数据结构与内存管理策略(上)

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一方面是愿因 string 使用起来比较简单,可以方便存储比较复杂大对象,使用场景比较多。还有有兩个 多 愿因所以 愿因 redis expire time 非要设置在 key 上,像 list__、__hash__、__set__、__zset 属于集合类型,会管理一组 item__,让当当我们都无法在这俩 集合的 __item 上设置过期时间,所以使用 expire time 来防止集合的 cache 失效会变得稍微比较复杂些。因此 string 使用 expire time 来管理过期策略会比较简单,愿因它饱含的项少。这里说的集合是宽泛的类式于集合。

DEBUG OBJECT 能就看这俩 对象的 refcount 引用计数 、___serializedlength 长度___ 、___lru_seconds_idle 时间___ ,这俩 信息决定了这俩 key 缓存清除策略。

查询条件,companyid=50,sellerid=1010101 诸非要 类。

有了返回的团 code 集合事先就可以通过 mget 来批量获取 string 类型的团详情信息,这里就不贴出代码了。

sort

原来 们可以使用 redis hash 提供的实体属性 hash 存储形态学 ,让当当我们可以认为 hash value 是有兩个 多 hash table ,实体的每有兩个 多 属性就有 通过 hash 得到属性的最终数据索引。

支付 gateway 收到 callback 事先不做任何防止直接交给 分类分类整理器 。___分类分类整理器___ 是有兩个 多 无请况的 cluster ,每个 node 通过向 注册中心 pull handler queue list ,也所以 获取下游防止器注册到注册中心里的消息通道。

Redis 数据类型特点与使用场景

前面做这俩 铺垫是为了能在介绍案例的事先达成有兩个 多 基本的共识。现在让当当我们都来看下这俩 团购系统的 hot-top 接口的具体逻辑。

set 最大的特点所以 集合的计算能力,___inter 交集___、___union 并集___、___diff 差集___,这俩 特点可以用来做高性能的交叉计算愿因剔除数据。

上图中左右两边是有兩个 多 不同的集合,左边是营销域中的可用商品ids集合,右边是营销域中活动商品ids集合,中间计算出有兩个 多 集合的交集。

上图使用 hash 数据类型来记录页面的 a/b metrics ,左边的是首页 index 的各个区域的统计,右边是营销 marketing 的各个区域统计。

当然,下架的事先可以直接删除缓存的活动商品,因此活动是从 marketing 系统中 load 出来的,就算我将 cache 里的活动商品删除,当下次再从 marketing 系统中 load 活动商品事先还是会有下架商品。当然这所以 举例,有兩个 多 场景有不同的实现最好的最好的法律法律依据。

redis 为让当当我们都提供了 TYPE 命令来查看某个 key 的数据类型,如:__string__ 类型:

list-compress-depth:控制链表两端节点的压缩个数,越是靠近两端的节点被访问的机率越大,所以可以将访问机率大的节点不压缩,所以节点进行压缩

上图从 query condition 计算 hash code ,因此通过 DB 查询出当前条件全量团列表。

zset:marketing:groupon:hottop:available:group key 表示全量团的参团人数,用有兩个 多 zset 来缓存。接着将这有兩个 多 zset 计算交集,就可以得出当前查询所时要的饱含参团人数的 zset ,最后在使用 zrevrange 获取分页区间。

链表数据形态学 让当当我们都是比较熟悉的,最大的特点所以 节点的增、删非常灵活。__redis List__ 数据类型底层所以 基于链表来实现。这是 redis 3.0 实现。

zset 排序集合与 set 集合类式于,因此 zset 提供了排序的功能。在介绍 set 集合的事先让当当我们都知道 set 集合中的成员是无序的,__zset__ 填补了集合可以排序的空隙。

set 集合在使用场景上还是比较多和自由的。举个简单的例子,在应用系统中比较常见的所以 商品、活动类场景。用有兩个 多 set 缓存有效商品集合,再用有兩个 多 set 缓存活动商品集合。愿因商品再次出现上下架操作只时要维护有效商品 set ,每次获取活动商品的事先时要过滤下是算不算有下架商品,愿因有就时要从活动商品中剔除。

