最近在学Redis,我相信只要是接触过Java开发的都会听过Redis这么一个技术。面试也是非常高频的一个知识点,之前一直都是处于了解阶段。秋招过后这段时间是没有什么压力的,所以打算系统学学Redis,这也算是我从零学习Redis的笔记吧。
跳跃表(skiplist)是一种随机化的数据结构,由 William Pugh 在论文《Skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees》中提出,是一种可以与平衡树媲美的层次化链表结构——查找、删除、添加等操作都可以在对数期望时间下完成,以下是一个典型的跳跃表例子:
Redis 已经是大家耳熟能详的东西了,日常工作也都在使用,面试中也是高频的会涉及到,那么我们对它究竟了解有多深刻呢?
有序集合 Zset 的 底层 数据结构 类似于 Java 的 Map 数据结构 Map<String , Double> ,
Java 面试不可能不问 Redis,问到 Redis 不可能不问 Redis 的常用数据类型,问到 Redis 的常用数据类型,不可能不问跳跃表,当问到跳跃表经常会被问到跳跃表的查询和添加流程,所以接下来我们一起来看这道题的答案吧。
前面的文章我们学习了性能高效的基于二叉搜索树的动态数据结构红黑树,其平均时间复杂度为O(logN),今天我们再来学习另外一种优秀的数据结构跳跃表,其综合性能与红黑树一样,而且功能更强大,从某种意义上来说是可以替代红黑树的。
顺便一下set,上次我们说过,set也是使用dict实现,只不过value是null,所以不过多说了。言归正传,zset是redis中最具有特色的数据结构,类似于java中的SorteddSet和HashMap的结合,首先它有set不可重复的特性,在这个基础上,还可以给value赋予一个score(排序权重)。
1. 简介 Redis有序集合zset(sorted set)与普通集合set非常相似,是一个没有重复元素的字符串集合。 不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分(score),这个评分(score)被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的,但是评分可以是重复了 。 因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分(score)或者次序(position)来获取一个范围的元素。 访问有序集合的中间元素也是非常快的,因此能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。 2. 常用
跳跃表中,数据被存储在节点中,每个节点包含一个数据元素和一组指向其他节点的指针。这些指针分布在不同的层级,用于提升跳跃表的访问性能。
跳跃表是一种有序数据结构,通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针,从而达到快速访问节点的目的。
有趣的算法(二)——跳跃表的分析 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 最近在学习redis,其中说到当使用redis的sorted set类型时,如果数据量大,redis内部会使用跳跃表结
跳跃表 (skiplist) 是一种有序数据结构, 它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针, 从而达到快速访问节点的目的.
备注: 按照分析顺序,本节应该说道有序集合对象了,但是考虑到有序集合对象的底层实现中使用到了跳跃表结构,避免在分析有序集合时造成突兀,所以本节先来看看 redis 中跳跃表结构的具体实现。
跳跃表(skiplist)是一种有序数据结构,它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针,从而达到快速访问节点的目的。
跳跃表(skiplist)是一个有序的数据结构,它通过在每个节点维护不同层次指向后续节点的指针,以达到快速访问指定节点的目的。跳跃表在查找指定节点时,平均时间复杂度为,最坏时间复杂度为O(N)。
通过以上步骤,可以保证在删除Redis节点时,跳跃表的正确性得到保证。同时,为了保持性能的平衡,可以考虑以下方面:
遍历整个链表,时间复杂度为O(n),例如我们向查找7,即node4,需要4次查找
无论大中小公司,只要隶属于互联网公司,那公司的服务器必定安装着一台Redis服务器。为啥这么多公司如此青睐Redis?难道是别人有部署Redis我就要跟着有嘛,肯定不是的。既然有那么多公司青睐Redis,那它的业务场景又是什么。跟着我一起来看看看Redis有什么引人入胜的吸引力~
《Redis设计与实现》读书笔记(四) ——Redis中的跳跃表 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 跳跃表(skiplist)是一种有序的数据结构,它通过每个节点中维持多个指向其他节点的指针,从而实现快速访问。跳跃表平均O(logN),最坏O(N),支持顺序遍历查找。 在redis中,有序集合(sortedset)的其中一种实现方式就是跳跃表。当有序集合的元素较多,或者集合中的元素是比较常的字符串,则会使用跳跃表来实现。另外,在redis集群节点中的内部数据结构,也是用跳跃表实现。 二、跳跃表实
Redis 的跳跃表由 server.h/zskiplistNode 和 server.h/zskiplist两个结构定义, 其中 zskiplistNode结构用于表示跳跃表节点, 而 zskiplist结构则用于保存跳跃表节点的相关信息, 比如节点的数量, 以及指向表头节点和表尾节点的指针, 等等。
Redis 常用的数据类型主要有:String, List, Hash, Set, ZSet 五种,它们分别对应的底层数据结构有:
前面一篇文章介绍了Kafka的具体内容,今天讲述一下HBase相关的知识。首先HBase作为大数据发展初期伴随Google三大论文问世的一个组件,在今天依旧被广泛的应用,今天我们来仔细的分析一下HBase的内部原理,了解一下HBase的具体内幕,以便在工作中更好使用它。以下内容涉及到的源码基于HBase 的Master分支编译出的最新的3.0.0版本。
字典是Redis内部的底层数据结构支持,而Redis的哈希对象是对外提供的一种对象。
我:Redis的基本数据类型有:字符串(string)、哈希(hash)、列表(list)、集合(set)、有序集合(zset)。
假如我们要用某种数据结构来维护一组有序的int型数据的集合,并且希望这个数据结构在插入、删除、查找等操作上能够尽可能着快速,那么,你会用什么样的数据结构呢?
跳跃表将有序链表中的部分节点分层,每一层都是一个有序链表。在查找时优先从最高层开始向后查找,当到达某节点时,如果next节点值大于要查找的值或next指针指向NULL,则从当前节点下降一层继续向后查找,这样可以有效提升效率。如下图所示使用跳表查找51的路径为1->21->41->51需要查找4次。如果使用链表查找路径为1->11->21->31->41->51需要查找6次,效率明显提升了,当数据量较大是提升更为明显。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Redis有序集合中的元素的编码可以是 ziplist 或者 skiplist。ziplist和skiplist编码选择的标准在于Redis里的元素的数量以及元素成员的长度。当满足以下2个条件时,元素编码为ziplist:
综上所述,通过使用有序集合来存储跳跃表节点的值和分值,并对插入和删除操作做相应的处理,可以有效地处理Redis的跳跃表中可能存在的重复节点,并保证删除操作的正确性和性能。
hello,大家好,前面几周我们一起看了Redis底层数据结构,如动态字符串SDS,双向链表Adlist,字典Dict。
备注: 本节中涉及到的跳跃表实现,已经在上节《闲扯Redis十》Redis 跳跃表的结构实现一文中详情分析过,本文中将直接引用,不再赘述。
hello,大家好,周五见了。前面几周我们一起看了Redis底层数据结构,如动态字符串SDS,双向链表Adlist,字典Dict,如果有对Redis常见的类型或底层数据结构不明白的请看上面传送门。
String的数据结构为简单动态字符串。它是可以修改的字符串,内部结构实现上类似于Java的ArrayList,采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配.
