Redis的五大数据类型的数据结构
概述
Redis底层有六种数据类型包括: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。这六种数据结构五大数据类型关系如下:
- String:简单动态字符串
- List:双向链表、压缩列表
- Hash:压缩列表、哈希表
- Sorted Set:压缩列表、跳表
- Set:哈希表、整数数组
数据类型和底层数据结构对应关系
每种数据结构特性不一样,操作时间也不一样。
数据结构的时间复杂度
二、数据结构
从上述图中可以知道,Redis的底层数据结构由简单动态字符串、双向链表、压缩列表、哈希表、跳表、整数数组组成,其中哈希表和整数数组基本上大家都很熟悉了,下面重点介绍一下其余的几种数据结构。
1、简单动态字符串(SDS)
结构:alloc,len,buf
简单动态字符串结构
buf:字节数组,保存实际数据。为了表示字节数组的结束,Redis 会自动在数组最后加一个“\0”,这就会额外占用 1 个字节的开销。
len:占 4 个字节,表示 buf 的已用长度。
alloc:也占个 4 字节,表示 buf 的实际分配长度,一般大于 len。
那么SDS与C字符串有什么区别呢?区别主要有如下两点:
(1)获取字符串长度时间复杂度为O(1)
(2)在修改字符串时,会先检查长度是否够长,不够会进行扩展,避免缓冲区溢出
2、链表
Redis使用的是双向无环链表,并且具有以下几个特点:
(1)双端:链表具有前置节点和后置节点的引用,获取这两个节点时间复杂度都为O(1)。
(2)无环:表头节点的 prev 指针和表尾节点的 next 指针都指向 NULL,对链表的访问都是以 NULL 结束。
(3)带链表长度计数器:通过 len 属性获取链表长度的时间复杂度为 O(1)。
(4)多态:链表节点使用 void* 指针来保存节点值,可以保存各种不同类型的值。
3、压缩列表
压缩列表(ziplist)是Redis为了节省内存而开发的,是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构,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。压缩列表并不是对数据利用某种算法进行压缩,而是将数据按照一定规则编码在一块连续的内存区域,目的是节省内存。
压缩列表实际上类似于一个数组,数组中的每一个元素都对应保存一个数据。和数组不同的是,压缩列表在表头有三个字段 zlbytes、zltail 和 zllen,分别表示列表长度、列表尾的偏移量和列表中的 entry 个数;压缩列表在表尾还有一个 zlend,表示列表结束;
我们要查找定位第一个元素和最后一个元素,可以通过表头三个字段的长度直接定位,复杂度是 O(1)。而查找其他元素时,就没有这么高效了,只能逐个查找,此时的复杂度就是 O(N) 了。
压缩表的查找过程
4、跳表
跳表在链表的基础上,增加了多级索引,通过索引位置的几个跳转,实现数据的快速定位,时间复杂度为O(logN),比起链表,跳表的查询效率大大提高到了 O(logn)。
跳表查找过程
三、Redis数据类型的基本数据结构
1、String(字符串)
1.1 String的内部结构
redis没有直接使用C语言中的字符串表示,而是自己构建了一个字符串,名为 “简单动态字符串” (simple dynamic string , SDS)。其中,C语言中的字符串只是作为字符串面量(通常在无须对字符串值进行修改的地方使用)。
String在结构上的实现类似于Java中的ArrayList(默认构造一个大小为10的初始数组),这是冗余分配内存的思想,也称为预分配;这种思想可以减少扩容带来的性能消耗。
String的内部结构
1.2 String使用的数据编码
存储数字的话,采用int类型的编码,如果是非数字的话,采用 raw 编码;
1.3 使用场景
(1) 简单字符缓存
(2) 分布式锁
(3)计数功能——》计数服务
2、List(列表)
2.1 List的内部结构
Redis的列表相当于Java语言中的LinkedList,它是一个双向链表数据结构(但是这个结构设计比较巧妙,后面会介绍),支持前后顺序遍历。链表结构插入和删除操作快,时间复杂度O(1),查询慢,时间复杂度O(n)。
