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Redis 提供了 5 种数据结构。理解每种数据结构的特点，对于 Redis 的 开发运维 非常重要，同时掌握 Redis 的 单线程命令处理 机制，会使 数据结构 和 命令 的选择事半功倍。
接下来的几篇文章，将从如下几个方面介绍 Redis 的几种数据结构，命令使用及其应用场景。
预备知识：几个简单的 全局命令，数据结构 和 内部编码，单线程命令 处理机制分析。
数据结构特性：5 种 数据结构 的特点、命令使用、应用场景。
数据管理：键管理、遍历键、数据库管理。
在介绍 5 种 数据结构 之前，需要先了解 Redis 的一些 全局命令、数据结构 和 内部编码、单线程命令处理机制。
Redis 的命令有 上百个，理解 Redis 的一些机制，会发现这些命令有很强的 通用性。
Redis 不是万金油，有些 数据结构 和 命令 必须在 特定场景 下使用，一旦 使用不当 可能对 Redis 本身 或者 应用本身 造成致命伤害。
Redis 有 5 种 数据结构，它们是 键值对 中的 值，对于 键 来说有一些通用的命令。
keys *
下面插入了 3 对字符串类型的键值对：
127.0.0.1:6379> set hello world OK 127.0.0.1:6379> set java jedis OK 127.0.0.1:6379> set python redis-py OK 复制代码
命令会将所有的键输出：
127.0.0.1:6379> keys * 1) "python" 2) "java" 3) "hello" 复制代码
dbsize
下面插入一个 列表类型 的 键值对（值是 多个元素 组成）：
127.0.0.1:6379> rpush mylist a b c d e f g (integer) 7 复制代码
dbsize 命令会返回当前数据库中 键的总数。
127.0.0.1:6379> dbsize (integer) 4 复制代码
dbsize 命令在 计算键总数 时 不会遍历 所有键，而是直接获取 Redis 内置的键总数变量，所以 dbsize 命令的 时间复杂度 是 O（1）。而 keys 命令会 遍历 所有键，所以它的 时间复杂度 是 O（n），当 Redis 保存了 大量键 时，线上环境 禁止 使用。
exists key
如果键存在则返回 1，不存在则返回 0：
127.0.0.1:6379> exists java (integer) 1 127.0.0.1:6379> exists not_exist_key (integer) 0 复制代码
del key
del 是一个 通用命令，无论值是什么 数据结构 类型，del 命令都可以将其 删除。
127.0.0.1:6379> del java (integer) 1 127.0.0.1:6379> exists java (integer) 0 127.0.0.1:6379> del not_exist_key (integer) 0 127.0.0.1:6379> exists not_exist_key (integer) 0 复制代码
返回结果为 成功删除 的 键的个数，假设删除一个 不存在 的键，就会返回 0。
expire key seconds
Redis 支持对 键 添加 过期时间，当超过过期时间后，会 自动删除键，例如为键 hello 设置 10 秒过期时间：
127.0.0.1:6379> set hello world OK 127.0.0.1:6379> expire hello 10 (integer) 0 复制代码
ttl 命令会返回键的 剩余过期时间，它有 3 种返回值：
大于等于 0 的整数：表示键 剩余 的 过期时间。
返回 -1：键 没设置 过期时间。
返回 -2：键 不存在。
可以通过 ttl 命令观察 键 hello 的 剩余过期时间：
# 还剩7秒 127.0.0.1:6379> ttl hello(integer) (integer) 7 ... # 还剩1秒 127.0.0.1:6379> ttl hello(integer) (integer) 1 # 返回结果为-2，说明键hello已经被删除 127.0.0.1:6379> ttl hello(integer) (integer) -2 127.0.0.1:6379> get hello (nil) 复制代码
type key
例如键 hello 是的值 字符串类型，返回结果为 string。键 mylist 的值是 列表类型，返回结果为 list。如果键不存在，则返回 none。
127.0.0.1:6379> set a b OK 127.0.0.1:6379> type a string 127.0.0.1:6379> rpush mylist a b c d e f g (integer) 7 127.0.0.1:6379> type mylist list 复制代码
type 命令实际返回的就是当前 键 的 数据结构类型，它们分别是：string（字符串）、hash（哈希）、list（列表）、set（集合）、zset（有序集合），但这些只是 Redis 对外的 数据结构。如图所示：
对于每种 数据结构，实际上都有自己底层的 内部编码 实现，而且是 多种实现。这样 Redis 会在合适的 场景 选择合适的 内部编码，如图所示：
可以看到，每种 数据结构 都有 两种以上 的 内部编码实现。例如 list 数据结构 包含了 linkedlist 和 ziplist 两种 内部编码。同时有些 内部编码，例如 ziplist，可以作为 多种外部数据结构 的内部实现，可以通过 object encoding 命令查询 内部编码：
127.0.0.1:6379> object encoding hello "embstr" 127.0.0.1:6379> object encoding mylist "quicklist" 复制代码
可以看到键 hello 对应值的 内部编码 是 embstr，键 mylist 对应值的 内部编码 是 ziplist。
Redis 这样设计有两个好处：
其一：可以改进 内部编码，而对外的 数据结构 和 命令 没有影响。例如 Redis3.2 提供的 quicklist，结合了 ziplist 和 linkedlist 两者的优势，为 列表类型 提供了一种 更加高效 的 内部编码实现。
其二：不同 内部编码 可以在 不同场景 下发挥各自的 优势。例如 ziplist 比较 节省内存，但是在列表 元素比较多 的情况下，性能 会有所 下降，这时候 Redis 会根据 配置，将列表类型的 内部实现 转换为 linkedlist。
Redis 使用了 单线程架构 和 I/O 多路复用模型 来实现 高性能 的 内存数据库服务。那为什么 单线程 还能这么快，下面分析原因：
Redis 将所有数据放在 内存 中，内存的 响应时长 大约为 100 纳秒，这是 Redis 达到 每秒万级别 访问的重要基础。
Redis 使用 epoll 作为 I/O 多路复用技术 的实现，再加上 Redis 自身的 事件处理模型 将 epoll 中的 连接、读写、关闭 都转换为 事件，从而不用不在 网络 I/O 上浪费过多的时间，如图所示：
采用 单线程 就能达到如此 高的性能，那么不失为一种不错的选择，因为 单线程 能带来几个好处：
单线程 可以简化 数据结构和算法 的实现，开发人员不需要了解复杂的 并发数据结构。
单线程 避免了 线程切换 和 竞态 产生的消耗，对于服务端开发来说，锁和线程切换 通常是性能杀手。
单线程 的问题：对于 每个命令 的 执行时间 是有要求的。如果某个命令 执行过长，会造成其他命令的 阻塞，对于
Redis这种 高性能 的服务来说是致命的，所以Redis是面向 快速执行 场景的数据库。
本文堆 Redis 的几种 数据结构 进行了概述，介绍了几个简单的 全局命令，数据结构 和 内部编码 以及 单线程命令 处理机制分析。
深入剖析Redis系列(四) - Redis数据结构与全局命令概述
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原文地址：https://www.cnblogs.com/zhoudatong/p/9935952.html
