一致性Hash原理和实现一、算法背景二、应用场景三、使用Hash算法四、一致性Hash的基本概念五、一致性Hash算法的容错性和可扩展性 一、算法背景一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题,使得DHT可以在P2P
前言本文将介绍RedisHash数据结构底层结构,字典。概述字典,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(key )可以和一个值(value)进行关联(或者说将键映射为值),这些关联的键和值就称为键值对。字典经常作为一种数据结构内置在很多高级编程语言里面,但Redis所使用的C语言并没有内置这种数据结构,因此 Redis构建了自己的字典实现。字典在R
hash底层存储结构redis的哈希对象的底层存储可以使用ziplist(压缩列表)和hashtable。当hash对象可以同时满足一下两个条件时,哈希对象使用ziplist编码。哈希对象保存的所有键值对的键和值的字符串长度都小于64字节哈希对象保存的键值对数量小于512个redis hash数据结构redishash架构就是标准的hashtab的结构,通过挂链解决冲突问题。
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。它们和数据类型的对应关系如下图所示: 为了实现从键到值的快速访问,Redis 使用了一个哈希表来保存所有键值对。一个哈希表,其实就是一个数组,数组的每个元素称为一个哈希桶。哈希桶中的元素保存的并不是值本身,而是指向具体值的指针。哈希表保存了所有的键值对,所以,我也把它称为全局哈希表。哈希表的最大
转载 2023-08-07 22:20:20
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1 首先哈希hash,散列,直译为哈希。哈希表,即为散列存储结构,采用散列技术2结构数组 + 链表,图示:将记录存储在一块连续的存储空间中,这块连续存储空间称为散列表或哈希表(Hash table)使用一个Entry数组来存储数据,用key的hashcode取模来决定key会被放到数组里的位置,如果hashcode相同,或者hashcode取模后的结果相同(hash collision),那么这些
文章目录Redis数据结构——哈希ziplist:压缩列表hashtable:字典REHASHREHASH 流程REHASH 触发条件渐进式REHASHREHSH期间键值对访问规则 Redis数据结构——哈希哈希对象有两种编码方案,当同时满足以下条件时,哈希对象采用ziplist编码,否则采用hashtable编码:哈希对象保存的键值对数量小于512个;哈希对象保存的所有键值对中的键和值,其字符
redis hash底层是压缩列表 和 哈希表两种形式 ,哈希表的形式是下面这样一层层嵌套的 , 转载自公众号 CodeSheep 源码中这几种类型的定义 这里面的哈希结点dictEntry使用链地址法解决哈希冲突问题 字典dict里存了两个哈希表dictht , 用于处理rehash过程 , 哈
原创 2021-06-17 19:26:09
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文章目录1. Dict1.1 Dict的实现1.2 Dict扩容1.3 Dict收缩1.4 Dict的rehash2.5 总结 1. DictRedis 是一个键值型的数据库,可以根据键实现快速的增删改查,而键与值得映射关系正式通过Dict来实现的。1.1 Dict的实现Dict由三部分组成:哈希表(DictHashTable)、哈希节点(DIctEntry)、字典(Dict)Redis 的 D
转载 2023-08-18 20:57:07
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字典又称符号表,关联数组或者映射,是一种用于保存键值对的抽象数据结构。一、Redis的字典底层结构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节点,而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对,Redis的字典可以参照Java中的HashMap。哈希表代码typedef struct dictht{ //哈希表数组 dictEntry **table;
RedisHash类型原理和应用场景(七)原理分析哈希表是一种保存键值对(key-value)的数据结构。哈希表中的每一个 key 都是独一无二的,程序可以根据 key 查找到与之关联的 value,或者通过 key 来更新 value,又或者根据 key 来删除整个 key-value等等。在讲压缩列表的时候,提到过 RedisHash 对象的底层实现之一是压缩列表(最新 Redis
转载 2023-07-12 15:50:15
