1. redis数据结构和对象

redis数据结构与对象

1. 简单动态字符串

Redis 没有直接使用 C 语言传统的字符串表示（以空字符结尾的字符数组，以下简称 C 字符串）， 而是自己构建了一种名为简单动态字符串（simple dynamic string，SDS）的抽象类型， 并将 SDS 用作 Redis 的默认字符串表示。

1.1 简单动态字符串定义

struct sdshdr {
    // 记录 buf 数组中已使用字节的数量
    // 等于 SDS 所保存字符串的长度
    int len;

    // 记录 buf 数组中未使用字节的数量
    int free;

    // 字节数组，用于保存字符串
    char buf[];

};

SDS实例如下：

1.2 SDS与C语言字符串区别

根据传统， C 语言使用长度为 N+1 的字符数组来表示长度为 N 的字符串， 并且字符数组的最后一个元素总是空字符 ‘\0’C语言字符串。

C 语言使用的这种简单的字符串表示方式， 并不能满足 Redis 对字符串在安全性、效率、以及功能方面的要求，接下来详细对比 C 字符串和 SDS 之间的区别， 并说明 SDS 比 C 字符串更适用于 Redis 的原因，如下：

常数复杂度获取字符串长

• C 字符串并不记录自身的长度信息， 所以为了获取一个 C 字符串的长度， 程序必须遍历整个字符串， 对遇到的每个字符进行计数， 直到遇到代表字符串结尾的空字符为止， 这个操作的复杂度为 O(N)
• SDS 在 len 属性中记录了 SDS 本身的长度， 所以获取一个 SDS 长度的复杂度仅为 O(1)；

杜绝缓存溢出

• C 字符串不记录自身长度带来的另一个问题是容易造成缓冲区溢出（buffer overflow）。举个例子， *strcat(char *dest, const char *src)函数可以将 src 字符串中的内容拼接到 dest 字符串的末尾：假设dest 内存分配的空间不足以容纳 src 字符串中的所有内容， 就会产生缓冲区溢出
• 与 C 字符串不同， SDS 的空间分配策略完全杜绝了发生缓冲区溢出的可能性： 当对 SDS 进行修改时，若空间不足时， API 会自动将 SDS 的空间进行扩展， 然后才执行实际的修改操作， 所以也不会出现缓冲区溢出问题。

减少修改字符串时带来的内存重分配次数

C 字符串的长度和底层数组的长度之间存在关联性：对于一个包含了 N 个字符的 C 字符串来说， 这个 C 字符串的底层实现总是一个 N+1 个字符长的数组（额外的一个字符空间用于保存空字符）， 所以每次增长或者缩短一个 C 字符串， 程序都总要对保存这个 C 字符串的数组进行一次内存重分配操作。

为了避免 C 字符串的这种缺陷， SDS 通过未使用空间解除了字符串长度和底层数组长度之间的关联： 在 SDS 中， buf 数组的长度不一定就是字符数量加一， 数组里面可以包含未使用的字节， 而这些字节的数量就由 SDS 的 free 属性记录。

通过未使用空间， SDS 实现了空间预分配和惰性空间释放两种优化策略。

• 空间预分配用于优化 SDS 的字符串增长操作： 当 SDS 的 API 对一个 SDS 进行修改， 并且需要对 SDS 进行空间扩展的时候， 程序不仅会为 SDS 分配修改所必须要的空间， 还会为 SDS 分配额外的未使用空间。

  其中， 额外分配的未使用空间数量由以下公式决定：

  • 如果对 SDS 进行修改之后， SDS 的长度（也即是 len 属性的值）小于 1 MB ， 那么程序分配和 len 属性同样大小的未使用空间， 这时 SDS len 属性的值将和 free 属性的值相同。
  • 如果对 SDS 进行修改之后， SDS 的长度将大于等于 1 MB ， 那么程序会分配 1 MB 的未使用空间。

• 惰性空间释放用于优化 SDS 的字符串缩短操作： 当 SDS 的 API 需要缩短 SDS 保存的字符串时， 程序并不立即使用内存重分配来回收缩短后多出来的字节， 而是使用 free 属性将这些字节的数量记录起来， 并等待将来使用。

2. 链表

2.1 链表节点定义

多个 listNode 可以通过 prev 和 next 指针组成双端链表。

typedef struct listNode {

    // 前置节点
    struct listNode *prev;

    // 后置节点
    struct listNode *next;

    // 节点的值
    void *value;

