Redis SDS数据结构深度解析：设计原理与优化策略

redis为什么把简单的字符串设计成SDS？

Redis字符串数据结构设计原理及实现为了实现高性能的基于内存的键值存储，Redis设计了一种称为SDS（StringDataStructure）的数据结构来存储字符串数据结构。
这样的设计是基于内存和磁盘性能的考虑，旨在最大化内存访问效率，合理利用内存资源。
设计时，首先考虑的是紧凑的内存存储。
为了优化空间使用并减少数据移动，设计包含以下关键元素：1.**内容字段**：存储字符串的实际字节序列。
2.**长度字段**：记录字符串中的字节数，以便更容易识别字符串的开头和结尾。
3.**预分配和惰性释放**：为了应对频繁的更新和伸缩需求，设计了空间预分配机制和惰性空间释放策略，以减少内存操作带来的性能损失。
4.**Flags字段**：标识数据类型，区分字符串和数字类型。
通过上述设计，SDS结构不仅实现了紧凑存储，还考虑到了性能优化的需要。
例如：2.**预分配空间**：通过提前分配内存空间，减少频繁的内存扩展操作，从而提高性能。
3.**惰性释放空间**：当数据减少时，内存不会立即释放，而是延迟释放，以避免不必要的内存操作。
SDS数据结构的实现旨在为Redis提供高效、灵活的链式数据存储机制。
其设计不仅考虑了内存效率，还考虑了数据结构的复杂性和灵活性。
这样，Redis就可以实现对内存存储上数据的高效访问和管理，满足高性能数据库的需求。

redis的基本数据结构有哪些，都有什么应用

1.String——StringString数据结构是一种简单的键值类型。
值不仅可以是字符串，还可以是数字（当数字类型可以用Long表示时，编码为整数，其他则以字符形式存储在sdshdr中）。
通过使用Strings类型，可以充分实现Memcached当前的功能，并且更加高效。
还可以享受Redis的定时持久化（可以选择RDB模式或者AOF模式）、操作日志、复制等特性。
Redis除了提供与Memcached相同的get、set、incr、decr等操作外，还提供了以下操作：2、Hash——字典在Memcached中，我们经常将一些结构化信息打包成hashmap，在客户端序列化后，存储起来作为字符串值（通常为JSON格式），例如用户的昵称、年龄、性别、分数等。
此时，当需要更改其中一项时，通常需要提取字符串（JSON），然后反序列化，将值更改为特定项，然后将其序列化为字符串（JSON）并保存回来。
简单地修改一个属性来做这么多事情肯定是非常昂贵的，并且不适合可以同时操作的情况（例如两个同时操作必须改变点）。
Redis的哈希结构允许您仅更改特定的属性值，就像更新数据库中的属性一样。
3.List——List说白了，List就是一个链表（Redis使用双端链表来实现List，我想学过数据结构技能的人都应该能够理解其中的结构）。
使用List结构，我们可以轻松实现最新新闻排名等功能（如新浪微博的TimeLine）。
List的另一个应用是消息队列。
您可以使用List的*PUSH操作将任务存储到List中，然后工作线程使用POP操作检索任务并执行。
Redis还提供了一个API来为列表中的特定元素段提供服务。
您可以直接查询和删除列表中的特定段项目。
4.Set-SetSet是一个集合，集合的概念是一堆不重复值的组合。
一些集体数据可以使用Redis提供的Set数据结构来存储。
例如，在微博应用中，可以将用户的所有关注者存储在集合中，将所有粉丝存储在集合中。
由于Redis非常人性化，提供了集合的交、并、差等操作，因此可以非常方便地实现联合关注、共同偏好、二度好友等功能，也可以使用不同的命令来选择是否将结果返回给客户端或将它们保存在新的集合中。
1.共同好友，二度好友2.利用唯一性，可以统计所有访问该网站的独立IP3.好友推荐时，根据标签找到交集，如果大于某个阈值，则可以推荐5.SortedSet——有序集合和集合与SortedSets相比，集合的元素是递增的，增加了权重参数score，使得集合的元素可以按照score的顺序进行排序。
例如，在存储全班成绩的SortedSets中，指定的值可以是该同学的学号。
Score可以是测试结果这样，当数据插入到集合中时，它就已经自然排序了。
此外，SortedSets还可以用来创建加权队列。
例如，常见消息的得分为1，重要消息的得分为2。
那么工作线程可以选择以相反的顺序检索工作任务。
分数。
优先考虑重要任务。