2024-09-06

SDS,即简单动态字符串(Simple Dynamic String),是Redis中的一种数据结构,用于保存字符串。它是二进制安全的,并且是可修改的,这意味着它可以用于保存任何类型的数据,包括二进制数据。

以下是一个简单的C语言实现的SDS数据结构的例子:




#include <stdint.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
 
typedef struct sdshdr {
    // 记录buf数组中已使用字节的数量
    // 等于SDS所保存字符串的长度
    int len;
    // 记录buf数组中未使用字节的数量
    int free;
    // 字节数组,用于保存字符串
    char buf[];
} sdshdr;
 
// 创建一个新的sds
sdshdr *sdsnew(const char *init) {
    size_t initlen = (init == NULL) ? 0 : strlen(init);
    sdshdr *sh;
 
    // 根据需要保存的字符串长度,分配足够的空间
    // 这里加8是为了分配sdshdr和字符串内容之后的空间
    sh = malloc(sizeof(sdshdr) + initlen + 1);
    if (sh == NULL) return NULL;
 
    // 初始化sdshdr的属性
    sh->len = initlen;
    sh->free = 0;
 
    // 如果有初始化字符串,则复制到buf中
    if (initlen > 0) {
        memcpy(sh->buf, init, initlen);
    }
 
    // 字符串结尾设置空字符
    sh->buf[initlen] = '\0';
    return sh;
}
 
// 打印sds中的字符串
void sdsprint(const sdshdr *sh) {
    printf("%s\n", sh->buf);
}
 
// 释放sds占用的内存
void sdsfree(sdshdr *sh) {
    free(sh);
}
 
int main() {
    // 创建一个新的sds,包含字符串"Hello, Redis!"
    sdshdr *sh = sdsnew("Hello, Redis!");
    if (sh == NULL) {
        printf("Out of memory\n");
        return 1;
    }
 
    // 打印sds中的字符串
    sdsprint(sh);
 
    // 释放sds占用的内存
    sdsfree(sh);
    return 0;
}

这个简单的实现展示了如何创建一个新的sds,如何打印它包含的字符串,以及如何释放它占用的内存。注意,这只是一个示例实现,Redis中的SDS实现要复杂得多,包含了性能优化和其他功能。

2024-09-06

在Redis中,数据结构主要包括字符串(String)、列表(List)、集合(Set)、有序集合(Sorted Set)、哈希(Hash)和基本的位图(Bitmap)、超日志(HyperLogLog)和地理位置(Geo)数据类型。

以下是各种数据结构的基本操作和示例代码:

  1. 字符串(String)



# 设置值
redis.set('key', 'value')
 
# 获取值
value = redis.get('key')
 
# 增加数字
redis.incr('counter')
 
# 减少数字
redis.decr('counter')
  1. 列表(List)



# 在列表左侧插入元素
redis.lpush('mylist', 'element')
 
# 在列表右侧插入元素
redis.rpush('mylist', 'element')
 
# 获取列表指定范围内的元素
elements = redis.lrange('mylist', 0, -1)
  1. 集合(Set)



# 添加元素
redis.sadd('myset', 'element')
 
# 获取集合中的所有元素
members = redis.smembers('myset')
 
# 移除集合中的元素
redis.srem('myset', 'element')
  1. 有序集合(Sorted Set)



# 添加元素
redis.zadd('myzset', {'element': score})
 
# 获取指定范围内的元素
elements = redis.zrange('myzset', 0, -1)
 
# 移除元素
redis.zrem('myzset', 'element')
  1. 哈希(Hash)



# 设置单个字段的值
redis.hset('myhash', 'field', 'value')
 
# 获取单个字段的值
value = redis.hget('myhash', 'field')
 
# 获取所有字段的值
fields = redis.hgetall('myhash')
 
# 删除字段
redis.hdel('myhash', 'field')
  1. 位图(Bitmap)



# 设置位图指定偏移量的值
redis.setbit('mybitmap', offset, 1)
 
# 获取位图指定偏移量的值
value = redis.getbit('mybitmap', offset)
  1. 超日志(HyperLogLog)



# 添加元素
redis.pfadd('myhyperloglog', 'element')
 
# 估算元素个数
count = redis.pfcount('myhyperloglog')
  1. 地理位置(Geo)



# 添加地理位置信息
redis.geoadd('mygeo', longitude, latitude, 'member')
 
# 获取地理位置信息
location = redis.geopos('mygeo', 'member')
 
# 计算两个位置之间的距离
distance = redis.geodist('mygeo', 'member1', 'member2')

以上代码示例假设你已经有了一个Redis的客户端连接,并且命名为redis

注意:实际使用时需要根据Redis的版本和库的具体实现来调整代码。以上代码可能需要根据Python的Redis库进行相应的调整。

2024-09-06

由于篇幅限制,这里只能提供一个简单的Redis跳跃表节点定义和插入操作的示例代码。




class SkipListNode {
    int key;
    int value;
    SkipListNode[] forward;
 
