intset
セット コレクションに整数が格納される場合、エンコードは intset 型 (小さい整数のコレクション)
typedef struct intset { int32 encoding; int32 length; int contents[]; }
Description | 説明 | |
---|---|---|
整数のビット幅が 16 ビット、32 ビット、または 64 ビットのいずれであるかを決定します。 | 列挙表現 | |
要素数 | ||
整数配列, 要素の値を保存する |
hash-max-ziplist-entries 512 # 当hash元素个数小于512时
hash-max-ziplist-value 64 # 当hash键或值长度小于64时
zset-max-ziplist-entries 128 # 当zset元素个数小于128时
zset-max-ziplist-value 64 # 当zset值小于64时
typedef struct ziplist {
int32 zlbytes;
int32 zltail_offset;
int16 zllength;
T[] entries;
int8 zlend;
}
typedef struct entry {
int<var> prevlen;
int<var> encoding;
byte[] content;
}
##フィールド説明 | zlbytes | |
---|---|---|
##zltail_offset | 圧縮リストの開始位置からの最後の要素のオフセット||
zllength | 要素の数 | |
entries | 圧縮された要素||
##zlend |
の終わりをマークします。圧縮リスト |
|
##フィールド |
前のエントリのバイト長 | 最初のエントリは常に 0 であり、バイト長は動的に変化します。 254 場合は 1 バイトを使用し、それ以外の場合は 5 バイトを使用します。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
エンコーディング タイプ | エンコーディング タイプは要素の内容に応じて動的に変化します。は非常に複雑です。この記事では詳しく説明しません。ziplist エンコード タイプ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
要素のコンテンツ (オプション | #) を検索できます。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
字段 | 描述 | 说明 |
---|---|---|
header | 指向跳跃列表的头指针 | value固定为NULL,score固定为0,backward为null |
tail | 指向跳跃列表的尾指针 | |
maxLevel | 当前跳跃表最大层数 | 最大为64 |
value | 用于存储字符串类型的数据 | |
score | 用于存储分值 | |
backward | 回退节点 | 图中的←箭头 |
forwards | 前进节点 | 图中的→箭头,每一层对应一个 |
span | 跨度,存储一个节点跳到下一个节点中间跳过了多少节点 | 如score1指向score5,则span值为4,这是排名的实现原理 |
最小分值的backward固定null,对于每一个新插入的节点,会调用一个随机算法,来给它分配一个合理的层数
level1的概率为1-0.25=0.75
,实际为100%,因为跳跃列表的最小层数为1
level2的概率为0.75*0.25=0.1875
level3的概率为0.1875*0.25=0.0468
......
leveln的概率为(1-0.25)*Math.pow(0.25,n-1)
总结
Redis作为单线程内存服务,在响应、数据结构上作出了很多的优化,值得我们学习
对象类型 | 编码类型 |
---|---|
string | int、raw、embstr |
list | quicklist |
hash | dict、ziplist |
set | intset、dict |
zset | ziplist、skiplist+dict |
HyperLogLog
HyperLogLog的原理为伯努利试验,即丢硬币,根据连续出现反面的次数X,推算出一共丢了2的X次方次硬币,当X很大时,推算出来的总数与实际总数误差就很接近了。具体可查询其他文章。
pfadd
element经过hash算法之后是一个64位的固定值
低14位为桶
查找高50位第一个为1的位数,如果大于当前桶的位数,就将其设置为当前桶的位数
假设hash值是 :{此处省略45位}01100 00000000000101
低14位的二进制转为10进制,值为5(regnum),即我们把数据放在第5个桶
高50位第一个1的位置是3,即count值为3
registers[5]取出历史值oldcount
如果count > oldcount,则更新 registers[5] = count
如果count
HyperLogLog用了16384个桶,每个桶占用6bit,因此说一个HyperLogLog所占用内存是12K。
调和平均数:
假设我的工资为10_000,马云的工资为1_000_000,那我和马云的平均工资为505_000,我肯定是不认同的。。。
如果使用调和平均数,则为2/(1/10_000+1/1_000_000)=19_801
同理,桶位数的平均数为:n/(1/桶1位数+1/桶2位数+...+1/桶n位数)
桶的平均个数为:Math.pow(2,桶位数的平均数)
总数量:const*桶总数n*桶的平均个数,其中constant为不定值,与桶个数有关,假设m为桶个数,取对数
pfcount
p=log2m switch (p) { case 4: constant = 0.673 * m * m; case 5: constant = 0.697 * m * m; case 6: constant = 0.709 * m * m; default: constant = (0.7213 / (1 + 1.079 / m)) * m * m; }
以上がRedis データ構造タイプのサンプル コード分析の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Redisのコア関数は、高性能のメモリ内データストレージおよび処理システムです。 1)高速データアクセス:Redisはデータをメモリに保存し、マイクロ秒レベルの読み取り速度と書き込み速度を提供します。 2)豊富なデータ構造:文字列、リスト、コレクションなどをサポートし、さまざまなアプリケーションシナリオに適応します。 3)永続性:RDBとAOFを介してディスクにデータを持続します。 4)サブスクリプションを公開:メッセージキューまたはリアルタイム通信システムで使用できます。

