Redis数据库面试——数据结构类型知识

大家好，这里是Good Note，关注 公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍Redis 提供的5种基本数据结构类型和4种特殊类型，除此之外，还有8种底层数据结构，每种结构类型有其特点和适用场景。

文章目录 基本数据类型1. String（字符串）使用场景缓存计数器ID 生成器分布式锁 2. Hash（哈希）3. List（链表/列表）4. Set（集合）5. Sorted Set（有序集合） 特殊数据类型6. Bitmaps（位图）7. HyperLogLog8. Geo（地理位置）9. Streams（流） 底层数据类型SDS（Simple Dynamic String）LinkedList（链表）HashTablezskiplist（跳跃表）intset（整数集合）ziplist（压缩列表）quicklist（快速列表）zipmap（压缩字典） redisObject：衔接底层数据结构与 Value Type 的桥梁历史文章MySQL数据库

基本数据类型 1. String（字符串） 简介：Redis 最基本的数据类型，一个 key 对应一个 value，支持二进制安全，可存储任意数据（如图片、序列化对象）。特点： 最大可存储 512MB 数据。用于缓存、计数器、分布式 ID 生成等场景。 常用命令： 存储：SET key value、MSET key value [key value ...]获取：GET key、MGET key [key ...]计数器操作：INCR key、DECR key、INCRBY key increment 底层实现： 使用 SDS（Simple Dynamic String） 存储，支持动态扩容，避免频繁内存分配，减少内存碎片。

二进制安全的核心是：将数据视为纯字节流，不做额外解释或处理。在 Redis 和其他支持二进制安全的工具中，这种特性使得它们能够高效存储和处理多样化的数据类型，确保数据的完整性和兼容性。

使用场景 缓存

可以缓存各种信息（字符串、图片、视频等），存储在 Redis 中作为缓存，减轻持久层的读写压力；或者将 session 存储在 Redis 中用于共享。

存储键值对：

SET key value：存入键值对，覆盖旧值，无视类型。MSET key value [key value ...]：批量存储字符串键值对。

获取键值对：

GET key：根据键获取对应的值。MGET key [key ...]：批量获取字符串键值对。

删除与设置过期时间：

DEL key：删除对应键的键值对。EXPIRE key seconds：设置指定键的有效时间。 计数器

Redis 是单线程模型，命令只能逐个执行，不会出现并发问题导致计数错误。例如，可用于统计文章阅读量。

INCR key：使键对应的数字加 1。DECR key：使键对应的数字减 1。INCRBY key increment：使键的值加上指定增量。DECRBY key decrement：使键的值减去指定增量。 ID 生成器

在分布式系统中可以保证生成的序列号唯一。

INCRBY orderId increment：将键对应的数字加上指定的增量值。 分布式锁 方法是否推荐问题说明SETNX + EXPIRE不推荐非原子操作，可能导致死锁。SET NX EX推荐原子操作，避免死锁，更安全可靠。

SET NX EX 是现代 Redis 分布式锁的推荐实现方式。

1. 使用 SETNX 命令 + EXPIRE 命令

过程：

使用 SETNX 命令尝试设置锁：SETNX lock:resource "unique_value" 如果 SETNX 成功，则设置锁的过期时间：EXPIRE lock:resource 10

问题：

非原子操作： SETNX 和 EXPIRE 是两个独立的命令，执行时无法保证原子性。如果 SETNX 成功后，客户端崩溃或网络异常，未能执行 EXPIRE，可能导致锁永远存在（死锁）。

状态：

由于上述缺陷，这种方式 不推荐使用。已被原子性更强的 SET NX EX 命令 取代。

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2. 使用 SET NX EX 命令

过程：

使用 SET 命令，同时指定： NX：仅当键不存在时设置。EX：设置键的过期时间（秒）。 SET lock:resource "unique_value" NX EX 10

优点：

原子操作： SET NX EX 是单个命令，保证了加锁和设置过期时间的原子性。 避免了非原子操作导致的死锁问题。

状态：

推荐使用，已成为 Redis 实现分布式锁的标准方式。

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2. Hash（哈希） 简介：键值对集合，类似于 HashMap，每个 key 是 field，value 是对应的值。特点： 适合存储对象，如用户信息、购物车等。支持单个字段更新，节省空间。 常用命令： 存储：HSET key field value、HMSET key field value [field value ...]获取：HGET key field、HGETALL key增量操作：HINCRBY key field increment 底层实现： 小数据量时使用 ziplist（压缩列表），节省内存。大数据量时使用 hashtable（哈希表），支持快速的插入和查询操作。

