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丸趣 TV 小编给大家分享一下 Redis 中数据结构与数据操作的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
Redis 完成数据操作的速度能达到微秒级别，Redis 能有这么突出的表现，主要原因有两个：
Redis 是内存数据库，所有操作都在内存上完成，内存的访问速度本身就很快；
Redis 拥有高效的数据类型和数据结构。
为了实现 key 到 value 的快速访问，Redis 使用哈希表来存储键值对，哈希桶中 entry 保存了指向实际 key 和 value 的指针，即使值是一个集合，也可以通过 value 指针查找到。
当哈希表中数据越来越多后，会出现哈希冲突，也就是多个 key 的哈希值可能对应到同一个哈希桶中。Redis 使用链式哈希来解决哈希冲突，就是将同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存，元素之间依次用指针链接。
如果哈希冲突越来越多，会导致哈希冲突链过长，进而导致查找元素耗时长、效率低。为了解决这个问题，Redis 会对哈希表进行 rehash 操作，将多个 entry 元素分散保存，减少单个哈希桶中的元素个数，从而减少单个桶中的冲突。
Redis 默认使用两个全局哈希表来进行高效 rehash，一开始默认使用哈希表 1，哈希表 2 不分配空间，当数据不断增多时，redis 通过如下步骤进行 rehash：
给哈希表 2 分配更大的空间
把哈希表 1 中的数据拷贝到哈希表 2 中
释放哈希表 1 的空间，留作下一次 rehash 扩容备用
但是第 2 步如果一次性将大量数据进行拷贝，可能会造成 Redis 线程阻塞，无法服务其他请求，所以 Redis 采用了渐进式 rehash，就是每处理一个请求，顺带将这个索引位置上的所有 entry 进行拷贝。
对于 String 类型的 value 来说，找到哈希桶就可以直接进行 CRUD 操作了，而对于集合来说，通过全局哈希表找到对应的哈希桶后，在集合中再进行 CRUD。集合的操作效率与底层数据结构和操作复杂度有关。
单元素操作是基础，操作复杂度为 O(1)；
Hash：HGET、HSET、HDEL；
Set 类型的 SADD、SREM、SRANDMEMBER 等。
范围操作非常耗时，操作复杂度为 O(N)。
Hash：HGETALL;
Set：SMEMBERS;
List：LRANGE
ZSet：ZRANGE
统计操作通常高效，操作复杂度为 O(1)。
例外情况只有几个，操作复杂度为 O(1)。
List：LPOP、RPOP、LPUSH、RPUSH
以上是“Redis 中数据结构与数据操作的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注丸趣 TV 行业资讯频道！
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