呐，说是基础，其实你不知道的话，用着也没啥问题，但无脑用不考虑场景的话，数据类型用错会造成不小的问题。看了下 Raiden_xin 的总结：小白也能看懂的Redis教学基础篇——redis基础数据结构，细致专业，就摘录一部分吧。
Redis是C语音编写的基于内存的数据结构存储系统。可作数据库、缓存和消息中间件使用。
其支持多种类型的数据结构：字符串（strings）；列表（lists）；字典（dictht）；集合（sets）；有序集合（sorted sets）。
通常我们在项目中可以用它来做缓存、记录签到数据、分布式锁等等。
今天我们先说一下它的前三种基础数据结构：字符串、列表和字典。
字符串（strings）
Redis拥有两种字符串表述方式，其一是C语言传统的字符串表述方式，常用Redis代码中字符串常量等一些无需对字符串进行修改的地方。
struct sdshdr{
//记录字符数组中已经使用的字节数量 即是字符串的长度
int len;
//记录字符数组中未使用的字节数
int free;
//字符数组 用于保存字符串
char buf[];
}
Redis为什么要使用这样的结构，其实和java使用StringBuilder的思维是大相径庭。为了方便修改和提升性能。比如C的字符串获取字符串长度时要遍历整个字符数组。
其时间复杂度是O(n)，而SDS则可以直接获取len，时间复杂度为O(1)。修改字符串N次字符串并且字符串和以前的长度不一致时，C普通字符串长度必然需要执行N次内存重分配。
而SDS存在预扩容，所以最多需要执行N次内存分配。
注：与扩容其本质和list类似，在需要的长度大于现在数组的长度时，会触发字符串扩容，当数据小于1M时，字符数组每次扩容都是其原来容量的2倍。1M后每次扩容新增1M容量。（这个和MongoDB的数据块扩容相似）
列表
Redis中的列表相当于java中的LinkedList，它是一个双向链表，插入和删除都拥有极好的性能，时间复杂度为O(1)，但是随机查找比较慢，时间复杂度为O(n)。
虽然可以将列表当成一个LinkedList，但是在Redis内部列表并不是一个简单的双向链表的实现。
在列表保存元素个数小于512个且每个元素长度小于64字节的时候为了节省内存其底层实现是一块连续内存来存储，称之为ziplist压缩列表。当不满足之前的两个条件时则改用quicklist快速列表来存储原元素。
ziplist压缩列表
压缩列表是Redis为了节约内存而开发的，是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构。一个压缩列表可以包含任意多个节点，每个节点保存一个字节数组或者一个整数值。
struct ziplist<T>{
int32 zlbytes;
int32 zltail_offset;
int16 zllemhth;
T[] entries;
int8 zlend;
}其结构如下图所示：
节点结构如下：
struct entry{
int<var> previous_entry_length;//前一个原数的字节长度
int<var> encoding;//元数类型编码
optional byte[] content;//元素内容
}
这里有一个点要注意，如果entryX+1和起身后的节点的长度都都在250~253个字节之间的话，如果entryX长度变成了254个字节。那么entryX+1中的previous_entry_length将扩容成5个字节，这将导致entryX+1的整体长度也会大于254个字节，引起entryX+2个字节中的previous_entry_length也发生扩容，使得entryX+2的整体长度也超过254。并对后面的节点造成连锁影响这个就叫连锁更新。
将会对性能造成一定的影响。
quicklist快速列表
快速列表是ziplist和linkedlist的混合体。它将linkedlist按段切分，每一段使用ziplist让内存紧凑，多个ziplist之间使用双向指针串接起来。为了进一步节省空间。Redis还会对ziplist进行压缩，使用LZF算法压缩。可以选择压缩的深度，默认的压缩深度是0既不压缩。有时候为了节省空间，但是又不想因为压缩而影响取出和放入的性能，可以选着压缩深度为1或者2。既首尾的第一个或者首尾的第一个和第二个不压缩。
struct quicklist{
quicklistNode* head;//头节点
quicklistNode* tail;//尾节点
long count;//元素总数
int nodes;//ziplist 节点数量
int compressDepth;//LZF 算法压缩深度
};
struct quicklistNode{
quicklistNode* prev;//前一个节点
quicklistNode* next;//下一个节点
ziplist* zl;//指向压缩列表的指针
int32 size;//压缩列表的字节总数
int16 count;//压缩列表中的元素个数
int2 encoding;//存储形式 2bit 是原生字节数组还是被压缩过的
};
复制代码
字典（dictht）
字典又称之为hash，或者映射（map），也可以理解为redis自己实现的JDK1.7版本的HashMap。是一种用于保存键值对的抽象数据结构。在字典中，一个键（Key）可以和一个值（value）进行关联，成为一个键值对。
字典中每个键都是唯一的。程序可以在字典中根据键查找与之关联的值，或者通过键来跟新或者删除值。接下来的内容将详细介绍Redis中字典的两种底层实现。
ziplist
当字典中的元素满足以下两个条件时，字典的底层将会使用ziplist来报错键值对。
1.字典对象保存的所有键值对的键和值的字符串长度都小于64个字节。
2.字段对象保存的键值对数量小于512个。
看到这里也许有的看官会不明白了。在上面我们刚刚学过ziplist压缩列表，大家都知道这其实就是一个数组。前面的列表可以用数组来保存，但是这里是键值对啊，一个map，怎么用数组来保存？
hash表
hash表顾名思义，其本质就是一个HashMap：
typedef struct dict{
dictType *type;//类型特定函数
void *privdata;//私有函数
dictht ht[2];//hash表
int trehashidx;//扩容索引 当不在扩容的时候 为-1
};
typedef struct dictht{
dictEntry **table;//哈希表数组
unsigned long size;//哈希表大小
unsigned long sizemask;//哈希表槽位取模基准参数 总是等于size - 1
unsigned long used;//已有节点数量
}
typedef struct dictEntry{
void *key;//键
//值 这里三个属性是因为 值可能是一个对象引用也可能是 一个uint64_t或者int64_t整数值
union{
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
} v;
//下一个节点 多个槽位相同的值 串联成一个链表
struct dictEntry *next;
}结构示意图：
渐进式rehash ：
字典在扩容的过程中会在 ht[1] 创建一个新的哈希表，而且它并不会一次性将所有的数据都转移到新的哈希表之中。而是分而治之，像蚂蚁搬家一样，一部分一部分的迁移，我们称之为渐进式rehash。
参考资料
小白也能看懂的Redis教学基础篇——redis基础数据结构
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