面试题：Redis的SDS对非字符串数据类型存储的支持与优化

Question

除了字符串，Redis还支持多种数据类型。请分析SDS如何辅助Redis实现对其他数据类型（如哈希、列表等）的存储，以及在这个过程中有哪些优化手段。

Answer 1

SDS辅助Redis实现对其他数据类型存储的方式

1. 哈希（Hash）：
   • Redis中的哈希底层实现之一是ziplist（压缩列表），当哈希元素数量较少且每个元素的键值对长度较短时会使用。在ziplist中，每个entry可以是一个SDS类型的字符串来存储键和值。例如，对于哈希{"name":"John","age":"30"}，"name"、"John"、"age"、"30"这些字符串都可以以SDS形式存储在ziplist的entry中。
   • 当哈希元素较多或键值对长度较大时，会使用hashtable（哈希表）。哈希表中的键和值也可以是SDS。SDS的二进制安全特性确保了可以存储任意二进制数据作为哈希的键值对，如图片二进制数据作为值存储在哈希中。
2. 列表（List）：
   • Redis列表的底层实现之一是linkedlist（链表）。链表中的每个节点可以存储一个SDS字符串。例如，对于列表["apple","banana","cherry"]，"apple"、"banana"、"cherry"这些字符串以SDS形式存储在链表的各个节点中。
   • 另一种底层实现是ziplist，同样，列表元素以SDS形式存储在ziplist的entry中，适用于列表元素数量少且长度短的情况。

优化手段

1. 空间优化：
   • SDS的结构设计采用预分配策略。当SDS进行修改时，如果需要重新分配内存，它不仅会分配当前所需的空间，还会额外分配未使用的空间（alloc - len）。这样在后续修改时，如果所需空间小于或等于预分配空间，就无需再次分配内存，减少了内存碎片的产生，提高了内存利用率。例如，对于一个经常追加内容的SDS字符串，预分配机制减少了频繁内存分配和释放带来的开销。
   • 在哈希和列表使用ziplist存储时，ziplist的紧凑结构本身就是一种空间优化。它将多个SDS形式的元素紧凑存储在一起，减少了额外的指针等开销。
2. 时间优化：
   • SDS通过记录长度信息（len），使得获取字符串长度的操作时间复杂度为O(1)。在处理哈希的键值对或列表元素时，快速获取长度信息对于一些操作（如比较、拼接等）非常高效。例如，在哈希中判断两个键是否相等时，先比较长度可以快速排除长度不同的情况，提高比较效率。
   • 在哈希表实现中，SDS的二进制安全特性使得哈希函数可以对任意二进制数据进行计算，避免了因字符编码等问题导致的计算偏差，提高了哈希查找的准确性和效率。同时，哈希表的负载因子控制等机制与SDS结合，保证了在大量键值对以SDS形式存储时，哈希查找的时间复杂度接近O(1)。