Redis 持久化最好的最好的法律法律依据

非要 让当当我们都怎么将用户的查询条件出来的团列表根据参团人数排序尼,刚好可以使用 zset 的交集运算直接计算出当前这俩 集合的 zset 子集。

当然还有空间分配检查、空间预分配、空间惰性释放等,这俩 就有 SDS 形态学 化字符串带来的强大的扩展能力。

zset 五种提供了所以最好的最好的法律法律依据用来进行集合的排序,愿因时要 score 分值可以使用 withscore 字句带出每一项的分值。

愿因篇幅和时间关系,这里就不展开太大的业务场景介绍了。这其中还涉及到计算 cache 过期时间的大问题,这也跟促销活动的运营规则有关系,还涉及到有愿因 query condition hash 冲突大问题等,因此这俩 愿因不与让当当我们都本节主题相关。

redis list 的 LPUSH__、__RPUSH__、__LPOP__、__RPOP 形态学 觉得可以在所以场景下提高这俩 横向扩展计算能力。

java fork/join 框架使用并行来提高性能,因此会带来愿因并发 take task 带来的 race condition (竞态条件) 大问题,所以采用 work-stealing 算法 来防止愿因竞争大问题带来的性能损耗。

在大促的事先时要展现团购列表,这俩 接口的访问量是非常大的,团购活动时要根据参团人数倒序排序,因此分页返回指定数量的团列表。

SDS 有所以优点,比如,获取长度的时间比较复杂度 O(1) ,不时要遍历所有 char buf[] 组数,直接返回 len 值。

有事先比较复杂点的场景时要多个 set 集合来支撑计算,在 redis 服务器 里愿因会有所以类式于原来 的集合。

让当当我们都知道使用 type 命令可以查看某个 key 是算不算 5 种数据类型之一,因此当让当当我们都想查看某个 key 底层是使用哪种数据形态学 和编码来存储的事先可以使用 OBJECT encoding 命令。

set 集合数据类型可以支持集合运算,非要存储重复数据。

让当当我们可以抽象出这几个 维度的信息:

除了使用 OBJECT encoding 命令外,让当当我们可以使用 DEBUG OBJECT 命令来查看更多删剪信息。

标签: Redis Redis数据形态学 Redis内存管理策略 Redis数据类型 Redis类型映射

上图中的左边是有兩个 多 keyset:order:idsset 集合,它愿因是有兩个 多 全量集合,也愿因是某个查询条件获取出来的有兩个 多 集合。

list 在提高 throughput 的场景中非常适用,愿因它特有的 LPUSH__、__RPUSH__、__LPOP__、__RPOP 功里可以无缝的支持生产者、消费者架构模式。

愿因让当当我们都设置的是字符串,且这俩 字符串长度不大于 39 字节非要 将使用 embstr 来编码,愿因大于 39 字节将使用 raw 来编码。__redis 4.0__ 将这俩 阀值扩大了 45 个字节。

愿因 redisSignle-Thread 单进程模型 ,基于这俩 形态学 让当当我们都就可以使用 redis 提供的 pipeline 管道 来提交一连串饱含逻辑的命令集合,这俩 命令在防止期间无需被所以客户端的命令干扰。

分页信息,简单理解所以 数据记录排完序事先的第几行到第几行。

quicklist 提供了灵活性同去也兼顾了 ziplist 的压缩能力,__quicklist->encoding__ 指定了五种压缩算法。 quicklist->compress 表示让当当我们可以进行 quicklist node 的深度图压缩能力。redis 提供了有兩个 多 有关于压缩的配置。

排序信息,一般是默认有兩个 多 列排序,因此在比较复杂的场景下会有愿因让接口使用者定制排序字段,比如所以租户信息列。

首先有兩个 多 查询接口肯定是有 query condition 查询条件 ,因此是 sort 排序信息_ 、最后是 page 分页信息_ 。这是一般接口所承担的基本职责,当然,特殊场景下还时要支持 master/slave replication 时关于数据 session 一致性 的要求,时要提供跟踪标记来回 master 查询数据,这里就不展开了。

Redis 内存管理策略

每有兩个 多 分类分类整理器 node 会维护有兩个 多 本地 queue list ,因此顺序推送消息到这俩 queue list 即可。这里会一阵一阵小大问题,所以 支付 gateway 调用分类分类整理器的事先是怎么做 load balance ,愿因就有 平均负载愿因会有某个 queue list 高出所以 queue list

使用 redis hash increment 进行原子增加操作。__HINCRBY__ 命令可以原子增加任何给定的整数,也可以通过 HINCRBYFLOAT 来原子增加浮点类型数据。

觉得 zset 在让当当我们都应用系统中能用到地方到处就有 ,这里让当当我们都举有兩个 多 简单的例子,在团购系统中让当当我们都通常时要根据参团人数来排序成团列表,让当当我们都都希望参加这俩 即将成团的团。

stringredis 提供的字符串类型。可以针对 string 类型独立设置 expire time 。通常用来存储长字符串数据,比如,某个对象的 json 字符串。

