1.键值数据库的基本架构
不同键值数据库支持的key类型一般差异不大，而value类型则有较大差别。我们在对键值数据库进行选型时，一个重要的考虑因素是它支持的value类型。例如，Memcached支持的value类型仅为String类型，而Redis支持的value类型包括了String、哈希表、列表、集合等。Redis能够在实际业务场景中得到广泛的应用，就是得益于支持多样化类型的value。
在实际的业务场景中，我们经常会碰到这种情况：查询一个用户在一段时间内的访问记录。这种操作在键值数据库中属于SCAN操作，即根据一段key的范围返回相应的value值。因此，PUT/GET/DELETE/SCAN是一个键值数据库的基本操作集合。
大体来说，一个键值数据库包括了访问框架、索引模块、操作模块和存储模块四部分。
访问模式通常有两种：一种是通过函数库调用的方式供外部应用使用，比如libsimplekv.so，就是以动态链接库的形式链接到我们自己的程序中，提供键值存储功能；另一种是通过网络框架以Socket通信的形式对外提供键值对操作，这种形式可以提供广泛的键值存储服务。
实际的键值数据库也基本采用上述两种方式，例如，RocksDB以动态链接库的形式使用，而Memcached和Redis则是通过网络框架访问。
键值数据库网络框架接收到网络包，并按照相应的协议进行解析之后，就可以知道，客户端想写入一个键值对，并开始实际的写入流程。此时，我们会遇到一个系统设计上的问题，简单来说，就是网络连接的处理、网络请求的解析，以及数据存取的处理，是用一个线程、多个线程，还是多个进程来交互处理呢？该如何进行设计和取舍呢？我们一般把这个问题称为I/O模型设计。不同的I/O模型对键值数据库的性能和可扩展性会有不同的影响。
定位键值对的位置
当SimpleKV解析了客户端发来的请求，知道了要进行的键值对操作，此时，SimpleKV需要查找所要操作的键值对是否存在，这依赖于键值数据库的索引模块。索引的作用是让键值数据库根据key找到相应value的存储位置，进而执行操作。
索引的类型有很多，常见的有哈希表、B+树、字典树等。不同的索引结构在性能、空间消耗、并发控制等方面具有不同的特征。如果你看过其他键值数据库，就会发现，不同键值数据库采用的索引并不相同，例如，Memcached和Redis采用哈希表作为key-value索引，而RocksDB则采用跳表作为内存中key-value的索引。
一般而言，内存键值数据库（例如Redis）采用哈希表作为索引，很大一部分原因在于，其键值数据基本都是保存在内存中的，而内存的高性能随机访问特性可以很好地与哈希表O(1)的操作复杂度相匹配。
Redis采用一些常见的高效索引结构作为某些value类型的底层数据结构，这一技术路线为Redis实现高性能访问提供了良好的支撑。
SimpleKV的存储模块
SimpleKV采用了常用的内存分配器glibc的malloc和free，因此，SimpleKV并不需要特别考虑内存空间的管理问题。但是，键值数据库的键值对通常大小不一，glibc的分配器在处理随机的大小内存块分配时，表现并不好。一旦保存的键值对数据规模过大，就可能会造成较严重的内存碎片问题。
因此，分配器是键值数据库中的一个关键因素。对于以内存存储为主的Redis而言，这点尤为重要。Redis的内存分配器提供了多种选择，分配效率也不一样。
从SimpleKV演进到Redis，有以下几个重要变化：
- Redis主要通过网络框架进行访问，而不再是动态库了，这也使得Redis可以作为一个基础性的网络服务进行访问，扩大了Redis的应用范围。
- Redis数据模型中的value类型很丰富，因此也带来了更多的操作接口，例如面向列表的LPUSH/LPOP，面向集合的SADD/SREM等。在下节课，我将和你聊聊这些value模型背后的数据结构和操作效率，以及它们对Redis性能的影响。
- Redis的持久化模块能支持两种方式：日志（AOF）和快照（RDB），这两种持久化方式具有不同的优劣势，影响到Redis的访问性能和可靠性。
- SimpleKV是个简单的单机键值数据库，但是，Redis支持高可靠集群和高可扩展集群，因此，Redis中包含了相应的集群功能支撑模块。
2.Redis数据结构
