【Redis】redis基本数据类型详解(String、List、Hash、Set、ZSet)

目录

  • Redis
    • String(字符串)
    • List(列表)
    • Hash(字典)
    • Set(集合)
    • ZSet(有序集合)

Redis

Redis有5种基本的数据结构,分别为:string(字符串)、list(列表)、set(集合)、hash(哈希)和 zset(有序集合)。下面我们依次理解这五种基本数据类型。

String(字符串)

字符串是Redis最简单的数据结构。Redis所有的数据结构都是以唯一的key字符串作为名称,然后通过这个唯一key值来获取相应的value数据。不同类型的数据结构差异就在于value的结构不一样。
在这里插入图片描述
字符串结构使用非常广泛,一个常见的用途就是缓存用户信息。我们将用户信息结构体使用JSON序列化成字符串,然后将序列化后的字符串塞进Redis来缓存。同样,取用户信息会经过一次反序列化的过程。

在这里插入图片描述
Redis的字符串是动态字符串,是可以修改的字符串,内部实现上采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配,如上图所示,内部为当前字符串实际分配的空间capacity一般要高于实际字符串的长度len。当字符串长度小于1M时,扩容都是加倍现有的空间,如果超过1M,扩容时一次只会多扩1M的空间。注意:字符串最大长度为512M

List(列表)

List的插入和删除操作特别快,时间复杂度为O(1),但是索引定位很慢,时间复杂度为O(n)。当列表弹出了最后一个元素之后,该数据结构自动被删除,内存被回收。

Redis的列表结构常常被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成字符串塞进Redis的列表,另一个线程从这个列表中轮询数据进行处理。

快速列表

如果再深入一点,你会发现Redis底层存储的是一个叫做quicklist的一个结构。
在这里插入图片描述
首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储,这个结构是ziplist,也即是压缩列表。它将所有的元素紧挨着一起存储,分配的是一块连续的内存。当数据量比较多的时候才会改成quicklist。因为普通的链表需要的的附加指针空间太大,会比较浪费空间,而且会加重内存的碎片化。比如这个列表里存的只是int类型的数据,结构上还需要两个额外的指针prevnext。所以Redis将链表和ziplist结合起来组成了quicklist。也就是将多个ziplist使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能。又不会出现太大的空间冗余。

Hash(字典)

Redis的字典是个无序字典(golang、java中字典也是无序字典),内部实现为数组+链表二维结构。第一维hash的数组位置碰撞时,就会将碰撞的元素使用链表串接起来。

在这里插入图片描述
Redis为了高性能,不能堵塞服务,rehash采用的是渐进式策略。

在这里插入图片描述
渐进式rehash会在rehash的同时,保留新旧两个hash结构,查询时会同时查询两个hash结构,然后在后续的定时任务中以及hash的子指令中,循序渐进的将旧hash的内容一点点迁移到新的hash结构中。

当 hash 移除了最后一个元素之后,该数据结构自动被删除,内存被回收。hash 结构也可以用来存储用户信息,不同于字符串一次性需要全部序列化整个对象,hash 可以对用户结构中的每个字段单独存储。这样当我们需要获取用户信息时可以进行部分获取。而以整个字符串的形式去保存用户信息的话就只能一次性全部读取,这样就会比较浪费网络流量。

hash 也有缺点,hash 结构的存储消耗要高于单个字符串,到底该使用 hash 还是字符串,需要根据实际情况再三权衡。

扩容条件

正常条件下,当hash表中元素的个数等于第一维数组的长度时,就会开始扩容,扩容的新数组是原数组大小的2倍。不过如果Redis这个在做bgsave,为了减少内存页的过多分离(Copy On Write),Redis尽量不去扩容(dict_can_resize),但是如果hash表已经非常满了,元素的个数已经达到了第一维数组长度的5倍(dict_force_resize_ratio),说明hash表已经过于拥挤了,这个时候就会强制扩容。

缩容条件

当 hash 表因为元素的逐渐删除而变得越来越稀疏时,Redis会对 hash 表进行缩容来减少hash表的第一维数组空间占用。缩容的条件是元素个数低于数组长度的10%。缩容不会考虑Redis是否正在做bgsave

Set(集合)

Redis的集合内部实现相当于一个特殊的字典,字典中所有的value都是一个值NULL,它内部的键值对是无序的唯一(自动排重)的。

当集合中最后一个元素移除之后,数据结构自动删除,内存被回收。set结构可以用来存储活动中奖的用户ID,因为有去重功能,可以保证同一个用户不会中奖两次。

ZSet(有序集合)

zset可能是Redis提供的最为特色的数据结构,它也是在面试中面试官最爱问的数据结构。一方面它是一个set(字典结构),保证了内部value的唯一性,另一方面它可以给每个value赋予一个score,代表这个value的排序权重。它的内部实现用的是一种叫做【跳跃列表】的数据结构。

zset中最后一个value被移除后,数据结构自动删除,内存被回收。zset可以用来存粉丝列表,value值是粉丝的用户ID,score是关注时间。我们可以对粉丝列表按关注时间进行排序。

zset还可以用来存储学生的成绩,value值是学生的ID,score是他的考试成绩。我们可以对成绩按分数进行排序就可以得到他的名次。

跳跃列表

zset内部的排序功能是通过【跳跃列表】数据结构来实现的,它的结构非常特殊,也比较复杂。

因为 zset 要支持随机的插入和删除,所以它不好使用数组来表示。

先来看一个普通的链表结构:

在这里插入图片描述
我们需要这个链表按照 score 值进行排序。这意味着当有新元素需要插入时,要定位到特定位置的插入点,这样才可以继续保证链表是有序的。通常我们会通过二分查找来找到插入点,但是二分查找的对象必须是数组,只有数组才可以支持快速位置定位,链表做不到,那该怎么办呢?

想想一个创业公司,刚开始只有几个人,团队成员之间人人平等,都是联合创始人。随着公司的成长,人数渐渐变多,团队沟通成本随之增加。这时候就会引入组长制,对团队进行划分。每个团队会有一个组长。开会的时候分团队进行,多个组长之间还会有自己的会议安排。公司规模进一步扩展,需要再增加一个层级 — 部门,每个部门会从组长列表中推选出一个代表来作为部长。部长们之间还会有自己的高层会议安排。

跳跃列表就是类似于这种层级制,最下面一层所有的元素都会串起来。然后每隔几个元素挑选出一个代表来,再将这几个代表使用另外一级指针串起来。然后在这些代表里再挑出来二级代表 ,再串起来。最终就形成了金字塔结构。

在这里插入图片描述
【跳跃列表】之所以【跳跃】,是因为内部的元素可能【身兼数职】,比如上图中间的这个元素,同时处于 L0、L1和L2层,可以快速再不同层次之间进行【跳跃】。

定位插入点时,先在顶层进行定位,然后下潜到下一级定位,一直下潜到最底层找到合适的位置,将新元素插进去。那新插入的元素如何才有机会【身兼数职】呢?

跳跃列表采取一个随机策略来决定新元素可以兼职到第几层。

首先 L0 层肯定是100%了,L1层只有50%的概率,L2层只有25%的概率,L3层只有12.5%的概率,一直随机到最顶层L31层。绝大多数元素都过不了几层,只有极少数元素可以深入到顶层。列表中的元素越多,能够深入的层次就越深,能进入到顶层的概率就会越大。

查找过程

请添加图片描述

  • 从第2层开始,因为 1 节点比 51 节点小,向后比较。

  • 21 节点比 51 节点小,继续向后比较,后面就是NULL了,所以从 21 节点向下到第 1 层

  • 到第 1 层,41 节点比 51 节点小,继续向后, 61 节点比 51 节点大,所以从 41 向下

  • 到第 0 层,51 节点为要查找的节点,节点被找到,共查找 4 次。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/145769.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

ahk系列——ahk_v2实现win10任意界面ocr

前言: 不依赖外部api接口,界面简洁,翻译快速,操作简单, 有网络就能用 、还可以把ocr结果非中文翻译成中文、同样可以识别中英日韩等60多个国家语言并翻译成中文,十分的nice 1、所需环境 windows10及其以上…

Linux学习记录——삼십일 socket编程---TCP套接字

文章目录 TCP套接字简单通信1、服务端1、基本框架2、获取连接 2、客户端3、多进程4、多线程5、线程池6、简单的日志系统7、守护进程8、其它 TCP套接字简单通信 本篇gitee 学习完udp套接字通信后,再来看TCP套接字。 四个文件tcp_server.hpp, tcp_serve…

Linux常见操作命令(1)

​ 前言:作者也是初学Linux,可能总结的还不是很到位 ♈️今日夜电波:达尔文—林俊杰 0:30━━━━━━️💟──────── 4:06 🔄 ◀️ …

Redis与分布式-分布式锁

接上文 Redis与分布式-集群搭建 1.分布式锁 为了解决上述问题,可以利用分布式锁来实现。 重新复制一份redis,配置文件都是刚下载时候的不用更改,然后启动redis服务和redis客户。 redis存在这样的命令:和set命令差不多&#xff0…

Windows上安装 Go 环境

一、下载go环境 下载go环境:Go下载官网链接找到自己想下载的版本,点击下载,比如我这是windows64位的,我就直接点击最新的。 二、安装go环境 双击下载的.msi文件 next next 他默认的是c盘,你自己可以改,然…

