这篇“Redis链表底层怎么实现”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“Redis链表底层怎么实现”文章吧。
底层实现
Redis的list数据结构底层实现是基于双向链表实现的。双向链表是一种常见的数据结构，它由一系列节点组成，每个节点都由一个listNode结构表示，其中包含了一个指向前一个节点的指针prev、一个指向后一个节点的指针next和一个存储值的指针value。在Redis中，每个节点代表一个元素，节点之间通过指针连接起来，形成一个双向链表。
双向链表的好处是可以快速地在头部和尾部进行插入和删除操作。在Redis中，当一个新的元素被插入到List的头部或者尾部时，只需要修改新节点的prev和next指针以及原来头部或尾部节点的prev或next指针即可完成插入操作，时间复杂度为O(1)。同样的，当一个元素被删除时，只需要修改前一个节点的next指针或者后一个节点的prev指针即可完成删除操作，时间复杂度也为O(1)。
除了双向链表，Redis还使用了一些其他的技术来优化List数据结构的性能。例如，当List中的元素数量超过一定阈值时，Redis会将List转换为压缩列表（zip list），这样可以减少内存的使用和提高访问速度。在对List进行迭代操作时，Redis使用了迭代器（iterator）来遍历List中的元素，这样可以避免在遍历过程中对List进行修改而导致的错误。
Redis的list数据结构支持在头部或尾部插入或删除元素，以及在指定位置插入或删除元素。这些操作都可以在常数时间内完成，因为Redis的双向链表实现支持快速访问头部和尾部节点，以及在指定位置插入和删除节点。
下面是一些常见的Redis list操作及其时间复杂度：
LPUSH：在头部插入元素，时间复杂度为O(1)。
RPUSH：在尾部插入元素，时间复杂度为O(1)。
LPOP：删除头部元素，时间复杂度为O(1)。
RPOP：删除尾部元素，时间复杂度为O(1)。
LINDEX：访问指定位置的元素，时间复杂度为O(n)。
LINSERT：在指定位置插入元素，时间复杂度为O(n)。
LREM：删除指定元素，时间复杂度为O(n)。
源码实现
Redis List数据结构的底层代码实现demo，使用C语言实现：
typedef struct listNode {
struct listNode *prev;
struct listNode *next;
void *value;
} listNode;
typedef struct list {
listNode *head;
listNode *tail;
unsigned long len;
} list;
list *listCreate(void) {
list *l;
if ((l = malloc(sizeof(*l))) == NULL) return NULL;
l->head = l->tail = NULL;
l->len = 0;
return l;
}
void listRelease(list *list) {
unsigned long len;
listNode *current, *next;
current = list->head;
len = list->len;
while(len--) {
next = current->next;
free(current);
current = next;
}
free(list);
}
listNode *listAddNodeHead(list *list, void *value) {
listNode *node;
if ((node = malloc(sizeof(*node))) == NULL) return NULL;
node->value = value;
if (list->len == 0) {
list->head = list->tail = node;
node->prev = node->next = NULL;
} else {
node->prev = NULL;
node->next = list->head;
list->head->prev = node;
list->head = node;
}
list->len++;
return node;
}
listNode *listAddNodeTail(list *list, void *value) {
listNode *node;
if ((node = malloc(sizeof(*node))) == NULL) return NULL;
node->value = value;
if (list->len == 0) {
list->head = list->tail = node;
node->prev = node->next = NULL;
} else {
node->prev = list->tail;
node->next = NULL;
list->tail->next = node;
list->tail = node;
}
list->len++;
return node;
}
void listDelNode(list *list, listNode *node) {
if (node->prev)
node->prev->next = node->next;
else
list->head = node->next;
if (node->next)
node->next->prev = node->prev;
else
list->tail = node->prev;
free(node);
list->len--;
}以上代码实现了List数据结构的基本操作，包括创建List、释放List、在头部和尾部插入元素以及删除元素。这些操作的时间复杂度都为O(1)。
生产实战妙用
Redis List 数据结构在生产环境中有很多妙用：
消息队列：Redis List 可以用作消息队列，生产者将消息 push 到 List 中，消费者通过 blpop、brpop 等命令阻塞式地获取消息并进行处理，从而实现了简单的消息队列。
排行榜：Redis List 的 push 和 pop 操作都是 O(1) 的时间复杂度，可以将用户的分数作为值存储在 List 中，然后通过 lrange 命令获取排行榜。
最近联系人列表：可以将用户最近联系人的 ID 存储在 List 中，每当用户与某个联系人进行交互时，将该联系人的 ID 移动到 List 的头部，这样就可以通过 lrange 命令获取用户最近联系人列表。
分页查询：可以将数据存储在 List 中，然后使用 lrange 命令进行分页查询。
慢日志：Redis 可以记录执行时间超过一定阈值的命令，将这些命令的信息存储在 List 中，通过 lrange 命令获取慢日志信息。
聊天室：可以将聊天室中的消息存储在 List 中，每当有新消息时，将其 push 到 List 中，然后通过 lrange 命令获取最新的消息。
