在上一篇文章《Redis列表实现原理之ziplist结构》，我们分析了ziplist结构如何使用一块完整的内存存储列表数据。 同时也提出了一个问题：如果链表很长，ziplist中每次插入或删除节点时都需要进行大量的内存拷贝，这个性能是无法接受的。 本文分析quicklist结构如何解决这个问题，并实现Redi
一、list(列表) 1.核心特点 Redis的列表相当于Java语言里面的LinkedList,它是链表而不是数组。 list的插入和删除操作非常快，时间复杂度为O(1),但是索引定位慢，时间复杂度为O(n). 2.常用用途 常用来做异步队列使用。将需要延后处理的任务结构体序列化字符串，塞进redis的列表，另一个线
列表类型可以存储一组按插入顺序排序的字符串，它非常灵活，支持在两端插入、弹出数据，可以充当栈和队列的角色。 > LPUSH fruit apple (integer) 1 > RPUSH fruit banana (integer) 2 > RPOP fruit "banana" > LPOP fruit "apple" 本文探讨Redis中列表类型的实现。 ziplist 使用数组
前言 简单介绍一下内存的优化。 正文 Redis所有的数据都在内存中，而内存又是非常宝贵的资源。如何优化内存的使用一直是Redis用户非常关注的问题。本节深入到Redis细节中，探索内存优化的技巧。 redisObject对象 Redis存储的所有值对象在内部定义为redisObject结构体，内部结构如图: R
Redis分布式 一、环境搭建 搭建两组shard，每组一主一从，一个哨兵 【1】主机redis配置 #redis.conf # Redis configuration file example. # ./redis-server /path/to/redis.conf ################################## INCLUDES ################################### #这在你有
列表对象的编码可以是ziplist或者linkedlist ziplist编码的列表对象使用压缩列表作为底层实现，每个压缩列表节点保存了一个列表元素 linkedlist编码的列表对象使用双端链表作为底层实现，每个双端链表节点保存了一个字符串对象，每个字符串对象保存了一个列表元素 字符串对象是Redis
在讨论Redis内存压缩的时候，我们需要了解一下几个Redis的相关知识。 压缩列表 ziplist 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 压缩列表组成示例--截图来自《Redis设计与实现》 zlbytes: 记录整个压缩列表使用的内存大小 zltail:
Redis中另一个常用的数据结构就是list，其底层有linkedList、zipList和quickList这三种存储方式。 与Java中的LinkedList类似，Redis中的linkedList是一个双向链表，也是由一个个节点组成的。Redis中借助C语言实现的链表节点结构如下所示： //定义链表节点的结构体 typedf struct listNod
Redis中另一个常用的数据结构就是list，其底层有linkedList、zipList和quickList这三种存储方式。 1|0 链表linkedList 与Java中的LinkedList类似，Redis中的linkedList是一个双向链表，也是由一个个节点组成的。Redis中借助C语言实现的链表节点结构如下所示： //定义链表节点的结构体 t
redis中压缩列表ziplist相关的文件为：ziplist.h与ziplist.c 压缩列表是redis专门开发出来为了节约内存的内存编码数据结构。源码中关于压缩列表介绍的注释也写得比较详细。 一、数据结构 压缩列表的整体结构如下 1 /* 2 <zlbytes> <zltail> <zllen> <entry> <entry> ... <entry> <
一、List 常用API 底层实现 List是一个有序(按加入的时序排序)的数据结构，Redis采用quicklist（双端链表） 和 ziplist 作为List的底层实现。 可以通过设置每个ziplist的最大容量，quicklist的数据压缩范围，提升数据存取效率。 // 单个ziplist节点最大能存储 8kb ,超过则进行分裂
redis的基本数据结构：String(字符串)、List(列表)、 Hash(哈希)、Set(集合)和 Sorted Set(有序集合)，底层数据结构一共有 6 种，分别是简单动态字符串、双向链表、压缩列表、哈希表、跳表和整数数组。其对应关系如下图所示： 我自己觉得掌握下宏观设计就好了，一开始迷失于细节不太