} ;

链表节点实例如下：

2.2 Redis 的链表定义

typedef struct list {

    // 表头节点
    listNode *head;

    // 表尾节点
    listNode *tail;

    // 链表所包含的节点数量
    unsigned long len;

    // 节点值复制函数
    void *(*dup)(void *ptr);

    // 节点值释放函数
    void (*free)(void *ptr);

    // 节点值对比函数
    int (*match)(void *ptr, void *key);

} ;

链表实例如下：

Redis的链表特性

• 双端： 链表节点带有 prev 和 next 指针， 获取某个节点的前置节点和后置节点的复杂度都是 O(1) 。
• 无环： 表头节点的 prev 指针和表尾节点的 next 指针都指向 NULL ， 对链表的访问以 NULL 为终点。
• 带表头指针和表尾指针： 通过 list 结构的 head 指针和 tail 指针， 程序获取链表的表头节点和表尾节点的复杂度为 O(1) 。
• 带链表长度计数器： 程序使用 list 结构的 len 属性来对 list 持有的链表节点进行计数， 程序获取链表中节点数量的复杂度为 O(1) 。
• 多态： 链表节点使用 void* 指针来保存节点值， 并且可以通过 list 结构的 dup 、 free 、 match 三个属性为节点值设置类型特定函数， 所以链表可以用于保存各种不同类型的值。

3. 字典

Redis 的字典使用哈希表作为底层实现， 一个哈希表里面可以有多个哈希表节点， 而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对。

3.1 哈希表定义

• table 属性是一个数组， 数组中的每个元素都是一个指向 dict.h/dictEntry 结构的指针， 每个 dictEntry 结构保存着一个键值对。
• size 属性记录了哈希表的大小， 也即是 table 数组的大小， 而 used 属性则记录了哈希表目前已有节点（键值对）的数量。
• sizemask 属性的值总是等于 size - 1 ， 这个属性和哈希值一起决定一个键应该被放到 table 数组的哪个索引上面。

typedef struct dictht {

    // 哈希表数组
    dictEntry **table;

    // 哈希表大小
    unsigned long size;

    // 哈希表大小掩码，用于计算索引值
    // 总是等于 size - 1
    unsigned long sizemask;

    // 该哈希表已有节点的数量
    unsigned long used;

} ;

3.2哈希节点定义

• key 属性保存着键值对中的键， 而 v 属性则保存着键值对中的值， 其中键值对的值可以是一个指针， 或者是一个 uint64_t 整数， 又或者是一个 int64_t 整数。
• next 属性是指向另一个哈希表节点的指针。Redis 的哈希表使用链地址法（separate chaining）来解决键冲突： 每个哈希表节点都有一个 next 指针， 多个哈希表节点可以用 next 指针构成一个单向链表， 被分配到同一个索引上的多个节点可以用这个单向链表连接起来， 这就解决了键冲突的问题。

typedef struct dictEntry {

    // 键
    void *key;

    // 值
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
    } v;

    // 指向下个哈希表节点，形成链表
    struct dictEntry *next;
} ;

哈希表实例如下：

3.3字典定义

• type 属性是一个指向 dictType 结构的指针， 每个 dictType 结构保存了一簇用于操作特定类型键值对的函数， Redis 会为用途不同的字典设置不同的类型特定函数。
• 而 privdata 属性则保存了需要传给那些类型特定函数的可选参数。
• ht 属性是一个包含两个项的数组， 数组中的每个项都是一个 dictht 哈希表， 一般情况下， 字典只使用 ht[0] 哈希表， ht[1] 哈希表只会在对 ht[0] 哈希表进行 rehash 时使用。
• 除了 ht[1] 之外， 另一个和 rehash 有关的属性就是 rehashidx ： 它记录了 rehash 目前的进度， 如果目前没有在进行 rehash ， 那么它的值为 -1 。

typedef struct dict {

    // 类型特定函数
    dictType *type;

    // 私有数据
    void *privdata;

    // 哈希表
    dictht ht[2];

    // rehash 索引
    // 当不在 rehash 时，值为 -1
    int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */

};

其中，type 属性和 privdata 属性是针对不同类型的键值对， 为创建多态字典而设置的：

typedef struct dictType {

    // 计算哈希值的函数
    unsigned int (*hashFunction)(const void *key);

    // 复制键的函数
    void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);

    // 复制值的函数
    void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);

    // 对比键的函数
    int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);

    // 销毁键的函数
    void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);

