redis客户端可以订阅某个频道或者模式,这样当其他客户端向该频道发布了消息时,订阅了该频道的客户端以及订阅了和该频道匹配模式的客户端就可以收到。命令如下:
Redis提供了setbit getbit bitcount和bitop四个命令用于处理二进制位数组,如下所示:
redis中保存的Key是字符串,value大多也是字符串或字符串集合,因此字符串是Redis中最常使用的一种数据结构。
前提:这类问题,都不能借助其它数据结构或一些现成工具类。比如调用StringUtils.reverse(str)完成翻转,或者先入stack再出stack。仅使用最基本的分支/循环来实现最优解法。
1. 非关系型的键值对数据库,可以根据键以O(1) 的时间复杂度取出或插入关联值 2. Redis 的数据是存在内存中的 3. 键值对中键的类型可以是字符串,整型,浮点型等,且键是唯一的 4. 键值对中的值类型可以是string,hash,list,set,sorted set 等 5. Redis 内置了复制,磁盘持久化,LUA脚本,事务,SSL, ACLs,客户端缓存,客户端代理等功能 6. 通过Redis哨兵和Redis Cluster 模式提供高可用性
平时在使用 Redis 的时候,只会使用简单的 set,get,并不明白其中的道理,为了探个究竟,搞个明白,就看了下其底层的实现 ^ ^。
假设2个任意长度的整数x、y分别用链表A和B存储,现要求设计一个算法,实现x+y。计算结果存储在链表C中。
前面已经了解到Redis包括五种类型的对象:字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象。对象的底层由SDS、双向链表、压缩列表、跳表、词典和整数集合等数据结构实现。Redis是一个key-value类型的数据库。其中的key均为字符串对象,value可以是五种对象的任意一种,根据value类型不同将键值对称为某某键,如value是字符串对象时为字符串键。本节就简单介绍一下五种Redis键对应的一些操作API。
前缀树是一种树结构,其中的键通常是字符串。与二叉查找树不同,键不是直接保存在节点中,而是由节点在树中的位置决定。一个节点的所有子孙都有相同的前缀,也就是这个节点对应的字符串,而根节点对应空字符串。一般情况下,不是所有的节点都有对应的值,只有叶子节点和部分内部节点所对应的键才有相关的值。
Trie树,即字典树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种,典型应用是用于统计和排序大量相同的字符串,所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是: 利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度地减少无谓字符串的比较。
Java中类是对一组行为或者特征的描述,对象则为所描述特征和行为的具体实现。而作为概念层次的类,其本身也拥有某些共同的特性,如都具有类名称、由类加载器加载,都具有父类,属性和方法等。于是,Java中专门定义了一个类Class去描述其他类 所具有的特性,所以,从这个角度来看类本身就是Class类的对象。
Redis 的sort命令可以对列表键、集合键或者有序集合键的值进行排序,如下所示:
Trie树也称之为前缀树,适合处理前缀匹配问题。也因为每一个节点都存储26个字母,也称之为字典树,发明Trie树的人喜欢把这个单词读成/ˈtriː/tree,其他人喜欢读成/ˈtraɪ/ "try"。
ziplist 编码的哈希对象使用压缩列表作为底层实现。每当有新的键值对要加入到哈希对象时,程序会先将保存了键的压缩列表节点推入到表尾,然后再将保存了值的压缩列表节点推入到表尾。因此:
Redis支持五种主要数据结构:字符串(Strings)、列表(Lists)、哈希表(Hashes)、集合(Sets)和有序集合(Sorted Sets)。这些数据结构为开发者提供了灵活的数据操作方式,满足了不同场景下的数据存储需求。
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「Redis所有的数据结构都是在内存占用和执行效率之间找一个比较好的均衡点,不一味的节省内存,也不一味的提高执行效率」
Redis 是我们工作中接触最多的非关系型数据库,我所在的公司也是 Redis 的深度用户,我们线上的大部分的业务都使用到了 Redis。与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的,所以存写速度非常快,因此 Redis 被广泛应用于缓存方向。值得注意的是,Redis 也经常用来做分布式锁。Redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。除此之外,Redis 支持事务 、持久化、LUA 脚本、LRU 驱动事件、多种集群方案。以前在使用 Redis 的时候,只是简单地使用它提供的基本数据类型和接口,并没有深入研究它底层的数据结构。最近打算重新学习梳理一下 Redis 方面的知识。
http://redisbook.com/preview/object/set.html
简单动态字符串(simple dynamic string,SDS),结构体非常简单
redis内部有 简单动态字符串、链表、字典、跳跃表、整数集合、压缩列表六种数据结构。
Set 类型是一个无序并唯一的键值集合,它的存储顺序不会按照插入的先后顺序进行存储。Redis 中集合是通过哈希表实现的,所以添加,删除,查找的复杂度都是 O(1)。相对于列表,集合也有两个特点:无序、不可重复
上一篇博客我们介绍了 redis的五大数据类型详细用法,但是在 Redis 中,这几种数据类型底层是由什么数据结构构造的呢?本篇博客我们就来详细介绍Redis中五大数据类型的底层实现。
此时,用户应用程序也同样需要占用这些资源,如果不加以限制,那么会和操作系统争抢资源,导致冲突。
OBJECT ENCODING key
根据每日 气温 列表,请重新生成一个列表,对应位置的输出是需要再等待多久温度才会升高超过该日的天数。如果之后都不会升高,请在该位置用 0 来代替。
数据库已经有了key,它的值为value。当我们发现value值需要追加字符串却又不想直接用set命令覆盖原值时,可以用append命令来实现。
Redis没有直接使用C语言传统的字符串表示(以空字符结尾的字符数组,以下简称C字符串),而是自己构建了一种名为简单动态字符串(simple dynamic string,SDS)的抽象类型,并将SDS用作Redis的默认字符串表示。
即使有链表来处理键冲突,但是当节点数量远远大于 size 时,如果不扩充哈希表规模,请自行想象。这也是 rehash 的存在意义,笔者认为这也是 redis 扩展性的展现。
从Redis3.2开始,sds就有了5种类型,5种类型分别存放不同大小的字符串。在创建字符串时,sds会根据字符串的长度选择不同的类型。最终由sdsnewlen函数创建字符串:
首先,用字母在字母表中的位置替换该字母,将 s 转化 为一个整数(也就是,‘a’ 用 1 替换,‘b’ 用 2 替换,… ‘z’ 用 26 替换)。接着,将整数 转换 为其 各位数字之和 。共重复 转换 操作 k 次 。