简单来说，底层数据结构一共有6种，分别是简单动态字符串、双向链表、压缩列表、哈希表、跳表和整数数组。它们和数据类型的对应关系如下图所示：
可以看到，String类型的底层实现只有一种数据结构，也就是简单动态字符串。而List、Hash、Set和Sorted Set这四种数据类型，都有两种底层实现结构。通常情况下，我们会把这四种类型称为集合类型，它们的特点是一个键对应了一个集合的数据。
哈希表
一个哈希表，其实就是一个数组，数组的每个元素称为一个哈希桶。所以，我们常说，一个哈希表是由多个哈希桶组成的，每个哈希桶中保存了键值对数据。
其实，哈希桶中的元素保存的并不是值本身，而是指向具体值的指针。这也就是说，不管值是String，还是集合类型，哈希桶中的元素都是指向它们的指针。
哈希桶中的entry元素中保存了key和value指针，分别指向了实际的键和值，这样一来，即使值是一个集合，也可以通过*value指针被查找到。
因为这个哈希表保存了所有的键值对，所以，我也把它称为全局哈希表。哈希表的最大好处很明显，就是让我们可以用O(1)的时间复杂度来快速查找到键值对------我们只需要计算键的哈希值，就可以知道它所对应的哈希桶位置，然后就可以访问相应的entry元素。
如果你只是了解了哈希表的O(1)复杂度和快速查找特性，那么，当你往Redis中写入大量数据后，就可能发现操作有时候会突然变慢了。这其实是因为你忽略了一个潜在的风险点，那就是哈希表的冲突问题和rehash可能带来的操作阻塞。
**哈希冲突：**当你往哈希表中写入更多数据时，哈希冲突是不可避免的问题。这里的哈希冲突，也就是指，两个key的哈希值和哈希桶计算对应关系时，正好落在了同一个哈希桶中。
Redis解决哈希冲突的方式，就是链式哈希。链式哈希也很容易理解，就是指同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存，它们之间依次用指针连接。
哈希冲突链上的元素只能通过指针逐一查找再操作。如果哈希表里写入的数据越来越多，哈希冲突可能也会越来越多，这就会导致某些哈希冲突链过长，进而导致这个链上的元素查找耗时长，效率降低。
所以，Redis会对哈希表做rehash操作。rehash也就是增加现有的哈希桶数量，让逐渐增多的entry元素能在更多的桶之间分散保存，减少单个桶中的元素数量，从而减少单个桶中的冲突。
其实，为了使rehash操作更高效，Redis默认使用了两个全局哈希表：哈希表1和哈希表2。一开始，当你刚插入数据时，默认使用哈希表1，此时的哈希表2并没有被分配空间。随着数据逐步增多，Redis开始执行rehash，这个过程分为三步：
- 给哈希表2分配更大的空间，例如是当前哈希表1大小的两倍；
- 把哈希表1中的数据重新映射并拷贝到哈希表2中；
- 释放哈希表1的空间。
到此，我们就可以从哈希表1切换到哈希表2，用增大的哈希表2保存更多数据，而原来的哈希表1留作下一次rehash扩容备用。
这个过程看似简单，但是第二步涉及大量的数据拷贝，如果一次性把哈希表1中的数据都迁移完，会造成Redis线程阻塞，无法服务其他请求。此时，Redis就无法快速访问数据了。
渐进式rehash
简单来说就是在第二步拷贝数据时，Redis仍然正常处理客户端请求，每处理一个请求时，从哈希表1中的第一个索引位置开始，顺带着将这个索引位置上的所有entries拷贝到哈希表2中；等处理下一个请求时，再顺带拷贝哈希表1中的下一个索引位置的entries。
这样就巧妙地把一次性大量拷贝的开销，分摊到了多次处理请求的过程中，避免了耗时操作，保证了数据的快速访问。
集合数据操作效率
对于String类型来说，找到哈希桶就能直接增删改查了，所以，哈希表的O(1)操作复杂度也就是它的复杂度了。
一个集合类型的值，第一步是通过全局哈希表找到对应的哈希桶位置，第二步是在集合中再增删改查。
集合的操作效率，首先，与集合的底层数据结构有关。例如，使用哈希表实现的集合，要比使用链表实现的集合访问效率更高。其次，操作效率和这些操作本身的执行特点有关，比如读写一个元素的操作要比读写所有元素的效率高。
集合类型的底层数据结构主要有5种：整数数组、双向链表、哈希表、压缩列表和跳表。
整数数组和双向链表也很常见，它们的操作特征都是顺序读写，也就是通过数组下标或者链表的指针逐个元素访问，操作复杂度基本是O(N)，操作效率比较低。
