简单动态字符串
Redis 底层使用 C 语言实现的，但是 Redis 没有直接使用 C 语言传统的字符串表示，而是构建了一种名为简单动态字符串（simple dynamic string，SDS）的抽象类型。
当 Redis 需要的不仅仅是一个字符串字面量，而是一个可以被修改的字符串值时，Redis 就会使用 SDS 来表示字符串值。
下面来看一下，为什么 Redis 会使用 SDS 而不是 C 字符串。
SDS 的定义
struct sdshdr{
//记录 buf 数组中已使用字节的数量
//等于 SDS 所保存字符串的长度
int len;
//记录 buf 数组中未使用字节的数量
int free;
//字节数组，用于保存字符串
char buf[];
}
上图是 SDS 结构实例，free 表示生于多少空间，len 表示占用了多少空间，末尾 ‘\0’ 不统计。buf 用于存储。
SDS 对比 C 字符串优势：
1.常数复杂度获取字符串长度，C 字符串获取长度需要遍历整个字符串。
2.杜绝缓冲区溢出，SDS 完全杜绝了缓冲区溢出，在新分配和拼接的时候，都会判断空间够不够。
3.减少修改字符串时带来的内存重分配次数。应用空间预分配和惰性kongjianshifang机制。
4.二进制安全，可以保存任意格式的二进制数据。
5.兼容部分 C 字符串函数。
链表
Redis 构建了自己的链表实现，当一个列表键包含了数量比较多的元素，又或者列表中包含的与那素都是比较长的字符串时，Redis 就会使用链表作为列表键的底层实现。
除了链表键之外，发布与订阅、慢查询、监视器等功能也用到了链表。
链表节点结构：
typedef struct listNode{
struct listNode *prev;
struct listNode *next;
void *value;
}
多个 listNode 组成的双端链表
Redis 应用一个 list 结构来持有链表，如下：
typedef struct list{
//表头
listNode *head;
//表尾
listNode * tail;
//节点个数
unsigned long len;
//节点值复制函数
void (dup)(void ptr);
//节点释放函数
void (free)(void ptr);
//节点值对比函数
int (match)(void *ptr,void *key);
} list;
list 结构为链表提供了表头指针 head、表尾指针 tail、以及链表长度技术器 len，dup 函数用于复制节点所保存的值，free 函数用于释放链表节点所保存的值，match 函数用于对比链表节点所保存的值和另一个输入值是否相等。
list 示意图：
字典
字典，又称为符号表、关联数组或映射，是一种用于保存键值对的抽象数据结构。
Redis 的字典使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里面可以有多个哈希表结点，每个哈希表结点就保存了字典中的一个键值对。
哈希表结构：
typedef struct dictht{
//哈希表数组
dictEntry **table;
//哈希表大小
unsigned long size;
//哈希表大小掩码，用于计算索引值总是等于 size-1
unsigned long sizemask;
//该哈希表已有节点的数量
unsigned long used;
} dictht;
table 属性是一个数组，数组中每个元素都是一个指向 dictEntry 结构的指针，每个 dictEntry 结构保存着一个键值对。size 记录哈希表的大小，used 标识哈希表已有节点的数量。sizemark 总是等于 size - 1。
哈希表节点：
typedef struct dictEntry{
//键
void *key;
//值
union{
void *val;
unit64_tu64;
int64_ts64;
}v;
//指向下个哈希表节点，形成链表
struct dictEntry *next;
}dictEntry;
next 属性指向另一个哈希表节点指针，这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一起，来解决哈希冲突。
字典结构：
typedef struct dict{
//类型特定函数
dictType *type;
//私有数据
void *privdata;
//哈希表
dict ht[2];
//rehash 索引
//当 rehash 不在进行时，值为 -1
int rehashidx;
}dict;
type 属性是一个指向 dictType 结构的指针，每个 dictType 结构保存了一簇用于特定类型键值对的函数。
privdata 属性保存了需要传给那些类型特定函数的可选参数。
跳跃表
跳跃表是一种有序数据结构，它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。
大部分情况下，跳跃表可以和平衡树相匹配。
Redis 只在两个地方用到了跳跃表，一个是实现有序集合键，另一个是在集群节点中用作内部数据结构。
跳表示例：
header：指向跳跃表的表头节点。
tail：指向跳跃表的表尾节点。
level：记录目前跳跃表内，层数最大的那个节点的层数。
length：记录跳跃表的长度，也即是，跳跃表目前包含节点的数量。
跳表节点每一层都有前进指针和跨度，跨度标识前进指针指向的节点和当前节点的距离。
每个节点都有一个后退指针，指向前一个节点。
1.0 2.0 3.0 是每个节点的分值，按顺序排列。
o1,o2,o3 是节点所保存的成员对象。
跳跃表节点
typedef struct zskiplistNode{
//层
struct zskiplistLevel{
//前进指针
struct zskiplistNode *forward;
//跨度
unsigned int span；
}level[];
//后退指针
struct zskiplistNode *backward;
//分值
double score;
//成员对象
robj *obj;
}zskiplistNode;
跳跃表
typedef struct zskiplist{
//表头节点和表尾节点
struct skiplistNode *header, *tail;
表中节点的数量
unsigned long length；
//表中层树最大的节点的层数
int level;
}zskiplist;
整数集合
整数集合是 Redis 用于保存整数值的集合抽象数据结构，可以保存的类型为 int16_t、int32_t 或者 int64_t 的整数，并且保证集合不会出现重复元素。
typedef struct intset{
//编码方式
uint32_t encoding;
//集合包含的元素数量
uint32_t length;
//保存元素的数组
int8_t contents[];
}intset;
contents 是整数集合的底层实现，整数集合的每个元素都是 contents 数字的一个数组项。
length 属性记录了整数集合包含的元素数量。
encoding 决定 contents 数组的类型。
整数集合的升级
每当我们要将一个新元素添加到整数集合里面，并且新元素的类型比整数集合现有元素的类型长，整数集合就要做升级。
升级分为三步:
1.根据新元素类型，扩展整数集合底层数组的空间大小，并为新元素分配空间。
例如下图，原本集合中的元素是 int16_t 类型的 1,2,3。然后将 65535 添加进去，因为 65535 是 int32_t 类型，所以就要做升级。
2.将底层数组现有元素转换成新元素相同类型，所有元素如下图，从后往前，一次重新放到新分配的空间的 3,2,1 的位置。
整数集合升级好处就是灵活性和尽可能的节约内存。
整数集合不支持降级操作。
压缩列表
压缩列表是列表键和哈希键的底层实现之一，当一个列表键只包含少量列表项，并且每个列表要么就是小整数值，要么就是长度比较短的字符串，那么 Redis 就会使用压缩列表来做列表键的底层实现。
压缩列表的构成：
压缩列表节点构成
每个压缩列表节点可以保存一个字节数组或者一个整数值。
previous_entry_length，记录了压缩列表中前一个节点的长度。
encoding，记录了节点的 content 属性所保存的数据类型及长度。
content，保存节点的值。
压缩列表有连锁更新机制，跟上面那个整数集合升级有点像。
previous_entry_length 记录了压缩列表中前一个节点的长度，previous_entry_length 的大小是一个字节，两个字节或者五个字节，根据前一个元素大小有关。但是假如在多小于 254 字节数之前添加一个大于等于 254 字节的数，后续的 previous_entry_length 都要挨个更新长度。
最后
至此 Redis 的底层数据结构就介绍完了，来看下下面这个表，Redis 使用的不同类型队形的编码方式。是不是就很清晰了。
参考：Redis 设计与实现
转载于:https://www.jianshu.com/p/0259af77a1c0