    SkipListNode(int level) {
        this.forward = new SkipListNode[level];
    }
 
    void insert(SkipListNode node, int level) {
        if (level < 0) return;
        // 插入节点node在当前节点的后面
        forward[level] = node;
    }
}
 
class SkipList {
    private static final double PROBABILITY = 0.5;
    private int levelCount;
    private SkipListNode head;
 
    SkipList() {
        levelCount = 1;
        head = new SkipListNode(levelCount);
    }
 
    void insert(int key, int value) {
        SkipListNode update[] = new SkipListNode[levelCount];
        SkipListNode node = head;
        for (int i = levelCount - 1; i >= 0; i--) {
            while (node.forward[i] != null && node.forward[i].key < key) {
                node = node.forward[i];
            }
            update[i] = node;
        }
 
        int newLevel = randomLevel();
        if (newLevel > levelCount) {
            for (int i = levelCount; i < newLevel; i++) {
                update[i] = head;
            }
            levelCount = newLevel;
        }
 
        node = new SkipListNode(newLevel);
        node.key = key;
        node.value = value;
        for (int i = 0; i < newLevel; i++) {
            node.insert(update[i].forward[i], i);
        }
    }
 
    private int randomLevel() {
        int level = 1;
        while (Math.random() < PROBABILITY) {
            level++;
        }
        return level;
    }
}

这个示例代码提供了一个简化版的跳跃表节点定义和插入操作的实现。它展示了如何创建一个节点并将其插入到跳跃表中。注意,这里的实现没有包括全部的复杂性和边界情况处理,而是为了展示核心的插入操作。

2024-09-06

Redis的String数据类型底层使用了一种名为简单动态字符串(Simple Dynamic String,SDS)的结构来实现。SDS是Redis中的基本字符串表示,它是一个结构体,用于存储和管理字符串,并且具有高效的内存管理和字符串长度扩展特性。

以下是SDS的结构体定义(部分):




struct sdshdr {
    // 记录buf数组中已使用字节的数量
    // 等于SDS所保存字符串的长度
    int len;
    // 记录buf数组中未使用字节的数量
    int free;
    // 字节数组,用于保存字符串
    char buf[];
};

其中:

  • len 属性:记录了SDS保存的字符串的长度。
  • free 属性:记录了SDS的剩余空间大小。
  • buf 数组:是一个字符数组,用于保存字符串的每个字符。

这种结构提供了高性能的字符串操作,例如内存分配和释放的次数都被大大减少,并且通过len属性,Redis可以在常数时间内获取字符串长度。

2024-09-06

Redis 是一个开源的使用 C 语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库,并提供多种语言的 API。

Redis 的数据结构:

  1. 字符串(String)
  2. 列表(List)
  3. 集合(Set)
  4. 有序集合(Sorted Set)
  5. 哈希(Hash)
  6. 位图(Bitmap)
  7. HyperLogLog
  8. Stream

常用的 Redis 命令:

  1. String

    • SET:为一个键设置值
    • GET:获取一个键的值
    • INCR:将键的整数值增加1
    • DECR:将键的整数值减少1
    • INCRBY:将键的整数值增加指定的整数
    • DECRBY:将键的整数值减少指定的整数
    • SETNX:只有键不存在时,设置键的值
    • GETSET:设置键的值并返回旧值
  2. List

    • LPUSH:将一个或多个值插入到列表头部
    • RPUSH:将一个或多个值插入到列表尾部
    • LPOP:移出并获取列表的第一个元素
    • RPOP:移出并获取列表的最后一个元素
    • LLEN:获取列表长度
    • LRANGE:获取列表指定范围内的元素
  3. Set

    • SADD:向集合添加一个或多个成员
    • SMEMBERS:获取集合中的所有成员
    • SISMEMBER:判断成员是否在集合中
    • SCARD:获取集合的成员数
    • SREM:移除集合中的一个或多个成员
  4. Sorted Set

    • ZADD:向有序集合添加一个或多个成员
    • ZCARD:获取有序集合的成员数
    • ZCOUNT:计算在有序集合中指定分数区间内的元素数量
    • ZRANGE:按索引范围返回有序集合成指定区间内的成员
    • ZREM:移除有序集合中的一个或多个成员
  5. Hash

