redis之所以快，除了他是基于内存存储的，还有优秀的IO框架外更离不了其底层高性能数据结构的设计。现在我们来细细品一下redis的高新能数据结构是如何设计的。
SDS（Simple Dynamic Strings）是Redis中用于表示字符串的数据结构。
SDS在Redis中用于存储键值对中的字符串数据，它被广泛应用于多种场景，如存储缓存数据、计数器、位图等。
今天有一个朋友问到一个为什么 ArrayList 源码扩容方法中，数组长度最大值是 MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8 的问题（真的是MAX_ARRAY_SIZE？ ）。
Redis在豌豆荚的使用历程——单实例==》多实例，业务代码中做sharding==》单个Twemproxy==》多个Twemproxy==》Codis，豌豆荚自己开发的分布式Redis服务。在大规模
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。
数据持久化本质上是为了做数据备份，有了数据持久化，当Redis宕机时，我们可以把数据从磁盘上恢复回来，但在数据恢复之前，服务是不可用的，而且数据恢复的时间取决于实例的大小，数据量越大，恢复起来越慢。
数据持久化本质上是为了做数据备份，有了数据持久化，当Redis宕机时，我们可以把数据从磁盘上恢复回来，但在数据恢复之前，服务是不可用的，而且数据恢复的时间取决于实例的大小，数据量越大，恢复起来越慢。Redis的持久化过程可以参考《Redis持久化是如何做的？》。
Redis作为一款性能优异的内存数据库，支撑着亿级数据量的社交平台，也成为很多互联网公司的标配。这里将以Redis Cluster 集群为核心，基于最新的Redis5版本，从原理到实战，玩儿转Redis集群。
在分布式系统设计中，Redis是一个备受欢迎的内存数据库，而一致性哈希算法则是分布式系统中常用的数据分片和负载均衡技术。本文将深入探讨Redis的扩容机制以及一致性哈希算法的原理，同时提供示例代码以帮助读者更好地理解这两个重要概念。
Redis是一个使用ANSI C编写的开源、支持网络、基于内存、分布式、可选持久性的键值对存储数据库。从2015年6月开始，Redis的开发由Redis Labs赞助，而2013年5月至2015年6月期间，其开发由Pivotal赞助。[2]在2013年5月之前，其开发由VMware赞助。[3][4]根据月度排行网站DB-Engines.com的数据，Redis是最流行的键值对存储数据库。----来自于维基百科
自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统，目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB，数百多个 Redis 缓存集群实例，数万多个 Redis 数据节点，其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
在 Redis cluster 架构下，使用cluster bus 进行节点间通信，用来进行故障检测、配置更新、故障转移授权。cluster bus 用了一种二进制的协议&
阅读目录 背景 虚拟桶(virtual buckets) 实现 总结 背景 关于数据分片讨论最多的是一致性hash，然而它并不是分布式设计中的银弹百试百灵。 在数据稳定性要求比较高的场景下它的缺点是不能容忍的。 比如在Redis分布式缓存设计中，使用一致性Hash进行key分片存储，通过虚拟节点最大化降低添加或删除节点带来的影响。这里强调降低二字，即是它还是有影响的，在一般情况下我们还可以接受。 但是某些场景下要求动态扩容无影响就无法满足了。 上次(探索c#之一致性Hash详解)提到过Hash取
代码示例 : 使用一条命令 , 向 redis 数据库中插入 name=Tom , age=18 两个键值对数据 ;
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
概述 在传统的虚机/物理机环境里, 如果我们想要对一个有状态应用扩容, 我们需要做哪些步骤? 申请虚机/物理机 安装依赖 下载安装包 按规范配置主机名, hosts 配置网络: 包括域名, DNS,
Redis有五种基本数据结构：字符串、hash、set、zset、list。但是你知道构成这五种结构的底层数据结构是怎样的吗? 0x01：Redis底层八种数据结构 简单动态字符串 SDS (simp