1.redis并没有直接使用前面的数据结构实现键值对数据库,而是基于数据结构创建了一个对象系统,字符串对象/列表对象/哈希对象/集合对象/有序集合对象都用到了至少一种前面的数据结构 2.针对不同的使用场景,为对象设置多种不同的数据结构实现,从而优化对象在不同场景下的使用效率 3.redis的对象系统实现了基于引用计数的内存回收机制,通过引用计数实现了对象共享机制,多个键共享同一个对象节约内存 4.redis对象带有访问时间记录信息,会计算键的空转时长,开启maxmemory下会优先删除长的 5.创建一个键值对时,至少创建两个对象,键对象和值对象redisObject结构定义,type属性记录了对象的类型,用type命令的时候返回的是值对象的类型 6.redisObject结构的ptr属性,指向对象的底层数据结构,encoding属性encoding属性决定了该对象使用哪个底层数据结构(整数/简单动态字符串/字典/双端链表/压缩列表/整数集合/跳跃表和字典),object encoding命令可以查看值对象的编码 7.列表对象在元素比较少时使用压缩列表,比较多时使用双端链表 9.字符串对象可以是int,raw(简单动态字符串),embstr(embstr编码的简单动态字符串),long类型的整数存的是时候是int;小于32字节的是embstr,大于的是raw 10.列表对象可以是ziplist(压缩列表)和linkedlist(双端链表),列表对象保存的所有字符串元素的长度都小于64字节和元素数量小于512个时使用ziplist rpush book "aaaaaaaaaaaaaa" "bbbbbbbbbbb"等进行测试 11.哈希对象的编码可以是ziplist或者hashtable;当使用ziplist编码时,当有新的键值对加入到哈希对象,先把键压入压缩列表,再把值压入压缩列表 12.当使用hashtable编码的哈希对象,使用字典作为底层实现,哈希对象中的每个键值对都使用字典的键值对保存 13.哈希对象保存的所有键值对的键和值字符串长度都小于64字节,保存键值对的数量小于512个,使用ziplist编码,否则使用hashtable编码 14.哈希对象中键的长度太大或者值的长度太大都会引起编码转换,使用object encoding key可以观察到 hset book aaaaaaaaaaa_name "aa"等进行测试 15.集合对象的编码可以是intset或者hashtable,intset的集合对象使用整数集合作为底层,当元素数量不超过512个,所有元素都是整数的时候;hashtable编码的使用字典作为底层实现,字典的键是字符串对象,字典的值是null;不能重复,不保证顺序,保证数据唯一 16.有序集合的编码是ziplist和skiplist,压缩列表的集合元素按分值从下到大进行排序,使用ziplist编码的,第一个节点保存元素的成员,第二个节点保存元素的分值;skiplist底层使用zset结构同时包含一个字典和一个跳跃表,对有序集合的范围操作比如zrank,zrange是通过跳跃表实现;取给定成员的分值,是通过字典实现的 保存元素小于128个,所有成员长度小于64字节的使用ziplist,其他使用skiplist
Redis对外提供了string,list,hash,set,zet等类型,但是Redis内部针对不同类型存在编码(底层数据结构)的概念,所谓编码就是具体使用哪种底层数据结构来实现。编码不同将直接影响数据的内存占用和读写效率。 使用 object encoding {key} 命令获取编码类型。如下:
| 导语 本文是一篇redis读书笔记,主要内容整理自 Redis设计与实现。如果你想快速了解redis底层数据结构,相信这篇文章会有所帮助。 文章主要分为两大部分,第一部分介绍了Redis对象的各种底层数据结构,第二部分总结了redis对象与各种底层数据结构的关系。 1 Redis对象底层数据结构 1.1 SDS(简单动态字符串) Redis没有直接使用C语言传统的字符串表示(以空字符结尾的字符数组,以下简称C字符串),而是自己构建了一种名为简单动态字符串(simple dynamic strin
相关数字的根请看我的另一篇博客 一开始,因为题目没有数据大小的要求,我想着只要开个ll就够了,没想过过不去,看来卡的是大数问题,那么就要用字符串进行处理了。 第一个是我第一次尝试的,水题竟然不给数据范围!!!