    • HSET:将哈希表中的字段的值设置为
    • HGET:获取存储在哈希表中的字段的值
    • HGETALL:获取在哈希表中指定键的所有字段和值
    • HDEL:删除一个或多个哈希表字段
  6. Bitmap

    • SETBIT:对键的二进制表示的位进行设置
    • GETBIT:对键的二进制表示的位进行获取
    • BITCOUNT:计算给定位区间内的位的数量
  7. HyperLogLog

    • PFADD:添加元素到HyperLogLog
    • PFCOUNT:返回HyperLogLog的基数估算值
    • PFMERGE:将多个HyperLogLog合并为一个
  8. Stream

    • XADD:将消息添加到流
    • XREAD:从流读取消息
    • XDEL:删除流中的一条或多条消息
    • XLEN:获取流中消息的数量
    • XRANGE:根据ID范围获取消息
    • XREVRANGE:根据ID范围,逆向获取消息

以上是 Redis 常用数据结构和命令的简要概述和示例,具体使用时需要根据实际需求选择合适的数据结构和命令。

2024-09-06

Redis是一种开源的内存中数据结构存储系统,可以用作数据库、缓存和消息中间件。以下是Redis的一些基础知识和使用示例:

  1. 基础命令:

连接Redis:




redis-cli

设置键值对:




SET key value

获取键对应的值:




GET key

删除键:




DEL key

查看键的类型:




TYPE key
  1. 数据结构:

Redis支持多种数据结构,如字符串、列表、集合、有序集合、哈希表等。

列表操作(添加、获取):




LPUSH list_name value
LRANGE list_name 0 -1

集合操作(添加、获取):




SADD set_name member
SMEMBERS set_name

有序集合操作(添加、获取):




ZADD sorted_set_name score member
ZRANGE sorted_set_name 0 -1 WITHSCORES

哈希表操作(添加、获取):




HSET hash_name field value
HGETALL hash_name
  1. Lua脚本:

Redis支持Lua脚本,可以用来执行一系列命令。




local key = KEYS[1]
local value = ARGV[1]
redis.call('SET', key, value)
  1. 分布式锁:

Redis可以用作分布式锁,确保多个客户端互斥地访问资源。




SETNX lock_key unique_value
EXPIRE lock_key 10
# 获取锁后处理业务逻辑
DEL lock_key

以上是Redis基础知识和使用示例,实际应用中可能需要根据具体场景选择合适的数据结构和命令。

2024-09-05

在Redis中,hash类型用于存储键值对集合,其中每个键关联一个字典。字典中的键值对以键的形式存储,而值可以是字符串、数字、集合等。

以下是使用Redis命令操作hash类型数据的示例:




# 设置hash字段的值
HSET myhash field1 "Hello"

# 获取hash字段的值
HGET myhash field1

# 同时设置多个hash字段的值
HMSET myhash field1 "Hello" field2 "World"

# 获取所有hash字段的值
HGETALL myhash

# 判断hash字段是否存在
HEXISTS myhash field1

# 删除hash字段
HDEL myhash field1

# 获取hash中字段的数量
HLEN myhash

在Python中使用redis-py库操作hash类型:




import redis
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 设置hash字段的值
r.hset('myhash', 'field1', 'Hello')
 
# 获取hash字段的值
field1 = r.hget('myhash', 'field1')
print(field1.decode('utf-8'))
 
# 同时设置多个hash字段的值
r.hmset('myhash', {'field1': 'Hello', 'field2': 'World'})
 
# 获取所有hash字段的值
all_fields = r.hgetall('myhash')
print({k.decode('utf-8'): v.decode('utf-8') for k, v in all_fields.items()})
 
# 判断hash字段是否存在
exists = r.hexists('myhash', 'field1')
print(exists)
 
# 删除hash字段
r.hdel('myhash', 'field1')
 
# 获取hash中字段的数量
length = r.hlen('myhash')
print(length)

以上代码展示了如何在Redis中使用hash类型以及如何在Python中使用redis-py库操作hash类型数据。

2024-09-05

Redis 是一个使用 C 语言编写的开源、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库,并提供多种语言的 API。

Redis 基本数据结构包括:字符串(String),哈希(Hash),列表(List),集合(Set),有序集合(Sorted Set),位图(Bitmap),超日志(HyperLogLog),地理位置(Geo)等。

  1. 字符串(String)

    字符串是 Redis 最基本的数据类型。你可以理解成与 Memcached 一模一样的类型,即键值对中的值仅为字符串。字符串类型是二进制安全的,这意味着你可以用它存储任何数据,如图片,音频,视频,序列化对象等。




