一 Redis数据结构-Redis的数据存储及String类型的实现( 二 ) _生活百科

某个时间点上，ht[0]的所有键值对都会被rehash至ht[1] ，这时程序将rehashidx属性的值设为-1 ，表示rehash操作已完成

在渐进式 rehash 进行期间，字典的删除（delete）、查找（find）、更新（update）等操作会在两个哈希表上进行；在字典里面查找一个键的话，程序会先在 ht[0] 里面进行查找，如果没找到的话，就会继续到ht[1]里面进行查找；新添加到字典的键值对一律会被保存到 ht[1] 里面，而ht[0]则不再进行任何添加操作：这一措施保证了ht[0]包含的键值对数量会只减不增(如果长时间不进行操作时，事件轮询进行这种操作)，并随着rehash操作的执行而最终变成空表。
dict.h/redisObject
Typedef struct redisObject {unsigned type:4;unsigned encoding:4;unsigned lru:LRU_BITS;int refcount;void *ptr;}

type:4：约束客户端操作时存储的数据类型，已存在的数据无法修改类型，4bit
encoding:4：值在redis底层的编码模式，4bit
lru:LRU_BITS：内存淘汰策略
refcount：通过引用计数法管理内存，4byte
ptr：指向真实存储值的地址，8byte

完整结构图如下：

文章插图
3 String类型3.1 String类型使用场景String 字符串存在有三种类型：字符串，整数，浮点。主要有以下使用场景
1）页面动态缓存比如生成一个动态页面，首次可以将后台数据生成页面，并且存储到redis字符串中。再次访问，不再进行数据库请求，直接从redis中读取该页面。特点是：首次访问比较慢，后续访问快速。
2）数据缓存在前后分离式开发中，有些数据虽然存储在数据库，但是更改特别少。比如有个全国地区表。当前端发起请求后，后台如果每次都从关系型数据库读取，会影响网站整体性能。我们可以在第一次访问的时候，将所有地区信息存储到redis字符串中，再次请求，直接从数据库中读取地区的json字符串，返回给前端。
3）数据统计redis整型可以用来记录网站访问量，某个文件的下载量。（原子自增自减）
4）时间内限制请求次数比如已登录用户请求短信验证码，验证码在5分钟内有效的场景。当用户首次请求了短信接口，将用户id存储到redis 已经发送短信的字符串中，并且设置过期时间为5分钟。当该用户再次请求短信接口，发现已经存在该用户发送短信记录，则不再发送短信。
5）分布式session当我们用nginx做负载均衡的时候，如果我们每个从服务器上都各自存储自己的session，那么当切换了服务器后， session信息会由于不共享而会丢失，我们不得不考虑第三应用来存储session 。通过我们用关系型数据库或者redis等非关系型数据库。关系型数据库存储和读取性能远远无法跟redis等非关系型数据库。
3.2 String类型的实现——SDS结构Redis并没有直接使用C字符串实现String类型，在Redis3.2版本之前通过SDS实现
Typedef struct sdshdr {int len;int free;char buf[];};

len：分配内存空间
free：剩余可用分配空间
char[]：value值实际数据

3.3 SDS与C字符串之间的区别3.3.1 查询时间复杂度
C获取字符串长度的复杂度为O(N) 。而SDS通过len记录长度，从C的O(n)变为O(1) 。
3.3.2 缓冲区溢出
C字符串不记录自身长度容易造成缓冲区溢出（buffer overflow）。SDS的空间分配策略完全杜绝了发生缓冲区溢出的可能性,当需要对SDS进行修改时，会先检查SDS的空间是否满足修改所需的要求，如果不满足的话SDS的空间扩展至执行修改所需的大?。?然后才执行实际的修改操作，所以使用SDS既不需要手动修改SDS的空间大小，也不会出现缓冲区溢出问题。
在SDS中，buf数组的长度不一定就是字符数量加一，数组里面可以包含未使用的字节，而这些字节的数量就由SDS的free属性记录。通过未使用空间，SDS实现了空间预分配和惰性空间释放两种优化策略：