做网站的需求调研,solaris wordpress主题,中国建筑网信息网,dedecms手机网站插件Redis常用数据结构主要有String List Set Zset Hash BitMap Hyperloglog Stream GeoString:Redis最常用的一种数据结构,Sting类型的数据存储结构有三种int、embstr、raw1.int:用来存储long以下的整形embstr raw 都是用来存字符串#xff0c;其中小于44字节的字符串用embstr存 …Redis常用数据结构主要有String List Set Zset Hash BitMap Hyperloglog Stream GeoString:Redis最常用的一种数据结构,Sting类型的数据存储结构有三种int、embstr、raw1.int:用来存储long以下的整形embstr raw 都是用来存字符串其中小于44字节的字符串用embstr存 大于的用raw存二者的底层都用的SDS(简单动态字符串) 底层就是一个char[]lengthfree
相比c语言自己的字符串 有几个优势1. 获取字符长度不用再遍历字符直接返回length2. 可以动态扩缩容不会出现缓冲区溢出扩容时会多分配一些(预分配策略)缩容时只是用free记录空闲的长度3. 二进制安全(c语言遇到\0时会认为字符串结束)
embstr会把redisObject相关的结构和sds存在一块连续的内存空间 节省内存raw 是分开存储List在redis3.2之前redis存list是通过ziplistlinkedlist 3.2之后用的是quicklist3.2之前:当元素个数较少(512且每个元素的长度小于64字节)时 用ziplist(压缩列表)用一整块连续内存存所有的数据与普通数组不同的是每个节点所占的空间并不相同而是用多少占多数这样更加紧凑减少内存碎片但是也会有一些问题
问题:1.随机访问性能差、由于每个节点的内存都不一样 所以难以随机访问 2.可能触发连锁更新:节点中要存之前节点的长度若是插入较大的元素则可能引发级联更新(后面的元素更新pre_length 又导致后续的节点触发更新)
linkedlist:就是个双向链表3.2之后:quicklist:每个节点都是一个ziplist 降低了级联更新产生的影响 也保证了空间上的紧凑性redis7之后所有的ziplist都被替换成listpack(每个节点都只记录自己的长度)Hash在数据个数较少时 直接用的ziplist/listpack 压根没用hash 就是按keyvalue keyvalue 紧凑存储获取数据时压根没用哈希 而是遍历的说是在数据量较少时 用这种紧凑的结构 即使线性遍历 可能也比哈希快 在数据量超过某个阈值后会用ziplist/listpack hashtable的结构一个字典包括两个dict(渐进式hash用的)扩容机制:有负载因子已保存节点的数量/哈希表的大小 大于等于1时 若没有生成rdb或重写aof会扩容 大于5时 不管怎么样立马扩容 小于0.1时会进行缩容渐进式rehash:哈希表在进行扩容时会一点一点扩容而不是一次性扩容当需要扩容时会先把rehash标记设为0然后生成一个两倍原来大小的表然后对原有表的增删改查会一步一步把数据迁移到新表当迁移完毕后再移动指针Set底层有两种实现 HashTable 和IntSet(有序整数集合且元素个数小于512通过二分查找查找元素)ZSet底层是大名鼎鼎的跳表 我感觉本质上就是带了多层索引的双向链表查询的时间复杂度是logn 添加或删除元素也是logn新增元素时每层按0.5的概率决定该层是否增加该节点的索引查询时自上向下 一直缩小要查询的节点所在的范围
为什么不用红黑树?1.红黑树实现复杂、难以维护2.红黑树要实现范围查询要回溯为什么不用B树?1.B树节点占用空间大2.B树插入节点可能要分裂 比较复杂3.B树主要是为了减少树高、减少io查询 redis不需要
BitMap就是一个位图是一串连续的二进制数 用偏移量来定位redis的底层 bitmap是一个char[] 在c语言中 char是一个字节 即八个比特位用位访问的方式set某位置元素为0或1index pos index代表位置第几个char上 index表示在该index内 是第几位
