## Redis Map结构命名方案
### 引言
在现代应用程序中，Redis作为一个高性能的键值数据库，广泛应用于缓存、会话管理和实时数据处理等领域。在使用Redis的Map结构（即Hash）时，合理的命名规范不仅能够提高代码的可读性和可维护性，还能使得数据管理更加清晰。本方案将提出一套合理的命名规范，并通过代码示例来说明其应用。
### 命名结构
在设计Redis Map结构的命
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）“和"Reduce（归约）”，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归
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2023-09-22 14:14:55
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# Redis Map 结构
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，它提供了多种数据结构以满足不同的需求。其中之一就是Map结构，它提供了一种键值对的存储方式。本文将介绍Redis Map结构的使用方法，并通过代码示例来展示其用法。
## Redis Map 命令
Redis提供了一系列的命令来操作Map结构。下面是一些常用的命令：
- `HSET key field value`：
原创
2023-09-30 11:37:10
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Redis 字典结构 文章目录Redis 字典结构1. 介绍2. 字典的实现2.1 哈希表2.2 哈希表节点2.3 字典3. 哈希算法3.1 用于计算int型哈希值的函数3.2 MurmurHash2 算法4. rehash4.1 哈希表扩容与收缩的规则5. 渐进式rehash 1. 介绍字典还有一个更为通俗的名字：map（映射），是一种用于保存键值对的抽象数据结构. 很多语言都内置了字典这种
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2023-08-30 08:56:36
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目录存储结构数据类型字符串类型（String）列表类型（list）哈希类型（hash）集合类型（set）有序集合（sorted-set）缓存大致可以分为两类，一种是应用内缓存，比如Map(简单的数据结构)，以及EH Cache(Java第三方库)，另一种 就是缓存组件，比如Memached，Redis；Redis（remote dictionary server）是一个基于KEY-VALUE的高性
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2023-09-18 22:18:36
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一.同样是缓存，map和Redis的区别Redis是一种高性能的非关系型数据库，它可以存储大量的数据。相比之下，Java中的Map只能存储有限的数据，通常不能超过JVM的堆大小限制。除了存储大量的数据，Redis还支持本地持久化，这意味着数据可以在磁盘上持久保存，以便在重启Redis时恢复数据。Java中的Map无法进行本地持久化。Redis还支持作为分布式缓存，这意味着数据可以在多个节点上进行缓
Redis 字典结构 文章目录Redis 字典结构1. 介绍2. 字典的实现2.1 哈希表2.2 哈希表节点2.3 字典3. 哈希算法3.1 用于计算int型哈希值的函数3.2 MurmurHash2 算法4. rehash4.1 哈希表扩容与收缩的规则5. 渐进式rehash 1. 介绍字典还有一个更为通俗的名字：map（映射），是一种用于保存键值对的抽象数据结构. 很多语言都内置了字典这种
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2023-08-30 08:56:37
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文章目录一、键值设计1.key名设计【强制】以英文字母开头，命名中只能出现小写字母、数字、英文点号.和英文半角冒号:【强制】不该使用含义不清的key以及特别长的key名【强制】禁止使用Redis保留字命名key【强制】命名规范：业务模块名:业务逻辑含义:其他【推荐】简洁性2.value设计【强制】拒绝bigkey【强制】禁止在Redis中存储敏感的明文数据【推荐】选择适合的数据类型3.【强制】关
原创
2023-05-25 10:27:05
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应用场景小型应用（更轻量级）分布式系统中全局缓存支持分布式锁支持过期时间架构设计 架构设计是期望客户端与服务端的调用方式的，因为服务端单独部署有以下三种好处不与应用jvm耦合，可用于分布式系统过期策略采用定期删除和惰性删除两种（如果服务端不单独部署就只能实现惰性删除，即get key时判断是否过期并进行是否删除操作）服务端单独部署支持持久化同时考虑到本身my-cache是用于小型服务的
Redis五种基本数据类型底层实现1、Redis是什么Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持多种类型的数据结构，如 **字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets） **与范围查询， bitmaps， hyperloglogs 和 地理空间（g
1、 字典字典，又称为符号表（symbol table）、关联数组（associative array）、或映射（map），是一种用于保存键值对（key-value pair）的抽象数据结构。字典在Redis中的应用很广泛，比如Redis的数据库就是使用字典来作为底层实现的，对数据库的增删改查操作也是构建在对字典的操作之上的。1.1 字典的实现Redis的字典底层实现是哈希表，一个哈希表里面可以有