    // 销毁值的函数
    void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);

};

字典实例如下：

3.4.渐进式rehash

随着操作的不断执行， 哈希表保存的键值对会逐渐地增多或者减少， 为了让哈希表的负载因子（load factor）维持在一个合理的范围之内， 当哈希表保存的键值对数量太多或者太少时， 程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩。

其中，哈希表的负载因子公式如下：

# 负载因子 = 哈希表已保存节点数量 / 哈希表大小 
load_factor = ht[0].used / ht[0].size

对字典的哈希表执行 rehash 的步骤如下：

1. 为字典的 ht[1] 哈希表分配空间， 这个哈希表的空间大小取决于要执行的操作， 以及 ht[0] 当前包含的键值对数量 （也即是 ht[0].used 属性的值）：
   1. 如果执行的是扩展操作， 那么 ht[1] 的大小为第一个大于等于 ht[0].used * 2 的 2^n （2 的 n 次方幂）；
   2. 如果执行的是收缩操作， 那么 ht[1] 的大小为第一个大于等于 ht[0].used 的 2^n 。
2. 将保存在 ht[0] 中的所有键值对 rehash 到 ht[1] 上面： rehash 指的是重新计算键的哈希值和索引值， 然后将键值对放置到 ht[1] 哈希表的指定位置上。
   1. 在字典中维持一个索引计数器变量 rehashidx ， 并将它的值设置为 0 ， 表示 rehash 工作正式开始。
   2. 在 rehash 进行期间， 每次对字典执行添加、删除、查找或者更新操作时， 程序除了执行指定的操作以外， 还会顺带将 ht[0] 哈希表在 rehashidx 索引上的所有键值对 rehash 到 ht[1] ， 当 rehashidx 索引的数据rehash 工作完成之后， 程序将 rehashidx 属性的值增一。
   3. 随着字典操作的不断执行， 最终在某个时间点上， ht[0] 的所有键值对都会被 rehash 至 ht[1] ， 这时程序将 rehashidx 属性的值设为 -1 ， 表示 rehash 操作已完成。
3. 当 ht[0] 包含的所有键值对都迁移到了 ht[1] 之后 （ht[0] 变为空表）， 释放 ht[0] ， 将 ht[1] 设置为 ht[0] ， 并在 ht[1] 新创建一个空白哈希表， 为下一次 rehash 做准备。

渐进式rehash流程图如下

1.初始态字典

2.迁移rehash索引0的键值对

3.迁移rehash索引1的键值对

4.rehash不断进行，直至迁移完所有索引对应的键值对数据

5.rehash之后的字典

4. 跳跃表

简单的来说跳跃表就是建立多级索引，提高查询效率。经典的跳跃表图示，如下：

//保证下一级索引向上一级索引的晋升概率为SKIPLIST_P
private int randomLevel() {
  int level = 1;
  // 当 level < MAX_LEVEL，且随机数小于设定的晋升概率时，level + 1
  while (Math.random() < SKIPLIST_P && level < MAX_LEVEL)
    level += 1;
  return level;
}

4.1跳跃表定义

• 头指针header和尾指针tail。
• 链表长度length，即链表包含的节点总数。注意，新创建的skiplist包含一个空的头指针，这个头指针不包含在length计数中。
• level表示skiplist的总层数，即所有节点层数的最大值。

图示如下：

typedef struct zskiplist {

    // 表头节点和表尾节点
    struct zskiplistNode *header, *tail;

    // 表中节点的数量
    unsigned long length;

    // 表中层数最大的节点的层数
    int level;

};

4.2跳跃表节点定义

typedef struct zskiplistNode {

    // 后退指针
    struct zskiplistNode *backward;

    // 分值
    double score;

    // 成员对象
    robj *obj;

    // 层
    struct zskiplistLevel {

        // 前进指针
        struct zskiplistNode *forward;

        // 跨度
        unsigned int span;

    } level[];

};

• obj字段存放的是节点数据。
• score字段是数据对应的分数。
• backward字段是指向链表前一个节点的指针（前向指针）。节点只有1个前向指针，所以只有第1层链表是一个双向链表。
• level[]存放指向各层链表后一个节点的指针（后向指针）。每层对应1个后向指针，用forward字段表示。
• 每个后向指针还对应了一个span值，它表示当前的指针跨越了多少个节点。span用于计算元素排名(rank)。

