一、前言随着操作的不断执行， 哈希表保存的键值对会逐渐地增多或者减少， 为了让哈希表的负载因子（load factor）维持在一个合理的范围之内， 当哈希表保存的键值对数量太多或者太少时， 程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩。二、实现分析1.rehash过程分析扩展和收缩哈希表的工作可以通过执行 rehash （重新散列）操作来完成。Redis 对字典的哈希表执行 rehash 的步骤：
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2023-06-19 22:21:48
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小道消息-PubSub消息多播消息多播允许生产者只生产一次消息，由中间件负责将消息复制到多个消息队列，每个消息队列由相应的消费组进行消费。PubSub 常见指令> subscribe codehole.image codehole.text codehole.blog #同时订阅三个主题，会有三条订阅成功反馈消息
1) "subscribe"
2) "codehole.image"
3) (
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2023-10-27 06:58:21
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一、概述 Redis Cluster与Redis3.0.0同时发布，以此结束了Redis无官方集群方案的时代。 Redis Cluster是去中心化，去中间件，也就是说，集群中的每个节点都是平等的关系，都是对等的，每个节点都保存各自的数据和整个集群的状态。每个节点都和其他所有节点连接，而且这些连接保持活跃，这样就保证了我们只需要连接集群中的任意一个节点，就可以获取到其他节点的数据。
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2023-09-22 10:51:09
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# Redis Hash Sort 队列操作命令
Redis 是一个开源的内存数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。在 Redis 中，Hash 是一种存储键值对的集合类型，其中每个键值对称为一个字段。本文将介绍如何使用 Redis 的 Hash 类型实现一个排序队列，并展示相关的命令和代码示例。
## 流程图
以下是 Redis Hash Sort 队列操作的流程图：
`
原创
2024-07-18 04:13:41
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普通队列说明利用list 的push 和pop命令代码public class Charpter06_3 {
public static void main(String[] args)
throws Exception {
Jedis conn = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
conn.flushDB
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2023-06-29 14:43:48
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背景介绍Kafka简介 Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下：以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个partition内的消息顺序传输同时支持离线数据处理和实时数据处
Redis的常用数据类型String、List、Set、OrderSet、Hash 一、String类型应用场景 1.web应用中保存用户的token，用于集群服务器的token校验； 2.对web应用的查询结果进行缓存； 3.保存系统中一些可以更变的key-value的数据，例如：设置系统某个定时器执行的时间； 4.incr是原子的，实现系统的计数统计，例如文档保存的编号，第一个文档为1,第二个
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2023-08-22 13:38:42
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1、redis.properties##redisIP地址
#redis.host=10.14.2.212
redis.host=127.0.0.1
##redis默认端口号
redis.port=6379
#redis密码
redis.pass=a7217sec!@#
##redis.database=0 ##指定使用第几个库
redis.maxIdle=300
redis.maxA
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2024-10-16 22:04:08
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文章目录哈希表的优势实现链式hash哈希冲突设计与实现链式 hash为什么链式hash可以解决冲突实现 rehash什么时候触发 rehashrehash 扩容渐进式 rehash实现 哈希表的优势哈希表作为一种关键的数据结构应用非常普遍，比如在 Memcache 中，哈希表被用来作索引。而对于 Redis 来说，哈希表是键值对中的一种值类型，同时，Redis 也是用一个全局哈希表来保存所有的键
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2023-09-20 07:06:41
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文章目录hash（字典）hash常用方法hsethgethmsethmgethgetallhexistshincrbyhlenhdelhvalshincrbyfloathkeyshsetnx hash（字典）Redis 的字典相当于 Java 语言里面的 HashMap，它是无序字典，内部存储了很多键值对。 Redis hash 是一个string类型的field和value的映射表，hash特
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2023-08-15 13:36:44
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redis 中的hash命令可以看成具有String key 和String value的map容器。所以该类型非常适合存储值对象的信息。这里的结构像极了JavaBean对象，例如UserName、Age、Sex、Address等等。如果hash中包含的字段少，那么该类型占据的磁盘空间也就很少。每一个hash可以存储4294967295个键值对hash增、改：hset key 
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2023-07-07 17:11:27
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目录一、dict数据结构二、Redis的rehash2.1 redis中dict构成2.2 为什么进行rehash2.3 rehash触发条件2.4 rehash时其它操作三、渐进式rehash一、dict数据结构dict字典结构是一个key -> Value映射的数据结构，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。dict本质上是为了解决
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2023-08-30 08:14:44
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Redis HashRedis Hgetall 命令基本语法如下命令用于返回哈希表中，所有的字段和值。 在返回值里，紧跟每个字段名(field name)之后是字段的值(value)，所以返回值的长度是哈希表大小的两倍。redis 127.0.0.1:6379> HGETALL KEY_NAMEEg:redis 127.0.0.1:6379> HSET myhash field1 "f
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2023-07-09 22:10:31
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技术格言世界上并没有完美的程序，但是我们并不因此而沮丧，因为写程序就是一个不断追求完美的过程。背景介绍Redis 集群没有使用一致性hash，而是引入了哈希槽的概念，预分好16384个桶，根据 CRC16(key) mod 16384的值，决定将一个key放到哪个桶中，每个Redis物理结点负责一部分桶的管理，当发生Redis节点的增减时，调整桶的分布即可。Hash tag的使用背景场景1为了实现
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2023-06-13 12:15:30
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2023-05-29 11:18:19
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1、Hash(哈希)
Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。其中value相当于一个map集合，即key-mapRedis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿）2、基本命令
所有hash命令都是以H开头2.1、hset命令
Hset 命令用于为哈希表中的字段赋值 。如果哈希表
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2023-05-29 11:01:52
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Redis存在五种基础类型：字符串(String)、列表(List)、哈希(Hash)、集合(Set)、有序集合(Sorted Set)。本次列举出Hash的常用操作。 Redis官网：https://redis.io/ 一、哈希(Hash)介绍 哈希(Hash)是Redis 中基本的类型，一个 key 对应着一个集合，其中集合中以field-va
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2023-07-19 16:37:17
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Redis支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)。现在轮到哈希的部分。Redis hash 是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。Set就是一种简化的Hash,只变动key,而value使用默认值填充。可以将一个Hash表作为一个对象进行存储，表中存放对
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2023-07-07 17:11:35
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redis哈希表结构 使用链地址方法来解决键冲突的，冲突后追加到链表后面。redis中有两个哈希表，其中一个时正常使用的 ht[0]，另一个是在扩容或者收缩时才需要的ht[1]，一般为空redis中的哈希表也是有 负载因子的负载因子 = 哈希表已保存节点数量 / 哈希表大小（桶的数量） load factor = ht[0].used / ht[0].sizeredis扩容时机： 1.服务器未执行
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2023-05-25 14:31:31
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引言在分布式系统中，对数据的准确定位以及整个系统的结构具有很高的要求。下现代分布式寻址算法中，主要以下面三种算法为代表：hash 算法（大量缓存重建）一致性 hash 算法（自动缓存迁移）+ 虚拟节点（自动负载均衡）redis cluster 的 hash slot 算法（也叫hash槽）hash算法比较适合固定分区或者分布式节点的集群架构。一致性hash算法比较适合需要动态扩容的分布式架构以及一
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2023-07-12 16:32:56
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