Redisは、次のようなさまざまなデータ構造をサポートしています。1。文字列、単一価値データの保存に適しています。 2。キューやスタックに適したリスト。 3.非重複データの保存に使用されるセット。 4。ランキングリストと優先キューに適した注文セット。 5。オブジェクトまたは構造化されたデータの保存に適したハッシュテーブル。

Redisカウンターは、Redisキー価値ペアストレージを使用して、カウンターキーの作成、カウントの増加、カウントの減少、カウントのリセット、およびカウントの取得など、カウント操作を実装するメカニズムです。 Redisカウンターの利点には、高速速度、高い並行性、耐久性、シンプルさと使いやすさが含まれます。ユーザーアクセスカウント、リアルタイムメトリック追跡、ゲームのスコアとランキング、注文処理などのシナリオで使用できます。

Redisコマンドラインツール(Redis-Cli)を使用して、次の手順を使用してRedisを管理および操作します。サーバーに接続し、アドレスとポートを指定します。コマンド名とパラメーターを使用して、コマンドをサーバーに送信します。ヘルプコマンドを使用して、特定のコマンドのヘルプ情報を表示します。 QUITコマンドを使用して、コマンドラインツールを終了します。

Redisクラスターモードは、シャードを介してRedisインスタンスを複数のサーバーに展開し、スケーラビリティと可用性を向上させます。構造の手順は次のとおりです。異なるポートで奇妙なRedisインスタンスを作成します。 3つのセンチネルインスタンスを作成し、Redisインスタンスを監視し、フェールオーバーを監視します。 Sentinel構成ファイルを構成し、Redisインスタンス情報とフェールオーバー設定の監視を追加します。 Redisインスタンス構成ファイルを構成し、クラスターモードを有効にし、クラスター情報ファイルパスを指定します。各Redisインスタンスの情報を含むnodes.confファイルを作成します。クラスターを起動し、CREATEコマンドを実行してクラスターを作成し、レプリカの数を指定します。クラスターにログインしてクラスター情報コマンドを実行して、クラスターステータスを確認します。作る

Redisのキューを読むには、キュー名を取得し、LPOPコマンドを使用して要素を読み、空のキューを処理する必要があります。特定の手順は次のとおりです。キュー名を取得します:「キュー:キュー」などの「キュー:」のプレフィックスで名前を付けます。 LPOPコマンドを使用します。キューのヘッドから要素を排出し、LPOP Queue:My-Queueなどの値を返します。空のキューの処理:キューが空の場合、LPOPはnilを返し、要素を読む前にキューが存在するかどうかを確認できます。

RedisクラスターでのZsetの使用:Zsetは、要素をスコアに関連付ける順序付けられたコレクションです。シャード戦略:a。ハッシュシャーディング:ZSTキーに従ってハッシュ値を分配します。 b。範囲シャード:要素スコアに従って範囲に分割し、各範囲を異なるノードに割り当てます。操作の読み取りと書き込み:a。読み取り操作:ZSetキーが現在のノードのシャードに属している場合、ローカルで処理されます。それ以外の場合は、対応するシャードにルーティングされます。 b。書き込み操作:Zsetキーを保持しているシャードに常にルーティングされます。

Redisデータをクリアする方法:Flushallコマンドを使用して、すべての重要な値をクリアします。 FlushDBコマンドを使用して、現在選択されているデータベースのキー値をクリアします。 [選択]を使用してデータベースを切り替え、FlushDBを使用して複数のデータベースをクリアします。 DELコマンドを使用して、特定のキーを削除します。 Redis-CLIツールを使用してデータをクリアします。


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