1 原本以为自己对redis命令还蛮熟悉的,各种数据模型各种基于redis的骚操作.但是最近在使用redis的scan的命令式却踩了一个坑,顿时发觉自己原来对redis的游标理解的很有限.所以记录下这个踩坑的过程,背景如下: 公司因为redis服务器内存吃紧,需要删除一些无用的没有设置过期时间的key.大概有500多w的key.虽然key的数目听起来挺吓人.但是自己玩redis也有年头了,这种事还不是手到擒来? 当时想了下,具体方案是通过lua脚本来过滤出500w的key.然后进行删除动作.lu

redis 字典 前言 借鉴了 黄健宏 的 <<Redis 设计与实现>> 一书, 对 redis 源码进行学习 欢迎大家给予意见, 互相沟通学习 概述 字典是一种用于存储键值对的抽象数据结构 redis 字典使用哈希表作为底层实现 字典结构 定义位置 (src/dict.h) dict 结构 // 字典 typedef struct dict { // 字典类型所使用的操作函数集合 dictType *type; // 私有数据 void *privdata; // 哈希表 di

最近,小黑哥的一个朋友出去面试,回来跟小黑哥抱怨,面试官不按套路出牌,直接打乱了他的节奏. 事情是这样的,前面面试问了几个 Java 的相关问题,我朋友回答还不错,接下来面试官就问了一句:看来 Java 基础还不错,Java HashMap 你熟悉吧? 我朋友回答.工作经常用,有看过源码. 我朋友本来想着,你随便来吧,这个问题之前已经准备好了,随便问吧. 谁知道,面试官下面一句: 那好的,我们来聊聊 Redis 字典吧. 直接将他整蒙逼. 小黑哥的朋友由于没怎么研究过 Redis 字典,所以这题

Redis 字典底层基于哈希表实现. 一.哈希表结构 1.dictht: typedef struct dictht { dictEntry **table; //哈希表数组,存储具体的键值对元素,对象类型 dictEntry unsigned long size; //哈希表容量 unsigned long sizemask; //哈希表大小掩码,计算索引使用 unsigned long used; //已使用容量 } dictht 2.示例数据: 二.哈希表节点 1.dictEntry: t

[Redis 字典的实现] 注意 dict 类型使用了两个指针,分别指向两个哈希表. 其中, 0 号哈希表(ht[0])是字典主要使用的哈希表, 而 1 号哈希表(ht[1])则只有在程序对 0 号哈希表进行 rehash 时才使用. table 属性是个数组, 数组的每个元素都是个指向 dictEntry 结构的指针. 每个 dictEntry 都保存着一个键值对, 以及一个指向另一个 dictEntry 结构的指针: 整体结构如下: 参考:http://redisbook.readthedo

对于REDIS来讲  其实就是一个字典结构,key ---->value  就是一个典型的字典结构 [当然  对于vaule来讲的话,有不同的内存组织结构 这是后话] 试想一个这样的存储场景: key:"city" value:"beijing" 如果有若干个这样的键值对,你该怎么去存储它们呢 要保证写入和查询速度非常理想~! 抛开redis不说,如果你想要存储 快速查找的话, Hash算法是最快的,理想的哈希函数可以带来O(1)的查找速度,你都这样想,那么r

Redis的字典使用哈希表作为底层实现.一个哈希表里面可以有多个哈希表节点,而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对 哈希表的数据结构为 table属性是一个数组,数组中的每个元素都是指向dictEntry结构的指针,每个dictEntry结构保存着一个键值对,size属性记录了table的大小 used哈希表目前已有的节点sizemask属性的值总是等于size-1\ dictEntry的数据结构为 key 属性保存着键值对中的键.而v属性保存着键值对中的值,其中键值对中的值可以为指针 .无

一.前言 上节<闲扯Redis六>Redis五种数据类型之Hash型 中说到 Hash(哈希对象)的底层实现有: 1.ziplist 编码的哈希对象使用压缩列表作为底层实现 2.hashtable 编码的哈希对象使用字典作为底层实现 原文解析 那么第二种方式中的字典究竟是怎样的一种结构呢? 字典, 又称符号表(symbol table).关联数组(associative array)或者映射(map), 是一种用于保存键值对(key-value pair)的抽象数据结构.在字典中, 一个键(k

一.前言 随着操作的不断执行, 哈希表保存的键值对会逐渐地增多或者减少, 为了让哈希表的负载因子(load factor)维持在一个合理的范围之内, 当哈希表保存的键值对数量太多或者太少时, 程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩. 原文解析 二.实现分析 1.rehash过程分析 扩展和收缩哈希表的工作可以通过执行 rehash (重新散列)操作来完成. Redis 对字典的哈希表执行 rehash 的步骤: 1.为字典的 ht[1] 哈希表分配空间, 这个哈希表的空间大小取决于要执行的

字典作为一种保存键值对的数据结构,在redis中使用十分广泛,redis作为数据库本身底层就是通过字典实现的,对redis的增删改查实际上也是构建在字典之上. 一.字典的结构

