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泛义的工具是文明的基础，而确指的工具却是愚人的器物

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，更新于 2024-04-06T22:06:23Z+08:00 by   35f4f88

[Redis] data type

版权声明 - CC BY-NC-SA 4.0
2021-03-19 19:50，约6007字，阅读约12分钟
[Redis]
bitmap cache dev hash hyperloglog list module redis sds set sorted set stream string
03e0cc0 fix add displayed_on_home 2022-11-20 14:49 源码

redis支持丰富的数据类型1。我们这里从两个角度来介绍：

  1. client使用：client可以使用到的数据类型。
  2. server实现：server内部的具体实现。

1 client使用

1.1 String

string是一个二进制安全的字符串，类似于java的String，但是它是可以修改的。value最大长度不能超过512MB。

redis中的key是string类型的，key的命名规则的通常采用:分割的具有层级结构的形式，比如account:1001:followers。

常用命令：

  1. SET key value [EX seconds|PX milliseconds|EXAT timestamp|PXAT milliseconds-timestamp|KEEPTTL] [NX|XX] [GET]：O(1)。设置一个。
  2. MSET key value [key value ...]：O(N)，N=key/value数量。批量设置多个。
  3. GET key：O(1)。获取一个。
  4. MGET key [key ...]：O(N)，N=key数量。批量获取多个。
  5. DEL key [key ...]：O(N)，N=key数量。批量删除多个。
  6. STRLEN key：O(1)。获取长度。
  7. GETDEL key：O(1)。获取并且删除。

底层encoding：

  1. int
  2. sds
  3. embstr

1.2 List

list是一个有序的string元素序列，它类似于java中的linkedlist。最大元素数量是232-1=4294967295(40亿+)。

常用命令：

  1. LPUSH key element [element ...]：O(N)，N=element数量。在左侧添加一个或多个。
  2. RPUSH key element [element ...]：O(N)，N=element数量。在右侧添加一个或多个。
  3. LPOP key [count]：O(N)，N=count。在左侧返回一个或多个并删除。
  4. RPOP key [count]：O(N)，N=count。在右侧返回一个或多个并删除。
  5. LLEN key：O(1)。获取长度。
  6. LRANGE key start_index stop_index：O(N)。返回指定的范围的元素序列，索引从0开始，负数表示从最后一个元素倒数，比如-1是最后一个元素，-2是倒数第二个元素。

底层encoding：

  1. quicklist
  2. linkedlist
  3. ziplist

1.3 Set

set是一个无序string元素的集合，但是其中的元素的具有唯一性，因此可以判断元素是否存在，取交集、并集和差集这样的操作。最大元素数量是232-1=4294967295(40亿+)。

常用命令：

  1. SADD key member [member ...]: O(N)，N=memner数量。添加元素。
  2. SISMEMBER key member: O(1)。判断元素是否存在。
  3. SMISMEMBER key member [member ...]: O(N)，N=memner数量。判断多个元素是否分别存在。
  4. SMEMBERS key: O(N)，N=memner数量。返回所有元素。
  5. SREM key member [member ...]: O(N)，N=memner数量。移除指定的元素。
  6. SRANDMEMBER key [count]: O(N)，N=count。随机返回count个元素。
  7. SPOP key [count]: O(N)，N=count。随机移除并返回count个元素。
  8. SCARD key: O(1)。返回元素的个数（基数）。
  9. SDIFF key [key ...]: O(N)，N=所有key的元素数之和。差集。返回第一个key中不存在于后续key中的元素集合。
  10. SDIFFSTORE destination key [key ...]: 同SDIFF，区别在于把结果存储到另外一个指定的key。
  11. SINTER key [key ...]: O(N*M)，N=key的数量，M=元素数。交集。
  12. SUNION key [key ...]: O(N)，N=key的数量，M=元素数。并集。

底层encoding：

  1. intset
  2. dict

1.4 ZSet

类似set，不同之处它是有序的，通过手动指定score来排序。

常用命令：

  1. ZADD key [NX|XX] [GT|LT] [CH] [INCR] score member [score member ...]：O(log(N))，N=score/member数。
  2. ZCARD key: O(1)。返回元素数量。
  3. ZREM key member [member ...]：O(M*log(N)) 。移除指定元素。
  4. ZRANK key member：O(log(N))。返回指定元素的排名。
  5. ZPOPMIN key [count]：O(log(N)*M) 。移除并且返回最小的count个元素。

