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Redis 与其他 key - value 缓存产品相比有以下三个特点
Redis支持数据的持久化可以将内存中的数据保存在磁盘中重启的时候可以再次加载进行使用。Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据同时还提供listsetzsethash等数据结构的存储。Redis支持数据的备份即master-slave模式的数据备份。
Redis的优势性能极高丰富的数据结构类型原子单个语句原子性的多个语句也支持事务但批量指令并非原子化的操作中间某条指令的失败不会导致前面已做指令的回滚也不会造成后续的指令不做。
redis的数据结构字符串(strings)哈希表(hashes)列表(lists)集合(sets)有序集合(sorted sets)等
这些结构在redis中是由6种底层数据结构来实现
简单动态字符串SDS一个结构体里面有三个属性分别为已使用的字节数量、未使用的字节数量、字节数组
SDS操作函数会自动检查空间是否足够并且空间不足时自动扩展空间从而防止内存溢出。例如拼接两个字符串如果内存不够他会先扩展内存再拼接
修改字符串时重新分配内存的次数少因为每次扩展得到的空间是大于本来需要的空间的这就是空间预分配
对字符串进行缩短操作时程序不立即使用内存重新分配来回收缩短后多余的字节而是使用 free 属性将这些字节的数量记录下来等待后续使用。这就是惰性空间释放。
记录了字符串的长度执行strlen操作时复杂度为O(1)而普通字符串为O(n)。
链表redis中的链表都是双端无环的它还带链表长度计数器通过 len 属性获取链表长度的时间复杂度为 O(1)。
多态链表节点使用 void* 指针来保存节点值可以保存各种不同类型的值。
字典又称为符号表或者关联数组、或映射map是一种用于保存键值对的抽象数据结构。字典中的每一个键 key 都是唯一的通过 key 可以对值来进行查找或修改。
解决冲突哈希表中出现冲突解决冲突的方法是链地址法通过next这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一起用来解决哈希冲突。
触发扩容的条件 1、服务器目前没有执行 BGSAVE 命令或者 BGREWRITEAOF 命令并且负载因子大于等于1。 2、服务器目前正在执行 BGSAVE 命令或者 BGREWRITEAOF 命令并且负载因子大于等于5。
SAVE 和 BGSAVE 两个命令都会调用 rdbSave 函数但它们调用的方式各有不同SAVE 直接调用 rdbSave 阻塞 Redis 主进程直到保存完成为止。在主进程阻塞期间服务器不能处理客户端的任何请求。BGSAVE 则 fork 出一个子进程子进程负责调用 rdbSave 并在保存完成之后向主进程发送信号通知保存已完成。因为 rdbSave 在子进程被调用所以 Redis 服务器在BGSAVE 执行期间仍然可以继续处理客户端的请求。
扩容和收缩当哈希表保存的键值对太多或者太少时就要通过 rerehash(重新散列来对哈希表进行相应的扩展或者收缩。具体步骤
1、如果执行扩展操作会基于原哈希表创建一个大小等于 ht[0].used*2n 的哈希表也就是每次扩展都是根据原哈希表已使用的空间扩大一倍创建另一个哈希表。相反如果执行的是收缩操作每次收缩是根据已使用空间缩小一倍创建一个新的哈希表。
2、重新利用上面的哈希算法计算索引值然后将键值对放到新的哈希表位置上。
3、所有键值对都迁徙完毕后释放原哈希表的内存空间。
渐近式 rehash 什么叫渐进式 rehash也就是说扩容和收缩操作不是一次性、集中式完成的而是分多次、渐进式完成的。如果保存在Redis中的键值对只有几个几十个那么 rehash 操作可以瞬间完成但是如果键值对有几百万几千万甚至几亿那么要一次性的进行 rehash势必会造成Redis一段时间内不能进行别的操作。所以Redis采用渐进式 rehash,这样在进行渐进式rehash期间字典的删除查找更新等操作可能会在两个哈希表上进行第一个哈希表没有找到就会去第二个哈希表上进行查找。但是进行 增加操作一定是在新的哈希表上进行的。 跳跃表一种有序数据结构它通过在每个节点中维持多个指向其它节点的指针从而达到快速访问节点的目的。
1、由很多层结构组成
2、每一层都是一个有序的链表排列顺序为由高层到底层都至少包含两个链表节点分别是前面的head节点和后面的nil节点
3、最底层的链表包含了所有的元素
4、如果一个元素出现在某一层的链表中那么在该层之下的链表也全都会出现上一层的元素是当前层的元素的子集
5、链表中的每个节点都包含两个指针一个指向同一层的下一个链表节点另一个指向下一层的同一个链表节点
搜索从最高层的链表节点开始如果比当前节点要大和比当前层的下一个节点要小那么则往下找也就是和当前层的下一层的节点的下一个节点进行比较以此类推一直找到最底层的最后一个节点如果找到则返回反之则返回空。
插入首先确定插入的层数有一种方法是假设抛一枚硬币如果是正面就累加直到遇见反面为止最后记录正面的次数作为插入的层数。当确定插入的层数k后则需要将新元素插入到从底层到k层。
删除在各个层中找到包含指定值的节点然后将节点从链表中删除即可如果删除以后只剩下头尾两个节点则删除这一层。
整数集合Redis用于保存整数值的集合抽象数据类型保证集合中不会出现重复元素。
可以保存类型为int16_t、int32_t 或者int64_t 的整数值
①、升级 当我们新增的元素类型比原集合元素类型的长度要大时需要对整数集合进行升级才能将新元素放入整数集合中。具体步骤 1、根据新元素类型扩展整数集合底层数组的大小并为新元素分配空间。 2、将底层数组现有的所有元素都转成与新元素相同类型的元素并将转换后的元素放到正确的位置放置过程中维持整个元素顺序都是有序的。 3、将新元素添加到整数集合中保证有序。 升级能极大地节省内存。
②、降级 整数集合不支持降级操作一旦对数组进行了升级编码就会一直保持升级后的状态。
压缩列表Redis为了节省内存而开发的是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构一个压缩列表可以包含任意多个节点entry每个节点可以保存一个字节数组或者一个整数值。
压缩列表的原理压缩列表并不是对数据利用某种算法进行压缩而是将数据按照一定规则编码在一块连续的内存区域目的是节省内存。
