redis 为什么使用跳表而不是树形结构-redis跳表怎么生成层数(5-7-86)

更新时间:2024-06-29 分类:Redis 浏览量:2

Redis本文目录一览:

  • 1、什么是跳表?
  • 2、Redis的五种数据结构及其底层实现原理
  • 3、redis的五种数据类型
  • 4、4、Redis高性能的根本原理

什么是跳表?

为什么刚讲完二分查找,就将跳表呢? 因为如果想用链表支持二分查找的算法,需要对其进行改造,链表改造完之后,就是跳表。

打车跳表是因为出租车的里程已经超过起步价了,计价器开始计算起步价以后的里程。出租车跳表根据车轮周长及转数计算出来。例如:假设轮胎转一圈为1米,转100圈就是一公里。

跳表是一个随机化的数据结构,可以被看做二叉树的一个变种,它在性能上和红黑树,AVL树不相上下,但是跳表的原理非常简单,目前在Redis和LeveIDB中都有用到。

打车跳表就是你这趟出租车的里程已经超过起步价了,计价器开始计算起步价以后的里程了。

Redis的五种数据结构及其底层实现原理

1、redis是用C语言编写的,在C语言中 string 类型是用字符数组 char[] 来实现的。

2、查询方式一般采用二分查找法,实际查询复杂度也就在log(n) Redis-有序集合对象(zset) 底层实现为 字典(dict) + 跳表(skiplist),当数据比较少的时候用ziplist编码结构存储。

3、Set 就是一个集合,集合的概念就是一堆不重复值的组合。利用 Redis 提供的 Set 数据结构,可以存储一些集合性的数据。比如在微博应用中,可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中,将其所有粉丝存在一个集合。

4、String类型对应的简单动态字符串到后面再说,集合类型的底层数据结构主要有 5 种:整数数组、双向链表、哈希表、压缩列表和跳表。

5、Redis的hash类型其实就是一个缩减版的redis。它存储的是键值对,将多个键值对存储到一个redis键里面。hash类型的底层主要也是基于字典这种数据结构来实现的。

redis的五种数据类型

redis提供五种数据类型:string,hash,list,set及zset(sorted set)。redis是一个key-value存储系统。

redis支持的数据类型有String、Hash、List、Set、Zset。String(字符串类型):可以是普通字符串,也可以是整数或浮点数值。可以设置过期时间;可以对字符串进行append、get、set、incr、decr等操作。

Redis支持五种数据类型:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及zset(sorted set:有序集合)。意思是 redis 的 string 可以包含任何数据。

Redis支持5种数据类型:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及zset(sorted set:有序集合)。

Redis支持五种数据类型:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及zset(sorted set:有序集合)。

String 字符串 字符串类型是 Redis 最基础的数据结构,首先键都是字符串类型,而且 其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的,我们常使用的 set key value 命令就是字符串。

4、Redis高性能的根本原理

redis是非关系型内存数据库数据存储于内存中,内存读取速度非常快,如果只是简单的key-value,内存不是瓶颈。一般情况下,hash查找可以达到每秒数百万次的数量级。(2)采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件。

但线程,只能靠单个处理器速度,内存速度,处理器上的缓存速度,总线传输速度。余下的是你的网络IO。但线程高并发完全依赖程序的运行速度。redis这种东西肯定不是但线程的。一个连接就是一个线程,你这样理解应该不准确。

Redis使用哨兵机制来实现高可用(HA),其大概工作原理是:以上将Redis节点分为两类:以上是大体的流程,这个流程需要解决以下几个问题:以下来逐个回答这些问题。哨兵节点通过三个定时监控任务监控Redis数据节点的服务可用性。

如果执行一个命令过长,那么会造成其他命令的阻塞,对于Redis是十分致命的 ,所以Redis是面向快速执行场景的数据库。除了Redis之外,Node.js也是单线程,Nginx也是单线程,但他们都是服务器高性能的典范。

redis作为一个网络内存缓存数据库,在实现高性能时,主要有4个点。网络高并发,高流量的数据处理。

Redis是一种内存高速cache,如果使用redis缓存,那经常被访问的内容会被缓存在内存中,需要使用的时候直接从内存调取,不知道比硬盘调取快了多少倍,并且支持复杂的数据结构,应用于许多高并发的场景中。