬度落在某个区间后，就用区间的编码值来表示，并把编码值作为Zset元素的权重分数。

Stream

Redis专门为消息队列设计的数据类型。相比于基于 List 类型实现的消息队列，有这两个特有的特性：自动生成全局唯一消息ID，支持以消费组形式消费数据。

之前方法缺陷：不能持久化，无法可靠的保存消息，并且对于离线重连的客户端不能读取历史消息。

Redis底层数据结构

1. SDS: 简单动态字符串

SDS可以存储字符串，还可以存储二进制数据，包括空字符。这使得SDS在处理二进制数据时更为灵活，不受空字符的限制。

缓存长度信息：SDS在头部保存了字符串的长度信息，因此可以在O(1)的时间复杂度内获取字符串的长度。这样，不需要遍历整个字符串来计算长度，提高了获取长度的效率。

动态扩容：SDS可以根据实际存储的数据动态扩容。当字符串长度变长时，SDS会自动进行内存的扩展，而不需要像C语言中的传统字符串那样手动管理内存。

1. 双端链表

Redis中的List就是用双端链表实现的，双端链表的链表节点可以保存不同类型的值，支持在两端进行元素的快速插入和删除，并且链表结构提供了表头指针和表尾指针，获取链表的表头节点和表尾节点的时间复杂度只需O(1)；

获取链表数量的时间复杂度也只需O(1);

缺陷：

链表每个节点之间的内存都是不连续的，意味着无法很好利用 CPU 缓存保存一个链表节点的值都需要一个链表节点结构头的分配，内存开销较大。

1. 压缩列表

压缩列表是一种紧凑的、可变长度，由连续内存块组成的顺序型数据结构，类似于数组，被用于存储列表和哈希表的数据。压缩列表在内存使用效率上相对较高，它可以根据数据大小进行灵活的扩容和收缩。

缺陷：

空间扩展操作也就是重新分配内存，因此连锁更新一旦发生，就会导致压缩列表占用的内存空间要多次重新分配，直接影响到压缩列表的访问性能。