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。

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,然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。

1.3.1 String

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。

1.3.2 LIST

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。

1.3.3 HASH

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"

1.3.4 SET

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。

1.3.5 ZSET

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。

1.4 Spring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。

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)。

本文分享自华为云社区《三次给你聊清楚Redis》之Redis是个啥》,原文作者:兔老大。

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