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2023-08-15 08:10:33
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Redis的KV存储结构Redis内存数据库，最底层是一个redisDb; redisDb 整体使用 dict字典 来存储键值对KV; 字典中的每一项，使用dictEntry ，代表KV键值；类似于HashMap中的键值对Entry。 why dict/map?dict是一种用于维护key和value映射关系的数据结构，与很多编程语言中的Map类似。为什么dict/map 这么
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2023-07-12 20:29:48
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我们平时用Redis的时候，只是了解到了它对外的一些结构，如：string、list、set、hash、zset，但是我们却很少能了解到Redis内部用的存储结构，小编将在这篇文章和大家秀一下Redis中的一个内部结构——dict。一、dict是什么不知道大家在用Redis的时候有没有注意到，我们在使用大多数Redis命令的时候，都会让你输入一个key，后面才会让你输入具体的值。 我们本篇文章所述
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2023-06-13 16:11:29
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字典，又称为 符号表、关联数组或映射 ，是一种用于保存 键值对 的抽象数据结构。在字典中，一个键可以和一个值进行关联，这些关联的键和值称为键值对。键值对中键是 唯一的 ,我们可以根据 键key 通过映射查找或者更新对应的 值value 。很多高级开发语言有对应集合支持字典这种数据结构，比如 
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2023-07-20 12:17:55
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Redis的字典使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里面有多个哈希表节点,而每个哈希表节点保存了字典中的一个键值对（key-value） ###1.字典的实现说白了,基本上就是跟Java中的HashMap一样一样的###1.1 哈希表typedef struct dictht{
//哈希表数组 数组中的每个元素都指向 dict.h/dictEntry结构的指针,
//每个dictEntry结构保
dict是一个用于维护key和value映射关系的数据结构，与很多语言中的Map或dictionary类似。Redis的一个database中所有key到value的映射，就是使用一个dict来维护的。不过，这只是它在Redis中的一个用途而已，它在Redis中被使用的地方还有很多。比如，一个Redis hash结构，当它的field较多时，便会采用dict来存储。再比如，Redis配合使用dic
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2023-09-19 23:14:38
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MapReduce是一种并行编程模型，用于大规模数据集的并行运算，能够以一种可靠的，具有高容错能力的方式并行地处理TB级别以上的海量数据集。Map（映射）和Reduce（规约）是它的主要思想。 一、MapReduce工作流程总览MapReduce Job（作业）是客户端需要执行的一个工作单元：它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将job分成若干个task（任务）
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2023-08-11 11:58:47
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字典，简单说就是存储key-value键值数据，当然value=NULL那么就是集合了。字典通俗来说就是C++ STL中的map，STL中的map是用red-black tree实现的，因为map不仅能够保证key不重复，而且key还是按照字典序存储的，而Redis中的字典并不要求有序，因此为了降低编码的难度使用哈希表作为字典的底层实现。Redis的字典是使用一个桶bucket，通过对key进行
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2023-09-19 20:21:05
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前沿Redis的底层数据结构大概分为简单字符串、字典、压缩列表、类似于LinkedList链表、跳跃表这几种，这边文章我们主要聊聊字典底层数据结构。正文字典结构（dict）是Redis服务器中出现最为频繁的复合型数据结构，用到地方很多，例如hash结构，如果数据少且小的时候会使用到字典，反之使用压缩链表，整个Redis所有key和value组成一个全局的字典、带过期时间的key集合、zset集合汇
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2023-07-13 16:07:51
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一、HashMap的内部存储结构 Java中数据存储方式最底层的两种结构，一种是数组，另一种就是链表，数组的特点：连续空间，寻址迅速，但是在删除或者添加元素的时候需要有较大幅度的移动，所以查询速度快，增删较慢。而链表正好相反，由于空间不连续，寻址困难，增删元素只需修改指针，所以查询慢、增删快。有没有一种数据结构来综合一下数组和链表，以便发挥他们各自的优势？答案是肯定的！就是：哈希表。哈希表具有较