本节所以 做数据形态学 和编码的一般性介绍,不做太大细节讨论,一方面是关于 redis 源码分析的资料网上有所以,还有有兩个 多 愿因所以 redis 每有兩个 多 版本的实现有很大差异,一旦展开细节讨论每有兩个 多 点每有兩个 多 数据形态学 就有很比较复杂,所以让当当我们都这里就不展开讨论这俩 ,所以 起到抛砖引玉作用。

对比 redis 3.2quicklistredis 3.0 ,很明显 quicklist 提供了更加丰沛 的压缩功能。__redis 3.0__ 的版本是每个 listnode 直接缓存值,而 quicklistnode 还有强大的有关于压缩能力。

觉得 set 无法设置 item 的过期时间,因此让当当我们可以将 set itemstring key 关联来达到相同的效果。

再看根据参团人数排序大问题,让当当我们都立刻就可以想到使用 zset 来防止团排序大问题,愿因非要有兩个 多 排序维度,所以有兩个 多 zset 就够了。让当当我们都使用有兩个 多 __zset__来缓存所有团的参团人数集合,它是有兩个 多 全量的团排序集合。

让当当我们都来看下删剪的流程,怎么防止查询、排序、分页的。

在所以比较特殊的场合愿因时要组合排序,愿因有多个 zset 分别用来对同有兩个 多 实体在不同维度的排序,按时间排序、按人数排序等。这俩 事先就可以组合使用 zset 带来的便捷性,利用 pipeline 再结合多个 zset 最终得出组合排序集合。

让当当我们都假设这俩 接口名为 getTopGroups(getTopGroupsRequest request)

page

上图是有兩个 多 根据团购code创建的zset,___score 分值___ 所以 参团人数累加和。

下面让当当我们都分享有兩个 多 使用多个 zset 、__string__ 来优化 团购系统 前台接口的例子。愿因篇幅和时间限制,这里只介绍跟本次案例相关的信息。

简单动态字符串简称 SDS ,在 redis 中所有涉及到字符串的地方就有 使用 SDS 实现,当然这里不包括字面量。 SDS 与传统 C 字符串的区别所以 SDS 是形态学 化的,它可以高效的防止分配、回收、长度计算等大问题。

list-max-ziplist-size:ziplist长度控制

愿因这里让当当我们都纯粹用 redis 来提高 cache 能力,不涉及到有关于任何搜索的能力,所以这里忽略所以比较复杂查询的请况。觉得让当当我们都在比较复杂的地方使用了 elastcsearch 来提高搜索能力。

上述让当当我们都分析总结出了有兩个 多 查询接口的基本信息,这里还有有兩个 多 有关于高并发接口的设计原则所以 将 hot-top 接口和一般 search 接口分背叛,愿因非要分而治之不能分别根据特点确定不同的技术。愿因让当当我们都不分职责将所有的查询场景封里装有兩个 多 接口里,非要 在中间优化接口性能的事先基本就很麻烦了,所以场景是无法愿因没办法 用 cache 来防止的,愿因接口里耦合了各种场景逻辑,就算勉强能实现性能所以 会高。

上图中模拟了有兩个 多 典型的支付 callback 峰值场景。在峰值再次出现的地方一般让当当我们都就有使用加 buffer 的最好的最好的法律法律依据来加快请求防止速度,原来 不能提高并发防止能力,提高 throughput

让当当我们都先来分析有兩个 多 查询接口所饱含的常规信息。

让当当我们都日常使用的是 redis 提供的 5 种数据类型,因此这 5 种数据类型在内存中的数据形态学 和编码有所以种。随着让当当我们都存储的数据类型的不同、数据量的大小不同就有引起内存数据形态学 的动态调整。

zset 最强大的功能所以 可以根据某个 score 比分值 进行排序,这在所以业务场景中非常急需。比如,在促销活动里根据商品的销售数量来排序商品,在旅游景区里根据流入人数来排序热门景点等。

query condition

同样有兩个 多 key ,因此愿因让当当我们都设置的值不同而 redis 确定了不同的内存数据形态学 和编码。觉得 redis 提供的 string 数据类型,因此 redis 会自动识别让当当我们都 cache 的数据类型是 int 还是 string

在进程里让当当我们可以很方便的使用 redisatomic 形态学 对 hash 某个项进行累加操作。

hot-top 接口是指热点、排名接口的意思,表示它的浏览量、并发量比较高,一般大促的事先就有有几个 这俩 性能要求比较高的接口。

string 类型让当当我们都在使用上最巧妙的是可以动态拼接 key__。通常让当当我们可以将一组 __id 里装 set 里,因此动态查找 string 还是算不算地处,愿因不地处说明愿因过期愿因愿因数据修改主动 delete 了,时要再做一次 cache 数据 load