ConcurrentMap(并发映射),在jdk1.5以后提供的保证并发性已经数据安全的映射。
跳跃表是Redis的底层数据结构之一,跳跃表(skiplist)是一种有序数据结构, 它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针, 从而达到快速访问节点的目的。跳跃表支持平均 O(\log N) 最坏 O(N) 复杂度的节点查找, 还可以通过顺序性操作来批量处理节点。在大部分情况下, 跳跃表的效率可以和平衡树相媲美, 并且因为跳跃表的实现比平衡树要来得更为简单, 所以有不少程序都使用跳跃表来代替平衡树。 Redis跳表实现涉及redis.h 中的 zskiplist 结构和 zskiplistNode 结构, 以及 t_zset.c 中所有以 zsl 开头的函数, 比如 zslCreate 、 zslInsert 、 zslDeleteNode ,本文将详细分析Redis跳表的实现。
在计算机科学中,数据结构和算法是构建强大应用的基础。本文将介绍两个非常有用的数据结构:跳跃表和布隆过滤器。这些数据结构可以在各种应用中提供高效的数据存储和检索解决方案。
Redis 在互联网技术存储方面的使用可以说是非常广泛了,只要是接触过 Java 开发的朋友就算你没用过,都会听过它。在面试也是非常高频的一个知识点。
开发时经常使用的平衡数据结构有B数、红黑数,AVL数。但是如果让你实现其中一种,很难,实现起来费时间。而跳跃链表一种基于链表数组实现的快速查找数据结构,目前开源软件 Redis 和 LevelDB 都有用到它。它的效率和红黑树以及 AVL 树不相上下
二分查找是一个非常简单而实用的算法,其算法基本思想是在一个有序数组中查找某个元素时,通过对比数组中间位置元素与目标元素来淘汰数组中一半的元素,达到高效查找元素的算法目标。
Redis用到的底层数据结构有:简单动态字符串、双端链表、字典、压缩列表、整数集合、跳跃表等,Redis并没有直接使用这些数据结构来实现键值对数据库,而是基于这些基础数据结构创建了一个对象系统,这写对象包括字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象等。
已经讲了两个数据结构了,今天我们来讲一下在redis中最具有特色的数据结构zset(有序列表)
上一篇文章我们介绍了字典这个数据结构,这一篇文章我们接着来学习下另外一个数据结构,跳表。那么什么是跳表呢?
目前经常使用的平衡数据结构有:B树,红黑树,AVL树,Splay Tree, Treep等。想象一下,给你一张草稿纸,一只笔,一个编辑器,你能立即实现一颗红黑树,或者AVL树出来吗?很难吧,这需要时间,要考虑很多细节,要参考一堆算法与数据结构之类的树,还要参考网上的代码,相当麻烦。用跳表吧,跳表是一种随机化的数据结构,目前开源软件 Redis 和 LevelDB 都有用到它,它的效率和红黑树以及 AVL 树不相上下,但跳表的原理相当简单,只要你能熟练操作链表,就能轻松实现一个 SkipList。
Redis跳跃表的每个节点都有一个前进指针,用于在跳跃表中快速定位下一个节点。前进指针有两种类型,分别是level和span。
Lucene的索引里面存了些什么,如何存放的,也即Lucene的索引文件格式,是读懂Lucene源代码的一把钥匙。
跳跃表(skiplist)是一种有序数据结构,它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针,从而达到快速访问节点的目的。
跳跃表(skiplist)是一种随机化的数据, 由 William Pugh 在论文《Skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees》中提出, 跳跃表以有序的方式在层次化的链表中保存元素, 效率和平衡树媲美 —— 查找、删除、添加等操作都可以在对数期望时间下完成, 并且比起平衡树来说, 跳跃表的实现要简单直观得多。
概述: 学习使用Redis,其实并不需要去研究其底层数据的实现。我们只需要了解他有哪些常用的数据类型,然后熟练使用,就可以很好的掌握Redis 这个工具了。但是这样的学习方法只适合Redis 的入门,“工欲善其事必先利其器”,我们想要用好Redis,则必须深入了解Redis 的底层到底是如何实现的,我们在选择数据结构的时候才能做出正确的选择。 在上一篇博客《深入浅出Redis-redis底层数据结构(上)》中,我们已经讲解了Redis 中的 动态字符串,链表,字典 在这里我们简单回顾一下他
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