Redis对于底层数据结构的极致封装，是Redis高效运行的原因之一。我们结合Redis源码对其进行分析。
schema 所对应的db仅以编号区分。同一个db 内，key 作为顶层模型，它的值是扁平化的。也就是说db 就是key的命名空间 key的定义通常以“:” 分隔，如：Article:Count:1 我们常用的Redis数据类型有：string、list、set、map、sorted-set
哈希表是计算机科学中一种重要的数据结构，广泛应用于各种软件系统中，如数据库、缓存系统等。本文将深入探讨哈希表的原理、应用场景，并介绍一些性能优化的方法，以帮助读者更全面地理解和应用哈希表。
哈希表是一种常用的数据结构，它通过哈希函数将键映射到存储位置，从而实现高效的数据访问和插入操作。
“JSON Beautifier”扩展程序是一个实用工具，可方便查看、编辑、格式化、验证和导出JSON页面。该扩展程序无需任何设置即可运行。每当页面的MIME类型与有效的JSON格式相对应时，它会无缝地转换JSON页面。页面加载完成后，JSON查看器会检查页面是否与JSON兼容。如果解析器成功返回一个对象（或一个数组），内容将显示在可编辑的用户界面中。否则，数据将以原始格式显示。
Python语言比起C++、Java等主流语言，语法更简洁，也更接近英语，对编程世界的新人还是很友好的，这也是其显著优点。最近总有人问我Python相关的问题，这些问题也偏基础，自古有句话，授人以鱼不如授人以渔，刚好趁五一时间总结了几篇Python的知识点，帮助小伙伴成功入坑Python，将这门工具语言顺利掌握起来。
上期我演示了高效过滤停用词的方法，这期我将带你重温Python基础中set集合和字典的使用方法，并讲解字典和集合的实现原理。本期同步更新的还另有一篇《词频统计的3种方法》。
python 读取文件有三种方法：read(), readline(), radlines()
创建与输入数组相等长度的新数组，作为直接寻址表。两数之和的期望是Target，将Target依次减输入数组的元素，得到的值和直接寻址表比较，如果寻址表存在这个值则返回；如果不存在这个值则将输入数组中的元素插入寻址表，再进行输入数组中的下一个元素。
列表List< T>实现了IList、ICollection、IEnumberable、IList接口。可以向该列表中动态的添加、删除、查找元素。如果列表中的元素满了，会动态分配一个容量是原来两倍的列表。为了避免多次重新分配内存带来的系统开销，如果事先知道所使用的列表的最大值，可以为列表预先分配足够的容量。
首先保证这一篇分析查找算法的文章，气质与大部分搜索引擎搜索到的文章不同，主要体现在代码上面，会更加高级，会结合到很多之前研究过的内容，例如设计模式，泛型等。这也与我的上一篇面向程序员编程——精研排序算法不尽相同。 关键字：二分查找树，红黑树，散列表，哈希，索引，泛型，API设计，日志设计，测试设计，重构 查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素，在计算机应用中，查找是常用的基本运算。 当今世纪，IT界最重要的词就是“数据！数据！数据！”，高效检索这些信息的能力是处理他们的重要前提。数据结
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在”捣鼓“操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。
IntelliJ IDEA作为一款强大的Java集成开发环境，提供了许多实用的快捷键，能够极大地提高开发效率和舒适度。在本文中，我们将列举一些常用的快捷键，帮助你更快地完成编码、导航、搜索、代码重构等任务。
哈希表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组）。它是一种根据关键码值（Key-value）直接访问在内存存储位置的数据结构。
在Java编程中，集合是一个关键概念，用于管理数据的组合。Java提供了丰富的集合类来满足不同的需求。其中，Set和Map是两个常用的集合类别，各自具有独特的特点和用途。在本篇文章中，我们将深入了解Set和Map集合，帮助您理解它们的原理、常用方法和适用场景。
Redis所有的数据都在内存中，而内存又是非常宝贵的资源。对于如何优化内存使用一直是Redis用户非常关注的问题。本文让我们深入到Redis细节中，学习内存优化的技巧。分为如下几个部分：
Hash，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
08 年的时候有一个意大利西西里岛的小伙子，笔名 antirez，创建了一个访客信息网站 LLOOGG.COM。有的时候我们需要知道网站的访问情况，比如访客的 IP、操作系统、浏览器、使用的搜索关键词、所在地区、访问的网页地址等等。在国内，有很多网站提供了这个功能，比如 CNZZ，百度统计，国外也有谷歌的 Google Analytics。我们不用自己写代码去实现这个功能，只需要在全局的 footer 里面嵌入一段JS 代码就行了，当页面被访问的时候，就会自动把访客的信息发送到这些网站统计的服务器，然后我们登录后台就可以查看数据了。