Redis 是一个基于内存中的数据结构存储系统,可以用作数据库、缓存和消息中间件。Redis 支持五种常见对象类型:字符串(String)、哈希(Hash)、列表(List)、集合(Set)以及有序集合(Zset),我们在日常工作中也会经常使用它们。知其然,更要知其所以然,本文将会带你读懂这五种常见对象类型的底层数据结构。
Sorted Sets 与 Sets 类似,是一种集合类型,集合中不会出现重复的数据(member)。区别在于 Sorted Sets 元素由两部分组成,分别是 member 和 score。
Redis 是一种非关系类型数据库,以(k, v)的形式储存数据信息。由于读写速度很快,常被应用于缓存方向。Redis 使用对象来代表数据库中的键和值。Redis 有 5 种数据对象,分别是字符串对象( String 对象)、列表对象( List )、哈希对象( Hash )、集合对象、以及有序集合对象(Sorted Set)五种。其 key 值的形式都是使用的字符串形式,value 的形式可以是上面五种对象中的任意一种。Redis 对象内存结构如图1所示:
除了它是内存数据库,使得所有的操作都在内存上进行之外,还有一个重要因素,它实现的数据结构,使得我们对数据进行增删查改操作时,Redis 能高效的处理。
数据结构篇——哈希表 本次我们介绍数据结构中的哈希表,我们会从下面几个角度来介绍: 哈希表介绍 例题模拟散列表的两种方法 字符串前缀哈希法 哈希表介绍 首先我们先来简单介绍一下哈希表: 哈希表主要负责将空间较大的离散的数压缩为空间较小的数 例如我们将10-9~109之间的离散数可以压缩到10^5数组中 我们哈希表的主要算法为: 将x mod 10^5 得出余数,按照余数放在压缩后的数组中去 如果遇到冲突问题,我们采用两种方法来解决:拉链法和开放寻址法 我们给出两种解决方式: 拉链法:整个数组额外创建e[n
题目 给定一组个字符串,为每个字符串找出能够唯一识别该字符串的最小前缀。 输入描述: 第一行输入一个整数 n 表示字符串个数 后面n行,每行一个字符串,一共n串互不相同的字符串。 题目: https://github.com/watchpoints/daily-interview/issues/9 思路 什么是前缀树 说明:自习室 无声音 如何实现统计个数前缀 说明:自习室 无声音 利用trie树,关键字域存该查询串出现的次数 定义前缀tree的结构,并且统计每个元素个数 插入操作:数据 遍历操
这样写是不是读起来很无聊?这些都是别人咀嚼过后,经过一轮两轮三轮的再次咀嚼,吐出来的精华,这就是为什么好多文章你觉得干货满满,但就是记不住说了什么。我希望把这个咀嚼的过程,也讲给你,希望以后再提到 Redis 字符串时,它是活的。
目前经常使用的平衡数据结构有:B树,红黑树,AVL树,Splay Tree, Treep等。想象一下,给你一张草稿纸,一只笔,一个编辑器,你能立即实现一颗红黑树,或者AVL树出来吗?很难吧,这需要时间,要考虑很多细节,要参考一堆算法与数据结构之类的树,还要参考网上的代码,相当麻烦。用跳表吧,跳表是一种随机化的数据结构,目前开源软件 Redis 和 LevelDB 都有用到它,它的效率和红黑树以及 AVL 树不相上下,但跳表的原理相当简单,只要你能熟练操作链表,就能轻松实现一个 SkipList。
上一篇介绍了Hiredis中的同步api以及回复解析api,这里紧接着介绍异步api。异步api需要与事件库(libevent、libev、ae一起工作)。
大家好,我是bigsai!(上次发布的忘加原创并且今天的把内容扩充了一下)最近,大数加减频频登上笔试的舞台,小伙伴们在群里也分享自己遇到面试官碰到大数运算的题目,想着这么重要而简单的知识点我还没写过,那得好好和大家一起总结一下。
在正式研究链表之前,我们先来学习结构体。跟指针一样,结构体也是一种数据类型,只不过这种数据类型可以存储多种属性的复杂数据,在使用前需要定义类型。
Redis全局哈希表(Global Hash Table)是指在Redis数据库内部用于存储所有键值对的主要数据结构。它的实现原理涉及到哈希表、字典、渐进式rehash等技术,以下是Redis全局哈希表的实现原理和查询流程:
假设存在一个从a-z26个字母无限循环的字符串s,现在输入一个字符串p,问该字符串有多少个子字符串在s中循环出现?
使用 Redis 实现消息队列 普通的订阅 基于模式(pattern)的发布/订阅 看下源码实现 分析下源码实现 stream 的结构 streamCG 消费者组 streamConsumer 消费者结构 分析下源码实现 基于List的消息队列 基于 Streams 的消息队列 发布订阅 总结 参考 ◆使用 Redis 实现消息队列 Redis 中也是可以实现消息队列 不过谈到消息队列,我们会经常遇到下面的几个问题 1、消息如何防止丢失; 2、消息的重复发送如何处理; 3、消息的顺序性问题; 关于 mq
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