压缩列表实际上类似于一个数组，数组中的每一个元素都对应保存一个数据。和数组不同的是，压缩列表在表头有三个字段zlbytes、zltail和zllen，分别表示列表长度、列表尾的偏移量和列表中的entry个数；压缩列表在表尾还有一个zlend，表示列表结束。
在压缩列表中，如果我们要查找定位第一个元素和最后一个元素，可以通过表头三个字段的长度直接定位，复杂度是O(1)。而查找其他元素时，就没有这么高效了，只能逐个查找，此时的复杂度就是O(N)了。
跳表
有序链表只能逐一查找元素，导致操作起来非常缓慢，于是就出现了跳表。具体来说，跳表在链表的基础上，增加了多级索引，通过索引位置的几个跳转，实现数据的快速定位，如下图所示：
为了提高查找速度，我们来增加一级索引：从第一个元素开始，每两个元素选一个出来作为索引。这些索引再通过指针指向原始的链表。例如，从前两个元素中抽取元素1作为一级索引，从第三、四个元素中抽取元素11作为一级索引。此时，我们只需要4次查找就能定位到元素33了。
如果我们还想再快，可以再增加二级索引：从一级索引中，再抽取部分元素作为二级索引。例如，从一级索引中抽取1、27、100作为二级索引，二级索引指向一级索引。这样，我们只需要3次查找，就能定位到元素33了。
可以看到，这个查找过程就是在多级索引上跳来跳去，最后定位到元素。这也正好符合"跳"表的叫法。当数据量很大时，跳表的查找复杂度就是O(logN)。
按照查找的时间复杂度给这些数据结构分类：
不同操作的复杂度
第一，单元素操作，是指每一种集合类型对单个数据实现的增删改查操作。例如，Hash类型的HGET、HSET和HDEL，Set类型的SADD、SREM、SRANDMEMBER等。这些操作的复杂度由集合采用的数据结构决定，例如，HGET、HSET和HDEL是对哈希表做操作，所以它们的复杂度都是O(1)；Set类型用哈希表作为底层数据结构时，它的SADD、SREM、SRANDMEMBER复杂度也是O(1)。
第二，范围操作，是指集合类型中的遍历操作，可以返回集合中的所有数据，比如Hash类型的HGETALL和Set类型的SMEMBERS，或者返回一个范围内的部分数据，比如List类型的LRANGE和ZSet类型的ZRANGE。这类操作的复杂度一般是O(N)，比较耗时，我们应该尽量避免。
不过，Redis从2.8版本开始提供了SCAN系列操作（包括HSCAN，SSCAN和ZSCAN），这类操作实现了渐进式遍历，每次只返回有限数量的数据。这样一来，相比于HGETALL、SMEMBERS这类操作来说，就避免了一次性返回所有元素而导致的Redis阻塞。
第三，统计操作，是指集合类型对集合中所有元素个数的记录，例如LLEN和SCARD。这类操作复杂度只有O(1)，这是因为当集合类型采用压缩列表、双向链表、整数数组这些数据结构时，这些结构中专门记录了元素的个数统计，因此可以高效地完成相关操作。
第四，例外情况，是指某些数据结构的特殊记录，例如压缩列表和双向链表都会记录表头和表尾的偏移量。这样一来，对于List类型的LPOP、RPOP、LPUSH、RPUSH这四个操作来说，它们是在列表的头尾增删元素，这就可以通过偏移量直接定位，所以它们的复杂度也只有O(1)，可以实现快速操作。
Redis之所以能快速操作键值对，一方面是因为O(1)复杂度的哈希表被广泛使用，包括String、Hash和Set，它们的操作复杂度基本由哈希表决定，另一方面，Sorted Set也采用了O(logN)复杂度的跳表。不过，集合类型的范围操作，因为要遍历底层数据结构，复杂度通常是O(N)。这里，我的建议是：用其他命令来替代，例如可以用SCAN来代替，避免在Redis内部产生费时的全集合遍历操作。
当然，我们不能忘了复杂度较高的List类型，它的两种底层实现结构：双向链表和压缩列表的操作复杂度都是O(N)。因此，我的建议是：因地制宜地使用List类型。例如，既然它的POP/PUSH效率很高，那么就将它主要用于FIFO队列场景，而不是作为一个可以随机读写的集合。
Redis的List底层使用压缩列表本质上是将所有元素紧挨着存储，所以分配的是一块连续的内存空间，虽然数据结构本身没有时间复杂度的优势，但是这样节省空间而且也能避免一些内存碎片。