底层encoding：

  1. skiplist
  2. dict

1.5 Hash

hash是一个K/V集合（K/V都是string），类似于java中的HashMap。最大元素数量是232-1=4294967295(40亿+)。

常用命令：

  1. HSET key field value [field value ...]：O(N)，N=field/value数量。设置一个或多个。
  2. HGET key field：O(1)。获取用一个。
  3. HMGET key field [field ...]：O(N)，N=field数量。获取一个或多个。
  4. HLEN key：O(1)。获取长度。
  5. HEXISTS key field：O(1)。检查field是否存在。
  6. HKEYS key：O(N)，实际元素数量。获取所有key。
  7. HVALS key：O(N)，实际元素数量。获取所有value。
  8. HGETALL key：O(N)，实际元素数量。获取所有key/value。

底层encoding：

  1. ziplist
  2. dict

1.6 Stream

1.7 Bitmap

Bitmap是一个由01bit构成的有序序列，可以对其进行位运算2。Bitmap的优点是它非常节约存储空间（这和其底层实现有关）。对Bitmap的操作可以分为两类，一类是单个bit的操作，一类是一段bit区间的操作。可以用它来实现布隆过滤器。

常用命令：

  1. SETBIT key offset value: O(1)。设置offset的bit值，返回offset的旧值。
  2. GETBIT key offset: O(1)。返回offset的bit值，未设置或者超出范围返回为0。
  3. BITCOUNT key [start end]: O(N)，N=end-start，单位是字节而不是bit。计算指定位置的1的数量。
# 设置index=63的位置为1。63的单位是bit。
127.0.0.1:6379> SETBIT bm 63 1
(integer) 0
# 未设置，返回0。
127.0.0.1:6379> GETBIT bm 62
(integer) 0
# 63刚被设置为1。
127.0.0.1:6379> GETBIT bm 63
(integer) 1
# 65超出范围了，返回0。
127.0.0.1:6379> GETBIT bm 65
(integer) 0
# 单位byte，最开始设置的是63bit处，故而需要8个字节，0-7正好包含。故而返回被设置的1的个数1。
127.0.0.1:6379> BITCOUNT bm 0 7
(integer) 1
# 只有第index=7位置的byte被设置过1。故而返回0。
127.0.0.1:6379> BITCOUNT bm 0 6
(integer) 0
# 就是一个string
127.0.0.1:6379> GET bm
"\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01"
# 标准的sds
127.0.0.1:6379> DEBUG OBJECT bm
Value at:0x7fd8fc616a80 refcount:1 encoding:raw serializedlength:9 lru:6589153 lru_seconds_idle:13

Bitmap底层是string类型，因为string最大长度为512MB，故而Bitmap最多可以表示512MB =229byte = 232bit=4294967295(40亿+)。

底层encoding：

  1. sds

1.8 HyperLogLog

HyperLogLog是一种概率数据结构，用来计算唯一元素的个数（估算的，并不是100%准确，redis中的实现误差在1%）。其优点是无需存储需要计数的元素，占用内存极小，最多12k的内存。很合适用来做统计，但是又不要求精确数据的场景，比如访问量。

# 添加9个元素，其中3个重复，实际上唯一的只是6个。
127.0.0.1:6379> PFADD hll a b c d e f a b c
(integer) 1
# 返回个数
127.0.0.1:6379> PFCOUNT hll
(integer) 6
# 再添加两个
127.0.0.1:6379> PFADD hll g h
(integer) 1
# 返回新个数
127.0.0.1:6379> PFCOUNT hll
(integer) 8
# 当作string来查看
127.0.0.1:6379> GET hll
"HYLL\x01\x00\x00\x00\b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00Fm\x80V\x0c\x80D<\x848\x80M\xc2\x80B\xed\x84I\x8c\x80Bm\x80BZ"
# 标准的sds
127.0.0.1:6379> DEBUG OBJECT hll
Value at:0x7fcb9ec10bd0 refcount:1 encoding:raw serializedlength:42 lru:6720168 lru_seconds_idle:237

