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。
Redis（Remote Dictionary Server）是一种基于内存的开源数据结构存储系统，它支持各种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。Redis被广泛应用于缓存、消息队列、会话管理等场景，并且具有高性能、高可用性和可扩展性等特点。本文将介绍Redis的基本概念、特性以及如何使用Redis进行开发。
Redis从一个不为人熟知、只有少量应用的崭新数据库，逐渐变成了内存数据库领域的事实标准。时至今日，经过大量的实践应用，Redis简洁高效、安全稳定的特性已经深入人心。
现在一提到Redis的第一反应就是快、单线程，但是Redis真的快吗？真的是单线程吗？
本博客旨在深入探讨 Redis 的基础知识和核心概念，重点解析其数据结构和存储方式。Redis是一个开源的高性能键值存储数据库，其将数据存储在内存中，因而具有出色的读写性能。通过本文，读者将全面了解 Redis 支持的各种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合，并理解它们的特点、用途以及适用场景。此外，本文还介绍了 Redis 的键值操作，包括添加、获取、更新和删除键值对等基本操作，并讨论了键的命名规则和最佳实践，以及防止键名冲突的方法。我们将深入研究 Redis 的过期策略，探讨如何通过设置过期时间实现数据的自动过期，以及过期策略对内存使用和数据淘汰的影响，以避免内存泄漏和数据丢失。此外，我们还将介绍 Redis 的持久化机制，包括 RDB（Redis Database Dump）和 AOF（Append-Only File）两种方式，并对比它们的优缺点，以帮助读者选择合适的持久化方式。最后，通过实例演示，我们将展示如何使用 Redis 的不同数据结构来实现常见功能，如缓存、计数器和会话管理等，同时展示 Redis 的过期策略和持久化机制在实际项目中的应用。本文将总结 Redis 的基础知识和核心概念，强调数据结构和存储方式在 Redis 中的重要性，并强调深入理解 Redis 的数据结构和存储方式对于合理使用 Redis 数据库的必要性。
一些内存数据结构比其他数据结构来得更高效;如果充分利用Redis，Spark运行起来速度更快。 Apache Spark已逐渐俨然成为下一代大数据处理工具的典范。通过借鉴开源算法，并将处理任务分布到计算节点集群上，无论在它们在单一平台上所能执行的数据分析类型方面，还是在执行这些任务的速度方面，Spark和Hadoop这一代框架都轻松胜过传统框架。Spark利用内存来处理数据，因而速度比基于磁盘的Hadoop大幅加快(快100倍)。 但是如果得到一点帮助，Spark可以运行得还要快。如果结合Spark和R
随着并发访问量的不断增加，Redis 大 key 问题成为了常见的性能瓶颈和 bug 源。当 Redis 中存储的数据结构过大时，它会影响 Redis 的性能、稳定性甚至导致 Redis 宕机。因此，本文将对 Redis 大 key 问题做一个详细的总结，并提供一些解决方案。
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。
redis的快主要体现在我们可以根据键值对能以微妙级别的速度找到数据，并快速完成操作。
Redis支持五种主要数据结构：字符串（Strings）、列表（Lists）、哈希表（Hashes）、集合（Sets）和有序集合（Sorted Sets）。这些数据结构为开发者提供了灵活的数据操作方式，满足了不同场景下的数据存储需求。
Redis 本身是一个键值对数据库，这种键值对的存储方式就是哈希映射（Hashmap）的一种体现，即通过键（Key）来快速查找对应的值（Value）。
Redis 是由意大利开发者 Salvatore Sanfilippo（antirez）通过 C 语言开发的、基于内存的、可持久化的开源键值对存储数据库（英文全称是 REmote DIctionary Server，中文译作远程字典服务器），由于其简单易用、高性能、支持丰富的数据结构和原子操作，已逐渐成为目前互联网最流行的存储中间件解决方案，被广泛应用于缓存、NoSQL、消息队列等技术领域。
本文是参考 黄建宏 先生所写的 《Redis 设计与实现》 一书而来的，在此感谢 黄建宏 先生能写出这么优秀的书籍。本次来整理关于链表相关的数据结构。
当List中数据同时满足 单个数据小于64字节且数据个数小于512个 则采用压缩列表存储。
Redis是一种高性能、非关系型的键值数据库，能够支持多种数据结构类型。为了更好地应对不同场景下的数据存储需求，Redis提供了丰富的数据结构类型。本文将会对Redis常用的数据结构类型进行详细的介绍。
