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《三次给你聊清楚Redis》之Redis是个啥

兔老大 发表于 2021-04-06 11:55:10 2021-04-06
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【摘要】 Redis是一款基于键值对的NoSQL数据库,它的值支持多种数据结构:字符串(strings)、哈希(hashes)、列表(lists)、集合(sets)、有序集合(sorted sets)等。

那么,准备好了吗?我们开始吧,先唠唠redis是个啥(18629字)。

一、入门

Redis是一款基于键值对的NoSQL数据库,它的值支持多种数据结构:字符串(strings)、哈希(hashes)、列表(lists)、集合(sets)、有序集合(sorted sets)等。
• Redis将所有的数据都存放在内存中,所以它的读写性能十分惊人,用作数据库,缓存和消息代理。

Redis具有内置的复制,Lua脚本,LRU逐出,事务和不同级别的磁盘持久性,并通过Redis Sentinel和Redis Cluster自动分区提供了高可用性。
• Redis典型的应用场景包括:缓存、排行榜、计数器、社交网络、消息队列等

1.1NoSql入门概述

1)单机Mysql的美好时代

瓶颈:

  • 数据库总大小一台机器硬盘内存放不下
  • 数据的索引(B + tree)一个机器的运行内存放不下
  • 访问量(读写混合)一个实例不能承受

 

2)Memcached(缓存)+ MySql + 垂直拆分

通过缓存来缓解数据库的压力,优化数据库的结构和索引

垂直拆分指的是:分成多个数据库存储数据(如:卖家库与买家库)

 

3)MySql主从复制读写分离

  1. 主从复制:主库来一条数据,从库立刻插入一条。
  2. 读写分离:读取(从库Master),写(主库Slave)

 

4)分表分库+水平拆分+MySql集群

  1. 主库的写压力出现瓶颈(行锁InnoDB取代表锁MyISAM)
  2. 分库:根据业务相关紧耦合在同一个库,对不同的数据读写进行分库(如注册信息等不常改动的冷库与购物信息等热门库分开)
  3. 分表:切割表数据(例如90W条数据,id 1-30W的放在A库,30W-60W的放在B库,60W-90W的放在C库)

 

MySql扩展的瓶颈

  1. 大数据下IO压力大
  2. 表结构更改困难

常用的Nosql

Redis
memcache
Mongdb
以上几种Nosql 请到各自的官网上下载并参考使用

Nosql 的核心功能点

KV(存储)
Cache(缓存)
Persistence(持久化)
……

1.2redis的介绍和特点:

       问题:
               传统数据库:持久化存储数据。
               solr索引库:大量的数据的检索。
               在实际开发中,高并发环境下,不同的用户会需要相同的数据。因为每次请求,
               在后台我们都会创建一个线程来处理,这样造成,同样的数据从数据库中查询了N次。
               而数据库的查询本身是IO操作,效率低,频率高也不好。
               总而言之,一个网站总归是有大量的数据是用户共享的,但是如果每个用户都去数据库查询
               效率就太低了。
       解决:
               将用户共享数据缓存到服务器的内存中。        
       特点:
               1、基于键值对
               2、非关系型(redis)
                       关系型数据库:存储了数据以及数据之间的关系,oracle,mysql
                       非关系型数据库:存储了数据,redis,mdb.
               3、数据存储在内存中,服务器关闭后,持久化到硬盘中
               4、支持主从同步
               实现了缓存数据和项目的解耦。
       redis存储的数据特点:
               大量数据
               用户共享数据
               数据不经常修改。
               查询数据
       redis的应用场景:
               网站高并发的主页数据
               网站数据的排名
               消息订阅


1.3redis——数据结构和对象的使用介绍    
       

redis官网

微软写的windows下的redis

我们下载第一个

额案后基本一路默认就行了

安装后,服务自动启动,以后也不用自动启动。

出现这个表示我们连接上了。

 

redis命令参考链接

1.3.1String

数据结构

struct sdshdr{
    //记录buf数组中已使用字节的数量
    int len;
    //记录buf数组中未使用的数量
    int free;
    //字节数组,用于保存字符串
    char buf[];
}

常见操作

127.0.0.1:6379> set hello world
OK
127.0.0.1:6379> get hello
"world"
127.0.0.1:6379> del hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get hello
(nil)
127.0.0.1:6379>