本篇内容包括 1. 内存消耗分析 2. 管理内存的原理与方法 3. 内存优化技巧
本文讲述了如何构建一个全链路日志监控平台，包括数据采集、存储、查询和分析等方面的技术实现。同时，文章还探讨了在构建过程中所遇到的挑战和问题，以及解决方案。
Python 中的字典（Dictionary）是一种非常强大且常用的数据结构，它提供了键-值对之间的映射
Python作为一门多用途的编程语言，提供了多种基本数据结构，包括列表、元组、集合和字典。这些数据结构在Python编程中起着至关重要的作用。本文将深入探讨这些数据结构的特性、用法以及最佳实践，帮助你更好地理解和利用Python的基本数据结构。
HashMap是Java中用来存储键值对的一个类，实现了Map接口。在实际应用中使用非常广泛，因此对其源码的解读和理解也非常重要。下面我将结合HashMap的源码，深入讲解HashMap的实现细节和背后的实现原理。
导读：无论是关系型数据库还是非关系型数据库，都是某种数据模型的实现。本文将为大家简要介绍5种常见的数据模型，让我们来追本溯源，窥探现在流行的数据库解决方案背后的神秘世界。
一、实用类快捷键 1 常用熟悉的快捷键 CTRL+C（复制）、CTRL+X（剪切）、CTRL+Z（撤销）、CTRL+F（查找）、CTRL+H(搜索文件或字符串)、CTRL+Y（重做）、CTRL+/（双斜杠注释）、ALT+/（提示）、CTRL+SHIFT+F（格式化代码） 2 编码辅助类 1)CTRL+D 删除当前行。 2)CTRL+ALT+Down（Up） 复制当前行到下（上）一行中。比CTRL+C单纯的复制功能要方便好用（省掉了粘贴步骤），主要是用在编写代码时，需要移动代码的地方。 3)ALT+Down、
字典（dictionary）， 又名映射（map）或关联数组（associative array）是一种抽象数据结构， 由一集键值对（key-value pairs）组成。
在数据库存储领域如果单表数据量很大，通常会采用分库分表，同样在缓存领域同样需要分库，下面以一个非常常见的Redis分库架构为例进行阐述。
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的高性能的存储系统，通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的缓存与存储需求
散列表（Hash Table）是一种非常重要的数据结构，它允许我们根据键（Key）直接访问在内存存储位置的数据。这种数据结构是一种特殊类型的关联数组，对于每个键都存在一个唯一的值。它被广泛应用于各种程序设计和应用中，扮演着关键的角色。散列表的主要优点是查找速度快，因为每个元素都存储了它的键和值，所以我们可以直接访问任何元素，无论元素在数组中的位置如何。这种直接访问的特性使得散列表在处理查询操作时非常高效。因此，无论是进行数据检索、缓存操作，还是实现关联数组，散列表都是一种非常有用的工具。这种高效性使得散列表在需要快速查找和访问数据的场景中特别有用，比如在搜索引擎的索引中。散列表的基本实现涉及两个主要操作：插入（Insert）和查找（Lookup）。插入操作将一个键值对存储到散列表中，而查找操作则根据给定的键在散列表中查找相应的值。这两种操作都是 O(1) 时间复杂度，这意味着它们都能在非常短的时间内完成。这种时间复杂度在散列表与其他数据结构相比时，如二分搜索树或数组，显示出显著的优势。然而，为了保持散列表的高效性，我们必须处理冲突，即当两个或更多的键映射到同一个内存位置时。这是因为在散列表中，不同的键可能会被哈希到同一位置。这是散列表实现中的一个重要挑战。常见的冲突解决方法有开放寻址法和链地址法。开放寻址法是一种在散列表中解决冲突的方法，其中每个单元都存储一个键值对和一个额外的信息，例如，计数器或下一个元素的指针。当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么下一个空闲的单元将用于存储新的元素。然而，这个方法的一个缺点是，在某些情况下，可能会产生聚集效应，导致某些单元过于拥挤，而其他单元过于稀疏。这可能会降低散列表的性能。链地址法是一种更常见的解决冲突的方法，其中每个单元都存储一个链表。当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么新元素将被添加到链表的末尾。这种方法的一个优点是它能够处理更多的冲突，而且不会产生聚集效应。然而，它也有一个缺点，那就是它需要更多的空间来存储链表。总的来说，散列表是一种非常高效的数据结构，它能够快速地查找、插入和删除元素。然而，为了保持高效性，我们需要处理冲突并采取一些策略来优化散列表的性能。例如，我们可以使用再哈希（rehashing）技术来重新分配键，以更均匀地分布散列表中的元素，减少聚集效应。还可以使用动态数组或链表等其他数据结构来更好地处理冲突。这些优化策略可以显著提高散列表的性能，使其在各种应用中更加高效。