Redis优化

Redis优化 一、Sring数据类型1.1、 概述1.2、 set/get/append/strlen命令1.3、 incr/decr/incrby/decrby 命令1.4、 getset命令1.5、 setex命令1.6、 setnx命令1.7、 mset/mget/msetnx命令 二、List数据类型2.1、 概述2.2、 lpush/lpushx/lrange命令2.3、 lpop/llen命令2.4、 l…

phpstudy_pro高效率建一个属于自己的网站

1.下载phpStudy_32 2.下载wordpress-6.3-zh_CN 安装好phpstudy后启动phpstudy中对应的服务,并在网站中配置好对一个的应用的路径 ps:根目录中的路径是你想要通过phpstudy部署应用的路径 这里以wordpress为例 将下载wordpress的压缩包解压后,需要修改…

VS+Qt+C++ GDAL读取tif图像数据显示

程序示例精选 VSQtC GDAL读取tif图像数据显示 如需安装运行环境或远程调试,见文章底部个人QQ名片,由专业技术人员远程协助! 前言 这篇博客针对《VSQtC GDAL读取tif图像数据显示》编写代码,代码整洁,规则,…

A. Sequence with Digits

题目:样例: 输入 8 1 4 487 1 487 2 487 3 487 4 487 5 487 6 487 7输出 42 487 519 528 544 564 588 628 思路: 暴力模拟题,看这数据范围,有些人可能会被唬住,以为是高精度或者容易超时,实际上…

Docker 自动化部署(实践)

常用命令 docker search jenkins查看需要的jenkins镜像源 docker pull jenkins/jenkins 拉取jenkins镜像 docker images查看下载的镜像源 docker ps 查看包含启动以及未启动的容器 docker ps -a查看启动的容器 docker rm 容器id/容器名称 删除容器 docker rm -f 容器id/容器名…

一站式企业协同研发云——云效

一站式企业协同研发云——云效 文章目录 一站式企业协同研发云——云效什么是云效云效的作用云效使用说明公司领导操作步骤项目创建者或项目组长操作步骤项目上线部署 什么是云效 云效是一种基于云计算技术的软件研发与交付管理平台,旨在提高团队的协作效率和软件交…

Redis与分布式-集群搭建

接上文 Redis与分布式-哨兵模式 1. 集群搭建 搭建简单的redis集群,创建6个配置,开启集群模式,将之前配置过的redis删除,重新复制6份 针对主节点redis 1,redis 2,redis 3都是以上修改内容,只是…

求各区域热门商品Top3 - HiveSQL

背景:这是尚硅谷SparkSQL练习题,本文用HiveSQL进行了实现。 数据集:用户点击表,商品表,城市表 题目: ① 求每个地区点击量前三的商品; ② 在①的基础上,求出每个地区点击量前三的商品后&a…

【Linux】【网络】传输层协议:TCP

文章目录 TCP 协议1. TCP 协议段格式2. TCP 报头解析3. TCP 的可靠性4. 面向字节流5. 粘包问题6. 连接队列维护 TCP 的 确认应答机制TCP 的 超时重传机制TCP 的 三次握手TCP 的 四次挥手setsockopt 函数:设置套接字选项,解决 TIME_WAIT 状态引起的 bind …

【Python】基于OpenCV人脸追踪、手势识别控制的求实之路FPS游戏操作

【Python】基于OpenCV人脸追踪、手势识别控制的求实之路FPS游戏操作 文章目录 手势识别人脸追踪键盘控制整体代码附录:列表的赋值类型和py打包列表赋值BUG复现代码改进优化总结 py打包 视频: 基于OpenCV人脸追踪、手势识别控制的求实之路FPS游戏操作 手…

小谈设计模式(7)—装饰模式

小谈设计模式(7)—装饰模式 专栏介绍专栏地址专栏介绍 装饰模式装饰模式角色Component(抽象组件)ConcreteComponent(具体组件)Decorator(抽象装饰器)ConcreteDecorator(具…

玩转数据-大数据-Flink SQL 中的时间属性

一、说明 时间属性是大数据中的一个重要方面,像窗口(在 Table API 和 SQL )这种基于时间的操作,需要有时间信息。我们可以通过时间属性来更加灵活高效地处理数据,下面我们通过处理时间和事件时间来探讨一下Flink SQL …

解决前端二进制流下载的文件(例如:excel)打不开的问题

1. 现在后端请求数据后,返回了一个二进制的数据,我们要把它下载下来。 这是响应的数据: 2. 这是调用接口的地方: uploadOk(){if(this.files.length 0){return this.$Message.warning("请选择上传文件!&#xff…

小白vite+vue3搭建项目整个流程

第一步 查看npm 版本npm -v,npm版本是7,创建项目命令: npm create vitelatest threejsVue -- --template vue第二步 // 进入项目名为threejsVue的项目命令 cd threejsVue // 安装路由 npm install vue-router4 // 安装css npm install -D s…

十、空闲任务及其钩子函数

1、空闲任务的介绍 (1)一个良好的程序,它的任务都是事件驱动的:平时大部分时间处于阻塞状态。 (2)有可能我们自己创建的所有任务都无法执行,但是调度器必须能找到一个可以运行的任务。所以,我们要提供空闲任务。 (3)在使用vTas…