常用命令：

  1. PFADD key element [element ...]：O(N)，N=element数。添加元素。
  2. PFCOUNT key [key ...]：O(N)，N=element数。获取元素个数。

HyperLogLog底层是string类型，所以你可以使用GET这样的命令来读取它。
底层encoding：

  1. sds

1.9 GEO

存储经纬度坐标，用于计算距离和半径搜索。

# ⚠️ 经度在前 纬度在后
127.0.0.1:6379> GEOADD subway1 116.177780 39.926325 PingGuoYuan 116.212821 39.907431 BaJiaoYouLeYuan
(integer) 2

# 获取两地之间距离，单位km
127.0.0.1:6379> GEODIST subway1 PingGuoYuan BaJiaoYouLeYuan km
"3.6540"

# 获取geohash
127.0.0.1:6379> GEOHASH subway1 PingGuoYuan BaJiaoYouLeYuan
1) "wx4e5sq5dq0"
2) "wx4eh2ztdu0"

# 获取经纬度
127.0.0.1:6379> GEOPOS subway1 PingGuoYuan BaJiaoYouLeYuan
1) 1) "116.17777794599533081"
   2) "39.92632570563181815"
2) 1) "116.21281832456588745"
   2) "39.90743189411009695"

# 根据经纬度搜索附近指定距离半径内的元素
127.0.0.1:6379> GEORADIUS subway1 116.177780 39.926325 2 km WITHDIST
1) 1) "PingGuoYuan"
   2) "0.0002"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS subway1 116.177780 39.926325 4 km WITHDIST
1) 1) "PingGuoYuan"
   2) "0.0002"
2) 1) "BaJiaoYouLeYuan"
   2) "3.6538"

# 根据经纬度搜索附近指定矩形区域内的元素
127.0.0.1:6379> GEOSEARCH subway1 FROMLONLAT 116.177780 39.926325 BYBOX 3 3 km WITHDIST
1) 1) "PingGuoYuan"
   2) "0.0002"
127.0.0.1:6379> GEOSEARCH subway1 FROMLONLAT 116.177780 39.926325 BYBOX 8 8 km WITHDIST
1) 1) "PingGuoYuan"
   2) "0.0002"
2) 1) "BaJiaoYouLeYuan"
   2) "3.6538"

常用命令：

  1. GEOADD key [NX|XX] [CH] longitude latitude member [longitude latitude member ...]：O(log(N))，N=longitude/latitude/member的个数。添加元素。
  2. GEODIST key member1 member2 [m|km|ft|mi]：O(log(N))。返回两者之间的距离。
  3. GEOHASH key member [member ...]：O(log(N))。GEOHASH。
  4. GEOPOS key member [member ...]：O(N)。返回经纬度坐标（GEOHASH）。
  5. GEORADIUS key member radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count [ANY]] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key]：O(N+log(M))。根据元素搜索附近指定半径内地元素。
  6. GEOSEARCH key [FROMMEMBER member] [FROMLONLAT longitude latitude] [BYRADIUS radius m|km|ft|mi] [BYBOX width height m|km|ft|mi] [ASC|DESC] [COUNT count [ANY]] [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH]：O(N+log(M)) 。在6.2中新增，用来取代GEOSEARCH，可以提供矩形区域搜索。

GEO底层存储是zset类型，其中经纬度被geohash3算法转换为一个52bit的整数，这个整数作为zset的score参数，member则之间对应到zset的member参数。所以你可以使用ZREM这样的命令来删除某些元素。

2 server实现

上面介绍了从client使用者的角度可以使用的9种数据类型。下面介绍下server端是如何实现的。

2.1 redisDb

我们来看一下redis-server的db数据存储结构。

https://github.com/redis/redis/blob/6.2/src/server.h#L1158-L1613
struct redisServer {
    // redisDb数组。
    redisDb *db;
    // 配置的db数量。
    int dbnum;
}

一个redis-server的实例在默认会维护16个db，默认是db 0，可以使用SELECT <dbid>来切换。

https://github.com/redis/redis/blob/6.2/redis.conf#L314-L317
databases 16

db之间是完全隔离的。比如：

127.0.0.1:6379> SET name lnh0
OK
127.0.0.1:6379> GET name
"lnh0"
127.0.0.1:6379> SELECT 1
OK
127.0.0.1:6379[1]> GET name
(nil)
127.0.0.1:6379[1]>

