Redis深度历险笔记（1）：基础数据结构篇

Redis

• 全称：远程字典服务(Remote Dictionary Service)，从名字可以看出来Redis是一个key-value形的非关系型数据库（NoSQL），貌似除了windows系统都支持
• 应用：缓存，分布式锁，等
• 默认端口：6379
• 安装(centos)：yum intall redis
• 运行：redis-cli

万丈高楼平地起：支持的五种数据结构

• redis是KV数据库，所有数据结构都是针对value定义的，因为key只能是string类型

• string：Redis中最基础的数据结构，所有key都是string类型的

  • 使用场景1：序列化将用户信息（可能是不同数据结构）统一映射成字符串缓存起来，用户使用的时候再通过反序列化来获取
  • 动态扩容：会动态分配空间，一旦字符串的长度大于已分配容量，那么将会扩容，扩容的方式是，小于1M的时候，加倍扩容，大于1M的时候，每次只会增加1M，最大支持512M的字符串。
  • 字符串通过bitmap实现，不过这是后话

• list：双向链表，起源类似java中的LinkedList，但是其实不完全一样，在redis中用到的其实是优化过的链表，称为quicklist。

  • quicklist: 在列表元素少的情况下，使用一块连续的内存存储，类似数组，这一块连续的内存称为zplist，因为是连续内存，因此块内支持随机寻址，只需要直到头节点的地址即可。当元素较多的时候，quicklist会将所有元素分割成一跨快的zplist
    

    • zplist的使用降低了内存开销，因为只需要让zplist的头部和尾部添加两个方向的指针就可以，在大量数据的情况下，节约了很多没必要的指针空间。

  • list：单纯插入和删除操作都是o(1)，但是索引则是o(n)，因为内存不连续，无法通过头部+偏移来直接定位

  • 使用场景：进程间通信的消息队列，将需要延后处理的任务结构体序列化成字符串，插入链表中，其他进程根据字符串查找要处理的任务

  • list利用lpop, rpop和lpush, rpush可以适配成栈或者队列

  • 遍历操作会随着key的增加而变慢

• hash：无序字典，结构是数组槽+链表（开链法哈希），数组的每个槽都代表一个key，槽后连接的链表就是value

  • 扩容：扩容由于内存是重新开辟的，因此原先的key所处的地址无效了，因此需要进行一个rehash过程。redis为了追求性能，使用了渐进式rehash的操作。
  • 渐进式rehash：在rehash的同时，保留旧的hash结构，查询key的时候会在现在旧的hash表找，然后再往新的hash表找，在后续的任务中再一点点将旧的hash表移动到新的hash表中，当最后一个元素都移动完成，就删除旧的哈希表。
  • 使用场景：不需要序列化整个对象，可以单独存储用户每个字段，实现数据的部分获取。
  • 缺点:哈希表存储高于字符串。

• set：与hashset类似，用于实现去重功能

• zset：有序的set，为每个value设置一个权重，从而实现排序功能，内部数据结构是跳表。

  • 使用场景：存储学生成绩，value是ID，socre是成绩
  • 跳表
    ：多层链表，第一层存储所有数据，第二层在第一层的基础上，以每个节点50%的概率抽取出来形成新的链表，第第三层在第二层的基础上抽取，以此类推，形成多级索引结构。

基本操作

参考资料

• 《Redis》深度历险
• 漫画算法：什么是跳跃表？