Redis 是速度非常快的非关系型（NoSQL）内存键值数据库，可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。
redis能具有很好的性能表现，一个重要的原因就是redis底层的数据结构的使用非常巧妙，今天，我们来聊一聊这些数据结构。
Redis支持多种不同的数据结构，包括5种基础数据结构和几种比较复杂的数据，这些数据结构可以满足不同的应用场景。
Redis是目前最流行的内存数据库之一，而redis成为最流行的原因就是’快’，即在微妙级别就能够通过键找到对应的值并返回。那么很多人就会问redis为何这么快呢？除了其读写操作都在内存中执行和独特的网络模型设计，以及其巧妙的数据结构之外，还要归功于独特的键值对存储结构。对于redis的网络模型和具体的数据结构后续篇幅再进行讲解，此篇文章仅对于redis中键值对数据的存储进行分析。
REDIS 本身虽然是一个缓存式数据库，但他在缓存式数据库中并不单纯，REDIS 本身支持很多数据库结构，通过使用不同的数据结构来简化代码提高开发的效率。
上篇文章 Redis闲谈（1）：构建知识图谱介绍了redis的基本概念、优缺点以及它的内存淘汰机制，相信大家对redis有了初步的认识。互联网的很多应用场景都有着Redis的身影，它能做的事情远远超出了我们的想像。Redis的底层数据结构到底是什么样的呢，为什么它能做这么多的事情？本文将探秘Redis的底层数据结构以及常用的命令。
redis 源码源文件说明 分类 源文件 说明 备注 数据结构/编码 adlist.c, adlist.h 双端链表数据结构的实现。 数据结构/编码 quicklist.c, quicklist.h 快表实现 数据结构/编码 listpack.c, listpack.h, listpack_malloc.h 5.0 新增liskpack实现 数据结构/编码 rax.c, rax.h, rax_malloc.h 基数树实现 数据结构/编码 dict.c, dict.h 字典数据结构的实现。 数据结构
Redis提供了5种常用的数据结构:字符串(string),哈希(hash),列表(list),集合(set),有序集合(sorted set).
Redis 是我们工作中接触最多的非关系型数据库，我所在的公司也是 Redis 的深度用户，我们线上的大部分的业务都使用到了 Redis。与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以存写速度非常快，因此 Redis 被广泛应用于缓存方向。值得注意的是，Redis 也经常用来做分布式锁。Redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。除此之外，Redis 支持事务 、持久化、LUA 脚本、LRU 驱动事件、多种集群方案。以前在使用 Redis 的时候，只是简单地使用它提供的基本数据类型和接口，并没有深入研究它底层的数据结构。最近打算重新学习梳理一下 Redis 方面的知识。
在上一篇中我们已经介绍过了Redis有5种数据类型，但每一种数据类型底层的实现都是不同的，在学习Redis时，我们除了要掌握这5种数据类型外，还要了解它们具体的底层实现，这有助于我们更好的掌握Redis的，在遇到问题时，可以方便快速的解决问题，在这篇，我们主要了解全局命令、数据结构及内部编码等方面的知识。
Redis用了这么久，一直没有认真的去了解其内部的数据结构和实现原理。从今天开始正式系统性的学习Redis。首先，还是从工作中经常打交道的数据类型开始说起，然后，在说到其内部使用的数据结构。
大家或许会有这样的疑问，作为一个测试人员，去专门学这个干什么呢？理由很简单，工作中要用到啊，现在很多公司都会用到redis,自己搭建环境的时候，可能也会涉及到要搭建redis环境，那redis到底能为我们做什么呢？
有了 redisObject 结构的存在， 在执行处理数据类型的命令时， 进行类型检查和对编码进行多态操作就简单得多了。
为了更有效地在应用程序中使用 Redis ，我们需要理解 Redis 是如何存储键的，并了解用于操作 Redis 实例中键空间的命令。
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。
作为Key/Value键值数据库，Redis的应用非常广泛。在之前多年的工作生涯中，我也只是关注了零散的技术点，没有对Redis建立起一套整体观，但只有建立了系统整体观，才能更好地定位问题和解决问题，更重要的是应付面试。
董明鑫，雪球 SRE 工程师，主要负责保障雪球稳定性、提升资源利用率及提高开发效率等方向。
redisObject 是 Redis 类型系统的核心， 数据库中的每个键、值，以及 Redis 本身处理的参数， 都表示为这种数据类型。
NoSQL数据库的选择通常取决于具体的应用需求，包括数据模型、性能要求、可伸缩性需求以及对一致性和事务的要求。
