本文主要介绍游戏服务器的对redis的应用。介绍下redis c++客户端的一些使用。 存储结构设计: (1)装备道具的redis存储结构为例(Hashes存储类型) 存储结构为: key : EQUIPMENTBAG角色id frield: 装备位置 value:装备信息 存储一个装备道具到redis(使用hset 命令) 一次存储玩家的装备背包里的所有道具(使用命令hmset) 一次获取一个玩家的装备包裹的所有道具(一次获取键的所有field和value(使用命令hgetall)) (2)
在大规模数据存储和查询的应用中,数据库分页查询是一个常见的需求。传统的数据库分页查询可能会因为数据量大而导致性能下降,为了解决这个问题,我们可以借助Redis的List数据结构,实现高效的数据库分页查询。本文将介绍如何利用Redis List来提升数据库分页查询的性能,以及具体的实现步骤和注意事项。
列表对象是 Redis 中 5 种基础数据类型之一,在 Redis 3.2 版本之前,列表对象底层存储结构有两种:linkedlist(双端列表)和 ziplist(压缩列表),而在 Redis 3.2 版本之后,列表对象底层存储结构只有一种:quicklist(快速列表),难道通过精心设计的 ziplist 最终被 Redis 抛弃了吗?
Redis 是一种键值( Key-Value )数据库。相对于关系型数据库(比如MySQL),Redis也被叫作 非关系型 数据库。
REDIS 本身虽然是一个缓存式数据库,但他在缓存式数据库中并不单纯,REDIS 本身支持很多数据库结构,通过使用不同的数据结构来简化代码提高开发的效率。
首先可以理解成一个redis里面有一个小的redis。同时要注意引入了一个field的名字。
HyperLogLog是Redis的高级数据结构,是统计基数的利器。前文我们已经介绍过HyperLogLog的基本用法,如果只求会用,只需要掌握HyperLogLog的三个命令即可,如果想要更进一步了解HyperLogLog的原理以及源码实现,相信这篇文章会给你带来一些启发。
HyperLogLog 是一种基数估算算法。所谓基数估算,就是估算在一批数据中,不重复元素的个数有多少。最常见的场景就是统计uv。首先要说明,HyperLogLog实际上不会存储每个元素的值,它使用的是概率算法,通过存储元素的hash值的第一个1的位置,来计算元素数量。这样做存在误差,不适合绝对准确计数的场景。redis中实现的HyperLogLog,只需要12K内存,在标准误差0.81%的前提下,能够统计2的64次方个数据。
在上一节我们一起了解了 string 存储类型。但是如果是对象数据的存储具有较频繁的更新需求,操作会显得笨重。例如:user:id:100 -> {"id":100,"name":"春晚","fans":12355,"blogs":99,"focus:83},如果需要更新一个对象中的局部数据,就需要替换掉所有数据,于是有了以下的需求
在现代的互联网应用中,Redis作为一种高性能的内存数据库,被广泛应用于缓存、会话管理和消息队列等场景。然而,Redis的内存资源是有限的,过多的内存占用可能会导致数据丢失。因此,对于项目中使用Redis的架构师来说,合理预估Redis内存空间的占用,并采取相应的措施来避免内存占用过多,是非常重要的。
HyperLogLog 是一种概率数据结构,用来估算数据的基数。数据集可以是网站访客的 IP 地址,E-mail 邮箱或者用户 ID。
Redis是一种键值(Key-Value)数据库。相较于MySQL之类的关系型数据库,Redis是一种非关系型数据库。Redis存储的数据只包含键和值两部分,只能通过键来查询值。这样简单的存储结构,能让Redis的读写效率非常高(HashMap读写效率都是O(1))。
关于 redis 相信大家都不陌生了,之前有从 0 -1 分享过 redis 的基本使用方式,用起来倒是都没有啥问题了,不过还是那句话,会应用之后,我们必须要究其原理,知其然知其所以然
hash的底层存储有两种数据结构,一种是ziplist,另外一种是hashtable,这两种数据结构我们之前都有讲解,ziplist就是上文提到的结构,hashtable之前讲解的redis结构,hash对象只有同时满足以下条件,才会采用ziplist编码:
我们都知道关于全文检索大多公司的选型都是ElasticSearch,为什么是它?可能有的人会回复Es利用倒排索引适用于全文检索,倒排索引怎么存的?倒排索引为什么这么优秀?为什么不是MySql和Redis等(这里只拿代表的关系型数据库MySql和内存型数据库Redis举例子?