应用场景

String是最常用的一种数据类型,普通的key/value存储都可以归为此类,value其实不仅是String,也可以是数字:比如想知道什么时候封锁一个IP地址(访问超过几次)。INCRBY命令让这些变得很容易,通过原子递增保持计数。

1.3.2LIST

数据结构

typedef struct listNode{
    //前置节点
    struct listNode *prev;
    //后置节点
    struct listNode *next;
    //节点的值
    struct value;
}

常见操作

> lpush list-key item
(integer) 1
> lpush list-key item2
(integer) 2
> rpush list-key item3
(integer) 3
> rpush list-key item
(integer) 4
> lrange list-key 0 -1
1) "item2"
2) "item"
3) "item3"
4) "item"
> lindex list-key 2
"item3"
> lpop list-key
"item2"
> lrange list-key 0 -1
1) "item"
2) "item3"
3) "item"

应用场景

Redis list的应用场景非常多,也是Redis最重要的数据结构之一。
我们可以轻松地实现最新消息排行等功能。
Lists的另一个应用就是消息队列,可以利用Lists的PUSH操作,将任务存在Lists中,然后工作线程再用POP操作将任务取出进行执行。

1.3.3HASH

数据结构

dictht是一个散列表结构,使用拉链法保存哈希冲突的dictEntry。

typedef struct dictht{
    //哈希表数组
    dictEntry **table;
    //哈希表大小
    unsigned long size;
    //哈希表大小掩码,用于计算索引值
    unsigned long sizemask;
    //该哈希表已有节点的数量
    unsigned long used;
}

typedef struct dictEntry{
    //键
    void *key;
    //值
    union{
        void *val;
        uint64_tu64;
        int64_ts64;
    }
    struct dictEntry *next;
}

Redis的字典dict中包含两个哈希表dictht,这是为了方便进行rehash操作。在扩容时,将其中一个dictht上的键值对rehash到另一个dictht上面,完成之后释放空间并交换两个dictht的角色。

typedef struct dict {
    dictType *type;
    void *privdata;
    dictht ht[2];
    long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
    unsigned long iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;

rehash操作并不是一次性完成、而是采用渐进式方式,目的是为了避免一次性执行过多的rehash操作给服务器带来负担。

渐进式rehash通过记录dict的rehashidx完成,它从0开始,然后没执行一次rehash例如在一次 rehash 中,要把 dict[0] rehash 到 dict[1],这一次会把 dict[0] 上 table[rehashidx] 的键值对 rehash 到 dict[1] 上,dict[0] 的 table[rehashidx] 指向 null,并令 rehashidx++。

在 rehash 期间,每次对字典执行添加、删除、查找或者更新操作时,都会执行一次渐进式 rehash。

采用渐进式rehash会导致字典中的数据分散在两个dictht中,因此对字典的操作也会在两个哈希表上进行。
例如查找时,先从ht[0]查找,没有再查找ht[1],添加时直接添加到ht[1]中。

常见操作

> hset hash-key sub-key1 value1
(integer) 1
> hset hash-key sub-key2 value2
(integer) 1
> hset hash-key sub-key1 value1
(integer) 0
> hgetall hash-key
1) "sub-key1"
2) "value1"
3) "sub-key2"
4) "value2"
> hdel hash-key sub-key2
(integer) 1
> hdel hash-key sub-key2
(integer) 0
> hget hash-key sub-key1
"value1"
> hgetall hash-key
1) "sub-key1"
2) "value1"

1.3.4SET

常见操作

> sadd set-key item
(integer) 1
> sadd set-key item2
(integer) 1
> sadd set-key item3
(integer) 1
> sadd set-key item
(integer) 0
> smembers set-key
1) "item2"
2) "item"
3) "item3"
> sismember set-key item4
(integer) 0
> sismember set-key item
(integer) 1
> srem set-key item
(integer) 1
> srem set-key item
(integer) 0
> smembers set-key
1) "item2"
2) "item3"