ziplist（压缩列表）：

为了节省内存开销，小规模的 Hash 数据使用紧凑的压缩列表存储。优点：内存使用极少，适合字段数量少、数据简单的场景。缺点：随着字段数量或数据大小增长，查找效率降低。

hashtable（哈希表）：

当数据量增大或字段较多时，自动切换为哈希表实现。优点：查找效率高，时间复杂度为 O(1)。缺点：内存开销相对较大。

通过这两种实现方式，Redis 平衡了内存使用和性能，适应不同数据规模的需求。

切换条件 Redis 在以下情况下，自动将 Hash 的底层存储从 ziplist 切换为 hashtable：

字段数量超出阈值： 默认 hash-max-ziplist-entries=512，即当字段数量超过 512 时，切换为哈希表。 单个字段或值的大小超出阈值： 默认 hash-max-ziplist-value=64，即当字段或值的大小超过 64 字节时，切换为哈希表。

以上两个参数可以通过 Redis 配置文件进行调整，以适应具体业务场景。

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3. List（链表/列表） 简介：双向链表实现的列表，支持插入、删除操作，有序，可通过下标访问。特点： 支持先进先出（FIFO）队列、消息队列等场景。时间轴（timeline）或者消息流：例如微博的时间轴，有人发布微博，用lpush加入时间轴，展示新的列表信息。插入和删除性能优异，API 丰富。 常用命令： 插入：LPUSH key value、RPUSH key value获取：LRANGE key start stop阻塞操作：BLPOP key [key ...] timeout、BRPOP key [key ...] timeout 底层实现： 使用 quicklist（以 ziplist 为节点的双链表），结合链表的灵活性和 ziplist 的内存高效。

总结

模式使用命令描述Stack (栈)LPUSH + LPOP后进先出（LIFO）。Queue (队列)LPUSH + RPOP先进先出（FIFO）。Capped CollectionLPUSH + LTRIM保持固定长度的列表。Message QueueLPUSH + BRPOP生产者-消费者消息队列。

1. LPUSH + LPOP = Stack (栈)

栈模型：后进先出（LIFO）。命令解释： LPUSH key value：将值插入到列表的左侧（头部）。LPOP key：从列表的左侧（头部）弹出并返回值。 使用场景：实现撤销功能、递归算法中的辅助栈。

2. LPUSH + RPOP = Queue（队列）

队列模型：先进先出（FIFO）。命令解释： LPUSH key value：将值插入到列表的左侧（头部）。RPOP key：从列表的右侧（尾部）弹出并返回值。 使用场景：实现任务队列或请求排队。

3. LPUSH + LTRIM = Capped Collection（有限集合）

有限集合：限制列表的长度，仅保留最近的 N 个元素。命令解释： LPUSH key value：将值插入到列表的左侧（头部）。LTRIM key start stop：裁剪列表，仅保留索引范围内的元素（从 start 到 stop）。 使用场景：实现固定长度的访问记录、日志系统等。

4. LPUSH + BRPOP = Message Queue（消息队列）

消息队列模型：支持阻塞等待，适合生产者-消费者模式。命令解释： LPUSH key value：将消息插入到队列的左侧（头部）。BRPOP key timeout：从队列的右侧（尾部）弹出消息，若队列为空则阻塞直到超时。 如果 timeout=0，则表示永不超时，一直阻塞直到有新消息。 使用场景：任务调度系统，消费者从队列中获取任务。 4. Set（集合） 简介：保存多个字符串的集合，元素唯一且无序。特点： 支持集合运算（交集、并集、差集）。常用于标签系统、点赞、好友推荐等。 常用命令： 添加：SADD key member、SUNION key [key ...]查询：SMEMBERS key、SISMEMBER key member集合运算：SINTER key [key ...]（交集）、SUNION key [key ...]（并集） 底层实现： 使用 hashtable 存储，大数据量时支持高效的查找、插入和删除。小规模集合使用 intset 存储（仅包含整数）。

Redis 根据集合中元素的数量和类型，自动在 intset 和 hashtable 之间切换：

如果集合中的所有元素都是整数，且数量较少，则使用 intset。如果集合中的元素类型不为整数，或数量超过配置的阈值（默认 512 个），则切换为 hashtable。

