概述redis中字典是最为频繁的一种复合型数据结构，除了hash结构本身用到字典外，redis本身就是一个由key,value的全局字典。组成结构//代码来自redis深度历险
struct dictht{
//二维 第一维是数组，第二维是链表（当hash取模时如果索引是相同的时候，则放到链表中--键冲突）
dictEntry** table;
//第一维数组
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2024-10-19 22:13:07
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第四节：Redis 数据结构之List 类型
存储list:
ArrayList使用数组方式
LinkedList使用双向链接方式
双向链接表中增加数据
双向链接表中删除数据
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2023-07-07 10:34:44
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在使用 Redis 存储多维数组时，我们经常会遇到结构化存储的问题。这主要是因为 Redis 是一个键值数据库，不支持直接存储复杂类型如多维数组。由于这个问题的存在，开发者需要找到符合Redis特性的存储方法，以确保数据的完整性和高效性，同时优化读写性能。
### 问题背景
在实际业务中，我们经常会需要存储和处理多维数组。例如，某个电商平台可能需要存储用户的购物车数据，包含多种商品、数量、价格
1 数组存储的要求数组存储的要求：连续存储。连续：数组的n个元素对应n（或n+1）个内存地址，两相邻元素的地址相邻。相邻元素：对于一维数组来说，相邻元素没有多大的选择，就是下标差绝对值为1的两元素；对于二维及以上的数组来说，以最左（右）下标为个位，次左（右）下标为十位…所组成的数字，相邻元素是下标差绝对值为1的两元素。同一区域的内存都是连续的，不存在形象的矩阵等型。在存储了数组的首地址后，按照何种
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2023-11-09 13:44:41
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简介Redis 使用字符串对象来表示位数组，因为字符串对象使用的 SDS 数据结构是二进制安全的，所以程序可以直接使用 SDS 结构来保存位数组，并使用 SDS 结构的操作函数来处理位数组。在 SDS 结构当中，buf 字节数组除了字符串结尾的 \0 空字符，其余的位置都存储着一个字节长的位数组，一个字节可以存储 8 位的二进制。这里需要注意的是，在 buf
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2023-08-04 10:26:13
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# 数组存储Redis：高效缓存与数据管理
在现代应用程序开发中，尤其是在高并发场景下，数据的快速存取是至关重要的。Redis，以其高效的数据存储和快速的读写能力，成为了众多开发者的首选缓存解决方案。在本文中，我们将深入探讨如何将数组存储到Redis中，以及在实际应用中的示例代码。
## 什么是Redis？
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的高性能键值
## 如何在Redis存储数组
### 简介
Redis是一个高性能的键值存储系统，它支持各种数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合等。本篇文章将指导你如何在Redis中存储数组。
### 流程图
下面是在Redis存储数组的流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 创建连接
创建连接 --> 选择数据库
选择数据库 --
原创
2023-11-01 03:07:52
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# 存储byte数组到Redis
在应用程序中，我们经常需要存储各种类型的数据到Redis，其中之一就是byte数组。本文将介绍如何使用Java将byte数组存储到Redis，并提供相应的代码示例。
## Redis简介
Redis是一个开源的高性能键值存储系统，它支持多种数据结构，包括字符串、哈希表、列表、集合和有序集合。Redis通常用于缓存、消息队列和数据持久化等场景。
Redis提
原创
2023-09-21 20:26:18
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第一部分：我们可以封装一个自己的Redis类转自： <?php
class MyRedis{
private static $handler;
private static function handler(){
if(!self::$handler){
self::$handler = new Redis();
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2023-08-21 19:38:18
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Redis中的Set与Java中的HashSet一样，无序且存储元素不重复。Redis的集合对象Set使用了intset和hashtable两种数据结构存储。intset我们可以理解为数组,hashtable就是普通的哈希表(key为Set集合中元素的值，value为null)。当value是整数值时，且数据量不大时使用inset来存储，其他情况都是用字典dict来存储。比如我有1个Set,元素为
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2024-06-10 07:16:02
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C语言并没有内置字典这种数据结构，因此Redis构建了自己的字典实现。Redis的哈希对象使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里面可以有多个哈希表节点，而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对。1.字典的结构（1）字典（dict）type属性和private属性是针对不同类型的键值对，为创建多态字典而设置的。type属性是一个指向dicType结构的指针，每个dicType结构保存了一簇用于操作特
