Redis快速表、压缩表和双向链表(重点介绍quicklist)

下面是关于 Redis 快速表、压缩表和双向链表（重点介绍 quicklist）的完整攻略。

Redis 快速表

Redis 快速表是一种基于哈希表实现的字典结构，支持 O(1) 复杂度的读写操作。在 Redis 中，大多数数据结构，比如字符串、列表、集合和有序集合，都是通过快速表实现的。

Redis 压缩表

当快速表的节点数量比较少的时候，快速表的存储和查找操作的效率都非常高。但是，当快速表的节点数量比较多的时候，快速表的内存占用量也会比较大。

为了解决这个问题，Redis 中引入了压缩表。压缩表的内存占用量比快速表小很多，但是查找节点的速度比快速表稍微慢一些。

压缩表会将连续的多个节点合并成一个节点，从而减少了节点数。这个过程中，数据在内存中的连续程度更高，因此还能进一步减少内存占用。

Redis 双向链表

Redis 双向链表是一种经典的链式数据结构。在 Redis 中，双向链表主要用来实现列表和有序集合等数据结构。

与普通的链表不同的是，在双向链表中，每个节点都包含指向前一个节点和后一个节点的指针。这种结构可以支持 O(1) 复杂度的向前向后遍历操作。

在 Redis 的实现中，双向链表被广泛应用于快速表、压缩表和有序集合等数据结构中。

Redis Quicklist

Redis Quicklist 是一种特殊的双向链表结构。它将链表的节点分为多个小的节点块，每个节点块最多包含一定数量的节点。

由于每个节点块都是单独分配的内存块，因此在对链表进行操作时，Redis 不必对整个链表进行操作，而只需要对具体的节点块进行操作。

这个特点使得 Quicklist 可以处理非常长的列表和有序集合，同时也避免了内存浪费的问题。

示例 1：将元素插入 Quicklist

我们可以使用下面的 Python 代码向 Quicklist 添加元素：

from redis import StrictRedis

redis = StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

redis.rpush('mylist', 'apple', 'banana', 'cherry', 'date', 'elderberry')
redis.linsert('mylist', 'BEFORE', 'cherry', 'blackberry')

在上面的示例中，我们使用 rpush 命令往 Quicklist 中添加了 5 个元素：apple、banana、cherry、date 和 elderberry。然后，我们使用 linsert 命令在 cherry 元素之前插入了一个新元素 blackberry。

示例 2：遍历 Quicklist

我们可以使用下面的 Python 代码遍历 Quicklist 中的元素：

from redis import StrictRedis

redis = StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

cursor = 0
while True:
    cursor, items = redis.lrange('mylist', cursor, cursor + 1)
    if not items:
        break
    print(items[0].decode('utf-8'))

在上面的示例中，我们使用 lrange 命令遍历 Quicklist 中的元素。具体来说，我们首先使用一个游标 cursor，把 Quicklist 切分成多个小的节点块，然后每次获取一个节点块。当我们获取到的节点块为空时，说明 Quicklist 已经遍历完毕。