再看一下redisDb的结构。

https://github.com/redis/redis/blob/6.2/src/server.h#L702-L715
typedef struct redisDb {
    dict *dict;                 /* The keyspace for this DB */
    dict *expires;              /* Timeout of keys with a timeout set */
    dict *blocking_keys;        /* Keys with clients waiting for data (BLPOP)*/
    dict *ready_keys;           /* Blocked keys that received a PUSH */
    dict *watched_keys;         /* WATCHED keys for MULTI/EXEC CAS */
    int id;                     /* Database ID */
    long long avg_ttl;          /* Average TTL, just for stats */
    unsigned long expires_cursor; /* Cursor of the active expire cycle. */
    list *defrag_later;         /* List of key names to attempt to defrag one by one, gradually. */
} redisDb;

可以看到它包含了id来标识数据库，然后使用dict来存储我们的数据。

2.2 redisObject

所有数据都是存放在这个巨大的dict中，其中key是固定的string类型，但是value却是各种各样的，那么dict如何使用统一的方式来存储value呢？这就需要一个统一的结构来表示dict中的对象，这个结构就是redisObject。

redis源码中定义了7中基本类型，redis正是用这7种基本数据类型实现了上述的9种数据类型。

https://github.com/redis/redis/blob/6.2/src/server.h#L499-L521
#define OBJ_STRING 0    /* String object. */
#define OBJ_LIST 1      /* List object. */
#define OBJ_SET 2       /* Set object. */
#define OBJ_ZSET 3      /* Sorted set object. */
#define OBJ_HASH 4      /* Hash object. */
#define OBJ_MODULE 5    /* Module object. */
#define OBJ_STREAM 6    /* Stream object. */
https://github.com/redis/redis/blob/6.2/src/server.h#L667-L675
typedef struct redisObject {
    unsigned type:4;       // 上面的7种基本数据类型。
    unsigned encoding:4;   // 下面的11种具体encoding类型。
    unsigned lru:LRU_BITS; // expire信息
    int refcount;          // 引用计数
    void *ptr;             // 数据指针，指向具体的encoding数据
} robj;

redisObject的用途是作为一个桥梁，一段映射到7种基本数据类型上面，一端映射到底层的编码存储结构上，同时也保存着expire信息。

2.3 encoding

源码中定义的11中encoding类型：

https://github.com/redis/redis/blob/6.2/src/server.h#L645-L658
#define OBJ_ENCODING_RAW 0        /* Raw representation : sds */
#define OBJ_ENCODING_INT 1        /* Encoded as integer */
#define OBJ_ENCODING_HT 2         /* Encoded as hash table */
#define OBJ_ENCODING_ZIPMAP 3     /* Encoded as zipmap */
#define OBJ_ENCODING_LINKEDLIST 4 /* No longer used: old list encoding. */
#define OBJ_ENCODING_ZIPLIST 5    /* Encoded as ziplist */
#define OBJ_ENCODING_INTSET 6     /* Encoded as intset */
#define OBJ_ENCODING_SKIPLIST 7   /* Encoded as skiplist */
#define OBJ_ENCODING_EMBSTR 8     /* Embedded sds string encoding */
#define OBJ_ENCODING_QUICKLIST 9  /* Encoded as linked list of ziplists */
#define OBJ_ENCODING_STREAM 10    /* Encoded as a radix tree of listpacks */

2.3.0 sds

为了实现二进制安全的字符串，redis并没有直接采用c语言中的string类型，而是自定义了一个sds(Simple Dynamic String)的数据结构。其中一个定义如下（8，16，32，64的区别）：

https://github.com/redis/redis/blob/6.2/src/sds.h#L45-L74
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr64 {
    uint64_t len;         /* used */
    uint64_t alloc;       /* excluding the header and null terminator */
    unsigned char flags;  /* 3 lsb of type, 5 unused bits */
    char buf[];           /* data */
};

  1. len：代表的是string的实际长度，这就使得STRLEN的时间复杂度可以达到O(1)。
  2. alloc：预先分配的长度。
  3. flags：标记位，前三bit代表类型。
  4. buf：实际的数据。
127.0.0.1:6379> SET name 0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGH
OK
127.0.0.1:6379> GET name
"0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGH"
127.0.0.1:6379> STRLEN name
(integer) 44
127.0.0.1:6379> DEBUG OBJECT name
Value at:0x7fcb9f8346f0 refcount:1 encoding:raw serializedlength:45 lru:6671789 lru_seconds_idle:3