List的内部结构
2.2 List使用的数据编码
字符串长度及元素个数小于一定范围使用 ziplist 编码,任意条件不满足,则转化为 linkedlist 编码。
2.3 使用场景
(1)利用List实现栈、队列
(2)redis做消息队列(不推荐使用redis做消息队列)
(3)列表缓存
3、Hash(字典)
3.1 Hash的内部结构
Redis的hash(字典)相当于Java语言中的HashMap,它是根据散列值分布的无序字典,内部的元素是通过键值对的方式存储。
hash(字典)的实现与Java中的HashMap(JDK1.7)的结构也是一致的,它的数据结构也是数组+链表组成的二维结构,节点元素散列在数组上,如果发生hash碰撞则使用链表串联在数组节点上。
Hash的内部结构
3.2 Hash使用的数据编码
hash 对象保存的键值对内的键和值字符串长度小于一定值及键值对。
3.3 使用场景
(1) 存储对象
4、Set(集合)
4.1 Set的内部结构
Redis的set(集合)相当于Java语言里的HashSet,它内部的键值对是无序的、唯一的。它的内部实现了一个所有value为null的特殊字典。
集合中的最后一个元素被移除之后,数据结构被自动删除,内存被回收。
Set的内部结构
4.2 Set使用的数据编码
保存元素为整数及元素个数小于一定范围使用 intset 编码,任意条件不满足,则使用 hashtable 编码。
4.3 使用场景
(1)标签,社交,查询有共同兴趣爱好的人,智能推荐
(2)抽奖
(3)朋友圈点赞
5、Zset(有序集合)
5.1 Zset的内部结构
zset(有序集合)是Redis中最常问的数据结构。它类似于Java语言中的SortedSet和HashMap的结合体,它一方面通过set来保证内部value值的唯一性,另一方面通过value的score(权重)来进行排序。这个排序的功能是通过Skip List(跳跃列表)来实现的。zset(有序集合)的最后一个元素value被移除后,数据结构被自动删除,内存被回收。
Zset的内部结构
5.2 Zset使用的数据编码
zset 对象中保存的元素个数小于及成员长度小于一定值使用 ziplist 编码,任意条件不满足,则使用 skiplist 编码。
5.3 使用场景
(1)排名场景
Redis的五大数据类型的数据结构的更多相关文章
- Redis(三)--- Redis的五大数据类型的底层实现
1.简介 Redis的五大数据类型也称五大数据对象:前面介绍过6大数据结构,Redis并没有直接使用这些结构来实现键值对数据库,而是使用这些结构构建了一个对象系统redisObject:这个对象系统包 ...
- 面试官:讲讲Redis的五大数据类型?如何使用?(内含完整测试源码)
写在前面 最近面试跳槽的小伙伴有点多,给我反馈的面试情况更是千差万别,不过很多小伙伴反馈说:面试中的大部分问题都能够在我的公众号[冰河技术]中找到答案,面试过程还是挺轻松的,最终也是轻松的拿到了Off ...
- redis之五大数据类型
redis之五大数据类型 redis redis的两种链接方式 简单链接 1234 import redisconn = redis.Redis(host='10.0.0.200',port=6379 ...
- Redis的五大数据类型以及key的相关操作命令
Redis的五大数据类型 redis的数据都是以key/value存储,所以说,五大类型指的是value的数据类型 String 字符串,作为redis的最基本数据类型 redis中的string类型 ...
- 解析Redis操作五大数据类型常用命令
摘要:分享经常用到一些命令和使用场景总结,以及对Redis中五大数据类型如何使用cmd命令行的形式进行操作的方法. 本文分享自华为云社区<Redis操作五大数据类型常用命令解析>,作者:灰 ...
- Redis详解(五)------ redis的五大数据类型实现原理
前面两篇博客,第一篇介绍了五大数据类型的基本用法,第二篇介绍了Redis底层的六种数据结构.在Redis中,并没有直接使用这些数据结构来实现键值对数据库,而是基于这些数据结构创建了一个对象系统,这些对 ...
