一)String类型:可以使用object encoding name就可以查看字符串的编码
SDS，flags的值不同，那么len和alloc所表示的值的数据范围也不同，所以flags的只是为了标识SDS头的总大小；
alloc和len刚开始进行申请内存空间的时候都是相同的
String是redis中最常见的数据结构类型:
1)最基本的编码方式是RAW，是基于简单动态字符串来实现的，存储上线是512mb，每一次存储一个String类型的数据的时候，需要先申请内存创建一个RedisObject的内存空间，再申请SDS的内存空间，申请的时候有两次内存的申请，释放的时候也是有两次内存的释放；
2)如果存储的SDS的长度是小于44个字节的，那么会直接采用EMBSTR编码，此时的ObjectHead和SDS是一段连续的内存空间，申请内存的时候只是需要调用一次内存分配函数即可(因为每一次分配内存都要涉及到用户态和内核态的切换)
SDS一共占用48个字节，RedisObject占用16个字节，一共是64个字节(不会超过64字节)，Redis在底层采用的内存分配算法是以2^N来做内存分配的，64恰好是一个分片大小，就不会产生内存碎片，所以实际使用String类型的时候，尽量字符串长度小于44字节
3)如果进行存储的字符串是整数值，况且在Long_Max范围内，底层就会使用INT编码，直接将数据存储在RedisObject的指针位置(指针刚好8个字节)，就不需要SDS了
Redis中的List数据结构
Redis的List类型可以从首和尾进行操作元素
哪一个数据结构可以满足以上特征呢
1)使用普通双向链表，可以从双端进行访问内存占用比较高，内存碎片比较多
2)使用ZipList，可以从双端进行访问，内存的占用比较低，存储的上限比较低，双端访问不是基于指针实现的，而是记录每一个结点的大小，推算出内存地址的，因为他是申请连续内存空间的，如果数据量不多还可以，但是如果数据量过大，申请较大的连续内存空间效率可能非常低，所以是不建议使用ZipList来存储过多的数据的，只能存储少量数据
3)QuickList:底层是使用双端链表+压缩列表，可以从双端进行访问，内存占用是比较低的，包含多个Ziplist，存储上限较高，双端列表的每一个节点不是数据而是一个ZipList
3.1)在3.2版本之前，Redis使用ZipList(只能存储少量数据)和LinkedList来实现List，当元素数量小于512况且元素大小小于64字节的时候采用ZipList编码，超过使用LinkedList编码；
3.2)在3.2版本以后，Redis统一使用QuickList来实现List；
1)上面这个方法是通用的插入方法，where是队首或者是队尾，lpush和rpush底层都是调用的pushGenericCommand方法，最后的这个xx参数，如果你进行传递了，也就是true，只有当前的key存在，才会执行push命令，如果不存在，一般是不会传递的，也就是当你第一次进行插入的时候，key不存在，就会自动创建这个key，并分配内存空间；
2)第一个参数client代表客户端，当redis的客户端和服务端建立连接的时候，都会被封装成一个client对象，里面包含着客户端的各种信息，包括客户端要执行的命令，每一个命令都会被分成N段(lpush key value l1 l2 l3)，命令本质上就是一个一个的字符串，每一个字符串会使用空格隔开，分成多个命令段放到一个数组中，也就是argv数组，其实最后执行命令的时候，就是从c里面的argv数组中取出一个一个的参数命令段，拼接成完整命令执行；
3)j=2开始遍历是在寻找未来可以存放在list中的元素，里面的if语句是针对用户传递过来的针对于元素大小的校验，argc就是整个argv数组元素的个数；
4)lookupkeywrite方法是在寻找你要向list集合中的哪一个key进行push，第一个参数是c->db，是客户端要进行访问哪一个数据库，取出当前客户端要访问的数据库，第二个参数在数据库中去选择对应key去寻找对应的value(list)；
最终方法的返回值是一个RedisObject对象(list)
5)然后去进行检查当前类型是否是一个List类型，根据RedisObject中的type属性来检查当前对象的类型，如果不是list类型直接返回；
6)如果RedisObject不存在并且xx为true，说明没有list就直接返回了；
7)否则就会在createQuickList中创建一个全新的List:
8)createObject方法底层创建了一个全新的RedisObject对象，并将RedisObject中数据的指针指向创建的新的list，并在方法底层针对RedisObject设置全新的编码和类型；
9)最后的quicklistsetoptions中限制QuickList中每一个ZipList的大小，是否压缩，server.list_compress_depth是压缩深度，如果是0表示不进行压缩，如果是1表示QuickList的首尾各有一个不压缩，中间节点压缩，如果是2表示QuickList的首尾各有两个节点不压缩，中间节点压缩
10)dbAdd方法是真正的添加元素
Redis中的Set数据结构:对元素的查询效率非常高
Set是Redis中的单列集合，包括以下特点:
1)不保证有序性
2)保证元素唯一
3)求并集，差集，补集
1)首先就是跳表， 查询性能比较不错，但是不太合适，首先跳表要去根据score值进行排序，但是Set集合不需要有序，但是Set集合中还没有score值；
2)Set是Redis中的集合，不一定保证元素有序性，但是需要保证元素唯一，对查询性能要求极高，为了保证查询效率和唯一性，set使用dict编码，dict中的key用来存储元素，value统一使用null；
3)当存储的Set集合里面全部都是整数的时候，并且元素数量不超过set-max-intset-entries的时候，底层默认使用的是IntSet编码，是连续存储空间，元素数量也不能太多，从而来节省内存；
1)subject就是一个RedisObject对象，里面的编码可能是Inset或者是dict，第二个参数是要插入的值
