redis入门基础学习笔记（三次给你讲清楚Redis之Redis是个啥）
redis入门基础学习笔记（三次给你讲清楚Redis之Redis是个啥）2）Memcached（缓存） MySql 垂直拆分瓶颈：• Redis具有内置的复制，Lua脚本，LRU逐出，事务和不同级别的磁盘持久性，并通过Redis Sentinel和Redis Cluster自动分区提供了高可用性。• Redis典型的应用场景包括：缓存、排行榜、计数器、社交网络、消息队列等1）单机Mysql的美好时代
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本文分享自华为云社区《《三次给你聊清楚Redis》之Redis是个啥》，原文作者：兔老大。
一、入门Redis是一款基于键值对的NoSQL数据库，它的值支持多种数据结构：字符串(strings)、哈希(hashes)、列表(lists)、集合(sets)、有序集合(sorted sets)等。
• Redis将所有的数据都存放在内存中，所以它的读写性能十分惊人，用作数据库，缓存和消息代理。
• Redis具有内置的复制，Lua脚本，LRU逐出，事务和不同级别的磁盘持久性，并通过Redis Sentinel和Redis Cluster自动分区提供了高可用性。
• Redis典型的应用场景包括：缓存、排行榜、计数器、社交网络、消息队列等
1.1NoSql入门概述1）单机Mysql的美好时代
瓶颈：
- 数据库总大小一台机器硬盘内存放不下；
- 数据的索引（B tree）一个机器的运行内存放不下；
- 访问量（读写混合）一个实例不能承受；
2）Memcached（缓存） MySql 垂直拆分
通过缓存来缓解数据库的压力，优化数据库的结构和索引。
垂直拆分指的是：分成多个数据库存储数据（如：卖家库与买家库）。
3）MySql主从复制读写分离
- 主从复制：主库来一条数据，从库立刻插入一条；
- 读写分离：读取（从库Master），写（主库Slave）；
4）分表分库 水平拆分 MySql集群
- 主库的写压力出现瓶颈（行锁InnoDB取代表锁MyISAM）；
- 分库：根据业务相关紧耦合在同一个库，对不同的数据读写进行分库（如注册信息等不常改动的冷库与购物信息等热门库分开）；
- 分表：切割表数据（例如90W条数据，id 1-30W的放在A库，30W-60W的放在B库，60W-90W的放在C库）；
MySql扩展的瓶颈
- 大数据下IO压力大
- 表结构更改困难
常用的Nosql
Redis
memcache
Mongdb
以上几种Nosql 请到各自的官网上下载并参考使用
Nosql 的核心功能点
KV(存储)
Cache(缓存)
Persistence(持久化)
……
问题：
传统数据库：持久化存储数据。
solr索引库:大量的数据的检索。
在实际开发中，高并发环境下，不同的用户会需要相同的数据。因为每次请求，
在后台我们都会创建一个线程来处理，这样造成，同样的数据从数据库中查询了N次。
而数据库的查询本身是ＩＯ操作，效率低，频率高也不好。
总而言之，一个网站总归是有大量的数据是用户共享的，但是如果每个用户都去数据库查询，效率就太低了。
解决：
将用户共享数据缓存到服务器的内存中。
特点：
1、基于键值对
2、非关系型(redis)
关系型数据库:存储了数据以及数据之间的关系 oracle mysql
非关系型数据库:存储了数据 redis mdb.