查询指定排名举例

假设我们在这个skiplist中查找score=89.0的元素（即Bob的成绩数据）

从小到大的排名：在查找路径中，我们会跨域图中标红的指针，这些指针上面的span值累加起来，就得到了Bob的排名(2+2+1)-1=4（减1是因为rank值以0起始）。

从大到小的排名：只需要用skiplist长度减去查找路径上的span累加值，即6-(2+2+1)=1。

5. 整数集合

整数集合（intset）是 Redis 用于保存整数值的集合抽象数据结构， 它可以保存类型为 int16_t 、 int32_t 或者 int64_t 的整数值， 并且保证集合中不会出现重复元素。

5.1 整数集合定义

• contents 数组是整数集合的底层实现： 整数集合的每个元素都是 contents 数组的一个数组项（item）， 各个项在数组中按值的大小从小到大有序地排列， 并且数组中不包含任何重复项。
• length 属性记录了整数集合包含的元素数量， 也即是 contents 数组的长度。

content 字段虽然被定义成指向一个 int8_t 类型数据的指针，但实际上 redis 无论是读取数组元素还是新增元素进去都依赖 encoding 和 length 两个字段直接操作的内存。

encoding取值类型

• 如果 encoding 属性的值为 INTSET_ENC_INT16 ， 那么 contents 就是一个 int16_t 类型的数组， 数组里的每个项都是一个 int16_t 类型的整数值 （最小值为 -32,768 ，最大值为 32,767 ）。
• 如果 encoding 属性的值为 INTSET_ENC_INT32 ， 那么 contents 就是一个 int32_t 类型的数组， 数组里的每个项都是一个 int32_t 类型的整数值 （最小值为 -2,147,483,648 ，最大值为 2,147,483,647 ）。
• 如果 encoding 属性的值为 INTSET_ENC_INT64 ， 那么 contents 就是一个 int64_t 类型的数组， 数组里的每个项都是一个 int64_t 类型的整数值 （最小值为 -9,223,372,036,854,775,808 ，最大值为 9,223,372,036,854,775,807 ）。

typedef struct intset {

    // 编码方式
    uint32_t encoding;

    // 集合包含的元素数量
    uint32_t length;

    // 保存元素的数组
    int8_t contents[];

} intset;

int16_t 类型整数集合示例，如下：

5.2.升级

每当我们要将一个新元素添加到整数集合里面， 并且新元素的类型比整数集合现有所有元素的类型都要长时， 整数集合需要先进行升级（upgrade）， 然后才能将新元素添加到整数集合里面。步骤如下：

• 根据新元素的类型， 扩展整数集合底层数组的空间大小， 并为新元素分配空间。
• 将底层数组现有的所有元素都转换成与新元素相同的类型， 并将类型转换后的元素放置到正确的位上， 而且在放置元素的过程中， 需要继续维持底层数组的有序性质不变。
• 将新元素添加到底层数组里面。

升级举例

举个例子， 假设现在有一个 INTSET_ENC_INT16 编码的整数集合， 集合中包含三个 int16_t 类型的元素。现在， 假设我们要将类型为 int32_t 的整数值 65535 添加到整数集合里面。插入流程如下

1.分配新的空间

2.调整原有元素位置

3.添加新元素

6. 压缩列表

6.1 压缩列表的定义

**压缩列表（ziplist）**本质上就是一个字节数组，是Redis为了节约内存而设计的一种线性数据结构，可以包含任意多个元素，每个元素可以是一个字节数组或一个整数。这块内存物理上是连续的，逻辑上被分为逻辑划分为多个字段，如图所示：

字段含义如下：

• zlbytes：压缩列表的字节长度，占4个字节，因此压缩列表最长(2^32)-1字节；
• zltail：压缩列表尾元素相对于压缩列表起始地址的偏移量，占4个字节；
• zllen：压缩列表的元素数目，占两个字节；
• entryX：压缩列表存储的若干个元素，可以为字节数组或者整数；entry的编码结构后面详述；
• zlend：压缩列表的结尾，占一个字节，恒为0xFF。