- Redis 详解 (五) redis的五大数据类型实现原理
目录 1.对象的类型与编码 ①.type属性 ②.encoding 属性和 *prt 指针 2.字符串对象 3.列表对象 4.哈希对象 5.集合对象 6.有序集合对象 7.五大数据类型的应用场景 8. ...
- redis的五大数据类型实现原理
1.对象的类型与编码 Redis使用前面说的五大数据类型来表示键和值,每次在Redis数据库中创建一个键值对时,至少会创建两个对象,一个是键对象,一个是值对象,而Redis中的每个对象都是由 redi ...
- redis之五大数据类型介绍
目录 redis五大数据类型 1. string(字符串) 特点: 格式: 基本操作: 2. hash(哈希) 特点: 格式: 基本操作 3. list(列表) 特点 格式 基本操作 4. set(集 ...
- Redis详解(三)------ redis的五大数据类型详细用法
我们说 Redis 相对于 Memcache 等其他的缓存产品,有一个比较明显的优势就是 Redis 不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据 ...
随机推荐
- [vuex] unknown action type:***
vuex 分模块后使用mapActions调用action老是提示 [vuex] unknown action type:*** 异常 目录 index.js是这样的 import Vue from ...
- 使用 Docker 分析高通量测序数据
端午节假期,先祝各位 Bio IT 的爱好者们,节日快乐! 做生信的童鞋想要学习 Docker,或者使用 Docker+Pipeline 封装自己的一套数据分析流程,相信一定不能错过胡博强老师在201 ...
- 在 Linux 上给用户赋予指定目录的读写权限
在 Linux 上指定目录的读写权限赋予用户,有两种方法可以实现这个目标:第一种是使用 ACL (访问控制列表),第二种是创建用户组来管理文件权限,下面会一一介绍.为了完成这个教程,我们将使用以下设置 ...
- 【可视化大屏】用Python开发「淄博烧烤」微博热评舆情分析大屏
目录 一.开发背景 二.爬虫代码 2.1 爬微博列表 2.2 爬微博评论 2.3 导入MySQL数据库 三.可视化代码 3.1 大标题 3.2 词云图(含:加载停用词) 3.3 玫瑰图(含:snown ...
- 效率神器!神级ChatGPT浏览器插件分享
大家好,我是卷了又没卷,薛定谔的卷的AI算法工程师「陈城南」~ 担任某大厂的算法工程师,带来最新的前沿AI知识和工具,欢迎大家交流~,后续我还会分享更多 AI 有趣工具和实用玩法,包括AI相关技术.C ...
- celery笔记四之在Django中使用celery
本文首发于公众号:Hunter后端 原文链接:celery笔记四之在Django中使用celery 这一篇笔记介绍一下如何在 Django 系统中使用 celery. 如果是想纯粹使用 celery, ...
- @Document元注解的使用
@Documented注解标记的元素,Javadoc工具会将此注解标记元素的注解信息包含在javadoc中.默认,注解信息不会包含在Javadoc中.示例如下: 声明Book注解,并使用@Docume ...
- 4大数据实战系列-hive安装配置优化
1 基础环境 1.1 版本预览 Cnetos 6.5 已安装 Hadoop 2.8 已安装集群 Hive 2.3 待安装 Mysql 5.6 已安装 Spark 2.1.1 已安装 1.2 机器环境 ...
- 深度解析SpringBoot内嵌Web容器
你好,我是刘牌! 前言 今天分享一个SpringBoot的内嵌Web容器,在SpringBoot还没有出现时,我们使用Java开发了Web项目,需要将其部署到Tomcat下面,需要配置很多xml文件, ...
- Mysql基础篇(二)之函数和约束
一. 函数 Mysql中的函数主要分为四类:字符串函数.数值函数.日期函数.流程函数 1. 字符串函数 常用函数如下: 函数 功能 CONCAT(S1, S2, ......Sn) 字符串拼接,将S1 ...