Redis的ziplist是用一段连续的内存来存储列表数据的一个数据结构,它的结构示例如下图
该文介绍了Redis缓存机制、Redis的数据结构、常用命令、应用场景和Java的jedis工具对Redis的操作。
REmote DIctionary Server(Redis) 本义是远程字典服务器,是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。 Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。 它通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。
Redis 是一个键值对数据库,其键是通过哈希进行存储的。整个 Redis 可以认为是一个外层哈希,之所以称为外层哈希,是因为 Redis 内部也提供了一种哈希类型,这个可以称之为内部哈希。当我们采用哈希对象进行数据存储时,对整个 Redis 而言,就经过了两层哈希存储。
NoSQL诞生的业务现象是由于传统的关系型数据库在处理大规模数据时存在性能瓶颈和扩展性不足的问题,而NoSQL数据库则能够更好地应对这些挑战,因此在大数据、互联网、移动应用等领域得到了广泛应用。NoSQL数据库具有高可扩展性、高性能、灵活的数据模型等特点,能够满足不同业务场景的需求。因此,许多企业和组织都开始采用NoSQL数据库来支持其业务应用。
在开发中我们会遇到根据某个数值类型的字段对数据排序的要求,一般来说我们都会使用关系型数据库所提供的排序功能,但是如果数据量比较大的时候,我们就需要考虑使用Redis对数据进行排序了,但是我们前面所学的数据类型并不支持排序功能,因此就需要一个新的可以支持排序的类型,这就是我们从这篇文章起要讲的 sorted_set类型。
set存储结构是string类型的无序集合,内部存储时hash存储结构,因此添加、查找、删除的复杂度都是O(1)
在Redis中,过期键的内部数据结构是通过一个称为"Expires"的跳跃表(sorted set)来组织和存储的。
在一些网络服务的系统中,Redis 的性能,可能是比 MySQL 等硬盘数据库的性能更重要的课题。比如微博,把热点微博[1],最新的用户关系,都存储在 Redis 中,大量的查询击中 Redis,而不走 MySQL。
在一些网络服务的系统中,Redis 的性能,可能是比 MySQL 等硬盘数据库的性能更重要的课题。比如微博,把热点微博,最新的用户关系,都存储在 Redis 中,大量的查询击中 Redis,而不走 MySQL。
redis 为每种数据类型都提供了多种内部编码方式,以散列类型为例,通过散列表实现散列类型,此时查找和赋值操作时间复杂度为 O(1),但是当键中元素很少时,O(1)的性能并不会比 O(n)有明显的性能提高。所以此时 redis 会使用一种比较紧凑但是性能稍差的内部编码方式,内部编码方式对于开发者来说是透明的,当键中元素变多时,redis 就会自动调整内部编码方式,转换为散列表。
在一些网络服务的系统中,Redis 的性能,可能是比 MySQL 等硬盘数据库的性能更重要的课题。比如微博,把热点微博、最新的用户关系都存储在 Redis 中,大量的查询击中 Redis,而不走 MySQL。
微服务架构下,很适合用 DDD(Domain-Drive Design)思维来设计各个微服务,使用领域驱动设计的理念,工程师们的关注点需要从 CRUD 思维中跳出来,更多关注通用语言的设计、实体以及值对象的设计。至于数据仓库,会有更多样化的选择。分布式系统中数据存储服务是基础,微服务的领域拆分、领域建模可以让数据存储方案的选择更具灵活性。
1. 概要 本文介绍SpringSession的主要功能的实现原理。在看源码的同时参照SpringSession开了一个“简化”版的Session框架--SimpleSession,简单好用,功能刚好够用,由于删除了很多SpringSession种用不到的功能,源码上可读性更好和自定义开发更容易。 2. 替代本地原生Session的秘密 几乎所有的方案都类似,使用 Filter 把请求拦截掉然后包装 Request 和 Response 使得 Request.getSession 返回的 Session 也