6.2压缩节点定义

每个压缩列表节点都由 previous_entry_length 、 encoding 、 content 三个部分组成， 如图所示：

• previous_entry_length：节点的 previous_entry_length 属性以字节为单位， 记录了压缩列表中前一个节点的长度。
• encoding：节点的 encoding 属性记录了节点的 content 属性所保存数据的类型以及长度。
  • 一字节、两字节或者五字节长， 值的最高位为 00 、 01 或者 10 的是字节数组编码： 这种编码表示节点的 content 属性保存着字节数组， 数组的长度由编码除去最高两位之后的其他位记录；
  • 一字节长， 值的最高位以 11 开头的是整数编码： 这种编码表示节点的 content 属性保存着整数值， 整数值的类型和长度由编码除去最高两位之后的其他位记录；
• content ：负责保存节点的值， 节点值可以是一个字节数组或者整数， 值的类型和长度由节点的 encoding 属性决定。

7. 对象系统

上面介绍了 6 种底层数据结构，Redis 并没有直接使用这些数据结构来实现键值数据库，而是基于这些数据结构创建了一个对象系统。这个系统包含字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象这五种类型的对象， 每种对象都用到了

至少一种我们前面所介绍的数据结构。

通过这五种不同类型的对象， Redis 可以在执行命令之前， 根据对象的类型来判断一个对象是否可以执行给定的命令。 使用对象的另一个好处是， 我们可以针对不同的使用场景， 为对象设置多种不同的数据结构实现， 从而优化对象在不同场景下的使用效率。

7.1 对象定义

• 对象的 type 属性记录了对象的类型， 这个属性的值可以是下表列出的常量的其中一个。

  

• encoding 属性记录了对象所使用的编码， 也即是说这个对象使用了什么数据结构作为对象的底层实现， 这个属性的值可以是下表的常量的其中一个。

  

• 对象的 ptr 指针指向对象的底层实现数据结构， 而这些数据结构由对象的 encoding 属性决定。

typedef struct redisObject {

    // 类型
    unsigned type:4;

    // 编码
    unsigned encoding:4;

    // 指向底层实现数据结构的指针
    void *ptr;
  
  // 引用计数
    int refcount;
  
    //对象空转时长
  unsigned lru:22;

} robj;

7.2 字符串对象

字符串对象的编码可以是 int 、 raw 或者 embstr

7.2.1 int编码的字符串对象

如果一个字符串对象保存的是整数值， 并且这个整数值可以用 long 类型来表示， 那么字符串对象会将整数值保存在字符串对象结构的 ptr 属性里面（将 void* 转换成 long )，并将字符串对象的编码设置为 int 。

7.2.2 raw编码字符串

如果字符串对象保存的是一个字符串值， 并且这个字符串值的长度大于 39 字节， 那么字符串对象将使用一个简单动态字符串（SDS）来保存这个字符串值， 并将对象的编码设置为 raw 。

7.2.3 embstr编码字符串

如果字符串对象保存的是一个字符串值， 并且这个字符串值的长度小于等于 39 字节， 那么字符串对象将使用 embstr 编码的方式来保存这个字符串值。

图示如下：

embstr 编码优势

1. embstr 编码将创建字符串对象所需的内存分配次数从 raw 编码的两次降低为一次。
2. 释放 embstr 编码的字符串对象只需要调用一次内存释放函数， 而释放 raw 编码的字符串对象需要调用两次内存释放函数。
3. 因为 embstr 编码的字符串对象的所有数据都保存在一块连续的内存里面， 所以这种编码的字符串对象比起 raw 编码的字符串对象能够更好地利用缓存带来的优势。

7.3列表对象

列表对象的编码可以是 ziplist 或者 linkedlist 。

当列表对象可以同时满足以下两个条件时， 列表对象使用 ziplist 编码：

1. 列表对象保存的所有字符串元素的长度都小于 64 字节；
2. 列表对象保存的元素数量小于 512 个；

不能满足这两个条件的列表对象需要使用 linkedlist 编码。

7.3.1 ziplist编码的列表对象

7.3.2 linkedlist编码的列表对象

7.4 哈希对象

哈希对象的编码可以是 ziplist 或者 hashtable 。

当哈希对象可以同时满足以下两个条件时， 哈希对象使用 ziplist 编码：

• 哈希对象保存的所有键值对的键和值的字符串长度都小于 64 字节；
• 哈希对象保存的键值对数量小于 512 个；

不能满足这两个条件的哈希对象需要使用 hashtable 编码。

7.4.1ziplist 编码的哈希对象

ziplist 编码的哈希对象使用压缩列表作为底层实现， 每当有新的键值对要加入到哈希对象时， 程序会先将保存了键的压缩列表节点推入到压缩列表表尾， 然后再将保存了值的压缩列表节点推入到压缩列表表尾，

