1.Redis是什么?简述它的优缺点?

Redis的字符串类型是通过简单动态字符串SDS来实现的。简单动态字符串是Redis自己实现的一种字符串表示方式，相比于C语言中的传统字符串，它具有以下几个特点：

1. 动态调整大小：简单动态字符串可以根据需要动态地调整大小。它会根据字符串的长度自动分配足够的内存空间，并且可以根据需要释放多余的空间，以节省内存。

2. 记录长度信息：简单动态字符串会在内部记录字符串的长度信息，这样可以在O(1)的时间复杂度内获取字符串的长度，而不需要每次都遍历整个字符串计算长度。

3. 二进制安全：简单动态字符串可以存储任意二进制数据，而不仅仅局限于文本字符串。这使得Redis的字符串类型非常灵活，可以用于存储各种类型的数据。

4. 内部缓冲区和空终止符：简单动态字符串使用一个内部缓冲区来存储字符串的实际内容，并且以空终止符'\0'作为结束标志。这样可以方便地将简单动态字符串转换为C语言中的传统字符串。

2.Redis为什么这么快?

 简单动态字符串作为Redis字符串类型的底层实现，提供了高效的字符串存储和操作方式。它可以在常数时间内执行字符串长度计算、追加、截取等操作，同时也支持二进制数据的存储和处理。这使得Redis的字符串类型非常适合用于缓存、计数器、计时器等场景

3.Redis相比Memcached有哪些优势?

Redis中的Map类型数据底层的存储方式是使用哈希表Hash Table来实现的。哈希表是一种根据键Key和值Value之间的映射关系进行存储和查找的数据结构。它通过将键映射到一个数组索引的方式来实现高效的存储和查找操作。

 在Redis中，Map类型数据的底层实现是使用了两种不同的哈希表结构：字典Dictionary和压缩列表ZipList。

 1. 字典Dictionary：字典是Redis中最常用的哈希表结构，它使用了哈希函数将键映射到数组索引上，并使用链表来解决哈希冲突。字典的优点是可以处理大量的键值对，并且在查找、插入和删除操作上具有很高的效率。字典在存储大规模的Map类型数据时非常有效。

 2. 压缩列表ZipList：压缩列表是一种紧凑的、连续存储的数据结构，用于存储较小的Map类型数据。它将键值对以连续的方式存储在一块连续的内存区域中，使用特定的编码方式来节省内存空间。压缩列表适用于存储较小的Map类型数据，可以在一定程度上减少内存的使用。

 Redis会根据Map类型数据的大小和其他因素来选择使用字典或压缩列表作为底层的存储结构。对于较大的Map类型数据，Redis会使用字典来存储，以提供高效的存储和查找操作。对于较小的Map类型数据，Redis会使用压缩列表来存储，以节省内存空间。

总之，Redis的Map类型数据底层的存储方式是通过使用哈希表来实现的，具体使用字典或压缩列表取决于数据的大小和其他因素。

4.为什么要用 Redis 做缓存?

Redis的List类型数据底层的存储方式是使用双向链表Doubly Linked List来实现的。

双向链表是一种数据结构，每个节点包含一个值以及指向前一个节点和后一个节点的指针。通过这种链式结构，可以在常量时间内进行插入、删除和访问操作。

在Redis中，List类型数据的底层实现使用了一个双向链表来存储元素。每个节点包含一个值，并通过指针连接到前一个节点和后一个节点。通过这种方式，Redis可以在常量时间内进行以下操作：

 1. 头部插入和删除：在链表的头部进行元素的插入和删除操作，时间复杂度为O(1)。

2. 尾部插入和删除：在链表的尾部进行元素的插入和删除操作，时间复杂度为O(1)。

3. 索引访问：通过索引位置可以快速地访问链表中的元素，时间复杂度为O(n)，其中n为链表的长度。

4. 范围访问：可以通过起始索引和结束索引来获取链表中的一段元素，时间复杂度为O(k+n)，其中k为范围的长度，n为链表的长度。

由于双向链表的特性，Redis的List类型数据可以支持高效的插入、删除和访问操作。同时，双向链表还可以支持在头部和尾部进行快速的插入和删除操作，非常适合用于实现队列、栈等数据结构。

总之Redis的List类型数据底层的存储方式是通过使用双向链表来实现的，以实现高效的插入、删除和访问操作

Redis的Set类型数据底层的存储方式是使用有序集合Sorted Set来实现的。有序集合是一种基于跳跃表Skip List和哈希表Hash Table的数据结构。

在Redis中，Set类型数据的底层实现是通过使用跳跃表和哈希表的组合来实现的。跳跃表用于存储元素的有序性，而哈希表用于实现快速的查找和插入操作。

跳跃表是一种有序的链表结构，它包含多个层级，每个层级都是一个有序的链表。每个节点包含一个元素以及指向下一层级的指针。通过这种层级结构，跳跃表可以快速地进行元素的查找和插入操作，平均时间复杂度为O(log n)。

哈希表用于存储元素的值和对应的分数score

重点：

Redis的跳跃表（Skip List）是一种基于随机化的数据结构，用于实现有序集合（Sorted Set）的底层数据结构。它类似于平衡树，但是相比于平衡树，跳跃表的插入、删除和查找操作都更加高效。 跳跃表由多个层级组成，每一层都是一个有序的链表。每个节点都包含一个分值和一个指向下一层节点的指针。在每一层中，节点的数量都是随机的，但是节点之间的分值都是有序的。最底层的链表包含所有的节点，而最高层的链表只包含一个节点，这个节点是所有节点中分值最大的节点。 在跳跃表中，查找操作的时间复杂度为O(log n)，与平衡树相同。但是，跳跃表的实现更加简单，而且在插入和删除操作中，跳跃表的性能都比平衡树更加优秀。因此，Redis中使用跳跃表作为有序集合的底层数据结构，可以提高有序集合的性能。 总之，跳跃表是一种高效的数据结构，用于实现有序集合。它通过随机化和多层链表的结构，实现了高效的插入、删除和查找操作。