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5. Sorted Set（有序集合） 简介：与 Set 类似，但每个元素有一个关联的分数（score），按分数排序。特点： 适用于排行榜、延迟队列等场景。分数可以重复，但元素值必须唯一。 常用命令： 添加：ZADD key score member获取：ZRANGE key start stop [WITHSCORES]（正序）、ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]（倒序）增量操作：ZINCRBY key increment member 底层实现： 当 ZSet 较小时，Redis 使用 Ziplist 实现，节省内存。当 ZSet 较大时，Redis 切换到使用 跳跃链表（Skiplist） 和 哈希表（Hash Table） 组合实现： zskiplist 提供高效的范围查找和排序。hashtable 用于快速查找元素。

底层实现：

当满足以下两个条件时，Redis 会使用 ziplist来实现 ZSET：

元素数量小于 128：如果集合中存储的元素较少，使用 ziplist 更加高效。它通过压缩数据来节省内存。

每个元素的长度小于 64 字节：如果每个元素的长度较短（例如，成员字符串很短），那么 ziplist 的压缩效率就很高。

ziplist 的结构：在 ziplist 中，ZSET 的成员和分数（score）是交替存储的，数据压缩非常紧凑。

当 ZSET 的元素数量超过一定的阈值（例如超过 128 个元素），或者单个元素的长度较长时，Redis 会自动使用 skiplist（跳跃链表）和哈希表（Hash Table）的组合 来实现 ZSET。这是 Redis ZSET 中的默认数据结构。

zskiplist（跳跃表）：

作用：实现有序集合中的元素排序和范围查找。特点： 跳跃表是一种随机化的数据结构，类似于平衡树，但实现更简单。支持按照分数（score）排序的高效操作，如范围查询、按分数排序等。跳跃表中每个节点包含： 成员元素（member）。分数值（score）。前后指针（用于维护链表关系）。 时间复杂度： 插入、删除、范围查找：O(log N)。

hashtable（哈希表）：

作用：提供成员元素到分数值的快速映射。特点： 哈希表存储了每个成员元素和对应的分数（member -> score）。用于快速查找某个成员是否存在，以及其分数值。 时间复杂度： 查找、插入、删除：O(1)。

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zskiplist 和 hashtable 的组合

为什么需要组合两种结构：

跳跃表（zskiplist）： 支持按分数排序的快速操作。能高效实现范围查询和按分数排序的功能。 哈希表（hashtable）： 提供快速的元素查找和分数更新。弥补跳跃表在精确查找上的性能不足。

两者协同工作：

插入或删除一个元素时： 在 hashtable 中存储或删除成员和分数的映射。同时在 zskiplist 中插入或删除节点，保持排序。 查询元素是否存在时： 使用 hashtable 进行快速查找。 进行范围查询或排序时： 使用 zskiplist 高效实现按分数排序或范围扫描。

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优势分析

跳跃表的排序和范围操作： 允许快速实现按分数排序和范围查找。时间复杂度为 O(log N)。 哈希表的快速查找： 提供成员到分数的直接映射，查找效率为 O(1)。 内存效率： 跳跃表的结构简单，节点的动态分配优化了内存使用。哈希表避免了重复排序，提高了效率。

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特殊数据类型 6. Bitmaps（位图） 概述：以位的形式存储数据，每个键对应一个字符串，可以操作字符串的二进制位。特点： 位操作效率高，适合存储二进制状态。最大大小同字符串（512 MB）。 常见用途： 用户签到（按日期设置某天状态）。在线状态记录。 常用命令： SETBIT key offset value：设置指定偏移位的值。GETBIT key offset：获取指定偏移位的值。BITCOUNT key：统计所有位为 1 的数量。

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7. HyperLogLog 概述：一种基于概率的数据结构，用于估算集合的基数（去重后的元素数量）。特点： 适合存储大规模数据，内存占用固定为 12 KB。结果是近似值，但误差在 0.81% 以内。 常见用途： 网站 UV 统计（独立访客）。近似计数。 常用命令： PFADD key element：添加元素。PFCOUNT key：返回估算的基数值。

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8. Geo（地理位置） 概述：用于存储地理位置信息（经纬度），并支持基于地理位置的操作。特点： 可以计算两点之间的距离。支持范围查询（如附近的人）。 常见用途： 附近位置查询。地理信息存储。 常用命令： GEOADD key longitude latitude member：添加地理位置。GEODIST key member1 member2：计算两点间距离。GEORADIUS key longitude latitude radius：按范围查询地理位置。

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9. Streams（流） 概述：Redis 的消息队列实现，用于生产者-消费者模型。特点： 支持消费者组、消息确认。可以持久化消息。 常见用途： 实时日志。消息分发。 常用命令： XADD key * field value：添加消息。XRANGE key start end：按范围读取消息。XREADGROUP：消费者组读取消息。