应用场景

Redis为集合提供了求交集、并集、差集等操作,故可以用来求共同好友等操作。

1.3.5ZSET

数据结构

typedef struct zskiplistNode{
        //后退指针
        struct zskiplistNode *backward;
        //分值
        double score;
        //成员对象
        robj *obj;
        //层
        struct zskiplistLever{
            //前进指针
            struct zskiplistNode *forward;
            //跨度
            unsigned int span;
        }lever[];
    }
    
    typedef struct zskiplist{
        //表头节点跟表尾结点
        struct zskiplistNode *header, *tail;
        //表中节点的数量
        unsigned long length;
        //表中层数最大的节点的层数
        int lever;
    }

跳跃表,基于多指针有序链实现,可以看作多个有序链表。

与红黑树等平衡树相比,跳跃表具有以下优点:

  • 插入速度非常快速,因为不需要进行旋转等操作来维持平衡性。
  • 更容易实现。
  • 支持无锁操作。

常见操作

> zadd zset-key 728 member1
(integer) 1
> zadd zset-key 982 member0
(integer) 1
> zadd zset-key 982 member0
(integer) 0
> zrange zset-key 0 -1
1) "member1"
2) "member0"
> zrange zset-key 0 -1 withscores
1) "member1"
2) "728"
3) "member0"
4) "982"
> zrangebyscore zset-key 0 800 withscores
1) "member1"
2) "728"
> zrem zset-key member1
(integer) 1
> zrem zset-key member1
(integer) 0
> zrange zset-key 0 -1 withscores
1) "member0"
2) "982"

应用场景

以某个条件为权重,比如按顶的次数排序
ZREVRANGE命令可以用来按照得分来获取前100名的用户,ZRANK可以用来获取用户排名,非常直接而且操作容易。
Redis sorted set的使用场景与set类似,区别是set不是自动有序的,而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序,并且是插入有序的,即自动排序。

 

redis命令参考链接

1.4Spring整合Redis

引入依赖
- spring-boot-starter-data-redis

		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
		</dependency>


配置Redis
- 配置数据库参数

# RedisProperties
spring.redis.database=11#第11个库,这个随便
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379#端口


- 编写配置类,构造RedisTemplate

这个springboot已经帮我们配了,但是默认object,我想改成string

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(factory);

        // 设置key的序列化方式
        template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
        // 设置value的序列化方式
        template.setValueSerializer(RedisSerializer.json());
        // 设置hash的key的序列化方式
        template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
        // 设置hash的value的序列化方式
        template.setHashValueSerializer(RedisSerializer.json());

        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }

}


访问Redis
- redisTemplate.opsForValue()
- redisTemplate.opsForHash()
- redisTemplate.opsForList()
- redisTemplate.opsForSet()
- redisTemplate.opsForZSet()

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
@ContextConfiguration(classes = CommunityApplication.class)
public class RedisTests {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Test
    public void testStrings() {
        String redisKey = "test:count";

        redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, 1);

        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get(redisKey));
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().increment(redisKey));
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().decrement(redisKey));
    }

    @Test
    public void testHashes() {
        String redisKey = "test:user";

        redisTemplate.opsForHash().put(redisKey, "id", 1);
        redisTemplate.opsForHash().put(redisKey, "username", "zhangsan");

        System.out.println(redisTemplate.opsForHash().get(redisKey, "id"));
        System.out.println(redisTemplate.opsForHash().get(redisKey, "username"));
    }

    @Test
    public void testLists() {
        String redisKey = "test:ids";

        redisTemplate.opsForList().leftPush(redisKey, 101);
        redisTemplate.opsForList().leftPush(redisKey, 102);
        redisTemplate.opsForList().leftPush(redisKey, 103);

        System.out.println(redisTemplate.opsForList().size(redisKey));
        System.out.println(redisTemplate.opsForList().index(redisKey, 0));
        System.out.println(redisTemplate.opsForList().range(redisKey, 0, 2));

        System.out.println(redisTemplate.opsForList().leftPop(redisKey));
        System.out.println(redisTemplate.opsForList().leftPop(redisKey));
        System.out.println(redisTemplate.opsForList().leftPop(redisKey));
    }

    @Test
    public void testSets() {
        String redisKey = "test:teachers";

        redisTemplate.opsForSet().add(redisKey, "刘备", "关羽", "张飞", "赵云", "诸葛亮");

        System.out.println(redisTemplate.opsForSet().size(redisKey));
        System.out.println(redisTemplate.opsForSet().pop(redisKey));
        System.out.println(redisTemplate.opsForSet().members(redisKey));
    }

