dict 字典(dict)是redis里最核心的数据结构,正如其全称Remote Dictionary Service所说,redis其实就是一个字典服务,字典以key、value的形式呈现给用户,key是简单的字符串,而value可以是各种数据结构,比如字符串(string)、链表(list)、集合(set)
dict
字典(dict)是redis里最核心的数据结构,正如其全称Remote Dictionary Service所说,redis其实就是一个字典服务,字典以key、value的形式呈现给用户,key是简单的字符串,而value可以是各种数据结构,比如字符串(string)、链表(list)、集合(set)、排序集合(zset)、哈希表(hash)等。
redis里dict的实现也比较简单,通过链表来解决哈希冲突,值得一提的是dict的动态扩展能力,当dict里元素不断增加时,其会扩大哈希桶数,然后对现有元素进行rehash,重新分布到对应的桶上,但dict的rehash并不是一次性完成的,这样会导致当dict里元素较多时,rehash耗时较长,导致服务阻塞。
typedef struct dict { dictType *type; void *privdata; dictht ht[2]; int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */ int iterators; /* number of iterators currently running */ } dict;
dict创建时,会初始化ht[0],插入和访问都通过ht[0]来完成,当需要rehash时,创建一个新的dict ht[1],并以桶为单位将ht[0]里的元素逐步迁移到新的ht[1]上(迁移会在访问dict时触发,也可以配置redis主动在后台周期性的迁移)。所以当访问dict时,如果正在进行rehash,就必须先后查询ht[0], ht[1],因为被访问的元素可能已经迁到新的ht[1]上;当所有的元素都迁移到ht[1]后,用ht[1]代替ht[0],并释放掉原来的ht[0]。
dict是通用的数据结构,采用void*来存储任意类型的对象,由于需求多变,比如有的场景需要在插入元素时重新分配内存,而有的场景直接存储指针,有的场景需要定制对象比较的方式,redis为解决这个问题,定义了一系列的接口,用户可以根据需求在创建dict时指定。
typedef struct dictType { unsigned int (*hashFunction)(const void *key); // key的hash方法 void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key); // 插入元素时,复制key对象的方法 void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj); // 插入元素时,复制value对象的方法 int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2); // key比较的方法 void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key); // 删除元素时,释放key的方法 void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj); // 删除元素时,释放value的方法 } dictType;
string
redis所有的key都是string类型,redis的是基于c string的一个封装,在字符串的头部存储了长度信息(strlen的复杂度为O(1)),并且支持动态扩展等特性。
struct sdshdr { unsigned int len; unsigned int free; char buf[]; }; typedef char *sds;
redis的sds类型其实就是char*,redis创建一个string时,返回的是buf的指针,通过这个指针,就可以计算出sdshdr的位置,来访问到len、free等字段。
list
redis的list实现是一个双向链表,与dict类似,list也可以定制对象对比、析构等方法;list在头结点会存储链表的长度,使得获取list长度的复杂度为O(1);头结点还存储了list头部、尾部节点的指针,使得可以从两个方向遍历list。
typedef struct listNode { struct listNode *prev; struct listNode *next; void *value; } listNode; typedef struct list { listNode *head; listNode *tail; void *(*dup)(void *ptr); // 复制链表节点value的方法 void (*free)(void *ptr); // 释放链表节点value的方法 int (*match)(void *ptr, void *key); // 链表节点对比方法 unsigned long len; } list;
ziplist
双向链表的的最大问题在于头尾指针的开销,64bit OS上,每个节点有16bytes的额外开销,为了节省内存,当list里的元素较少并且大小较小时,redis采用ziplist的格式来实现链表。
ziplist实际上是二进制的形式组织链表,"二进制数据"的存储链表头部,记录总长度,头尾的位置等信息,然后每个节点除了存储节点内容外,还记录自身的长度,以及上一个节点的长度,这样通过遍历"二进制数据"就能访问到ziplist里所有的元素。另外,ziplist节点的长度、以及上一个节点的长度通过变长整数编码,进一步节省内存。
set
set代表一个集合(元素不重复),集合在redis里实现为字典(字典的value为NULL);如果set里所有的元素都是整数时,redis会以intset的形式存储,intset是一个排序的整形数组,为节省内存,当intset里元素值在[INT16_MIN, INT16_MAX]之间时,每个数组元素占2个字节;当inset里元素值都在[INT32_MIN, INT32_MAX]之间时,每个数组元素占4个字节;否则每个元素占8个字节。
zset
zset是排序集合,与set不同的时,zset里每个元素有一个score(double类型),作为排序的标准;redis里zset默认通过一个dict和一个ziplist来实现,dict用于维护set元素到score的映射关系,所有的元素都追加到一个skiplist来保证其排序。当zset里元素较少并且大小较小时,zset也可以ziplist的形式存储,zset的元素以及对应的score会作为ziplist的两个连续节点存储。
hash
redis的hash是维护filed==>value的映射表,hash的默认实现也是dict,以通过field快速找到value;当hahs里元素较少并且大小较小时,hash也以ziplist的形式存储以节省内存。
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MySQL和SQLite的主要区别在于设计理念和使用场景:1.MySQL适用于大型应用和企业级解决方案,支持高性能和高并发;2.SQLite适合移动应用和桌面软件,轻量级且易于嵌入。

MySQL中的索引是数据库表中一列或多列的有序结构,用于加速数据检索。1)索引通过减少扫描数据量提升查询速度。2)B-Tree索引利用平衡树结构,适合范围查询和排序。3)创建索引使用CREATEINDEX语句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。4)复合索引可优化多列查询,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。5)使用EXPLAIN分析查询计划,避

在MySQL中使用事务可以确保数据一致性。1)通过STARTTRANSACTION开始事务,执行SQL操作后用COMMIT提交或ROLLBACK回滚。2)使用SAVEPOINT可以设置保存点,允许部分回滚。3)性能优化建议包括缩短事务时间、避免大规模查询和合理使用隔离级别。

选择PostgreSQL而非MySQL的场景包括:1)需要复杂查询和高级SQL功能,2)要求严格的数据完整性和ACID遵从性,3)需要高级空间功能,4)处理大数据集时需要高性能。PostgreSQL在这些方面表现出色,适合需要复杂数据处理和高数据完整性的项目。

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