Redis 到底快在哪？它接收到一个键值对操作后，能以微秒级速度找到数据，并快速完成操作。

为啥就 Redis 这么突出？

• 它是内存数据库，所有操作都在内存上完成，内存的访问速度本身就很快

• 数据结构键值对是按一定的数据结构来组织的，操作键值对最终就是对数据结构进行增删改查操作，所以高效的数据结构是 Redis 快速处理数据的基础

String（字符串）、List（列表）、Hash（哈希）、Set（集合）和 Sorted Set（有序集合）只是 Redis 键值对中值的数据类型，即数据的保存形式。本文的数据结构，是研究其底层实现。

底层数据结构一共 6 种：简单动态字符串、双向链表、压缩列表、哈希表、跳表和整数数组。

List、Hash、Set 和 Sorted Set 这四种数据类型都有两种底层实现结构。通常称为集合类型：一个 K 对应一个集合的数据。

这些数据结构都是 V 的底层实现，K.V 之间用什么组织的？

为什么集合类型有这么多底层结构，是怎么组织数据的，都很快吗？什么是简单动态字符串，和常用的字符串是一回事吗？Redis 中有哪些潜在的“慢操作”，最大化 Redis 的性能优势。

键和值用什么结构组织？

为了实现从 K 到 V 快速访问，Redis 使用哈希表保存所有 KV 对。

其实就是一个数组，数组元素称为哈希桶。一个哈希表由多个哈希桶组成，每个哈希桶中保存 KV 对。

如果值是集合类型，数组元素的哈希桶怎么保存呢的？哈希桶中的元素保存的并非值本身，而是指向具体值的指针。即不管值是 String，还是集合类型，哈希桶中的元素都是指向它们的指针。

哈希桶中的 entry 元素中保存了*key和*value，分别指向实际的 K、V。即使值是个集合，也可通过*value指针查到。

因为这哈希表保存了所有的键值对，所以，我也把它称为全局哈希表。全局指 Redis 数据库中的所有 kv，是由一个哈希表来索引的。通过在这个哈希表中查询 key，就可以找到对应 v。然后根据 v 具体类型（如 Hash，Set，List），再通过 v 的底层数据结构来读取具体的 value 数据，例如 List 通过双向链表来读取数据。

哈希表造就 O(1)快速查找 KV 对，只需计算 K 的哈希值，即可知其对应哈希桶位置，然后就能访问相应 entry 元素。

这个查找过程主要依赖哈希计算，和数据量无直接关系。不管哈希表有 10 万个 K 还是 100 万，只需一次计算，就能找到对应 K。

若你只是了解哈希表的 O(1)复杂度和快速查找特性，那当你往 Redis 写入大量数据后，就可能发现操作有时候会突然变慢。因为你忽略了潜在风险：哈希表冲突问题和 rehash 可能带来操作阻塞。

为什么哈希表操作变慢了？

当你往哈希表中写入更多数据，就会哈希冲突。Redis 通过链式哈希解决：同一哈希桶中的多个元素用链表保存。

entry1、entry2 和 entry3 都要保存在哈希桶 3：entry1 会通过一个*next指向 entry2，以此类推。这就形成了一个链表，也叫哈希冲突链。

哈希表数据越多，哈希冲突可能也越多，导致某些哈希冲突链过长，该链上的元素查找耗时长，效率降低。这对求“快”的 Redis 无法接受。

所以，Redis 会对哈希表做

rehash

增加现有哈希桶数量，让逐渐增多的 entry 元素能在更多的桶之间分散保存，减少单个桶中的元素数量，从而减少单个桶中的冲突。

为使 rehash 操作更高效，Redis 默认使用了两个全局哈希表：刚插入数据时，默认使用哈希表 1，哈希表 2 尚未被分配空间。随着数据逐步增多，Redis 开始执行 rehash：

1. 给哈希表 2 分配更大的空间，例如是当前哈希表 1 大小的两倍

2. 把哈希表 1 中的数据重新映射并拷贝到哈希表 2 中

3. 释放哈希表 1 的空间

至此，即可从哈希表 1 切换到哈希表 2：

• 更大的哈希表 2 保存数据

• 哈希表 1 留作下次 rehash 扩容备用

step2 涉及大量数据拷贝，若一次性把哈希表 1 中的数据都迁移完，会造成 Redis 线程阻塞，无法服务其他请求，Redis 就无法快速访问数据了。为解决该问题，Redis 采用渐进式 rehash。