CloudBaseFramework是一款云原生一体化部署工具，支持前后端应用一键部署，快速将应用无缝部署在Serverless架构的云开发（FaaS + CaaS +BaaS）平台，享受免运维、高性能、高可靠性、可弹性扩缩容的的应用体验。 CloudBaseFramework首创支持前后端（web/小程序/移动端/服务端）一体化部署，将传统应用通过框架层的适配、资源的统一描述和编排，打造为 Serverless 架构上弹性、高扩展的云原生应用。同时提供了丰富BaaS 能力，高效开发一云多端应用。 相比同
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分析用例几乎只使用查询表中列的子集，并且通常在广泛的行上聚合值。面向列的数据极大地加速了这种访问模式。操作用例更有可能访问一行中的大部分或所有列，并且可能更适合由面向行的存储提供服务。Kudu 选择了面向列的存储格式，因为它主要针对分析用例。
insert(index, object) 在指定位置index前插入元素object
服务注册中心本质上是为了解耦服务提供者和服务消费者。对于任何一个微服务，原则上都应存在或者支持多个提供者，这是由微服务的分布式属性决定的。更进一步，为了支持弹性扩缩容特性，一个微服务的提供者的数量和分布往往是动态变化的，也是无法预先确定的。因此，原本在单体应用阶段常用的静态LB机制就不再适用了，需要引入额外的组件来管理微服务提供者的注册与发现，而这个组件就是服务注册中心。
在前面的系列文章中，依次介绍了基于无序列表的顺序查找，基于有序数组的二分查找，平衡查找树，以及红黑树，下图是他们在平均以及最差情况下的时间复杂度：
输入一个错误的英文单词，它就会提示“拼写错误”。这个单词拼写检查功能，虽然很小但却非常实用。是如何实现的呢？
redis 为每种数据类型都提供了多种内部编码方式，以散列类型为例，通过散列表实现散列类型，此时查找和赋值操作时间复杂度为 O(1)，但是当键中元素很少时，O(1)的性能并不会比 O(n)有明显的性能提高。所以此时 redis 会使用一种比较紧凑但是性能稍差的内部编码方式，内部编码方式对于开发者来说是透明的，当键中元素变多时，redis 就会自动调整内部编码方式，转换为散列表。
Redis全局哈希表（Global Hash Table）是指在Redis数据库内部用于存储所有键值对的主要数据结构。它的实现原理涉及到哈希表、字典、渐进式rehash等技术，以下是Redis全局哈希表的实现原理和查询流程：
如果你不想看文章,可以直接看配套的视频; (后续的视频会在 公众号、CSDN、B站等各平台同名号石臻臻的杂货铺上上传 )
腾讯云向量数据库(Tencent Cloud VectorDB)是一款专为存储、检索和分析多维向量数据而设计的全托管式企业级分布式数据库服务。其独特之处在于支持多种索引类型和相似度计算方法，拥有卓越的性能优势，包括高QPS（每秒查询率）、毫秒级查询延迟，以及单索引支持数亿级向量数据规模。通过简单易用的可视化界面，用户可以快速创建数据库实例，进行数据操作，执行查询操作，并配置嵌入式数据转换，提供更广泛的数据处理能力。该数据库适用于多种场景，如构建大型知识库、推荐系统、智能问答系统以及文本/图像检索任务，为企业提供了强大的工具，助力各种应用场景下的高效数据管理和智能应用实现。
这里只需要创建一个元素的List的时候用Arrays.asList()的话那插件就会在代码下报黄线提示你这是代码坏味道，建议优化。后面我就发现了使用Collections的singleton的一系列方法创建单个元素集合使用：
可以按Tab键插入选定的成员。然后，当您添加左括号时，您将看到有关函数所需的任何参数的信息。
本文将介绍 SpringMVC 中内容协商，可能有朋友听过，没听过的估计觉得很陌生，不管怎么样，先告诉你一点，这篇是非常重要的一个知识点，一定不要错误，坚持看完，一定会有大量收获，末尾有 pdf 版本，需要的自行获取。
String是简单的key-value 键值对，value不仅可以是String，也可以是数字。String在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisObject所引用，当遇到incr,decr等操作时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库开源项目。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可护展数据库
大家好，我是灿视。 端午节最后一天，明天开始又是新一周忙碌的工作了。对于即将开启秋招战场的老铁们，需要调整心态，静下心来，开始查漏补缺啦！
//字符型，存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中，UTF-8 编码的字符串才是合法的
答：你设置的环境变量GOPATH的值决定了这个顺序。如果你在GOPATH中设置了多个工作区，那么这种查找会以从左到右的顺序在这些工作区中进行。
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