redis有五种对象类型，分别是字符串、列表、哈希、集合、有序集合，redis的键值对是两个对象，键一般是字符串，值就这五种中选了。
字符串
字符串的编码可以了解下SDS,全称Simple Dynamic String
和C语言中的字面量String相比，SDS优势主要以下几点
- 提供了len属性，O(1)获取长度
- 动态扩展，C语言中的String占多少内存是固定的，进行拼接之类操作如果不提前分配好空间的话就会出错。SDS提供了free属性，表示buf数组中未曾使用的字节数量，这个属性主要是基于空间预分配来的，提前分配好大于当前字符串的字节量给buf，避免了缓冲区溢出。同时，如果字符串变小省下的空间也给free记下来留作后用
字符串是唯一可以嵌套在其他四个对象中的对象类型
redis提前缓存了0-9999这10000个字符串，可以共享使用
列表
列表的底层编码有ziplist和linkedList两种，每个节点表示一个元素
ziplist由压缩列表实现，压缩列表是一系列特殊编码的连续内存块构成的s顺序型存贮结构，一般在数据较小或数据量少的情况下使用；如果数据多的话，底层会切换为LinkeList，即双端链表
ziplist的爆炸问题
ziplist的节点中有一个属性存贮前一个节点的长度，这个属性使得压缩列表可以从表尾向表头节点进行遍历，如果我们拥有指向当前节点的地址的指针，就可以利用这个属性向前回溯。
该属性长度可以是1字节或者5字节（根据前一个节点长度是否<254)，连锁更新的问题由此而来
一连串的250-253字节大小的节点，所以这些节点的previous_entry_length大小都是1，若是在表头加一个255字节的，那么后边第一个的previous_entry_length就由1变成5，这第一个变化的节点大于254，后边以此继续下去造成连锁更新。
哈希
哈希编码主要有ziplist和hashtable两种
ziplist在保存的键和值的长度都较小或者保存的键值对数量较少时使用，否则使用hashtable，hashtable的底层使用字典来实现。
如果使用ziplist，键值紧密相连，类比于使用bitmap存贮数字的出现情况。两个紧密相连的位表示一个数字，一个位表示数字本身，另一个位表示数字的出现情况(1次/大于1次)。在ziplist中也是两块紧密相连的位置，一块是key，一块是value。
字典中有hash表，其实就跟hashmap差不多。字典的结构中包括两个hash表，h[0]和h[1],每次只是用h[0]就够了，若是需要扩容，就一部分一部分的迁移到h[1],在此过程中，若是客户端线程来删改查数据，先从h[0]找，没有的话去h[1],若是添加数据，直接添加到h[1],保证H[0]数据不增加。最后迁移完成释放h[0],将h[1]设置为h[0],再在h[1]新建一个空白哈希表
字典中使用MurmurHash算法计算哈希值
集合
集合的编码有intset****和hashtable
当集合保存的对象都是整数或集合内的元素数量少的话可以使用intset，否则使用hashtable编码
hashtable的编码的集合对象底层使用字典实现，键是保存的对象，值是null
有序集合
有序集合的编码主要是ziplist和skiplist
还是元素小或者元素数量少的时候使用ziplis，数据大的话使用zset
ziplist编码的有序集合实现是压缩列表，两个节点保存一个元素，分别保存元素成员和元素分值，集合元素在压缩列表内按分值大小排序
skiplist编码的有序集合底层使用zset实现，zset包含一个跳跃表和字典。跳跃表中可以保存元素成员和分值，有序性也完全是基于跳表实现的。
跳表的查找的效率平均是O(logN)，最坏是O(N)。通过跳表可以实现ZRANK、ZRANGE等命令，那么为什么还需要字典呢？主要是为了O(1)通过元素成员得到分数，如果不使用字典，我们最起码需要先O(logN)找到该元素再查分数。相反，如果不适用跳表只使用字典，字典是无序的，那使用ZRANGE等命令时，需要先排序，复杂度至少是O(NlogN).
跳表和字典中的元素成员和分数共用同一个地址，并没有冗余存贮
redis中的内存回收
主要是使用引用计数，熟悉java gc的话这里应该不陌生，我猜主要是因为引用计数不需要STW
