头节点里同时还有一个参数 len，和上边提到的 SDS 里类似，这里是用来记录链表长度的。因此获取链表长度时不用再遍历整个链表，直接拿到 len 值就可以了，这个时间复杂度是 O(1)。
你看，这些特性都降低了 List 使用时的时间开销。
3、压缩列表双端链表我们已经熟悉了。不知道你有没有注意到一个问题：如果在一个链表节点中存储一个小数据，比如一个字节。那么对应的就要保存头节点，前后指针等额外的数据。
这样就浪费了空间，同时由于反复申请与释放也容易导致内存碎片化。这样内存的使用效率就太低了。
于是，压缩列表上场了！
它是经过特殊编码，专门为了提升内存使用效率设计的。所有的操作都是通过指针与解码出来的偏移量进行的。
并且压缩列表的内存是连续分配的，遍历的速度很快。
4、字典Redis 作为 K-V 型数据库，所有的键值都是用字典来存储的。
日常学习中使用的字典你应该不会陌生，想查找某个词通过某个字就可以直接定位到，速度非常快。这里所说的字典原理上是一样的，通过某个 key 可以直接获取到对应的value。
字典又称为哈希表，这点没什么可说的。哈希表的特性大家都很清楚，能够在 O(1) 时间复杂度内取出和插入关联的值。
5、跳跃表作为 Redis 中特有的数据结构-跳跃表，其在链表的基础上增加了多级索引来提升查找效率。
这是跳跃表的简单原理图，每一层都有一条有序的链表，最底层的链表包含了所有的元素。这样跳跃表就可以支持在 O(logN) 的时间复杂度里查找到对应的节点。
下面这张是跳表真实的存储结构，和其它数据结构一样，都在头节点里记录了相应的信息，减少了一些不必要的系统开销。
合理的数据编码
对于每一种数据类型来说，底层的支持可能是多种数据结构，什么时候使用哪种数据结构，这就涉及到了编码转化的问题。
那我们就来看看，不同的数据类型是如何进行编码转化的：
String：存储数字的话，采用int类型的编码，如果是非数字的话，采用 raw 编码；
List：字符串长度及元素个数小于一定范围使用 ziplist 编码，任意条件不满足，则转化为 linkedlist 编码；
Hash：hash 对象保存的键值对内的键和值字符串长度小于一定值及键值对；
Set：保存元素为整数及元素个数小于一定范围使用 intset 编码，任意条件不满足，则使用 hashtable 编码；
Zset：zset 对象中保存的元素个数小于及成员长度小于一定值使用 ziplist 编码，任意条件不满足，则使用 skiplist 编码。
合适的线程模型
Redis 快的原因还有一个是因为使用了合适的线程模型：
I/O ：网络 I/O
多路：多个 TCP 连接
复用：共用一个线程或进程
生产环境中的使用，通常是多个客户端连接 Redis，然后各自发送命令至 Redis 服务器，最后服务端处理这些请求返回结果。
应对大量的请求，Redis 中使用 I/O 多路复用程序同时监听多个套接字，并将这些事件推送到一个队列里，然后逐个被执行。最终将结果返回给客户端。
2、避免上下文切换你一定听说过，Redis 是单线程的。那么单线程的 Redis 为什么会快呢？
因为多线程在执行过程中需要进行 CPU 的上下文切换，这个操作比较耗时。Redis 又是基于内存实现的，对于内存来说，没有上下文切换效率就是最高的。多次读写都在一个CPU 上，对于内存来说就是最佳方案。
3、单线程模型顺便提一下，为什么 Redis 是单线程的。
Redis 中使用了 Reactor 单线程模型，你可能对它并不熟悉。没关系，只需要大概了解一下即可。