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底层数据类型

Redis 对用户暴露的基本类型 Value Type（如字符串、哈希、列表等）实际是通过底层多种高效数据结构实现的。这些数据结构在性能、内存占用、以及适用场景上各有特点，以下为详细介绍： Redis 的 Value Type 基于以下底层数据结构实现：

SDS（Simple Dynamic String）：简单动态字符串，支持高效扩容。LinkedList：双向链表。HashTable：哈希表，支持平滑扩容。zskiplist：跳跃表，支持排序和范围查询。IntSet：整数集合，存储小规模整数。ZipList：压缩列表，节省内存。QuickList：结合链表和压缩列表，兼顾内存和效率。ZipMap：轻量级字典，适合小规模场景。

以下是 Redis 的 8 种底层数据结构及其用途汇总：

底层数据结构数据类型使用场景特点/用途SDSString存储字符串，支持动态扩容，二进制安全。intsetSet存储小规模整数集合，内存节省。ziplistHash、List、Sorted Set小数据量场景，连续内存存储，节省内存。linkedlistList（早期实现）双向链表，已被 quicklist 替代。quicklistList链表+ziplist 的结合，内存高效、操作灵活。hashtableHash、Set大数据量场景，提供 O(1) 的查找性能。zskiplistSorted Set跳跃表，支持范围查询和排序。dictHash、Set、Sorted Set通用哈希表，动态扩容，支持快速查找。

Redis 的灵活实现结合了不同数据结构的优点，针对不同场景优化性能与内存占用。

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SDS（Simple Dynamic String） 简介： SDS 是 Redis 用于存储字符串的动态字符串结构，能够支持二进制数据和动态扩容。特点： 二进制安全：可以存储任意二进制数据（如图片、序列化对象）。动态扩容：自动扩展和缩小，避免频繁的内存分配。高效操作：记录已用长度和未用空间，减少字符串拼接时的性能损耗。 结构：struct sdshdr { int len; // 已使用长度 int free; // 未使用长度 char buf[]; // 字符数组 }; 应用场景： 用于实现 Redis 的字符串类型。实现键值对中的键和某些简单值。

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LinkedList（链表） 简介： Redis 的链表是一个通用的双向链表，节点通过指针连接。特点： 双向链表：每个节点包含前驱和后继指针。通用性强：节点的数据由 void* 指针指向，可以存储任意类型数据。灵活性高：适合频繁插入和删除操作的场景。 结构：typedef struct listNode { struct listNode *prev; // 前向指针 struct listNode *next; // 后向指针 void *value; // 节点值 } listNode; 应用场景： 实现早期 Redis 的列表类型（已被 quicklist 替代）。用于其他需要链表结构的功能。

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HashTable 简介： Redis 的字典使用双哈希表实现，支持高效的查找、插入和删除操作。特点： 双哈希表：一个用于存储数据，另一个在扩容时用于渐进式数据迁移。平滑扩容：通过渐进式扩展减少扩容对性能的影响。 结构：typedef struct dictht { dictEntry **table; // 哈希表数组 unsigned long size; // 哈希表大小 unsigned long sizemask; // 掩码，用于计算索引 unsigned long used; // 已用节点数量 } dictht; 应用场景： 实现 Redis 的哈希类型。用于内部数据存储，如保存键空间。

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zskiplist（跳跃表） 简介： 跳跃表是一种基于链表的有序数据结构，支持高效的范围查询和排序。特点： 多层索引：通过额外的索引层提高查找效率。简单高效：实现简单，性能接近平衡树。 结构：typedef struct zskiplistNode { double score; // 分数 robj *obj; // 成员对象 struct zskiplistNode *backward; // 后向指针 struct zskiplistLevel { struct zskiplistNode *forward; // 前向指针 unsigned int span; // 层跨度 } level[]; } zskiplistNode; 应用场景： 实现 Redis 的有序集合（Sorted Set）类型。

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intset（整数集合） 简介： Redis 的整数集合是一个有序的整数数组，用于存储小规模整数集合。特点： 有序存储：通过二分查找快速定位元素。节省内存：自动根据数据类型调整存储大小（如 int16、int32、int64）。 结构：typedef struct intset { uint32_t encoding; // 当前编码方式 uint32_t length; // 元素数量 int8_t contents[]; // 数据内容 } intset; 应用场景： 用于实现 Redis 的 Set 类型（当集合较小时）。