7.4.2 hashtable 编码的哈希对象

hashtable 编码的哈希对象使用字典作为底层实现， 哈希对象中的每个键值对都使用一个字典键值对来保存：

7.5 集合对象

集合对象的编码可以使用 intset 或者 hashtable。

当集合对象可以同时满足以下两个条件时，对象使用 intset 编码:

• 集合对象保存的所有元素都是整数值。
• 集合对象保存的元素数量不超过512个。

否则使用 dict 进行编码。

7.5.1 intset编码的集合对象

intset 编码的集合对象使用整数集合作为底层实现， 集合对象包含的所有元素都被保存在整数集合里面。

7.5.2 hashtable的集合对象

hashtable 编码的集合对象使用字典作为底层实现， 字典的每个键都是一个字符串对象， 每个字符串对象包含了一个集合元素， 而字典的值则全部被设置为 NULL 。

7.6 有序集合对象

有序集合的编码可以是 ziplist 或者 skiplist 。

当有序集合对象可以同时满足以下两个条件时，对象使用 ziplist 编码：

• 有序集合保存的元素数量少于128个；

• 有序集合保存的所有元素的长度都小于64字节。

否则使用 skiplist 编码。

7.6.1 ziplist 编码的有序集合对象

ziplist 编码的有序集合对象使用压缩列表作为底层实现， 每个集合元素使用两个紧挨在一起的压缩列表节点来保存， 第一个节点保存元素的成员（member）， 而第二个元素则保存元素的分值（score）。

7.6.2 skiplist编码的有序集合对象

skiplist 编码的有序集合对象使用 zset 结构作为底层实现， 一个 zset 结构同时包含一个字典和一个跳跃表。

• zset 结构中的 zsl 跳跃表按分值从小到大保存了所有集合元素， 每个跳跃表节点都保存了一个集合元素： 跳跃表节点的 object 属性保存了元素的成员， 而跳跃表节点的 score 属性则保存了元素的分值。 通过这个跳跃表， 程序可以对有序集合进行范围型操作， 比如 ZRANK 、 ZRANGE 等命令就是基于跳跃表 API 来实现的。
• zset 结构中的 dict 字典为有序集合创建了一个从成员到分值的映射， 字典中的每个键值对都保存了一个集合元素： 字典的键保存了元素的成员， 而字典的值则保存了元素的分值。 通过这个字典， 程序可以用 O(1) 复杂度查找给定成员的分值， ZSCORE 命令就是根据这一特性实现的。

typedef struct zset {

    zskiplist *zsl;

    dict *dict;

} zset;

图示如下：

7.7 内存回收与对象共享

因为 C 语言并不具备自动的内存回收功能， 所以 Redis 在自己的对象系统中构建了一个引用计数（reference counting）技术实现的内存回收机制， 通过这一机制， 程序可以通过跟踪对象的引用计数信息， 自动释放对象并进行内存回收。

每个对象的引用计数信息由 redisObject 结构的 refcount 属性记录。

• 当对象被一个新程序使用时， refcount会被增一；

• 当对象不再被一个程序使用时，refcount会被减一；

• 当对象的refcount变为 0 时， 对象所占用的内存会被释放。

  定义如下：

  typedef struct redisObject {  
  
  // 指向底层实现数据结构的指针  
  void *ptr;  
  
  // 引用计数
  int refCount
  // ...  
  
  } robj; 
  

  因为redis对象之间没有深层次的嵌套，因此也就不存在循环引用的隐患。

  纵观redis的对象，发现他们用不同的数据结构来实现，所以顶多有一个指向底层的实现数据结构的指针，既然redis对象里面不可以再定义一个别的引用，那么久不会出现循环引用的问题了。

  具体可以参见文章：[如何解决引用计数的循环引用问题][https://blog.csdn.net/weixin_43958091/article/details/105163643]

除了用于实现引用计数内存回收机制之外，对象的引用计数还带有对象共享的作用。Redis对整数 0-9999(共1W个整数)做了缓存。

7.8对象的空转时长

lru ：该属性记录了对象最后一次被命令程序访问的时间。

typedef struct redisObject {

    // ...

    unsigned lru:22;

    // ...

} robj;

键的空转时长还有另外一项作用： 如果服务器打开了 maxmemory 选项， 并且服务器用于回收内存的算法为 volatile-lru 或者 allkeys-lru ， 那么当服务器占用的内存数超过了 maxmemory 选项所设置的上限值时， 空转时长较高的那部分键会优先被服务器释放， 从而回收内存。