redis之架构以及基本数据类型

作者: 中2庸 | 来源:发表于2021-12-27 16:47 被阅读0次

redis由哪几个模块组成，每个模块有什么用

访问框架：动态链接库、网络访问框架
操作模块：PUT、DELETE、GET、SCAN【基本操作】，redis还有其他特殊操作对应不同的数据类型
索引模块：查询数据
存储模块：基于内存，同时提供持久化数据功能

redis支持什么样的格式存储，每种数据支持哪些操作

key仅支持String
对于value支持以下集中类型：
字符串:String
哈希表:Hash
集合:Set
排序集合:sorted Set
压缩列表: Compressed Set
底层数据结构一共有 6 种，分别是简单动态字符串、双向链表、压缩列表、哈希表、跳表和整数数组

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redis的key-value使用全局哈希表进行存储，其实就是一个数组，数组的每个元素称为一个哈希桶
哈希桶中的 entry 元素中保存了key和value指针，分别指向了实际的键和值，这样一来，即使值是一个集合，也可以通过*value指针被查找到
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哈希冲突如何解决
使用链式处理法，出现冲突时使用指针链接到同一个桶的链表后面，如图所示

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rehash是什么以及如何解决大数据情境下rehash导致慢的问题
rehash：rehash 也就是增加现有的哈希桶数量，让逐渐增多的 entry 元素能在更多的桶之间分散保存，减少单个桶中的元素数量，从而减少单个桶中的冲突；
为了使 rehash 操作更高效，Redis 默认使用了两个全局哈希表：哈希表 1 和哈希表 2。一开始，当你刚插入数据时，默认使用哈希表 1，此时的哈希表 2 并没有被分配空间，随着数据逐步增多，Redis 开始执行 rehash，这个过程分为三步：
1、给哈希表 2 分配更大的空间，例如是当前哈希表 1 大小的两倍；
2、把哈希表 1 中的数据重新映射并拷贝到哈希表 2 中；
3、释放哈希表 1 的空间。
Redis 采用了渐进式 rehash，解决大数据情况下rehash导致慢的问题
Redis 仍然正常处理客户端请求，每处理一个请求时，从哈希表 1 中的第一个索引位置开始，顺带着将这个索引位置上的所有 entries 拷贝到哈希表 2 中；等处理下一个请求时，再顺带拷贝哈希表 1 中的下一个索引位置的 entries。如下图所示：

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压缩列表
压缩列表实际上类似于一个数组，数组中的每一个元素都对应保存一个数据。和数组不同的是，压缩列表在表头有三个字段 zlbytes、zltail 和 zllen，分别表示列表长度、列表尾的偏移量和列表中的 entry 个数；压缩列表在表尾还有一个 zlend，表示列表结束：

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跳表
有序链表只能逐一查找元素，导致操作起来非常缓慢，于是就出现了跳表。具体来说，跳表在链表的基础上，增加了多级索引，通过索引位置的几个跳转，实现数据的快速定位，如下图所示：

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不同底层数据结构的时间复杂度

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-不同操作的复杂度
单元素操作是基础；范围操作非常耗时；统计操作通常高效；例外情况只有几个。