3、数据存储在内存中，服务器关闭后，持久化到硬盘中
4、支持主从同步
实现了缓存数据和项目的解耦。
redis存储的数据特点：
大量数据
用户共享数据
数据不经常修改。
查询数据
redis的应用场景：
网站高并发的主页数据
网站数据的排名
消息订阅
redis官网
微软写的windows下的redis
我们下载第一个，然后基本一路默认就行了。
安装后，服务自动启动，以后也不用自动启动。
出现这个表示我们连接上了。
1.3.1 String数据结构
struct sdshdr{
//记录buf数组中已使用字节的数量
int len;
//记录buf数组中未使用的数量
int free;
//字节数组，用于保存字符串
char buf[];
}
常见操作
127.0.0.1:6379> set hello world
OK
127.0.0.1:6379> get hello
"world"
127.0.0.1:6379> del hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get hello
(nil)
127.0.0.1:6379>
应用场景
String是最常用的一种数据类型，普通的key/value存储都可以归为此类，value其实不仅是String，也可以是数字：比如想知道什么时候封锁一个IP地址（访问超过几次）。INCRBY命令让这些变得很容易，通过原子递增保持计数。
1.3.2 LIST数据结构
typedef struct listNode{
//前置节点
struct listNode *prev;
//后置节点
struct listNode *next;
//节点的值
struct value;
}
常见操作
> lpush list-key item
(integer) 1
> lpush list-key item2
(integer) 2
> rpush list-key item3
(integer) 3
> rpush list-key item
(integer) 4
> lrange list-key 0 -1
1) "item2"
2) "item"
3) "item3"
4) "item"
> lindex list-key 2
"item3"
> lpop list-key
"item2"
> lrange list-key 0 -1
1) "item"
2) "item3"
3) "item"
应用场景
Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一。我们可以轻松地实现最新消息排行等功能。Lists的另一个应用就是消息队列，可以利用Lists的PUSH操作，将任务存在Lists中，然后工作线程再用POP操作将任务取出进行执行。
1.3.3 HASH数据结构
dictht是一个散列表结构，使用拉链法保存哈希冲突的dictEntry。
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
unsigned long sizemask;
//该哈希表已有节点的数量
unsigned long used;
}
typedef struct dictEntry{
//键
void *key;
//值
union{
void *val;
uint64_tu64;
int64_ts64;
}
struct dictEntry *next;
}
Redis的字典dict中包含两个哈希表dictht，这是为了方便进行rehash操作。在扩容时，将其中一个dictht上的键值对rehash到另一个dictht上面，完成之后释放空间并交换两个dictht的角色。
typedef struct dict {
dictType *type;
void *privdata;
dictht ht[2];
long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
unsigned long iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;
rehash操作并不是一次性完成、而是采用渐进式方式，目的是为了避免一次性执行过多的rehash操作给服务器带来负担。
渐进式rehash通过记录dict的rehashidx完成，它从0开始，然后没执行一次rehash例如在一次 rehash 中，要把 dict[0] rehash 到 dict[1]，这一次会把 dict[0] 上 table[rehashidx] 的键值对 rehash 到 dict[1] 上，dict[0] 的 table[rehashidx] 指向 null，并令 rehashidx 。
在 rehash 期间，每次对字典执行添加、删除、查找或者更新操作时，都会执行一次渐进式 rehash。
采用渐进式rehash会导致字典中的数据分散在两个dictht中，因此对字典的操作也会在两个哈希表上进行。例如查找时，先从ht[0]查找，没有再查找ht[1]，添加时直接添加到ht[1]中。
常见操作
> hset hash-key sub-key1 value1
(integer) 1
> hset hash-key sub-key2 value2
(integer) 1
> hset hash-key sub-key1 value1
(integer) 0
> hgetall hash-key
1) "sub-key1"
2) "value1"
3) "sub-key2"
4) "value2"
> hdel hash-key sub-key2
(integer) 1
> hdel hash-key sub-key2
(integer) 0
> hget hash-key sub-key1
"value1"
> hgetall hash-key
1) "sub-key1"
2) "value1"1.3.4 SET
常见操作
> sadd set-key item
(integer) 1
> sadd set-key item2
(integer) 1
> sadd set-key item3
(integer) 1
> sadd set-key item
(integer) 0
> smembers set-key
1) "item2"
2) "item"
3) "item3"
> sismember set-key item4
(integer) 0
> sismember set-key item
(integer) 1
> srem set-key item
(integer) 1
> srem set-key item
(integer) 0
> smembers set-key
1) "item2"
2) "item3"
应用场景
Redis为集合提供了求交集、并集、差集等操作，故可以用来求共同好友等操作。
1.3.5 ZSET数据结构
typedef struct zskiplistNode{
//后退指针
struct zskiplistNode *backward;
//分值
double score;
//成员对象
robj *obj;
//层
struct zskiplistLever{
//前进指针
struct zskiplistNode *forward;
//跨度
unsigned int span;
}lever[];
}
typedef struct zskiplist{
//表头节点跟表尾结点
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 lever;
}
跳跃表，基于多指针有序链实现，可以看作多个有序链表。
与红黑树等平衡树相比，跳跃表具有以下优点：
- 插入速度非常快速，因为不需要进行旋转等操作来维持平衡性。
- 更容易实现。
- 支持无锁操作。
常见操作
> zadd zset-key 728 member1
(integer) 1
> zadd zset-key 982 member0
(integer) 1
> zadd zset-key 982 member0
(integer) 0
> zrange zset-key 0 -1
1) "member1"
2) "member0"
> zrange zset-key 0 -1 withscores
1) "member1"
2) "728"
3) "member0"
4) "982"
> zrangebyscore zset-key 0 800 withscores