2)进行新增元素的时候，如果RedisObject中的编码是HT编码，那么直接插入元素value即可
3)如果RedisObject中的编码类型是IntSet那么直接判断当前value是否是整数，如果是整数，直接添加元素到IntSet里面，如果此时添加元素成功了，直接判断当前元素个数是否大于了set-max-intset-entries的值，如果大于，那么直接将编码转换成HT
4)如果value值不是整数直接转换成HT编码；
Zset集合:
Zset也是SortedSet，其中每一个元素都需要指定score值和member值
1)可以根据score值进行排序
2)member值必须唯一
3)可以根据member值查询分数
在Zset里面底层的数据结构必须满足键值存储，键必须唯一，可以进行排序
1)跳表这种数据结构，SkipList可以进行排序，并且可以同时存储score值和ele字符串，但是要根据键查询对应的分数值就比较困难了，只能通过遍历的方式进行查询，效率比较低，况且member只能是唯一的，实现起来就比较困难；
2)HT:可以进行键值存储，并且可以根据Key(member)来查询对应的value值但是不能做排序
基于跳表进行排序(根据value也就是score得分来做排序，来做范围查找，基于哈希表来根据key(member)查询指定的val(score)，但是很占用内存；
当元素数量不多的时候，那么HT和SkipList的优势是不明显的，而且还会更耗费内存，因此Zet底层还会采用ZipList结构来节省内存，但是要满足以下两个条件:
1)元素数量小于zset_max_ziplist_entries，默认值是128
2)每一个元素都小于zset_max_ziplist_value，默认值是64字节，这两个条件都是可以通过配置文件进行修改
1)这个代码首先会根据key去寻找对应的zset结构，如果不存在就创建新的Zset，最终返回的是RedisObject对象，里面的内容执行zset；
2)进行检查编码是否是Zset，如果不是则进行退出
3)如果zset不存在那么直接进行初始化操作，首先会在if条件中进行判断zset_max_ziplist_entries是否等于0，如果等于0说明这是人为手动进行设置的，说明如果这个条件成立，那么永远也不会再使用ZipList编码了，永远使用Dict+SkipList编码
或者是value中的元素大小小于zset_max_ziplist_value
1)上面的代码首先进行判断当前的编码格式，如果已经是跳表了，那么无需进行转换
2)如果是ZipList编码，首先进行判断当前元素中是否已经存在了这个新增的值(通过RedisObject中的ptr指针来进行查询)，如果当前元素已经存在了，那么直接更新score值即可
3)如果元素不存在，就直接判断当前元素总个数(假设已经把这个元素给添加进来了，所以要+1)和当前元素的大小是否已经超过了指定的值，或者是整个ZipList的大小超过了上限，也是更换编码
但数据量比较小的时候，Zset底层使用ZipList，ZipList本身并没有排序功能，而且没有键值对的概念，因此只能通过Zset底层编码来实现:
1)ZipList是连续内存空间，因此score值和element是连续紧挨在一起的两个entry，element在前，score值在后面
2)score值越小越靠近队首，score值越大越靠近队尾，最终是按照score值升序排列的
Hash结构的底层实现:
Hash结构和Zset结构十分相似，都是键值存储，都是要求根据键来获取对应的值，况且键都是唯一的，但是它们的区别也是很明显的:
1)Zset的值要求是member，值是score，但是哈希类型的键和值都是任意值
2)zset要根据score值进行排序，hash则无需进行排序
因此Hash结构底层采用的编码和Zset也是基本一致的只需要把排序有关的ZipList去掉即可
1)Hash结构底层默认使用的是ZipList编码，用来节省内存，ZipList中的两个相邻Entry分别保存field和value
2)但数据量比较大的时候，Hash结构默认会转化为HT编码也就是Dict，但是触发条件有两个
2.1)ZipList中的元素数量超过了hash-max-ziplist-entries默认是512字节
2.2)ZipList中的任意entry大小超过了hash-max-ziplist-value默认是64字节
argv数组中全是用户输入的分段命令，argc是argv数组的长度
1)首先redis会进行判断如果当前编码不是ZipList编码，那么啥也不用做了，直接返回
2)start=2，表示要想hash结构中添加的元素的第一个value值得索引，argc是最后一个数组的长度，argc-1就是最后一个要向key中添加得value得索引下标
3)开始进行for循环遍历，判断这个value值是否是字符串，如果是字符串，就继续向下进行判断，然后根据sdslen来求出字符串的字节数，如果字节数大于hash_max_ziplist_value那么直接更换编码为hash
4)如果ZipList的长度大小超过了1G，也转化成哈希表
5)但是在上面的这个代码里面没有做ZipList元素大小的判断，因为用户输入的field值可能原来已经在redis中存在了，如果发现redis中的field值和用户所进行指定的field值相同，那么会直接覆盖对应的value值，但是redis中哈希结构的值的个数也是没有发生变化的，所以在这里面是不能够判断ZipList中的元素数量超过了hash-max-ziplist-entries转化成Dict编码
最终向Zset集合中添加元素的代码:
1)先进行查看是否是ZipList编码，如果不是ZipList编码，直接将之插入到哈希表中或者覆盖
2)如果是ZipList编码，先进行查询head指针，如果head不为空，再根据ziplistFind查询field值是否已经在redis中存在了，如果已经存在了，直接调用zipListReplace更新value值update代表是否执行了更新操作，将其置为1；
3)如果不存在，也就是update不等一，直接添加到ZipList的尾部
4)最后再来判断list长度是否超出