#集群开关，默认是不开启集群模式。 #cluster-enabled yes #集群配置文件的名称，每个节点都有一个集群相关的配置文件，持久化保存集群的信息。这个文件并不需要手动配置，这个配置文件有Redis生成并更新，每个Redis集群节点需要一个单独的配置文件，请确保与实例运行的系统中配置文件名称不
原文：https://www.topjava.cn/category/1391389927996002304 『chenssy』 在前面几篇文章中，小编陆陆续续介绍了 Redis 用到的所有主要数据结构，如比如简单动态字符串（SDS）、字典(dict)、压缩列表(ziplist)、整数集合（ intset）、跳跃表（skiplist）。然而 Redis 并没有直接使用这些数
前言 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？ 列表对象
Redis的hashes类型是用来存储行记录的数据类型，一个key可以存储多条记录。 一、基本使用 HSET key field value 1、HSET是新增数据语法 2、key 是存储的数据key 3、field 是hash表中的某条记录名称 4、value是hash表某条数据的值 HGET key field 1、 hget是获取
快表 快速列表 quicklist 是 3.2 版本新添加的编码类型，结合了 ziplist 和 linkedlist 的一种编码。 同时在 3.2 版本中，列表也废弃了 ziplist 和 linkedlist，这也是《Redis设计与实现》一书中没有提到的一种底层数据结构。 快表构成 这里我直接下载了Redis6.0源码，快表实现在qui
标题首先明确一下几点基本常识： Redis常见的5种数据类型：String(字符串)、List(列表)、Hash(哈希)、Set(集合)、ZSet(有序集合)，这五种常见的数据类型，本质上对应着五种对象，即字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象、有序集合对象。在Redis中，任意一个对象都具有五种属性 [1]
哈希类型的两种内部编码 ziplist(压缩列表)hashtable(哈希表) 当创建哈希类型时，如果哈希的field 个数小于512个，同时value小于64字节时 ，采用ziplist为内部编码保存，如果field-value不满足ziplist内部编码条件，则采用hashtable内部编码保存 127.0.0.1:6379> object encodi
文章目录 Pre list 列表 队列 O(1) 栈 O(1) 查询 O(n) 快速列表 quicklist 压缩列表 ziplist ziplist 源码 entry 增加元素 快速列表 quicklist ziplist 存多少元素? 压缩深度 延伸 Pre Redis进阶-核心数据结构进阶实战 Algorithms_基础数据结构(03)_线性表之链表_双向
redis数据结构： string String通过 int、SDS(simple dynamic string)作为结构存储，int用来存放整型数据，sds存放字节/字符串和浮点型数据。 typedef char *sds; sdshdr有五种类型，所以至少需要3位来表示 000：sdshdr5 001：sdshdr8 010：sdshdr16 011：sdshdr32 100：sdshdr64 struct __a
字符串对象 对象编码方式有三种： int： 当值为小的整数值，使用long类型存储 embstr：值为简短的字节数组（同样也是SDS，仅调用一次内存分配函数，分配的连续空间，空间中包含redisObject和sdshdr） raw：底层采用SDS字符串存储（调用两次内存分配函数，分配给redisObject和sdshdr） 编码变更： 列
前言 关于 redis 的数据结构 ziplist 相关介绍主要围绕着如下测试用例, 来看看 ziplist 的存储, 以及 相关的 api 本文的 ziplist 相关代码 拷贝自 redis-6.2.0 代码来自于 https://redis.io/ 测试用例 // // Created by Jerry.X.He on 2021-02-21. // #inc
简单动态字符串（SDS）,双端链表，字典，压缩列表，整数集合等数据结构。 构成字符串对象，列表对象，哈希对象，集合对象，有序集合对象五种类型。 针对不同的使用场景设置不同的数据结构实现，从而优化使用效率。 redis对象系统基于引用技术的内存回收机制和对象共享机制。 还有维护一个lru值，空转时
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