    @Test
    public void testSortedSets() {
        String redisKey = "test:students";

        redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey, "唐僧", 80);
        redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey, "悟空", 90);
        redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey, "八戒", 50);
        redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey, "沙僧", 70);
        redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey, "白龙马", 60);

        System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().zCard(redisKey));
        System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().score(redisKey, "八戒"));
        System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(redisKey, "八戒"));
        System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(redisKey, 0, 2));
    }

    @Test
    public void testKeys() {
        redisTemplate.delete("test:user");

        System.out.println(redisTemplate.hasKey("test:user"));

        redisTemplate.expire("test:students", 10, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

这样还是稍微有点麻烦,我们其实可以绑定key

    // 多次访问同一个key
    @Test
    public void testBoundOperations() {
        String redisKey = "test:count";
        BoundValueOperations operations = redisTemplate.boundValueOps(redisKey);
        operations.increment();
        operations.increment();
        operations.increment();
        operations.increment();
        operations.increment();
        System.out.println(operations.get());
    }

二、数据结构原理总结

这部分在我看来是最有意思的,我们有必要了解底层数据结构的实现,这也是我最感兴趣的。

比如,你知道redis中的字符串怎么实现的吗?为什么这么实现?

你知道redis压缩列表是什么算法吗?

你知道redis为什么抛弃了红黑树反而采用了跳表这种新的数据结构吗?

你知道hyperloglog为什么用如此小的空间就可以有这么好的统计性能和准确性吗?

你知道布隆过滤器为什么这么有效吗?有没有数学证明过?

你是否还能很快写出来快排?或者不断优化性能的排序?是不是只会调库了甚至库函数怎么实现的都不知道?真的就是快排?

包括数据库,持久化,处理事件、客户端服务端、事务的实现、发布和订阅等功能的实现,也需要了解。


2.1数据结构和对象的实现

  • 1) 字符串

redis并未使用传统的c语言字符串表示,它自己构建了一种简单的动态字符串抽象类型。

在redis里,c语言字符串只会作为字符串字面量出现,用在无需修改的地方。

当需要一个可以被修改的字符串时,redis就会使用自己实现的SDS(simple dynamic string)。比如在redis数据库里,包含字符串的键值对底层都是SDS实现的,不止如此,SDS还被用作缓冲区(buffer):比如AOF模块中的AOF缓冲区以及客户端状态中的输入缓冲区。

下面来具体看一下sds的实现:

struct sdshdr
{
    int len;//buf已使用字节数量(保存的字符串长度)
    int free;//未使用的字节数量
    char buf[];//用来保存字符串的字节数组
};

sds遵循c中字符串以'\0'结尾的惯例,这一字节的空间不算在len之内。

这样的好处是,我们可以直接重用c中的一部分函数。比如printf;

    sds相对c的改进

    获取长度:c字符串并不记录自身长度,所以获取长度只能遍历一遍字符串,redis直接读取len即可。

    缓冲区安全:c字符串容易造成缓冲区溢出,比如:程序员没有分配足够的空间就执行拼接操作。而redis会先检查sds的空间是否满足所需要求,如果不满足会自动扩充。

    内存分配:由于c不记录字符串长度,对于包含了n个字符的字符串,底层总是一个长度n+1的数组,每一次长度变化,总是要对这个数组进行一次内存重新分配的操作。因为内存分配涉及复杂算法并且可能需要执行系统调用,所以它通常是比较耗时的操作。   

    redis内存分配:

1、空间预分配:如果修改后大小小于1MB,程序分配和len大小一样的未使用空间,如果修改后大于1MB,程序分配  1MB的未使用空间。修改长度时检查,够的话就直接使用未使用空间,不用再分配。 

2、惰性空间释放:字符串缩短时不需要释放空间,用free记录即可,留作以后使用。

    二进制安全

c字符串除了末尾外,不能包含空字符,否则程序读到空字符会误以为是结尾,这就限制了c字符串只能保存文本,二进制文件就不能保存了。

而redis字符串都是二进制安全的,因为有len来记录长度。

  • 2) 链表

作为一种常用数据结构,链表内置在很多高级语言中,因为c并没有,所以redis实现了自己的链表。

链表在redis也有一定的应用,比如列表键的底层实现之一就是链表。(当列表键包含大量元素或者元素都是很长的字符串时)

