redis 数据结构综述
这里所说的数据结构是针对 redis 内部存储 key-value 的,其他诸如 redis 配置相关的数据结构,不在此篇讨论范围。 一览 redis 数据结构 dict ,哈希表,redis 所有的 key-value 都存储在里面。 // 哈希表(字典)数据结构,redis 的所有键值对都会存储在这
这里所说的数据结构是针对 redis 内部存储 key-value 的,其他诸如 redis 配置相关的数据结构,不在此篇讨论范围。
一览 redis 数据结构
dict,哈希表,redis 所有的 key-value 都存储在里面。
// 哈希表(字典)数据结构,redis 的所有键值对都会存储在这里。其中包含两个哈希表。 typedef struct dict { // 哈希表的类型,包括哈希函数,比较函数,键值的内存释放函数 dictType *type; // 存储一些额外的数据 void *privdata; // 两个哈希表 dictht ht[2]; // 哈希表重置下标,指定的是哈希数组的数组下标 int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */ // 绑定到哈希表的迭代器个数 int iterators; /* number of iterators currently running */ } dict;
redisObject,任何 value 都会被包装成一个 redisObject,redisObject 能指定 value 的类型,编码方式等数据属性。
typedef struct redisObject { // 刚刚好 32 bits // 对象的类型,字符串/列表/集合/哈希表 unsigned type:4; // 未使用的两个位 unsigned notused:2; /* Not used */ // 编码的方式,redis 为了节省空间,提供多种方式来保存一个数据 // 譬如:“123456789” 会被存储为整数 123456789 unsigned encoding:4; // 当内存紧张,淘汰数据的时候用到 unsigned lru:22; /* lru time (relative to server.lruclock) */ // 引用计数 int refcount; // 数据指针 void *ptr; } robj;
zset,是一个跳表,插入删除速度非常快。
typedef struct zset { // 哈希表 dict *dict; // 跳表 zskiplist *zsl; } zset;
adlist,普通的双链表。
typedef struct list { // 头指针 listNode *head; // 尾指针 listNode *tail; // 数据拷贝函数指针 void *(*dup)(void *ptr); // 析构函数指针 void (*free)(void *ptr); // 数据比较指针 int (*match)(void *ptr, void *key); // 链表长度 unsigned long len; } list;
ziplist,是一个压缩的双链表,实现了针对 CPU cache 的优化。ziplist 实际上一个字符串,通过一系列的算法来实现压缩双链表。
intset,整数集合。
typedef struct intset { // 每个整数的类型 uint32_t encoding; // intset 长度 uint32_t length; // 整数数组 int8_t contents[]; } intset;
sds,字符串数据结构,因为经常涉及字符串的操作,redis 做了特殊的实现,文档中将其称为 Hacking String.
typedef char *sds;
zipmap,已经被废弃,我不会讨论这个数据结构。
redis 命令和相关的数据结构
以添加数据的一类命令 SET,HSET,LPUSH,SADD,ZADD 为例,分别看看哪个命令底层用了哪些数据结构。
SET 命令底层所使用的即为 sds,或者整型数据类型 int,long long 等,或者浮点型 float,double。不同的情况所使用的数据类不同,SET 底层所使用的数据类型是最为简单的。
HSET 命令底层所使用的即为压缩双链表 ziplist,而非哈希表 dict。
LPUSH 命令底层所使用的即为压缩双链表 ziplist。
SADD 命令情况较为特殊,SADD 所面向的是一个集合(set)。如果往集合总添加的数据都是整数,会采用整数集合 intset;如果集合中的数据有一个不为整数,会采用哈希表 dict。因此,会一个特殊的情况,假使前 N个数据都为整数,第 N+1个数据为非整数,如字符串,那么数据结构会从 intset 转换为 dict。
ZADD 也较为特殊,SADD 所面向的是一个有序集合(sorted set)。ZADD 底层数据结构可以采用跳表 skiplist 和哈希表 dict 的结合;也可以采用 ziplist。具体选用哪种需要看 server.zset_max_ziplist_entries 和 server.zset_max_ziplist_value 两个配置变量的设置。前者掺合 dict 是为了能快速查找某个成员是否存在于跳表中。有序集一个较为普遍的应用是排行榜。
我将在接下来的系列文章中一一讲解每一个数据结构,以及选用相应数据结构的目的。
捣乱 2014-6-9
http://daoluan.net
原文地址:redis 数据结构综述, 感谢原作者分享。

