综上所述,Redis的压缩列表在存储和查询大量小数据时更加高效,因为它可以节省内存,具有更好的数据局部性,减少内存分配和释放的开销,并且对范围查询具有良好的支持。
之前的分享内容都是相对零散的知识点,不成体系。以后的每周分享,我会尽量将每篇文章串连起来,于是我决定做一个专栏,名字就叫《学习分享》。这是该系列的第一篇。
Redis 是一个高性能的 key-value 数据库,由于其易用、性能高、扩展性好等特点,已经成为后端内存数据库的业界标准。使用 Redis 进行日常开发时,最常使用的数据结构应当是 String,但 String 也不是"万金油",使用不当也会造成很多内存上的浪费。本文会解析 String 数据是如何保存的,并分析其占用内存的原因,以及说明如何减少内存的使用。
从今天开始,我们就要进入“实践篇”了。接下来,我们会用5节课的时间学习“数据结构”。我会介绍节省内存开销以及保存和统计海量数据的数据类型及其底层数据结构,还会围绕典型的应用场景(例如地址位置查询、时间序列数据库读写和消息队列存取),跟你分享使用Redis的数据类型和module扩展功能来满足需求的具体方案。
本文将介绍来自加州伯克利大学的 ActNN,一个基于 PyTorch 的激活压缩训练框架。在同样的内存限制下,ActNN 通过使用 2 bit 激活压缩,可以将 batch size 扩大 6-14 倍,将模型尺寸或者输入图片扩大 6-10 倍。ActNN 相关论文已被 ICML 2021 接收为 Long Talk,代码开源于 github。
这个方案是首先想到的,毕竟这个场景是非常契合String的。我们把图片ID和图片存储对象ID分别作为键值对的key和value来存储,其中,图片存储对象ID用String类型。
想把很多文本形式的数据放在COS上通过CDN发布。CDN自带有gzip/brotli压缩功能,确实省下了很多不必要的流量。
案例分析:现在要开发一个图片存储系统,要求这个系统能快速地记录图片 ID 和图片在存储系统中保存时的 ID(可以直接叫作图片存储对象 ID)。同时,还要能够根据图片 ID 快速查找到图片存储对象 ID。因为图片数量巨大,所以我们就用 10 位数来表示图片 ID 和图片存储对象 ID,例如,图片 ID 为 1101000051,它在存储系统中对应的 ID 号是 3301000051。
key 本身是字符串,底层的数据结构是 SDS。SDS 结构中 会包含字符串长度、分配空间大小等元数据信息 , 当 key 字符串 的长度增加时,SDS 中的元数据也会占用更多内存空间 。
通过以上的内存优化策略,Redis能够根据需求选择最佳的编码方式,以最小的内存消耗来存储整数集合。
Redis对外提供了string,list,hash,set,zet等类型,但是Redis内部针对不同类型存在编码(底层数据结构)的概念,所谓编码就是具体使用哪种底层数据结构来实现。编码不同将直接影响数据的内存占用和读写效率。 使用 object encoding {key} 命令获取编码类型。如下:
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)。
谁曾想,凌晨 12 点之后,用户量暴增,出现了一个技术故障,用户无法下单,当时老大火冒三丈!
Android Glide是一款强大的图片加载库,提供了丰富的功能和灵活的使用方式。本文将深入分析Glide的工作原理,并介绍一些使用姿势,助你更好地运用这个优秀的库。
contents 数组是整数集合的底层实现: 数组中的各个项按值大小有序排列,并且数组中不包含任何重复项;
本文主要是告诉大家一个省内存的方法,将整个文件夹的内容作为一个压缩包输出,但是实际上没有申请那么多的内存,也不需要升级创建一个压缩包文件。原理是通过逐个读文件然后按照压缩包格式输出
这里记录每周的学习分享,周一/周二发表,文章维护在 Github:studeyang/leanrning-share[1]。
这里记录每周的学习分享,周一/周二发表,文章维护在 Github:studeyang/leanrning-share。
Redis 有一个比较突出的特点就是数据结构更丰富, 「string、hash、list、set、zset、Redis5.0 新数据结构-stream」
本文主要介绍了Android开发中的图片加载库和内存优化问题。作者提供了一些建议,例如使用Glide和Picasso等库来加载图片,以及使用对象池来优化内存使用。同时,作者还分享了如何避免内存泄漏的方法,以及降低图片质量以节省内存的技巧。
内存是计算机系统最重要的资源之一,当操作系统内存不足时,进程申请内存将会失败,从而导致其运行异常或者崩溃。
本文对 Java 中稀疏数组进行了介绍,讲解了稀疏数组和定义语法、应用场景和优势,并给出了样例代码。
Redis是一款著名的key-value内存数据库软件,同时也是一款卓越的数据结构服务软件。它支持字符串、列表、哈希表、集合、有序集合五种数据结构类型,同时每种数据结构类型针对不同的应用场景又支持不同的编码方式。这篇文章主要介绍压缩列表编码,在理解压缩列表编码原理的基础上介绍Redis对压缩列表的应用,最后再对Redis压缩列表应用进行分析。
存储字符串,通常被用作缓存、计数器等。字符串类型的编码方式有raw、int、embstr和embstr_moved。
压缩列表(ziplist)是Redis为了节省内存而开发的,是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构,一个压缩列表可以包含任意多个节点(entry),每个节点可以保存一个字节数组或者一个整数值。重点是内存连续