1) "member1"
2) "728"
> zrem zset-key member1
(integer) 1
> zrem zset-key member1
(integer) 0
> zrange zset-key 0 -1 withscores
1) "member0"
2) "982"
应用场景
以某个条件为权重，比如按顶的次数排序。ZREVRANGE命令可以用来按照得分来获取前100名的用户，ZRANK可以用来获取用户排名，非常直接而且操作容易。
Redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。
1.4 Spring整合Redis引入依赖
- spring-boot-starter-data-redis
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
配置Redis
- 配置数据库参数
# RedisProperties
spring.redis.database=11#第11个库，这个随便
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379#端口
- 编写配置类，构造RedisTemplate
这个springboot已经帮我们配了，但是默认object，我想改成string
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
public RedisTemplate<String Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
RedisTemplate<String Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(factory);
// 设置key的序列化方式
template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
// 设置value的序列化方式
template.setValueSerializer(RedisSerializer.json());
// 设置hash的key的序列化方式
template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
// 设置hash的value的序列化方式
template.setHashValueSerializer(RedisSerializer.json());
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}
访问Redis
- redisTemplate.opsForValue()
- redisTemplate.opsForHash()
- redisTemplate.opsForList()
- redisTemplate.opsForSet()
- redisTemplate.opsForZSet()
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
@ContextConfiguration(classes = CommunityApplication.class)
public class RedisTests {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
public void testStrings() {
String redisKey = "test:count";
redisTemplate.opsForValue().set(redisKey 1);
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get(redisKey));
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().increment(redisKey));
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().decrement(redisKey));
}
@Test
public void testHashes() {
String redisKey = "test:user";
redisTemplate.opsForHash().put(redisKey "id" 1);
redisTemplate.opsForHash().put(redisKey "username" "zhangsan");
System.out.println(redisTemplate.opsForHash().get(redisKey "id"));
System.out.println(redisTemplate.opsForHash().get(redisKey "username"));
}
@Test
public void testLists() {
String redisKey = "test:ids";
redisTemplate.opsForList().leftPush(redisKey 101);
redisTemplate.opsForList().leftPush(redisKey 102);
redisTemplate.opsForList().leftPush(redisKey 103);
System.out.println(redisTemplate.opsForList().size(redisKey));
System.out.println(redisTemplate.opsForList().index(redisKey 0));
System.out.println(redisTemplate.opsForList().range(redisKey 0 2));
System.out.println(redisTemplate.opsForList().leftPop(redisKey));
System.out.println(redisTemplate.opsForList().leftPop(redisKey));
System.out.println(redisTemplate.opsForList().leftPop(redisKey));
}
@Test
public void testSets() {
String redisKey = "test:teachers";
redisTemplate.opsForSet().add(redisKey "刘备" "关羽" "张飞" "赵云" "诸葛亮");
System.out.println(redisTemplate.opsForSet().size(redisKey));
System.out.println(redisTemplate.opsForSet().pop(redisKey));
System.out.println(redisTemplate.opsForSet().members(redisKey));
}
@Test
public void testSortedSets() {
String redisKey = "test:students";
redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey "唐僧" 80);
redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey "悟空" 90);
redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey "八戒" 50);
redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey "沙僧" 70);
redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey "白龙马" 60);
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().zCard(redisKey));
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().score(redisKey "八戒"));