任务队列：可以将需要执行的任务存储在 List 中，然后通过 lpop 命令获取任务并执行。
实时数据统计：可以将实时数据存储在 List 中，然后通过 lrange 命令获取一定时间范围内的数据，并进行统计分析。
队列延迟处理：可以将需要延迟处理的任务存储在 List 中，同时将任务的执行时间作为 score 存储在 Sorted Set 中，然后使用 Redis 的定时任务功能，每隔一段时间就将 Sorted Set 中过期的任务移动到 List 中，然后通过 lpop 命令获取任务并执行。
日志收集：可以将应用程序的日志信息存储在 List 中，然后通过 lrange 命令获取日志信息进行分析和处理。
实战实例
基于 Redis List 数据结构实现消息队列的 Java 代码示例：
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisMessageQueue {
private Jedis jedis;
private String queueKey;
public RedisMessageQueue(Jedis jedis, String queueKey) {
this.jedis = jedis;
this.queueKey = queueKey;
}
public void enqueue(String message) {
jedis.rpush(queueKey, message);
}
public String dequeue() {
return jedis.lpop(queueKey);
}
}示例中，定义了一个 RedisMessageQueue 类，包含一个 Jedis 对象和一个队列键名 queueKey。enqueue 方法用于将消息 push 到队列中，dequeue 方法用于从队列中获取消息并将其 pop 出来，使用该类可以方便地实现消息队列功能。
使用方法如下：
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class TestRedisMessageQueue {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("localhost");
RedisMessageQueue queue = new RedisMessageQueue(jedis, "myqueue");
// 生产者向队列中添加消息
queue.enqueue("Hello, Redis!");
queue.enqueue("How are you?");
// 消费者从队列中获取消息
String message = queue.dequeue();
while (message != null) {
System.out.println("Received message: " + message);
message = queue.dequeue();
}
}
}创建了一个 RedisMessageQueue 对象，并向队列中添加了两条消息。然后使用 dequeue 方法从队列中获取消息，并输出到控制台中。
该示例代码仅为演示 Redis List 数据结构实现消息队列的思路，实际生产环境中需要考虑更多的细节问题，例如如何处理消息重复、如何保证消息的可靠性等等。
Redis 聊天室示例
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPubSub;
import java.util.Scanner;
public class RedisChatRoom {
private Jedis jedis;
private String channel;
private String chatListKey;
public RedisChatRoom(Jedis jedis, String channel, String chatListKey) {
this.jedis = jedis;
this.channel = channel;
this.chatListKey = chatListKey;
}
public void start() {
// 订阅 Redis 频道
jedis.subscribe(new JedisPubSub() {
@Override
public void onMessage(String channel, String message) {
System.out.println("Received message: " + message);
// 将消息添加到聊天列表中
jedis.rpush(chatListKey, message);
}
}, channel);
// 发布消息到 Redis 频道
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
while (true) {
System.out.print("Enter message: ");
String message = scanner.nextLine();
jedis.publish(channel, message);
}
}
public void printChatList() {
// 获取聊天列表中的所有消息并输出到控制台
System.out.println("Chat list:");
for (String message : jedis.lrange(chatListKey, 0, -1)) {
System.out.println(message);
}
}
}示例中，RedisChatRoom 类中添加了一个聊天列表 chatListKey，用于存储聊天室中的所有消息。在订阅 Redis 频道时，通过 JedisPubSub 的 onMessage 方法将收到的消息添加到聊天列表中。在 printChatList 方法中，通过 lrange 命令获取聊天列表中的所有消息，并输出到控制台中。
使用方法如下：
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class TestRedisChatRoom {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("localhost");
RedisChatRoom chatRoom = new RedisChatRoom(jedis, "mychannel", "mychatlist");
chatRoom.start();
chatRoom.printChatList();
}
}创建了一个 RedisChatRoom 对象，并指定了频道名为 mychannel 和聊天列表键名为 mychatlist。然后调用 start 方法，开始订阅 Redis 频道并发布消息。最后调用 printChatList 方法，获取聊天列表中的所有消息并输出到控制台中。
该示例仅仅简单演示 Redis List 数据结构实现聊天室的思路，实际项目中需要更周全的设计以及考虑。