这俩 集合让当当我们可以称为 功能数据__,这俩 数据是用来辅助 __cache 计算的,当进行各种集合运算以就有得出当前查询时要返回的子集,最后让当当我们都才会去获取某个订单真正的数据。

redis 3.2.0 版本的事先引入了 quicklist 链表形态学 ,结合了 linkedlistziplist 的优势。

这是 redis 3.0 版本的 sds.h 头文件定义,__3.0.0__ 事先变化比较大。__len__ 表示字符串长度,__free__ 表示空间长度,__buf__ 数组表示字符串。

这里让当当我们都不打算罗列这 5 种数据类型的使用最好的最好的法律法律依据,这俩 资料网上有所以。让当当我们都主要讨论这 5 种数据类型的功能特点,这俩 特点分别适合用于防止这俩 现实的业务场景,最重要的是让当当我们都怎么组合性的使用这 5 种数据类型来防止比较复杂的 cache 大问题。

觉得让当当我们都使用 5 种数据类型来缓存数据,因此 redis 会根据让当当我们都存储数据的不同而确定不同的数据形态学 和编码。

在所以比较复杂的场景中,也可以使用 SINTERSTORE 命令将交集计算后的结果存储在有兩个 多 目标集合中。 这在使用 pipeline 命令管道中一阵一阵有用,将 SINTERSTORE 命令包裹邮寄邮寄 在 pipeline 命令串中可以重复使用计算出来的结果集。

这非常适合实现类式于 Java Concurrency Fork/Join 框架中的 work-stealing 算法 (工作窃取)

hash 数据类型很明显是基于 hash 算法的,对于项的查找时间比较复杂度是 O(1) 的,在极端请况下愿因再次出现项 hash 冲突大问题,__redis__ 内部人员是使用链表加 key 判断来防止的。具体 redis 内部人员的数据形态学 让当当我们都在中间有介绍,这里就不展开了。

愿因让当当我们都习惯性的使用 string 而忽视所以五种数据类型的原来 深度图次愿因,大多是愿因让当当我们都对另外五种数据类型的使用和原理就有 太了解。这俩 事先往往会忽视在特定场景下使用五种数据类型愿因会比 string 性能高出所以,比如使用 hash 形态学 来提高某个实体的某个项的修改等。

hash 数据类型的特点通常可以用来防止饱含映射关系,同去又时要对所以项进行更新愿因删除等操作。愿因就有 某个项时要维护,非要 一般可以通过使用 string 来防止。

redis 为让当当我们都提供了 5 种数据类型,基本上让当当我们都使用频率最高的所以 string ,而对所以五种数据类型使用的频次稍弱于 string

愿因有时要对某个字段进行修改,使用 string 很明显是会多出所以开销,时要读取出来反序列化成对象因此操作,因此再序列化写回 redis ,这中间愿因还有并发大问题。

通过对愿因排序事先的团列表 zset 使用 zrange 来获取出分页集合。

让当当我们都总结了 redis 提供的 5 种数据类型的各人特点和一般的使用场景。因此让当当我们都不仅仅可以分事先开始用这俩 数据类型,让当当我们都删剪可以综合使用这俩 数据类型来完成比较复杂的 cache 场景。

Redis 内存数据形态学 与编码

基本上让当当我们都在做任何事情都时要根据所以条件进行排序。

而分类分类整理器不时要做 soft load balance ,愿因哪怕某个 queue list 比所以 queue list 多也无所谓,愿因下游 message handler 会根据 work-stealing 算法来窃取所以消费慢的 queue list

这俩 string:order:{orderId} 字符串 key 不须一定是为了服务五种场景,所以 整个系统最底层的数据,各种场景最后都时要获取这俩 数据。这俩 set 集合可以认为是查询条件数据,用来辅助查询条件的计算。

让当当我们都愿因了解了 redis 提供的 5 种数据类型,非要 redis 内部人员到底是怎么支持这 5 种数据类型的,也所以 说 redis 到底是使用这俩 样的数据形态学 来存储、查找让当当我们都设置在内存中的数据。

让当当我们都来仔细分析下,首先不同的查询条件从 DB 里查询出来的数据是不一样的,也所以 说查询出来的团列表是不一样的,愿因有 company 公司 、___channel 渠道___ 等过滤条件。愿因有兩个 多 团购活动下无需有太大团,顶多上百个是极限了,所以有兩个 多 查询条件出来的团列表也顶多几兩个 ,因此根据场景分析热点查询条件无需超过兩个 ,所以让当当我们都确定将 查询条件 hash 出有兩个 多 code 来缓存本次查询条件的全量团列表集合,因此这俩 结果集是非要 任何排序的。