OBJ_ENCODING_INT:表示成数字。最多标识long的最大值,超过转为OBJ_ENCODING_RAW。 OBJ_ENCODING_RAW: string原生表示方式。 OBJ_ENCODING_EMBSTR: 功能同RAW,只是数据是存储在一块连续的内存中,embstr创建和释放字符串操作内存的次数比RAW的2次降低为1次,修改将重新分配内存。 OBJ_ENCODING_HT: 类似hashtable,表示成dict。 OBJ_ENCODING_ZIPMAP: 是个旧的表示方式,已不再用。 OBJ_ENCODING_LINKEDLIST:双向列表,3.2以下版本使用 OBJ_ENCODING_ZIPLIST: 表示成ziplist。 OBJ_ENCODING_INTSET:表示成整数数组。用于set数据类型。 OBJ_ENCODING_SKIPLIST:表示成skiplist跳跃表。用于zset数据结构。 OBJ_ENCODING_QUICKLIST:表示成quicklist。用于list数据类型。
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:
前几天发了一篇「为了拿捏 Redis 数据结构,我画了 20 张图」,收获了很多好评,但是当时急于发文,有些地方没有写完,也有些地方写的不是很完善。
Redis 的 Hash 类型是一种键值对集合,这种数据类型适合用于存储对象。在 Hash 类型中,每个键都有一个对应的值,这和 Python 的字典、Java 的 HashMap 以及 JavaScript 的对象非常相似。
OBJECT ENCODING key
之前说quicklist 及 hash 类型的时候都提到了一种底层的实现结构叫做 ziplist。先看一下源码里面官方的介绍:
除了它是内存数据库,使得所有的操作都在内存上进行之外,还有一个重要因素,它实现的数据结构,使得我们对数据进行增删查改操作时,Redis 能高效的处理。
上一篇博客我们介绍了 redis的五大数据类型详细用法,但是在 Redis 中,这几种数据类型底层是由什么数据结构构造的呢?本篇博客我们就来详细介绍Redis中五大数据类型的底层实现。
哈希hash又称为散列、杂凑等,是将任意长度的输入通过散列算法变换为固定长度的输出,最终输出也就是哈希值。这种转换是一种压缩映射。也就是说,散列值的空间通常要远小于输入控件,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能通过散列值来确定唯一的输入值。
调小 max request size 以减小单条消息的大小。小的消息更容易被内存池容纳,减少内存压力。
最终调试完需要将相关代码拿到本地,因为最终是在本地环境执行。这时候可能又会遇到各种参数未定义等报错
因为匿名函数自执行里面的所有东西都是局部的,这样引用 jQuery 时,能防止和其他的代码冲突。
压缩列表(ziplist)是由一个连续内存组成的顺序型数据结构。一个压缩列表可以包含任意多个节点,每个节点上可以保存一个字节数组或整数值。它是Redis为了节省内存空间而开发的。
面试官:你认为前端工作中最重要的是什么? 答:用户体验! 面试官:如何可以提升用户体验? 答:从提升项目性能开始! 面试官:如何才能提升项目性能呢? 答:对项目进行优化! 面试官:如何对项目进行优化? 答:主要从项目加载时以及运行时两方面进行优化。 面试官:如何进行加载时的优化? 答:主要从以下几方面入手: CSS 写头部,JavaScript 写底部:所有放在 head 标签里的 CSS 和 JS 文件都会堵塞渲染。如果这些 CSS 和 JS 需要加载和解析很久的话,那么页面就会空白了,所以 JS 文件要
今天这个问题就比较卷了,也是一位面试被虐得体无完肤的小伙伴提供的。放心哈,我已经安抚住他想砍面试官的心了。其实看到这个问题,我还是挺感叹的:现在的面试题已经难到这个程度了吗?这个问题可是需要你完整得理解JVM是如何实现OOP的封装机制才能答出来的。所有呢,给小伙伴们一个建议:简历不要凡尔赛,带来关注的同时,也带来了高期待。直接的结果就是问超难的面试题,一上来就给你打蒙圈了。
Stream 是 Redis 5.0 版本专门为消息队列设计的数据类型,借鉴了 Kafka 的 Consume Group 设计思路,提供了消费组概念。
在Redis3 .2版本之前,存储列表(list)数据结构使用的是压缩列表(ziplist)和链表(linkedlist),当列表元素个数比较少并且每个元素占用空间比较小的时候,使用压缩列表。当列表元素个数比较多或者某个元素占用空间比较大的时候,使用链表。
正如上一篇文章提到的,Redis 不是生硬的使用前面介绍过的数据结构,来实现了字符串,列表,字典等等数据结构,而是精心打造了一个对象系统。
Redis中的压缩列表(ziplist)是一种特殊类型的数据结构,用于在列表和哈希表中存储小型元素。
上一节讲Redis的高性能字符串结构SDS,今天我们来看一下redis的hash对象。
Redis 无疑是一个大量消耗内存的数据库,因此 Redis 引入了一些设计巧妙的数据结构进行内存压缩来减轻负担。ziplist、quicklist 以及 intset 是其中最常用最重要的压缩存储结构。
invokespecial:调用超类构建方法, 实例初始化方法, 私有方法
正常情况下我们选择使用 Redis 就是为了提升查询速度,然而让人意外的是,Redis 当中却有一种比较有意思的数据结构,这种数据结构通过牺牲部分读写速度来达到节省内存的目的,这就是 ziplist(压缩列表),Redis 为什么要这么做呢?难道真的是觉得自己的速度太快了,牺牲一点速度也不影响吗?
Ext.js 是面向对象的,因此我们需要了解一下它的语法,以便后续程序的展开。也许你一直好奇为什么使用该框架经常见到 Ext,因为框架中定义了各种类(提供了 300 多个类),不能保证与原生 js 或者其他框架没有一点冲突,因此将所有的命名封装到了 Ext 中,在此命名空间中就可以为所欲为了。就好比 JQuery 中的 $。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云