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1、说明Redis的字典相当于Java语言里面的HashMap,它是无序的字典,内部存储了很多的键值对。Redis字典的值只能是字符串,同时为了追求高性能,Redis采用了渐进式rehash策略。当hash移除了最后一个元素之后,该数据结构被自动删除,内存被回收。Redis的每个hash可以存储 232 - 1键值对(40多亿)。2、内部实现2.1 rehash策略redis
转载 2023-06-14 20:45:50
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Redis 哈希底层数据结构 Redis 的哈希由叫字典的数据结构来实现,但 Redis 所使用的 C 语言并没有内置的这种数据结构,因此 Redis 构建了自己的字典实现。 哈希表结构图 哈希表针对指定的 key 进行散列计算后,可以映射到数组的一个位置,然后在指定的索引位置获取或存放数据,如果指定位置上存在数据(冲突),则进行链表遍历或添加链表只需记住这张图:hash 底层说一下 底层主要有
Redis核心技术与实战 - 02                           —— 了解Redis“快”的基本原理,理解 Redis 中有哪些潜在的“慢操作”目录一、Redis的 【key:value】 用什么结构组织?  1、R
Redis底层数据结构数据结构大致来说是这么实现的,由几种基本类型的,组成redis对应的各种数据结构。所以下面我们先来了解一下这几种基本的数据结构。动态字符串SDS:SDS是redis里面定义的一种存储字符串的数据结构。传统的c语言字符串,获取字符串长度需要运算;字符串数组通常有结束标识,非二进制安全的;字符串一旦创建,就不能修改了(底层是char数组,当然不能修改了)。基于以上问题,redis
转载 2023-08-28 20:04:09
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redis底层采用哈希表的形式来保存键值对。哈希表的好处就是用O1的时间复杂度就能找到对应的键值对。只需要根据key的哈希值就能找到对应的哈希桶数据。但是毕竟是hash桶,也会带来哈希碰撞。哈希碰撞:当写入的数据越来越多,两个key的hashcode算法寻找哈希桶,发现落在了同一个哈希桶中。 redis解决的方案是 同一个哈希桶里的数据用链表保存,数据之间依次用指针连接。这里就会出现redis的性
目录概要简单动态字符串链表字典跳跃表整数集合压缩列表概要简述Redis底层使用的数据结构,如SDS,字典,跳跃表等。简单动态字符串SDS,simple dynamic string,可修改的简单动态字符串,用作Redis默认字符串表示。与C语言字符串对比的优势获取字符串长度的复杂大为O(1)因为记录了长度 API是安全的,不会造成缓冲区溢出因为追加字符串内容时,会检查剩余长度是否满足要求
前面这篇文章 《图解Redis底层数据结构实现原理》简单的讲解了redis底层数据结构,本篇文章继续深入了解dict(字典)数据结构的扩容过程(即渐进式rehash过程)。1.dict数据结构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。di
Hash: String元素组成的字典,适合用于存储对象 1. select 更换命名空间 select 1 2. 设置hash,key为mp,键为name 值为zhangsan hexists判断hash的key是否存在 3. 获得map中键为name的值 4.在设置一个键age,值为20. hg
转载 2018-08-25 22:20:00
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# Redis Hash结构 ## 简介 Redis是一个开源的键值对存储系统,是目前非常流行的NoSQL数据库之一。在Redis中,Hash结构是一种用于存储键值对的数据结构,类似于关联数组或者字典。 Redis Hash结构将一个字符串类型的field与一个value关联起来,field和value都可以是字符串类型。与一般的键值对不同,Redis Hash结构可以存储多个field和va
原创 2023-08-20 03:22:44
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一,redis数据结构  1,redis五大对象    redis提供给用户直接访问的对象有五个:字符串对象,列表对象,哈希对象,集合对象,有序集合对象。  2,redis有较高性能的原因     除了直接使用内存的原因以外,基本对象使用多种底层数据结构,且灵活变化是redis高性能的另一个原因  3,底层数据结构    整数值,embstr编码的SDS(简单动态字符串对象),row编码的SDS,
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