每当我们通过Redis命令在数据库新创建一个键值对时，我们至少会创建两个对象，分别是键对象和值对象，Redis中的对象都是用redisObject结构表示，该结构中保存数据有关的三个属性分别是type属性、encoding属性和ptr属性：

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

1.类型

type属性记录的是对象的类型，对于Redis来说键总是一个字符串类型对象，而值可以是以下五种对象类型：

在Redis中可以直接通过TYPE命令来看数据库键对应的值对象的类型。

2.编码

对象的ptr指针指向底层实现的数据结构，而encoding表示这些数据结构的编码属性，如下(下面的编码属性是Redis3.0，现在的Redis有新的数据结构例如quicklist，基本不用linkedlist)：

每种类型的对象至少使用了两种不同的编码，如下列出了每种对象可以使用的编码

可以使用OBJECT ENCODING命令查看一个数据库键的值对象的编码。

OBJECT ENCODING对不同编码的输出如下

通过不同的编码方式来处理对象，而不是为特定的对象指定一种固定的编码，极大提升的Redis的效率和灵活性。Redis可以根据使用场景来为一个对象设置不同的编码，从而优化对象在某一场景下的效率。

举个例子：列表对象的底层实现有两种：ziplist、linkedlist（现在被quicklist替代）；当元素比较少且元素位数小时，Redis会用ziplist作为列表对象的底层实现，因为ziplist节约空间，并且在内存中是以连续块方式保存。而当元素变多的时候ziplist的优势就会逐渐消失（插入、删除元素耗时）这个时候linkedlist作为列表对象底层实现更加合适。

3.字符串对象

字符串对象的编码可以是int、raw或者embstr

如果一个字符串保存的是整数值，并且这个整数值可以用long类型来表示，那么字符串对象会将整数值保存在字符串对象结构体中的ptr属性里面（void*转换成long），这个时候字符串对象的编码方式设置为int。

redis> SET number 10086
OK
redis> OBJECT ENCODING number
"int"

如果保存的是一个字符串值，并且这个字符串的长度大于32字节，那么对象的编码方式是raw

redis> SET story "long, long ago there lived a king ...
OK
redis> STRLEN story
(integer) 37
redis> OBJECT ENCODING story
"raw"

如果字符串长度小于32字节，这个时候字符串对象的编码方式是embstr。

编码的转换：

int编码的字符串对象和embstr编码的字符串在条件满足的情况下会被转换成raw编码的字符串

下面列出字符串对象的部分命令，以及这些命令在不同编码下执行结果

4.列表对象

列表对象的编码可以是ziplist或者linkedlist（这里是旧版本用的，新版本会用quicklist）

5.哈希对象（对比c++的unordered_map）

哈希对象的另一个名字是散列表，编码可以是ziplist和hashtable

ziplist编码的哈希对象底层使用压缩列表，每当新的键值对要加入哈希对象的时候，Redis会先向压缩列表中推入保存键的压缩列表介电，然后再推入保存值的压缩列表的节点。所以在哈希对象中同一键值对的两个节点总是紧挨在一起的，保存键的节点在前，保存值的节点在后。

hashtable编码的哈希对象使用字典作为底层实现这里不展开。

当哈希对象同时满足以下两个条件时，哈希对象使用ziplist编码：

1.哈希对象保存的所有键值对的键和值的字符串都小于64字节；

2.哈希对象保存的键值对数量小于512个；

不能满足这两个条件的哈希对象使用hashtable编码。（当然这些上限是可以修改的，具体修改Redis的配置文件）

6.集合对象（对比c++的unordered_set）

集合对象的编码可以是intset或者hashtable

当集合对象同时满足以下两个条件时，对象使用intset编码

1.集合对象保存的所有元素都是整数值

2.集合对象保存的元素数量不超过512个

7.有序集合对象

有序集合对象的编码可以是ziplist或者skiplist（底层用到字典和跳跃表）

ziplist编码时，每个集合元素使用两个紧挨在一起的压缩列表的节点来保存，第一个节点保存成员（member）第二个节点保存分数（score）；压缩列表会根据集合元素的分数从小到大进行排序。

skiplist编码时底层数据结构会用到跳跃表和字典，为什么同时使用呢？

在理论上可以单独使用跳跃表或者字典，为什么要将两个结合起来一起使用呢；这当然是Redis为了节约时间而采用的策略。如果单独使用字典，虽然查找成员的复杂度是O(1)，但是字典是无序，每次执行范围操作（ZRANK、ZRANGE）是需要对所有元素排序则需要额外的时间复杂度和空间复杂度。如果单独使用跳跃表呢，那么查找成员这一操作时间复杂度就变成了O(logN)。所以Redis同时用了这两个结构来实现有序集合。

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