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(redisKey "八戒"));
System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(redisKey 0 2));
}
@Test
public void testKeys() {
redisTemplate.delete("test:user");
System.out.println(redisTemplate.hasKey("test:user"));
redisTemplate.expire("test:students" 10 TimeUnit.SECONDS);
}
}
这样还是稍微有点麻烦，我们其实可以绑定key
// 多次访问同一个key
@Test
public void testBoundOperations() {
String redisKey = "test:count";
BoundValueOperations operations = redisTemplate.boundValueOps(redisKey);
operations.increment();
operations.increment();
operations.increment();
operations.increment();
operations.increment();
System.out.println(operations.get());
}二、数据结构原理总结
这部分在我看来是最有意思的，我们有必要了解底层数据结构的实现，这也是我最感兴趣的。比如，
- 你知道redis中的字符串怎么实现的吗？为什么这么实现？
- 你知道redis压缩列表是什么算法吗？
- 你知道redis为什么抛弃了红黑树反而采用了跳表这种新的数据结构吗？
- 你知道hyperloglog为什么用如此小的空间就可以有这么好的统计性能和准确性吗？
- 你知道布隆过滤器为什么这么有效吗？有没有数学证明过？
- 你是否还能很快写出来快排？或者不断优化性能的排序？是不是只会调库了甚至库函数怎么实现的都不知道？真的就是快排？
包括数据库，持久化，处理事件、客户端服务端、事务的实现、发布和订阅等功能的实现，也需要了解。
2.1数据结构和对象的实现- 1） 字符串
redis并未使用传统的c语言字符串表示，它自己构建了一种简单的动态字符串抽象类型。
在redis里，c语言字符串只会作为字符串字面量出现，用在无需修改的地方。
当需要一个可以被修改的字符串时，redis就会使用自己实现的SDS（simple dynamic string）。比如在redis数据库里，包含字符串的键值对底层都是SDS实现的，不止如此，SDS还被用作缓冲区（buffer）：比如AOF模块中的AOF缓冲区以及客户端状态中的输入缓冲区。
下面来具体看一下sds的实现：
struct sdshdr
{
int len;//buf已使用字节数量（保存的字符串长度）
int free;//未使用的字节数量
char buf[];//用来保存字符串的字节数组
};
sds遵循c中字符串以'\0'结尾的惯例，这一字节的空间不算在len之内。这样的好处是，我们可以直接重用c中的一部分函数。比如printf；
sds相对c的改进
获取长度：c字符串并不记录自身长度，所以获取长度只能遍历一遍字符串，redis直接读取len即可。
缓冲区安全：c字符串容易造成缓冲区溢出，比如：程序员没有分配足够的空间就执行拼接操作。而redis会先检查sds的空间是否满足所需要求，如果不满足会自动扩充。
内存分配：由于c不记录字符串长度，对于包含了n个字符的字符串，底层总是一个长度n 1的数组，每一次长度变化，总是要对这个数组进行一次内存重新分配的操作。因为内存分配涉及复杂算法并且可能需要执行系统调用，所以它通常是比较耗时的操作。
redis内存分配：
1、空间预分配：如果修改后大小小于1MB，程序分配和len大小一样的未使用空间，如果修改后大于1MB，程序分配 1MB的未使用空间。修改长度时检查，够的话就直接使用未使用空间，不用再分配。
2、惰性空间释放：字符串缩短时不需要释放空间，用free记录即可，留作以后使用。
二进制安全
c字符串除了末尾外，不能包含空字符，否则程序读到空字符会误以为是结尾，这就限制了c字符串只能保存文本，二进制文件就不能保存了。
而redis字符串都是二进制安全的，因为有len来记录长度。
- 2） 链表
作为一种常用数据结构，链表内置在很多高级语言中，因为c并没有，所以redis实现了自己的链表。
链表在redis也有一定的应用，比如列表键的底层实现之一就是链表。（当列表键包含大量元素或者元素都是很长的字符串时）发布与订阅、慢查询、监视器等功能也用到了链表。
具体实现：
//redis的节点使用了双向链表结构
typedef struct listNode {
// 前置节点
struct listNode *prev;
// 后置节点
struct listNode *next;
// 节点的值
void *value;
} listNode;
//其实学过数据结构的应该都实现过
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);
} list;
总结一下redis链表特性：
双端、无环、带长度记录
多态：使用 void* 指针来保存节点值， 可以通过 dup 、 free 、 match 为节点值设置类型特定函数， 可以保存不同类型的值。
- 3）字典
其实字典这种数据结构也内置在很多高级语言中，但是c语言没有，所以redis自己实现了。应用也比较广泛，比如redis的数据库就是字典实现的。不仅如此，当一个哈希键包含的键值对比较多，或者都是很长的字符串，redis就会用字典作为哈希键的底层实现。
来看看具体是实现：
//redis的字典使用哈希表作为底层实现
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;
} dictht;
table 是一个数组， 数组中的每个元素都是一个指向dictEntry 结构的指针， 每个 dictEntry 结构保存着一个键值对。
图为一个大小为4的空哈希表。我们接着就来看dictEntry的实现：
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;
} dictEntry;
（v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就是解决键冲突问题的，冲突了就挂后面，这个学过数据结构的应该都知道吧，不说了。
下面我们来说字典是怎么实现的了。
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
int rehashidx; //* rehashing not in progress if rehashidx == -1
} dict;
type 和 privdata 是对不同类型的键值对， 为创建多态字典而设置的：
type 指向 dictType ， 每个 dictType 保存了用于操作特定类型键值对的函数， 可以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。
dictType就暂时不展示了，不重要而且字有点多。。。还是讲有意思的东西吧
rehash（重新散列）
随着我们不断的操作，哈希表保存的键值可能会增多或者减少，为了让哈希表的负载因子维持在合理的范围内，有时需要对哈希表进行合理的扩展或者收缩。 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。
redis字典哈希rehash的步骤如下：
1）为ht[1]分配合理空间：如果是扩展操作，大小为第一个大于等于ht[0]*used*2的，2的n次幂。
如果是收缩操作，大小为第一个大于等于ht[0]*used的，2的n次幂。
2）将ht[0]中的数据rehash到ht[1]上。
3）释放ht[0]，将ht[1]设置为ht[0]，ht[1]创建空表，为下次做准备。
渐进rehash
数据量特别大时，rehash可能对服务器造成影响。为了避免，服务器不是一次性rehash的，而是分多次。
我们维持一个变量rehashidx，设置为0，代表rehash开始，然后开始rehash，在这期间，每个对字典的操作，程序都会把索引rehashidx上的数据移动到ht[1]。
随着操作不断执行，最终我们会完成rehash，设置rehashidx为-1.