在DEBUG OBJECT name命令的响应中显示了name相关的存储信息：encoding:raw指的就是sds；其中serializedlength:4看起来有点奇怪，我们的value的长度明明是44，怎么实际是45呢？这是因为方便兼容使用glibc的函数库，而在结尾处自动补了一个\0的结束符。而且sds的指针的位置实际是指向buf字段的位置，这使得它可以当作一个正常的c字符串来使用。

当追加新的数据时，如果alloc的容量不足，则会触发扩容。当字符串在长度小于1M之前，扩容采用加倍的策略。当长度超过1M后，为了避免加倍后的冗余空间过大而导致浪费，每次扩容只会多分配1M大小的冗余空间。

2.3.1 int

当string是一个整数时，会采用int方式进行存储。其实际范围是int64。

# 最小整数
127.0.0.1:6379> SET minnumber -9223372036854775808
OK
# encoding:int
127.0.0.1:6379> DEBUG OBJECT minnumber
Value at:0x7fcb9ef0e7d0 refcount:1 encoding:int serializedlength:21 lru:6671270 lru_seconds_idle:15

# 比int64最小值还小，就变成了encoding:embstr
127.0.0.1:6379> SET minnumber -9223372036854775809
OK
127.0.0.1:6379> DEBUG OBJECT minnumber
Value at:0x7fcb9ec18b00 refcount:1 encoding:embstr serializedlength:21 lru:6671297 lru_seconds_idle:2

# 最大整数
127.0.0.1:6379> SET maxnumber 9223372036854775807
OK
# encoding:int
127.0.0.1:6379> DEBUG OBJECT maxnumber
Value at:0x7fcb9ec15950 refcount:1 encoding:int serializedlength:20 lru:6671334 lru_seconds_idle:10

# 比int64最大值还大，也变成了encoding:embstr
127.0.0.1:6379> SET maxnumber 9223372036854775808
OK
127.0.0.1:6379> DEBUG OBJECT maxnumber
Value at:0x7fcb9f8346c0 refcount:1 encoding:embstr serializedlength:20 lru:6671350 lru_seconds_idle:2

# 浮点数也是encoding:embstr
127.0.0.1:6379> SET floatnumber 1.1
OK
127.0.0.1:6379> DEBUG OBJECT floatnumber
Value at:0x7fcb9ec296e0 refcount:1 encoding:embstr serializedlength:4 lru:6671548 lru_seconds_idle:14

2.3.2 dict

底层实现和java的hashmap很相似，数组+链表的方式实现的。

https://github.com/redis/redis/blob/6.2/src/dict.h#L50-L100
typedef struct dict {
    dictType *type;         
    void *privdata;
    dictht ht[2];
    long rehashidx;          // /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
    int16_t pauserehash;     //* If >0 rehashing is paused (<0 indicates coding error) */
} dict;

typedef struct dictType {
    uint64_t (*hashFunction)(const void *key);
    void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);
    void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);
    int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);
    void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);
    void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
    int (*expandAllowed)(size_t moreMem, double usedRatio);
} dictType;

typedef struct dictht {
    dictEntry **table;      // entry数组
    unsigned long size;     // 容量大小
    unsigned long sizemask; // hash掩码
    unsigned long used;     // 已用大小
} dictht;

typedef struct dictEntry {
    void *key;                // key
    union {                   // vaue
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
        double d;
    } v;
    struct dictEntry *next;   // 下一个元素（key的hash相同时，这些元素构成一个单向链表）
} dictEntry;

其中一个关键的字段dictht ht[2];，redis存储了2个dictht，一个dictht代表一个数组+链表。这个用两个的目的在于优化扩容操作，我们知道在扩容时需要把数组*2，然后把旧数组中的元素的key都rehash一下，然后再放置到新的数组中，这个过程会比较耗时。故而redis就把这个操作给分摊到了一些读操作中，每次只rehash其中一部分，然后记录其进度（rehashidx和pauserehash字段）。待到全部rehash完毕后再切换这个数组。