发布与订阅、慢查询、监视器等功能也用到了链表。

具体实现:

//redis的节点使用了双向链表结构
typedef struct listNode {
    // 前置节点
    struct listNode *prev;
    // 后置节点
    struct listNode *next;
    // 节点的值
    void *value;
} listNode;
//其实学过数据结构的应该都实现过
typedef struct list {
    // 表头节点
    listNode *head;
    // 表尾节点
    listNode *tail;
    // 链表所包含的节点数量
    unsigned long len;
    // 节点值复制函数
    void *(*dup)(void *ptr);
    // 节点值释放函数
    void (*free)(void *ptr);
    // 节点值对比函数
    int (*match)(void *ptr, void *key);
} list;

总结一下redis链表特性:

双端、无环、带长度记录、

多态:使用 void* 指针来保存节点值, 可以通过 dup 、 free 、 match 为节点值设置类型特定函数, 可以保存不同类型的值。

  • 3)字典

其实字典这种数据结构也内置在很多高级语言中,但是c语言没有,所以redis自己实现了。

应用也比较广泛,比如redis的数据库就是字典实现的。不仅如此,当一个哈希键包含的键值对比较多,或者都是很长的字符串,redis就会用字典作为哈希键的底层实现。

来看看具体是实现:

//redis的字典使用哈希表作为底层实现
typedef struct dictht {
    // 哈希表数组
    dictEntry **table;
    // 哈希表大小
    unsigned long size;
    // 哈希表大小掩码,用于计算索引值
    // 总是等于 size - 1
    unsigned long sizemask;

    // 该哈希表已有节点的数量
    unsigned long used;

} dictht;

table 是一个数组, 数组中的每个元素都是一个指向dictEntry 结构的指针, 每个 dictEntry 结构保存着一个键值对

图为一个大小为4的空哈希表。

我们接着就来看dictEntry的实现:

typedef struct dictEntry {
    // 键
    void *key;
    // 值
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
    } v;

    // 指向下个哈希表节点,形成链表
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

(v可以是一个指针, 或者是一个 uint64_t 整数, 又或者是一个 int64_t 整数。)

next就是解决键冲突问题的,冲突了就挂后面,这个学过数据结构的应该都知道吧,不说了。

 

下面我们来说字典是怎么实现的了。

typedef struct dict {
    // 类型特定函数
    dictType *type;
    // 私有数据
    void *privdata;
    // 哈希表
    dictht ht[2];
    // rehash 索引
    int rehashidx; //* rehashing not in progress if rehashidx == -1 
} dict;

type 和 privdata 是对不同类型的键值对, 为创建多态字典而设置的:

type 指向 dictType , 每个 dictType 保存了用于操作特定类型键值对的函数, 可以为用途不同的字典设置不同的类型特定函数。

而 privdata 属性则保存了需要传给那些类型特定函数的可选参数。

而dictType就暂时不展示了,不重要而且字有点多。。。还是讲有意思的东西吧

    rehash(重新散列)

随着我们不断的操作,哈希表保存的键值可能会增多或者减少,为了让哈希表的负载因子维持在合理的范围内,有时需要对哈希表进行合理的扩展或者收缩。 一般情况下, 字典只使用 ht[0] 哈希表, ht[1] 哈希表只会在对 ht[0] 哈希表进行 rehash 时使用。

redis字典哈希rehash的步骤如下:

1)为ht[1]分配合理空间:如果是扩展操作,大小为第一个大于等于ht[0]*used*2的,2的n次幂。

                                           如果是收缩操作,大小为第一个大于等于ht[0]*used的,2的n次幂。

2)将ht[0]中的数据rehash到ht[1]上。

3)释放ht[0],将ht[1]设置为ht[0],ht[1]创建空表,为下次做准备。

    渐进rehash

数据量特别大时,rehash可能对服务器造成影响。为了避免,服务器不是一次性rehash的,而是分多次。

我们维持一个变量rehashidx,设置为0,代表rehash开始,然后开始rehash,在这期间,每个对字典的操作,程序都会把索引rehashidx上的数据移动到ht[1]。

随着操作不断执行,最终我们会完成rehash,设置rehashidx为-1.