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2024-06-24 09:05:06
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Redis提供了SETBIT，GETBIT，BITCOUNT，BITOP四个命令用于处理二进制位数组。 例：SETBIT为位数组指定偏移量上的二进制位设置值，偏移量从0开始计数； GETBIT获取位数组指定偏移量上的二进制位值； BITCOUNT统计位数组中，值为1的二进制位的数量； BITOP可以对多个位数组进行按位与，或，异或运算。命令结果SETBIT bit 0 10000 0001
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2023-10-07 18:36:30
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redis节衣缩食-BitMaps位图使用场景数据量庞大，且数据内容单一。在我们平时开发中，会有以下场景：上亿用户的某一状态，将每一个用户的id对应BitMaps的一个下标，就可以获取对应的状态，比如说发邮件，记录用户签到数据等...统计某一资源每日访问量，可以每天定时生成一个BitMaps，当用户访问了这个资源的时候，可以在BitMaps中把这个用户的位置下标设置为1BitMaps原理BitMa
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2023-06-13 22:22:00
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有网友指出修改框架源码是不对的，因为会被composer更新覆盖掉，我下面的操作大家适当取舍就行 现在做产品对抗并发的要求是越来越高了，所以memcache、redis这种基于内存的缓存是备受青睐。本人项目所使用的框架是Yii2，所以就来研究一下Yii2中如何使用redis。在网上查了几篇资料，感觉都不够完美。网上能查到的最多的写法如下，以下言论纯属个人观点，有错误的地方
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2024-06-19 08:45:56
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本文来说下Redis数据结构之集合 文章目录概述常用集合命令相关命令集合内的操作命令集合间的操作命令内部编码intset（整数集合）hashtable（哈希表）具体示例应用场景用户标签本文参考本文小结 概述集合（set）类型也是用来保存多个 字符串元素，但和 列表类型 不一样的是，集合中 不允许有重复元素，并且集合中的元素是 无序的，不能通过 索引下标 获取元素。 如图所示，集合 user:1:f
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2023-07-04 01:42:03
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redis的数据类型都是通过多种数据结构来实现，主要是出于时间和空间的考虑，当数据量小的时候通过数组下标访问最快，占用内存最小【压缩列表是数组的变种，允许存储的数据大小不同】因为数组需要占用连续的内存空间，所以当数据量大的时候，就需要使用链表，同时为了保证速度又需要和数组结合，也就有了散列表。1、字符串2、列表(list)：支持存储一组数据，这种数据类型对应两种实现方法，一种是压缩列表，另一种是双
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2023-05-30 13:34:48
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一、选择合适的存储数据结构的步骤：考虑该类数据的读写频率以及一对多还是一对一的键值对关系，选择适合的几个基本数据类型（Redis基于内存，写的速度基本可以保证）；根据需要对数据进行的操作，筛选或者组合使用以上的数据类型（同时需要单点查询以及范围查询的可以组合使用Hash以及ZSet，就是同一条记录保存两次，注意组合数据结构时需要启用事务操作来写数据）；为了进一步优化，给以上第二步选取的数据结构类型
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2023-05-29 11:30:14
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redis是一个key-value存储系统。它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。
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2023-05-25 11:27:17
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redis中的String怎么保存数据？当你保存 64 位有符号整数时，String 类型会把它保存为一个 8 字节的 Long 类型整数，这种保存方式通常也叫作 int 编码方式。但是，当你保存的数据中包含字符时，String 类型就会用简单动态字符串（Simple Dynamic String，SDS）结构体来保存。SDS包含三个属性：buf：字节数组，保存实际数据。为了表示字节数组的结束，R
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2023-06-25 10:27:57
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今天遇到个使用Redis存取对象集合的问题，百度半天，没个能用的，后来问了下基友，基友说是把集合转成json串，存入Redis，用的时候再做json解析，果然成功了。开心啊，哈哈哈。记录下，希望会帮助后来人。大致代码如下： `@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
List<User> list = null;
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2023-05-30 11:35:28
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