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ziplist（压缩列表） 简介： 压缩列表是一种内存紧凑型的双向链表，用于存储小规模数据。特点： 节省内存：数据紧凑存储，适合存储少量元素。操作简单：支持顺序遍历、插入和删除操作。 结构：struct ziplist { uint32_t zlbytes; // 列表总字节数 uint32_t zltail; // 表尾偏移量 uint16_t zllen; // 列表元素数量 unsigned char entries[]; // 数据条目 }; 应用场景： 实现 Redis 的列表和哈希类型（当数据量较小时）。

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quicklist（快速列表） 简介： quicklist 是 ziplist 和链表的结合体，兼顾内存利用率和操作效率。特点： 高效存储：链表中的每个节点存储一个 ziplist。灵活性强：既支持高效的插入删除，又节省内存。 结构：typedef struct quicklistNode { unsigned char *zl; // ziplist 数据 struct quicklistNode *prev; // 前驱节点 struct quicklistNode *next; // 后继节点 } quicklistNode; 应用场景： 实现 Redis 的列表类型（List）。

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zipmap（压缩字典） 简介： zipmap 是一种轻量级的哈希表结构，用于小规模场景。特点： 内存占用小：适合存储少量键值对。直接持有数据：不支持嵌套结构。 结构： 由紧凑的键值对序列组成，节省内存。 应用场景： 实现 Redis 的哈希类型（当数据量较小时）。

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redisObject：衔接底层数据结构与 Value Type 的桥梁

在 Redis 中，redisObject 是一个核心的数据结构，主要用于衔接 Redis 的 Value Type（数据类型） 和 底层存储实现。每个 Redis 中的 Key 和 Value 实际上都是一个 redisObject 实例。

redisObject 的结构 redisObject 的主要结构如下：

typedef struct redisObject { unsigned type:4; // 数据类型（Value Type），如 String、Hash、List、Set、ZSet。 unsigned encoding:4; // 数据的底层编码类型，如 raw、int、ziplist、hashtable。 unsigned lru:24; // 最近一次访问时间（LRU，用于内存管理）。 int refcount; // 引用计数，用于内存回收。 void *ptr; // 指向具体数据的指针。 } robj;

redisObject 的关键字段

type（数据类型）：

表示 Value 的逻辑类型。包括：String、Hash、List、Set、ZSet 等。决定了 Redis 对外暴露的操作接口。

encoding（底层实现编码）：

指定该数据类型使用的底层存储结构。不同的数据类型可能有多种底层实现，例如： String 类型：raw（普通字符串）或 int（整型优化）。Hash 类型：ziplist（压缩列表）或 hashtable（哈希表）。List 类型：quicklist。 Redis 会根据数据规模自动选择最合适的底层结构。

lru（最近访问时间）：

用于记录该对象的最近访问时间（以秒为单位）。配合 Redis 的 LRU 内存淘汰策略，决定是否需要将对象从内存中删除。

refcount（引用计数）：

用于引用管理，避免重复内存分配。当引用计数为 0 时，Redis 会回收该对象的内存。

ptr（指针）：

指向实际存储数据的地址。数据存储的具体形式由 encoding 决定。

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redisObject 的作用

连接 Value Type 和底层实现：

RedisObject 的 type 表示数据的逻辑类型。RedisObject 的 encoding 表示底层实现，负责优化内存和性能。通过 redisObject，Redis 能在不改变逻辑接口的前提下，动态切换底层实现。

内存管理：

使用 refcount 和 lru 实现高效的内存管理。支持对象的生命周期管理和 LRU 淘汰机制。

提高灵活性：

RedisObject 的多层抽象允许 Redis 在各种场景中灵活优化性能，例如： 小数据用压缩结构（如 ziplist）节省内存。大数据用高效结构（如 hashtable）提高操作速度。 历史文章 MySQL数据库 MySQL数据库笔记——数据库三范式MySQL数据库笔记——存储引擎（InnoDB、MyISAM、MEMORY、ARCHIVE）MySQL数据库笔记——常见的几种锁分类MySQL数据库笔记——索引介绍MySQL数据库笔记——事务介绍MySQL数据库笔记——索引结构之B+树MySQL数据库笔记——索引潜规则（回表查询、索引覆盖、索引下推）MySQL数据库笔记——索引潜规则（最左前缀原则）MySQL数据库笔记——常见慢查询优化方式MySQL数据库笔记——日志介绍MySQL数据库笔记——多版本并发控制MVCCMySQL数据库笔记——主从复制