需要注意:rehash过程中,每一次增删改查也是在两个表进行的。

  • 4)整数集合

整数集合(intset)是 Redis 用于保存整数值的集合抽象数据结构, 可以保存 int16_t 、 int32_t 、 int64_t 的整数值, 并且保证集合中不会出现重复元素。

实现较为简单:

typedef struct intset {
    // 编码方式
    uint32_t encoding;
    // 集合包含的元素数量
    uint32_t length;
    // 保存元素的数组
    int8_t contents[];
} intset;

各个项在数组中从小到大有序地排列, 并且数组中不包含任何重复项。

虽然 intset 结构将 contents 属性声明为 int8_t 类型的数组, 但实际上 contents 数组并不保存任何 int8_t 类型的值 —— contents 数组的真正类型取决于 encoding 属性的值:

如果 encoding 属性的值为 INTSET_ENC_INT16 , 那么 contents 就是一个 int16_t 类型的数组, 数组里的每个项都是一个 int16_t 类型的整数值 (最小值为 -32,768 ,最大值为 32,767 )。

如果 encoding 属性的值为 INTSET_ENC_INT32 , 那么 contents 就是一个 int32_t 类型的数组, 数组里的每个项都是一个 int32_t 类型的整数值 (最小值为 -2,147,483,648 ,最大值为 2,147,483,647 )。

如果 encoding 属性的值为 INTSET_ENC_INT64 , 那么 contents 就是一个 int64_t 类型的数组, 数组里的每个项都是一个 int64_t 类型的整数值 (最小值为 -9,223,372,036,854,775,808 ,最大值为 9,223,372,036,854,775,807 )。

    升级

c语言是静态类型语言,不允许不同类型保存在一个数组。这样第一,灵活性较差,第二,有时会用掉不必要的内存

比如用long long储存1

为了提高整数集合的灵活性和节约内存,我们引入升级策略。

当我们要将一个新元素添加到集合里, 并且新元素类型比集合现有元素的类型都要长时, 集合需要先进行升级。

分为三步进行:

  1. 根据新元素的类型, 扩展整数集合底层数组的空间大小, 并为新元素分配空间。
  2. 将底层数组现有的所有元素都转换成与新元素相同的类型, 并将类型转换后的元素放置到正确的位上
  3. 将新元素添加到底层数组里面。

因为每次添加新元素都可能会引起升级, 每次升级都要对已有元素类型转换, 所以添加新元素的时间复杂度为 O(N) 。

因为引发升级的新元素比原数据都长,所以要么他是最大的,要么他是最小的。我们把它放在开头或结尾即可。

 

    降级

略略略,不管你们信不信,整数集合不支持降级操作。。我也不知道为啥

  • 5)压缩列表

压缩列表是列表键和哈希键的底层实现之一。

当一个列表键只包含少量列表项,并且列表项都是小整数或者短字符串,redis就会用压缩列表做列表键底层实现。

压缩列表是 Redis 为了节约内存而开发的, 由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型(sequential)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。

具体实现:

具体说一下entry:

由三个部分组成:

1、previous_entry_length:记录上一个节点的长度,这样我们就可以从最后一路遍历到开头。

2、encoding:记录了content所保存的数据类型和长度。(具体编码不写了,不重要)

3、content:保存节点值,可以是字节数组或整数。(具体怎么压缩的等我搞明白再补)

    连锁更新

前面说过, 每个节点的 previous_entry_length 属性都记录了前一个节点的长度:

  • 如果前一节点的长度< 254 KB, 那么 previous_entry_length 需要用 1 字节长的空间
  • 如果前一节点的长度>=254 KB, 那么 previous_entry_length 需要用 5 字节长的空间

现在, 考虑这样一种情况: 在一个压缩列表中, 有多个连续的、长度介于 250 字节到 253 字节之间的节点 ,这时, 如果我们将一个长度大于等于 254 字节的新节点 new 设置为压缩列表的表头节点。。。。

然后脑补一下,就会导致连锁扩大每个节点的空间对吧?e(i)因为e(i-1)的扩大而扩大,i+1也是如此,以此类推... ...

删除节点同样会导致连锁更新。

这个事情只是想说明一个问题:插入删除操作的最坏时间复杂度其实是o(n*n),因为每更新一个节点都要o(n)。

但是,也不用太过担心,因为这种特殊情况并不多见,这些命令的平均复杂度依旧是o(n)。

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