redis 存储结构原理 1

[阿兵云原生]

 

关于 redis 相信大家都不陌生了，之前有从 0 -1 分享过 redis 的基本使用方式，用起来倒是都没有啥问题了，不过还是那句话，会应用之后，我们必须要究其原理，知其然知其所以然

今天我们来分享一下关于 redis 的存储结构的原理

redis 的存储结构的原理

我们都知道 redis 是一个 K-V 内存数据库，类似于 memcache ，那么一般存储这种 K-V 键值对的数据结构是什么呢？

是 红黑树 ， 那么我们对于红黑树的增删改查的时间复杂度是 O(logN)，对于红黑树而言，只要内存足够，那么这个 N 是可以无限大的

这对于 redis 来说是没有办法满足 redis 的需求，那么我们是否可以将复杂度降低到 O(1） 呢，感兴趣的，我们可以来探索一下？

hash 表

能满足 O(1) 时间复杂度的数据结构有啥呢？我们是不是可以想到 hash 表

具体 hash 表是怎样的一种结构，前面有文章已经分享过一些，redis 基础性的数据结构可以查看历史文章：【Redis 系列】redis 学习四，set 集合，hash 哈希，zset 有序集合初步

redis 的 key 支持哪些类型？

redis 支持的 key 有：

• long
• double
• int
• string - 可见的字符串和二进制字符串，key 都是 string 类型

实际上最终到 redis 处理的时候，上述类型，都是对应按照 sring 类型进行存储的

这个 key 是有规律的 key，并且是强随机性的

redis 的 value 支持哪些类型？

• string
• list
• set
• zset
• hash
• Geospatial 地理位置
• Hyperloglog 基数统计
• Bitmap 位图场景

我们知道 O(1) 的索引时间复杂度，数组就是一个很好的例子，我们访问数组元素的时候，直接通过下标访问即可

那么对应 hash 表，其实就是 数组 + hash 函数 来进行处理的，数组的下标索引就是 hash 函数 对 key（字符串） 进行 hash 算法计算出来的一个整数

例如这样

 

 

 

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