前言 相信你一定使用过新华字典吧!小时候不会读的字都是通过字典去查找的.在Redis中也存在相同功能叫做字典又称为符号表!是一种保存键值对的抽象数据结构 本篇仍然定位在[redis前传]系列中,因为本篇仍然是在解析redis数据结构!当你尝试去了解redis时才能明白其中原理!才能明白为什么redis被大家吹捧速度快,而不是被告知redis很快! 应用场景 在Redis中有很多场景都是用了字典作为底层数据结构!我们使用最多的应该是redis的库的设置和五种基本数据类型的Hash结构数据! 在上一

redis 是使用 C 语言编写的,但是 C 语言是没有字典这个数据结构的,因此 C 语言自己使用结构体来自定义一个字典结构 typedef struct redisDb src\server.h 中的 redis 数据库 数据结构 /* Redis database representation. There are multiple databases identified * by integers from 0 (the default database) up to the max c

 一.Redis介绍 Redis是一个开源的,基于内存的结构化数据存储媒介,可以作为数据库.缓存服务或消息服务使用.Redis支持多种数据结构,包括字符串.哈希表.链表.集合.有序集合.位图.Hyperloglogs等.Redis具备LRU淘汰.事务实现.以及不同级别的硬盘持久化等能力,并且支持副本集和通过Redis Sentinel(哨兵)实现的高可用方案,同时还支持通过Redis Cluster(集群)实现的数据自动分片能力. Redis的主要功能都基于单线程模型实现,也就是说Redis使用

一.前言 有时候我们需要知道线上的Redis的使用情况,尤其需要知道一些前缀的key值,让我们怎么去查看呢?并且通常情况下Redis里的数据都是海量的,那么我们访问Redis中的海量数据?如何避免事故产生!今天就给大家分享一个小知识点,希望大家轻喷. 二.事故产生 因为我们的用户token缓存是采用了[user_token:userid]格式的key,保存用户的token的值.我们运维为了帮助开发小伙伴们查一下线上现在有多少登录用户. 直接用了keys user_token方式进行查询,*事故就

Redis中有一个经典的问题,在巨大的数据量的情况下,做类似于查找符合某种规则的Key的信息,这里就有两种方式,一是keys命令,简单粗暴,由于Redis单线程这一特性,keys命令是以阻塞的方式执行的,keys是以遍历的方式实现的复杂度是 O(n),Redis库中的key越多,查找实现代价越大,产生的阻塞时间越长.二是scan命令,以非阻塞的方式实现key值的查找,绝大多数情况下是可以替代keys命令的,可选性更强   以下写入100000条key***:value***格式的测试数据(ps:

#!/bin/sh ## 该脚本用来查询redis集群中,各个实例当中特定前缀的key,对应只需要修改redis的其中一个实例的 host和port## 脚本会自动识别出该集群的所有实例,并查出对应实例中的所有key## 该脚本适用于线上环境,因为在遍历过程中,限制了服务器单次遍历字典槽位数量## 建议建立一个独立的目录来执行脚本,重复执行脚本,会先清空部分记录中间结果的文件内容## scan 命令提供了三个参数: 第一个是cursor 整数值,第二个是 key的正则表达式, 第三个是 遍历的l

来源:www.toutiao.com/i6697540366528152077 一.前言 有时候我们需要知道线上的Redis的使用情况,尤其需要知道一些前缀的key值,让我们怎么去查看呢?并且通常情况下Redis里的数据都是海量的,那么我们访问Redis中的海量数据?如何避免事故产生!今天就给大家分享一个小知识点,希望大家轻喷. 二.事故产生 因为我们的用户token缓存是采用了[user_token:userid]格式的key,保存用户的token的值.我们运维为了帮助开发小伙伴们查一下线上现

1 考察知识点 本题考察的知识点有以下几个: Keys 和 Scan 的区别 Keys 查询的缺点 Scan 如何使用? Scan 查询的特点 2 解答思路 Keys 查询存在的问题 Scan 的使用 Scan 的特点 3 Keys 使用相关 1)Keys 用法如下

一.基础使用 常用命令 keys,expire(过期),ttl(查看生存时间),set,select,dbsize,flushdb(删除当前库),flushall(删除所有), get,append,strlen,setnx(不存在了加),incr(增1),decr,incrby(增n) mset(同时设置多个,同时成功,同时失败) getrange k1 0 4(获取k1 0-4位的字符), setrange(设置指定位以后的值), setex k1 10 sad 设置k1值是sad 10秒过

前言     字典在Redis中的应用非常广泛,数据库与哈希对象的底层实现就是字典. 系列文章 图解Redis之数据结构篇--简单动态字符串SDS 图解Redis之数据结构篇--链表 图解Redis之数据结构篇--字典 一.复习散列表 1.1 散列表     散列表(哈希表),其思想主要是基于数组支持按照下标随机访问数据时间复杂度为O(1)的特性.可是说是数组的一种扩展.假设,我们为了方便记录某高校数学专业的所有学生的信息.要求可以按照学号(学号格式为:入学时间+年级+专业+专业内自增序号,如2