step2 拷贝数据时，Redis 仍可正常处理客户端请求：

• 每处理一个请求时，从哈希表 1 中的第一个索引位置开始，顺带将该索引位置的所有节点复制到哈希表 2

• 等到处理下一个请求时，再复制哈希表 1 中的下一个索引位置的节点们

• 

• 这就把一次性大量拷贝开销，分摊到多次处理请求过程：

• 避免了耗时操作

• 保证了数据访问的快

对 String，找到哈希桶就能直接增删改查了，所以，哈希表的 O(1)操作复杂度也就是它的复杂度了。

但对集合类型，即使找到哈希桶了，还要在集合中进步操作。

dict 的渐进式 rehash 是为了避免扩容时的整体拷贝，这会给内存带来较大压力。

集合数据操作效率

一个集合类型的值：

1. 通过全局哈希表找到对应的哈希桶位置

2. 在集合中再增删改查

影响因素

底层数据结构

使用哈希表实现的集合，要比使用链表实现的集合访问效率更高。操作效率和这些操作本身的执行特点有关，比如读写一个元素的操作要比读写所有元素的效率高。

整数数组和双向链表都是顺序读写，时间复杂度基本是 O(N)，效率较低。

压缩列表

类似数组，数组中每个元素对应一个数据。而压缩列表在表头有三个字段 zlbytes、zltail 和 zllen，分别表示列表长度、列表尾的偏移量和列表中的 entry 个数；压缩列表在表尾还有一个 zlend，表示列表结束。

• 第一个元素、最后一个元素，可通过表头三字段的长度直接定位，复杂度 O(1)

• 查找其他元素时，就只能逐个查找，复杂度 O(N)

跳表

有序链表只能逐一查找元素，非常慢，于是出现跳表。跳表基于链表，增加多级索引，通过索引位置跳转，快速定位数据：

查找过程就是在多级索引上跳来跳去，最后定位到元素。故名“跳”表。数据量很大时，跳表查找复杂度 O(logN)。

不同操作的复杂度

不同操作的复杂度

集合类型的操作类型：

• 读写单个集合元素的如 HGET、HSET

• 操作多个元素的如 SADD

• 遍历整个集合操作如 SMEMBERS

各种骚操作复杂度不尽相同，事关选型。

单元素操作

每种集合类型对单个数据实现的 crud 操作。例如，Hash 类型的 HGET、HSET 和 HDEL，Set 类型的 SADD、SREM、SRANDMEMBER 等。这些操作的复杂度由集合采用的数据结构决定，如：

• HGET、HSET 和 HDEL 操作哈希表，所以复杂度都是 O(1)

• Set 类型用哈希表作为底层数据结构时，SADD、SREM、SRANDMEMBER 复杂度也是 O(1)

集合类型支持同时对多个元素进行增删改查，如：

• Hash 类型的 HMGET 和 HMSET

• Set 类型的 SADD 也支持同时增加多个元素

这些操作的复杂度，就是由单个元素操作复杂度和元素个数决定的。如 HMSET 增加 M 个元素时，复杂度就从 O(1)变成 O(M)。

范围操作

集合类型中的遍历操作，可返回集合所有数据，如 Hash 类型的 HGETALL 和 Set 类型的 SMEMBERS，或者返回一个范围内的部分数据，如：

• List 类型的 LRANGE

• ZSet 类型的 ZRANGE

复杂度一般是 O(N)，应尽量避免。

Redis 从 2.8 版本开始提供 SCAN 系操作（HSCAN，SSCAN 和 ZSCAN），实现渐进式遍历，每次只返回有限数量的数据。这相比 HGETALL、SMEMBERS，避免了一次性返回所有元素而导致 Redis 过久阻塞。

统计操作

集合类型对集合中所有元素个数的记录，例如 LLEN 和 SCARD。

复杂度只有 O(1)，因为当集合类型采用压缩列表、双向链表、整数数组这些数据结构时，这些结构中专门记录了元素的个数统计，可高效完成。

例外情况

某些数据结构的特殊记录，例如压缩列表和双向链表都会记录表头和表尾的偏移量。这样一来，对于 List 类型的 LPOP、RPOP、LPUSH、RPUSH 这四个操作来说，它们是在列表的头尾增删元素，这就可以通过偏移量直接定位，所以它们的复杂度也只有 O(1)，可以实现快速操作。

总结

Redis 之所以能快速操作键值对，因为：

• O(1)复杂度的哈希表被广泛使用，包括 String、Hash 和 Set，它们的操作复杂度基本由哈希表决定

• Sorted Set 也采用了 O(logN)复杂度的跳表

集合类型的范围操作，因为要遍历底层数据结构，复杂度通常是 O(N)。建议用其他命令来替代，如 SCAN 来代替，避免在 Redis 内部产生费时的全集合遍历操作。

List 底层实现结构：双向链表和压缩列表的操作复杂度都是 O(N)。因地制宜使用 List 类型。既然它的 POP/PUSH 效率很高，那就将它主要用于 FIFO 队列场景，而不是作为一个可随机读写的集合。