Redis（十八）——底层数据结构（三）

IntSet（整数集合）

IntSet 是Redis中Set类型 的一种紧凑型内存编码格式，专门用于存储纯整数的小型集合。

复制代码

// Redis 7.0 源码 intset.h
typedef struct intset {
    uint32_t encoding;  // 编码方式：INTSET_ENC_INT16/32/64
    uint32_t length;    // 元素个数
    int8_t contents[];  // 柔性数组，存储实际数据
} intset;

intset结构：
+------------+--------+-------------------+
|  encoding  | length |    contents[]     |
|  (4字节)   | (4字节)|   (可变长度)      |
+------------+--------+-------------------+
                 ↓
实际存储（INTSET_ENC_INT16，存储[1, 2, 3]）：
+------------+--------+----+----+----+
|    INT16   |   3    | 1  | 2  | 3  |
|   (0x0002) | (0x0003)|0x01|0x02|0x03|
+------------+--------+----+----+----+
内存占用：4 + 4 + 3 * 2 = 14字节

这个其实和ziplist有点类似，都是连续的内存空间，只是intset只能存整数，而且也只是set的底层结构，没有尾指针，元素中也没有前一个元素的大小，就一个很普通的数组。去重就很简单了，使用二分查找现在的数组中有没有，没有就插入有就不插入了。没错intset是有序的，但是set类型是无序的，无序是set的api体现的，这里就不拆解了哦。如果inset是无序的那么每次增删改查都可能需要全数组遍历，虽然是连续内存但是性能消耗同样很大。

IntSet与Hashtable特性对比

特性	IntSet（整数集合）	Hashtable（哈希表）
存储类型	只存整数	任意类型
内存占用	极低（紧凑数组）	较高（指针+entry结构）
查找性能	O(log n) 二分查找	O(1) 平均，O(n) 最坏情况
插入性能	O(n) 需要移动元素	O(1) 平均
删除性能	O(n) 需要移动元素	O(1) 平均
最大元素数	可配置（默认512）	无限制
自动转换	超限或非整数 → hashtable	不会转回intset

Radix Tree（基数树）

Radix Tree （基数树/压缩前缀树）是一种优化的前缀树（Trie），用于高效存储和查找字符串集合。Redis 5.0+ 将其用于Stream类型的底层实现以及Cluster节点配置。

复制代码

// Redis中的Rax（Radix Tree实现）
typedef struct rax {
    raxNode *head;      // 根节点
    uint64_t numele;    // 元素数量
    uint64_t numnodes;  // 节点数量
} rax;

typedef struct raxNode {
    uint32_t iskey:1;     // 是否包含key
    uint32_t isnull:1;    // 关联值是否为NULL
    uint32_t iscompr:1;   // 是否压缩节点
    uint32_t size:29;     // 子节点数量或压缩字符串长度
    unsigned char data[]; // 柔性数组存储数据
} raxNode;

普通前缀树:               Radix树(压缩后):
       r                        r
      / \                      / \
     o   u                  oot  un
    /     \                /       \
   o       n             (ot)      (n)
  /         \           /   \       \
 t*          n*       key1  key2    key3
  ↓           ↓
"root"      "run"

存储: root, rooster, run
压缩节点: "oot", "un"

其实和普通的前缀树的区别就是，假如一个父节点只有一个子节点，那么就把他们两个合并，

https://ivanzz1001.github.io/records/post/data-structure/2018/11/18/ds-radix-tree

这个文章写的非常的清楚，比主包现在讲要好很多，大家可以去看看吧。

Redis 10大数据类型底层结构总结

以下是整理后的Redis数据类型底层结构对比表格：

数据类型	底层结构版本说明	主要特性	使用场景
String	1. SDS (Simple Dynamic String)<br>2. int (整数编码)<br>3. embstr (嵌入式字符串)<br>4. raw (原始SDS)	O(1)获取长度，二进制安全	缓存、计数器、session
List	1. quicklist (3.2+)<br>2. ziplist (旧版)<br>3. linkedlist (旧版)	双向遍历，支持阻塞操作	消息队列、最新列表
Hash	1. listpack (7.0+)<br>2. ziplist (7.0前)<br>3. hashtable	字段值映射，适合存储对象	对象存储、商品属性
Set	1. intset (整数集合)<br>2. hashtable	无序唯一集合，支持去重操作	标签、好友关系
ZSet	1. listpack (7.0+)<br>2. ziplist (7.0前)<br>3. skiplist+dict	有序集合，按分数排序，范围查询	排行榜、延迟队列
Stream	Radix Tree (基数树)	消息持久化，支持消费者组	消息队列、日志流
Bitmap	String (SDS)	位操作，节省空间	用户签到、活跃统计
HyperLogLog	1. sparse (稀疏)<br>2. dense (密集)	固定内存，基数估算误差0.81%	UV统计、去重计数
GEO	Sorted Set (底层: ziplist/listpack或skiplist+dict)	地理计算，支持半径查询	附近的人、地理位置
Bitfield	String (SDS)	位操作，原子性	标志位、紧凑存储

总结

本篇主要总结和介绍intset、radix tree。