便于查询set类型:与hash存储结构完全相同,底层数据结构使用哈希表,仅存储field,不存储value(nil),并且field不允许重复
Redis 的几种主要数据结构,大家应该都有所了解。例如最常用的五种:字符串,list,hash,set,zset。各自的适用场景也算是比较常见容易考察的内容。但再深入一点,zset 底层的数据结构是什么样子的,原理是什么?跳表和平衡树的选择,为什么没有用平衡树?zset 查找单一元素和范围查找的时间复杂度是多少?那么估计就有很多人无法给出准确、明确的回答了。
微风拂面只在瞬间,如若没有对这一刻的思索,往往少许了些对于问题本质的思考、推敲,这一刻的感受,将不会激荡起心灵中对于本质的追寻。而后渐渐得将失去对于任何事物的看法,仅仅在自己的认知圈里面找到所认知的方案,从而忽视了对与更好事物的探索。
Redis是REmote Dlctionary Server(远端字典服务器的缩写),是目前最火热的非关系型数据库,最新的稳定版本是redis 5.0。
嘿,我是咸鱼,之前给大家推荐过关于 redis 的不少干货,这次再一起学习一下 Redis 的性能分析。
jvm我们讲了两篇文章,为了不让大家学习疲劳,我们几个技术穿插着来讲,我们今天讲讲Redis的各种命令,这篇会把大家日常需要用到的命令全都列出来,满足你们的日常工作需求。
Redis 列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边)。它的底层实际是个双向链表,对两端的操作性能很高,通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。
Redis是一种快速、高效的NoSQL数据库,广泛用于缓存、会话管理、消息队列等领域。为了更方便地管理Redis实例、监控Redis性能、执行Redis命令、查看Redis数据,许多开发者使用可视化管理工具。
Redis 是一个K-V NOSQL,使用键值对存储数据,其中的值(对象)包括 5 种类型,即字符串、哈希、列表、集合、有序集合。
redis是一个key-value存储系统。它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。
当命令请求被执行时,Redis会将数据从磁盘加载到内存中进行处理,这会导致内存的消耗。
哈希hash又称为散列、杂凑等,是将任意长度的输入通过散列算法变换为固定长度的输出,最终输出也就是哈希值。这种转换是一种压缩映射。也就是说,散列值的空间通常要远小于输入控件,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能通过散列值来确定唯一的输入值。
redis旧版小hash使用的数据结构,紧密数组存储结构 用1字节存储总节点数(如果1字节满了,代表需要遍历到底才知道有多少节点) 每个节点存储自己占用的内存空间,修改删除后,标记为闲置空间,闲置空间不压缩不回收,留用节点扩展或者插入节点 这也代表插入没有足够闲置时要O(n)移动后续内存 数据也是占用zipmap内存,所以查找是O(n)(利用len做快表跳跃)
假设我们存在这样的需求:我们需要存储大量的数据,且需要在查询上要求更高的效率。似乎前面提到的数据类型已不满足我们现有的需求,在本篇文章中,我们引入一个全新的概念:set数据类型。与hash存储结构类似,但是仅存储键,不存储值(nil),并且不重复存储。
存储的数据:单个数据,最简单的数据存储类型,也是最常用的数据存储类型 存储数据的格式:一个存储空间保存一个数据 存储内容:通常使用字符串,如果字符串以整数的形式展示,可以作为数字操作使用(但是仍是字符串)
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