在很多应用场景中，我们需要处理地理位置相关的数据，例如附近的人、附近的商家、附近的车辆等等。Redis提供了一种叫做地理位置的数据结构，可以很好地解决这类问题。
上篇文章写了 Redis 基础数据结构的可变字符串、链表、字典。大家可以点击链接查看。今天我们继续研究 Redis 的基础数据结构。
来源：juejin.im/post/5d078cd6f265da1b8466e62c
作为最佳实践本章将会把主要的关注点放和在Redis用户相关的一些Redis基本知识，这部分知识是Redis用户需要了解并在实际使用Redis过程中要考虑的。比如，如果不考虑Redis单线程的特性可能会遇到请求阻塞导致性能急剧下降的问题；不了解Redis的数据结构，可能导致使用存储膨胀、大value、热key的问题等等。
Redis是一款高性能的 key-value 存储系统，广泛被用于构建各种实时应用。在这些应用中，内存往往是Redis最重要的资源。因为Redis中的每一个key，以及它所相关联的值都需要在内存中保存。如果不小心使用过多的内存会导致Redis服务器停掉并且应用程序崩溃。
链表是一种数据结构，它是由一系列节点组成的序列，每个节点都包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。
前段时间，Sanfilippo在自己的博客上发布了一篇公告，表示将不再担当 Redis 开源项目的软件维护者，并“将 Redis 交给 Redis 社区”。这意味着 Redis 项目的未来命运将由整个社区决定，而不再单纯掌握在 Sanfilippo 一个人手中。
MongoDB 更类似 MySQL，支持字段索引、游标操作，其优势在于查询功能比较强大，擅长查询 JSON 数据，能存储海量数据，但是不支持事务。 Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，支持多种类型的数据结构，可用作数据库，高速缓存和消息队列代理。 MongoDB和Redis的区别是什么 1、内存管理机制 Redis 数据全部存在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，可以选择指定的 LRU 算法删除数据。 MongoDB 数据存在内存，由 linux系统 mmap 实现，当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘。 2、支持的数据结构 Redis 支持的数据结构丰富，包括hash、set、list等。 MongoDB 数据结构比较单一，但是支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富。 3、数据量和性能： 当物理内存够用的时候，redis>mongodb>mysql 当物理内存不够用的时候，redis和mongodb都会使用虚拟内存。 实际上如果redis要开始虚拟内存，那很明显要么加内存条，要么你换个数据库了。 但是，mongodb不一样，只要，业务上能保证，冷热数据的读写比，使得热数据在物理内存中，mmap的交换较少。 mongodb还是能够保证性能。 4、性能 mongodb依赖内存，TPS较高；Redis依赖内存，TPS非常高。性能上Redis优于MongoDB。 5、可靠性 mongodb从1.8版本后，采用binlog方式（MySQL同样采用该方式）支持持久化，增加可靠性； Redis依赖快照进行持久化；AOF增强可靠性；增强可靠性的同时，影响访问性能。 可靠性上MongoDB优于Redis。 6、数据分析 mongodb内置数据分析功能（mapreduce）；而Redis不支持。 7、事务支持情况 Redis 事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行；mongodb不支持事务。 8、集群 MongoDB 集群技术比较成熟，Redis从3.0开始支持集群。
redis 是 C 语言写的，那么我们思考一下 redis 是如何表示一个字符串的？redis 的数据结构和 C 语言的数据结构是一样的吗？
1、 Redis数据库中保存的键值对，键总是一个字符串对象，而值可以是字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象、有序集合对象；
在现代应用程序中，数据的高效存储和查询是至关重要的。Redis作为一种内存数据库，以其快速的读写性能和多种数据结构的支持而闻名于世。其中，Redis Hash数据结构在实现高效存储和查询方面具有重要作用。本篇博客将深入探讨Redis Hash算法，包括其基本原理、用法示例以及性能优化策略，帮助您更好地利用Redis构建高性能的应用。
每种类型其实不仅限于一种数据结构，例如哈希集合有压缩列表的实现，也有哈希表的实现，这个取决于编码类型encoding
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