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

Redis集群模式通过分片将Redis实例部署到多个服务器,提高可扩展性和可用性。搭建步骤如下:创建奇数个Redis实例,端口不同;创建3个sentinel实例,监控Redis实例并进行故障转移;配置sentinel配置文件,添加监控Redis实例信息和故障转移设置;配置Redis实例配置文件,启用集群模式并指定集群信息文件路径;创建nodes.conf文件,包含各Redis实例的信息;启动集群,执行create命令创建集群并指定副本数量;登录集群执行CLUSTER INFO命令验证集群状态;使

如何清空 Redis 数据:使用 FLUSHALL 命令清除所有键值。使用 FLUSHDB 命令清除当前选定数据库的键值。使用 SELECT 切换数据库,再使用 FLUSHDB 清除多个数据库。使用 DEL 命令删除特定键。使用 redis-cli 工具清空数据。

要从 Redis 读取队列,需要获取队列名称、使用 LPOP 命令读取元素,并处理空队列。具体步骤如下:获取队列名称:以 "queue:" 前缀命名,如 "queue:my-queue"。使用 LPOP 命令:从队列头部弹出元素并返回其值,如 LPOP queue:my-queue。处理空队列:如果队列为空,LPOP 返回 nil,可先检查队列是否存在再读取元素。

在CentOS系统上,您可以通过修改Redis配置文件或使用Redis命令来限制Lua脚本的执行时间,从而防止恶意脚本占用过多资源。方法一:修改Redis配置文件定位Redis配置文件:Redis配置文件通常位于/etc/redis/redis.conf。编辑配置文件:使用文本编辑器(例如vi或nano)打开配置文件:sudovi/etc/redis/redis.conf设置Lua脚本执行时间限制:在配置文件中添加或修改以下行,设置Lua脚本的最大执行时间(单位:毫秒)

使用 Redis 命令行工具 (redis-cli) 可通过以下步骤管理和操作 Redis:连接到服务器,指定地址和端口。使用命令名称和参数向服务器发送命令。使用 HELP 命令查看特定命令的帮助信息。使用 QUIT 命令退出命令行工具。

Redis计数器是一种使用Redis键值对存储来实现计数操作的机制,包含以下步骤:创建计数器键、增加计数、减少计数、重置计数和获取计数。Redis计数器的优势包括速度快、高并发、持久性和简单易用。它可用于用户访问计数、实时指标跟踪、游戏分数和排名以及订单处理计数等场景。

Redis数据过期策略有两种:定期删除:定期扫描删除过期键,可通过 expired-time-cap-remove-count、expired-time-cap-remove-delay 参数设置。惰性删除:仅在读取或写入键时检查删除过期键,可通过 lazyfree-lazy-eviction、lazyfree-lazy-expire、lazyfree-lazy-user-del 参数设置。

在Debian系统中,readdir系统调用用于读取目录内容。如果其性能表现不佳,可尝试以下优化策略:精简目录文件数量:尽可能将大型目录拆分成多个小型目录,降低每次readdir调用处理的项目数量。启用目录内容缓存:构建缓存机制,定期或在目录内容变更时更新缓存,减少对readdir的频繁调用。内存缓存(如Memcached或Redis)或本地缓存(如文件或数据库)均可考虑。采用高效数据结构:如果自行实现目录遍历,选择更高效的数据结构(例如哈希表而非线性搜索)存储和访问目录信