# 设置键值
redis.set('key', 'value')
# 获取键值
redis.get('key')
  1. 哈希(Hash)

    Redis 的哈希是一个键值对(key-value)的集合。




# 设置哈希值
redis.hset('hashkey', 'field', 'value')
# 获取哈希值
redis.hget('hashkey', 'field')
  1. 列表(List)

    Redis 的列表是简单的字符串列表,你可以往列表的头部或尾部添加元素。




# 在列表头部添加元素
redis.lpush('listkey', 'value1')
# 在列表尾部添加元素
redis.rpush('listkey', 'value2')
# 获取列表元素
redis.lrange('listkey', 0, -1)
  1. 集合(Set)

    Redis 的集合是无序的字符串集合。你可以添加,删除,检查一个元素是否存在于集合中。




# 添加元素
redis.sadd('setkey', 'value1')
# 删除元素
redis.srem('setkey', 'value1')
# 检查元素是否存在
redis.sismember('setkey', 'value1')
  1. 有序集合(Sorted Set)

    Redis 的有序集合是字符串的有序集合。你可以添加,删除,按排名查找元素。有序集合中的每一个成员都有一个分数与之相关联,这个分数用于排序。




# 添加元素
redis.zadd('zsetkey', {'value1': 1, 'value2': 2})
# 获取排名在某个范围的元素列表
redis.zrange('zsetkey', 0, -1)

以上就是 Redis 的五种基本数据结构的基本使用方法。

2024-09-05

在Redis中,有效地管理和使用内存是至关重要的,因为Redis的数据都保存在内存中。Redis的数据结构非常丰富,包括string、list、set、zset、hash以及基于这些数据结构的bitmap和hyperloglog等,它们的底层实现也各不相同。

在这个系列中,我们将深入解析Redis的内存存储模型和数据结构的底层实现。我们将从RedisObject结构开始,它是所有Redis数据类型的基础,然后逐一介绍string、list、set、zset、hash以及bitmap和hyperloglog的实现和优化。




// 示例:RedisObject结构体
struct RedisObject {
    int4 type; // 对象类型
    int4 encoding; // 对象内部编码
    int4 lru; // 对象最后一次被访问的时间
    int4 refcount; // 对象的引用计数
    void *ptr; // 指向实际的数据
};
 
// 示例:字符串对象的简单实现
struct RedisString {
    struct RedisObject ro; // 继承RedisObject结构
    char *buffer; // 字符串内容
    int length; // 字符串长度
};
 
// 示例:Redis中的字符串设置操作
void setCommand(client *c) {
    // 假设c->argv[1]是key,c->argv[2]是value
    RedisString *o = createStringObject(c->argv[2]->ptr, sdslen(c->argv[2]->ptr));
    dictAdd(db->dict, c->argv[1]->ptr, o);
}

在这个系列中,我们将深入到源代码层面,解析每种数据结构的实现细节,并讨论它们如何优化内存使用和性能。通过这个系列,开发者可以更深入地了解Redis的底层机制,从而能更好地使用Redis。

2024-09-05

Redis的底层数据结构主要包括:

  1. 字符串(String)
  2. 字典(Hash)
  3. 链表(LinkedList)
  4. 跳跃表(SkipList)
  5. 哈希表(HashTable)
  6. 快速列表(QuickList)
  7. 整数集合(IntSet)
  8. 压缩列表(ZipList)

这些数据结构是Redis高性能的基础,它们在内存中以特定的方式组织数据。Redis会根据数据的类型和场景,选择合适的底层数据结构来存储数据。

例如,当你使用Redis存储字符串时,Redis会使用压缩列表(当字符串长度小于39字节时)或者简单动态字符串(SDS)作为底层数据结构。

当你使用Redis存储哈希时,Redis会使用哈希表作为底层数据结构,它是一个包含键值对的无序散列表。

以下是Redis中字符串对象的简单实现示例:




// Redis 字符串对象的简化实现
typedef struct sdshdr {
    int len; // 记录buf中已使用的字节数
    int free; // 记录buf中未使用的字节数
    char buf[]; // 字节数组,用于保存字符串
} sdshdr;
 
// 创建一个字符串对象的函数
sdshdr *sdsnew(const char *init) {
    // 实现细节,比如内存分配和初始化sdshdr结构
}
 
// 给字符串对象追加内容的函数
sdshdr *sdscat(sdshdr *s, const char *t) {
    // 实现细节,比如重分配空间和复制追加的字符串内容
}
 
// 获取字符串长度的函数
int sdslen(const sdshdr *s) {
    // 返回sdshdr结构中的len字段
}

这个示例展示了一个简化的字符串实现,实际的Redis代码会更复杂,包括内存管理、边界检查、多线程安全等功能。