Redis是一款高性能的键值对数据库，以其丰富的数据结构、高效性能和广泛应用场景而深受开发者喜爱。以下是Redis的核心数据结构及其高性能原理：
1. 字符串（String）
Redis中最基础的数据结构，支持存储字符串、整数或浮点数。其内部使用SDS（Simple Dynamic String）结构，提供长度预计算和动态扩展，操作效率高于C语言中的字符串。
2. 哈希（Hash）
哈希结构用于存储键值对集合，内部采用字典结构，适合存储对象信息，如用户信息和配置项。通过哈希表实现快速查找和修改。
3. 列表（List）
Redis中的列表是一种双向链表结构，支持在两端添加或删除元素，常用于消息队列，如发布/订阅系统的消息缓存。
4. 集合（Set）
集合是无序、不可重复的元素集合，底层采用哈希表实现。支持并集、交集、差集等操作，适合去重和关系判断。
5. 有序集合（Sorted Set）
在集合的基础上增加了分数属性，使元素按分数排序。其底层通常使用跳跃列表和字典组合实现，提供高效的插入、查询和排序功能。
6. 跳跃列表（Skip List）
Redis为实现有序集合的高效排序，引入了跳跃列表，这种多级索引结构提供近似O(logN)的查找速度。
7. HyperLogLog
一种用于统计大规模唯一元素数量的数据结构，以牺牲精确度换取更高的空间效率，适合对精度要求不高的场景。
8. 位图（Bitmap）
使用字符串结构存储二进制数据，可以表示布尔值，常用于记录用户状态或统计事件发生次数。
9. 地理空间（Geospatial）
Redis 4.0引入地理空间索引，支持经纬度坐标，可用于地理位置相关的搜索和距离计算。
高性能原理
- 单线程模型：Redis使用单线程处理客户端请求，避免了多线程上下文切换，提高了处理效率。
- 内存存储：数据主要存储在内存中，提供远超磁盘的读写速度。
- 主动持久化：Redis提供RDB和AOF持久化策略，保证数据恢复能力，提升高可用性。
- 缓存淘汰策略：通过LRU策略等实现缓存淘汰，优化内存使用。