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上一章我们讲了Redis的底层数据结构，不了解的人可能会有疑问：这个和平时用的五大对象有啥关系呢？这一章我们就主要解释他们所建立的联系。

看这个文件之前，如果对ziplist、skiplist、intset等数据结构不熟悉的话，建议先回顾一下上一章节：面试官：你看过Redis数据结构底层实现吗？

0. 五类对象分别是什么

五类对象就是我们常用的string、list、set、zset、hash

1. 为什么要有对象

我们平时主要是通过操作对象的api来操作redis，而不是通过它的调用它底层数据结构来完成（外观模式）。但我们还需要了解其底层，只有这样才能写最优化高效的代码。
1.
跟java一样，对象使开发更方便简洁，降低开发门槛。开发者不需要了解其复杂的底层API，直接调用高层接口即可实现开发。

2.
Redis根据对象类型来判断命令是否违法，如果你set key value1 value2就报错。

3.
对象下可以包含多种数据结构，使数据存储更加多态化。(下面主讲)

4.
Reids基于对象做了垃圾回收(引用计数法)。

5.
对象带有更丰富的属性，来帮助redis实现更高级的功能。(比如对象的闲置时间)。

2. Redis对象(RedisObject)源码分析

typedef struct redisObject {    // 类型    unsigned type:4;    // 编码    unsigned encoding:4;    // 指向底层实现数据结构的指针    void *ptr;    // ...} robj;
type字段

记录对象类型。

我们平时用的命令type <key>，其实就是返回这个字段的属性。

127.0.0.1:6379> set hello worldOK127.0.0.1:6379> type hellostring127.0.0.1:6379> rpush list 1 2 3(integer) 3127.0.0.1:6379> type listlist...

那type有多少中类型呢？看下面这个表:

encoding字段

记录对象使用的编码(数据结构)，Reids中称数据结构为encoding。

我们可以这样查看我们redis对象中的encoding:

127.0.0.1:6379> object encoding hello"embstr"127.0.0.1:6379> object encoding list"quicklist"...

既然它是标明该redisObject是使用的什么数据结构，那肯定也有个对应的表：

我们可以看到，Redis对对象的底层encoding分的很细，String类型就有三个，其它四个对象都分别有两种不同的底层数据结构的实现。他们有一规律，就是用ziplist、intset、embstr来实现少量的数据，数据量一旦庞大，就会升级到skiplist、raw、linkedlist、ht来实现，后面我会仔细讲解。

3. 分别分析各个对象的底层编码实现(数据结构)

3.1 字符串(string)

字符串编码有三个：int、raw、embstr。

3.1.1 int

当string对象的值全部是数字，就会使用int编码。

127.0.0.1:6379> set number 123455OK127.0.0.1:6379> object encoding number"int"

3.1.2 embstr

字符串或浮点数长度小于等于39字节，就会使用embstr编码方式来存储，embstr存储内存一般很小，所以redis一次性分配且内存连续(效率高)。

127.0.0.1:6379> set shortStr "suwe suwe suwe"OK127.0.0.1:6379> object encoding shortStr"embstr"

3.1.2 raw

当一个字符串或浮点数长度大于39字节，就使用SDS来保存，编码为raw，由于不确定值的字节大小，所以键和值各分配各的，所以就分配两次内存(回收也是两次)，同理它一定不是内存连续的。

127.0.0.1:6379> set longStr "hello everyone, we dont need to sleep around to go aheard! do you think?"OK127.0.0.1:6379> object encoding longStr"raw"

3.1.3 编码转换

前面说过，Redis会自动对编码进行转换来适应和优化数据的存储。

int->raw

条件：数字对象进行append字母，就会发生转换。

127.0.0.1:6379> object encoding number"int"127.0.0.1:6379> append number " is a lucky number"(integer) 24127.0.0.1:6379> object encoding number"raw"
embstr->raw

条件：对embstr进行修改，redis会先将其转换成raw，然后才进行修改。所以embstr实际上是只读性质的。

127.0.0.1:6379> object encoding shortStr"embstr"127.0.0.1:6379> append shortStr "(hhh"(integer) 18127.0.0.1:6379> object encoding shortStr"raw"

3.2 列表(list)

列表对象编码可以是：ziplist或linkedlist。
1.
ziplist压缩列表不知道大家还记得不，就是zlbytes zltail zllen entry1 entry2 ..end结构,entry节点里有pre-length、encoding、content属性，忘记的可以返回去看下。

2.
linkedlist,类似双向链表，也是上一章的知识。

3.2.1 编码转换

ziplist->linkedlist

条件：列表对象的所有字符串元素的长度大于等于64字节 & 列表元素数大于等于512. 反之，小于64和小于512会使用ziplist而不是用linkedlist。

这个阈值是可以修改的，修改选项：list-max-ziplist-value和list-max-ziplist-entriess

3.3 哈希(hash)

哈希对象的编码有:ziplist和hashtable

3.3.1 编码转换

ziplist->hashtable

条件：哈希对象所有键和值字符串长度大于等于64字节 & 键值对数量大于等于512

这个阈值也是可以修改的，修改选项：hash-max-ziplist-value和hash-max-ziplist-entriess

3.4. 集合(set)

集合对象的编码有：intset和hashtable

3.4.1 intset
1.
集合对象所有元素都是整数

2.
集合对象元素数不超过512个

3.4.2 编码转换

intset->hashtable

条件：元素不都是整数 & 元素数大于等于512

3.5. 有序集合(zset)

有序集合用到的编码：ziplist和skiplist

大家可能很好奇阿，ziplist的entry中只有属性content可以存放数据，集合也是key-value形式，那怎么存储呢?

第一个节点保存key、第二个节点保存value 以此类推...

3.5.1 为什么要用这两个编码
1.
如果只用ziplist来实现，无法做到元素的排序，不支持范围查找，能做到元素的快速查找。

2.
如果只用skiplist来实现，无法做到快速查找，但能做到元素排序、范围操作。

3.5.2 编码转换

ziplist->skiplist

条件：有序集合元素数 >= 128 & 含有元素的长度 >= 64

这个阈值也是可以修改的，修改选项：zset-max-ziplist-value和zset-max-ziplist-entriess

4. 垃圾回收

为什么要说内存回收呢，因为redisObject有一个字段：

typedef struct redisObject {    // ...    // 引用计数    int refcount;    // ...} robj;

redis的垃圾回收采用引用计数法(和jvm一样)，底层采用一个变量对对象的使用行为进行计数。
•
初始化为1

•
对象被引用，+1

•
对象引用消除，-1

•
计数器==0, 回收对象

5. 对象共享

5.1 对象共享的体现
1.
redis中，值是整数值且相等的两个对象，redis会将该对象进行共享，且引用计数+1

2.
redis启动会自动生成0-9999的整数值放到内存中来共享。

5.2 为什么要对象共享

节约内存

5.3 为什么不对字符串进行共享

成本太高。

验证整数相等只需要O(1)的时间复杂度，而验证字符串要O(n).

6. 对象的空闲时长

最后，redisObject还有一个字段,记录了对象最后一次被访问的时间：

typedef struct redisObject {    // ...    unsigned lru:22;    // ...} robj;

因为这个字段记录对象最后一次被访问的时间，所以它可以用来查看该对象多久未使用，即：用当前时间-lru

127.0.0.1:6379> object idletime hello(integer) 5110

它还关系到redis的热点数据实现，如果我们选择lr算法，当内存超出阈值后会对空闲时长较高的对象进行释放，回收内存。