需要注意：rehash过程中，每一次增删改查也是在两个表进行的。
- 4）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， 可以保存 int16_t 、 int32_t 、 int64_t 的整数值， 并且保证集合中不会出现重复元素。
实现较为简单：
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;
各个项在数组中从小到大有序地排列， 并且数组中不包含任何重复项。
虽然 intset 结构将 contents 属性声明为 int8_t 类型的数组， 但实际上 contents 数组并不保存任何 int8_t 类型的值 —— contents 数组的真正类型取决于 encoding 属性的值：
- 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 ）。
升级
c语言是静态类型语言，不允许不同类型保存在一个数组。这样第一，灵活性较差，第二，有时会用掉不必要的内存。
比如用long long储存1
为了提高整数集合的灵活性和节约内存，我们引入升级策略。
当我们要将一个新元素添加到集合里， 并且新元素类型比集合现有元素的类型都要长时， 集合需要先进行升级。
分为三步进行：
- 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
- 将新元素添加到底层数组里面。
因为每次添加新元素都可能会引起升级， 每次升级都要对已有元素类型转换， 所以添加新元素的时间复杂度为 O(N) 。
因为引发升级的新元素比原数据都长，所以要么他是最大的，要么他是最小的。我们把它放在开头或结尾即可。
降级
略略略，不管你们信不信，整数集合不支持降级操作。。我也不知道为啥
- 5）压缩列表
压缩列表是列表键和哈希键的底层实现之一。
当一个列表键只包含少量列表项，并且列表项都是小整数或者短字符串，redis就会用压缩列表做列表键底层实现。
压缩列表是 Redis 为了节约内存而开发的， 由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型（sequential）数据结构。
一个压缩列表可以包含任意多个节点（entry）， 每个节点可以保存一个字节数组或者一个整数值。
具体实现：
具体说一下entry：
由三个部分组成：
1、previous_entry_length:记录上一个节点的长度，这样我们就可以从最后一路遍历到开头。
2、encoding：记录了content所保存的数据类型和长度。（具体编码不写了，不重要）
3、content：保存节点值，可以是字节数组或整数。（具体怎么压缩的等我搞明白再补）
连锁更新
前面说过， 每个节点的 previous_entry_length 属性都记录了前一个节点的长度：
- 如果前一节点的长度< 254 KB， 那么 previous_entry_length 需要用 1 字节长的空间
- 如果前一节点的长度>=254 KB， 那么 previous_entry_length 需要用 5 字节长的空间
现在， 考虑这样一种情况： 在一个压缩列表中， 有多个连续的、长度介于 250 字节到 253 字节之间的节点 ，这时， 如果我们将一个长度大于等于 254 字节的新节点 new 设置为压缩列表的表头节点。。。。
然后脑补一下，就会导致连锁扩大每个节点的空间对吧？e(i)因为e(i-1)的扩大而扩大，i 1也是如此，以此类推... ...
删除节点同样会导致连锁更新。
这个事情只是想说明一个问题：插入删除操作的最坏时间复杂度其实是o(n*n)，因为每更新一个节点都要o(n)。
但是，也不用太过担心，因为这种特殊情况并不多见，这些命令的平均复杂度依旧是o(n)。
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