实际演示如下。

127.0.0.1:6379> HSET h k1 v1
OK
127.0.0.1:6379> HSET h k2 v2
OK
127.0.0.1:6379> HGET h k1
"v1"
127.0.0.1:6379> HMGET h k1 k2
1) "v1"
2) "v2"
127.0.0.1:6379> HEXISTs h k1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HEXISTs h k2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HEXISTs h k3
(integer) 0
127.0.0.1:6379> HKEYS h
1) "k1"
2) "k2"
127.0.0.1:6379> HVALS h
1) "v1"
2) "v2"
127.0.0.1:6379> HLEN h
(integer) 2
127.0.0.1:6379> HGETALL h
1) "k1"
2) "v1"
3) "k2"
4) "v2"
127.0.0.1:6379> DEBUG OBJECT h
Value at:0x7f8990637db0 refcount:1 encoding:ziplist serializedlength:28 lru:5709958 lru_seconds_idle:9

2.3.3 zipmap

2.3.4 linkedlist

linkedlist的底层数据结构是一个双向链表。

https://github.com/redis/redis/blob/6.2/src/adlist.h#L34-L55
typedef struct listNode {
    struct listNode *prev;  // 前一个元素指针
    struct listNode *next;  // 后一个元素指针
    void *value;            // 值的指针
} listNode;

typedef struct list {
    listNode *head;                      // 头部指针
    listNode *tail;                      // 尾部指针
    void *(*dup)(void *ptr);
    void (*free)(void *ptr);
    int (*match)(void *ptr, void *key);
    unsigned long len;                   // 长度
} list;

演示一下常用的操作：

127.0.0.1:6379> LPUSH l 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LPUSH l 2
(integer) 2
127.0.0.1:6379> RPUSH l 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> LLEN l
(integer) 3
127.0.0.1:6379> LRANGE l 0 -1
1) "2"
2) "1"
3) "3"
127.0.0.1:6379> RPOP l
"3"
127.0.0.1:6379> LRANGE l 0 -1
1) "2"
2) "1"
127.0.0.1:6379> DEBUG OBJECT l
Value at:0x7f8990405c20 refcount:1 encoding:quicklist serializedlength:17 lru:5706395 lru_seconds_idle:15 ql_nodes:1 ql_avg_node:2.00 ql_ziplist_max:-2 ql_compressed:0 ql_uncompressed_size:15

2.3.5 ziplist

2.3.6 intset

2.3.7 skiplist

2.3.8 embstr

当字符串的长度<=44byte时，会采用embstr的方式编码string。

https://github.com/redis/redis/blob/6.2/src/object.c#L112-L124
#define OBJ_ENCODING_EMBSTR_SIZE_LIMIT 44
robj *createStringObject(const char *ptr, size_t len) {
    if (len <= OBJ_ENCODING_EMBSTR_SIZE_LIMIT)
        return createEmbeddedStringObject(ptr,len);
    else
        return createRawStringObject(ptr,len);
}

为什么是44呢？是因为embstr的内存布局导致的。redis把大于64byte的string视为长字符串，采用sds方式来编码。而embstr其实也是sds，不过是一个紧凑的sds，采用一次性申请一块连续的内存，分配给redisObject+sdshdr8这2个结构使用。redisObject占用16byte，sdshdr8占用3byte，那么64-16-3=45，45就是sds的buf的最大大小，减去结尾自动添加的\01个byte。则就是44byte。

但是embstr不支持修改，一旦修改，就会转成标准的sds。

127.0.0.1:6379> SET name abc
OK
127.0.0.1:6379> DEBUG OBJECT name
Value at:0x7fcb9f835140 refcount:1 encoding:embstr serializedlength:4 lru:6675667 lru_seconds_idle:3
127.0.0.1:6379> APPEND name 123
(integer) 6
127.0.0.1:6379> GET name
"abc123"
127.0.0.1:6379> DEBUG OBJECT name
Value at:0x7fcb9ec15560 refcount:1 encoding:raw serializedlength:7 lru:6675676 lru_seconds_idle:3

2.3.9 quicklist

3 总结

4 参考

Redis内部数据结构详解：http://zhangtielei.com/posts/server.html

  1. https://redis.io/topics/data-types ↩︎

  2. https://en.wikipedia.org/wiki/Bitwise_operation ↩︎

  3. https://en.wikipedia.org/wiki/Geohash
    http://geohash.co/ ↩︎

2021-03-19 19:50，约6007字，阅读约12分钟
[Redis]
bitmap cache dev hash hyperloglog list module redis sds set sorted set stream string
03e0cc0 fix add displayed_on_home 2022-11-20 14:49 源码
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