常见的Redis集群架构是三主三从的结构，为了保证数据分片，redis采用了Hash槽的概念，即:
近几年，随着互联网的飞速发展，作为程序员，我们需要处理的数据规模也在不断扩大。如果你使用Redis作为数据库时，面临大数据高并发的场景时，单个Redis实例就会显得力不从心。这时Redis的集群方案应运而生，他将众多Redis实例综合起来，共同应对大数据高并发的场景。
Redis 设计与实现：如果想要知道redis底层，这本书可以给予不少的帮助，非常推荐每一位学习redis的同学去翻一翻。
为了增加db的并发能力，常见的方案就是对数据进行sharding，也就是常说的分库分表，这个需要在初期对数据规划有一个预期，从而预先分配出足够的库来处理。
上一篇我们看了Redis里面关于新旧版本对于sds的不同的结构体实现，接下来看看sds.c中关于redis动态字符串的具体操作。
Redis 是一个开源，高级的键值存储和一个适用的解决方案，用于构建高性能，可扩展的 Web 应用程序。在互联网公司中得到了广泛应用，面试也一定会问到，今天我们就来介绍一下redis的相关知识，希望能助各位在面试中脱颖而出
Redis cluster(来自小姐姐的面试题72) Redis Cluster是一种服务端的分片sharding技术，redis3.0开始使用，采用slot槽的概念，一共分成16384个槽，将请求发送到任意节点，接收到请求到节点会将查询请求发送到正确到节点上执行。 方案说明： 对key进行哈希算法，再对16384取模，确定key落在哪个槽上，再判断槽在哪个节点上。提供哈希的方式将数据分片，每个节点均分存储一定哈希槽区间到数据，默认分配了16384个槽位 每份数据分片会存储在多个互为主从的多节点上（多节点形
我们知道一个大型的公司往往都具有复杂的组织结构，成百上千号员工，要做到大而不乱，就必须依靠合理的组织结构来优化内部的交流成本。Redis 内部也有组织结构，不同的是这个组织结构要维系上亿的对象，而不是几百几千。今天我来向大家呈现 Redis 如何来管理这上亿的对象而不会混乱的。
在Redis中，rehash是指当哈希表的负载因子（load factor）超过设定阈值时，为了保证哈希表的性能，系统会自动触发rehash操作。Rehash操作指的是将原来的哈希表重新建立一个更大的哈希表，并将原有的键值对重新映射到新的哈希表上。
大家好，我是鸭血粉丝（大家会亲切的喊我 「阿粉」），是一位喜欢吃鸭血粉丝的程序员，之前给大家总结了线上 OOM 的情况，相信大家也能从中学到一些东西，身为一名有追求的程序员，阿粉我的理解是光会吃老本是不行的，所以我一直也在学习，今天大家就跟我一起来了解一下 Redis 的 SDS 吧（不是 SOS 哦~）。
SDS(simple dynamic string)是Redis提供的字符串的封装，在redis中也是存在最广泛的数据结构，它也是很多其他数据结构的基础，所以才选择先介绍SDS。 SDS也兼容部分C字符串API(strcmp,strlen)，它如何兼容C字符串我觉得也是有个很sao的操作，等看完我这篇博客你就明白了。在开始正式内容前，我先抛几个问题(有些也是面试高频题)，带着问题去学习也是一种非常好的学习方法。
前面文章我们介绍了Redis的主从模式是一种在Redis中实现高可用性的方式，但也存在一些缺点。
源码系列 手写spring mvc框架 基于Spring JDBC手写ORM框架 实现自己的MyBatis Spring AOP实战之源码分析 Spring IOC高级特性应用分析 ORM框架底层实现原理剖析 手写Spring MVC框架实现 手把手分析Mybatis源码实现 高手进阶之手写Mybatis框架 高可用/分布式/高性能 实践一个高并发转盘抽奖 构建无切入性业务系统监控平台 Netty+websocket实现及时同通信 写一个数据库动态扩容方案以及MyCat实践 SOA架构及微服务架构的原理
Redis是一种键值(Key-Value)数据库。相较于MySQL之类的关系型数据库，Redis是一种非关系型数据库。Redis存储的数据只包含键和值两部分，只能通过键来查询值。这样简单的存储结构，能让Redis的读写效率非常高(HashMap读写效率都是O(1))。
本人3年开发经验、18年年底开始跑路找工作，在互联网寒冬下成功拿到阿里巴巴、今日头条、滴滴等公司offer，岗位是Java后端开发，最终选择去了阿里巴巴。
Redis中并没有直接使用C语言中的字符串，而是定义了一种简单动态字符串（simple dynamic string）作为Redis的默认字符串实现，简称SDS。
导语 | Redis 大家用的不少，但是我们大多数人可能都只是关注业务本身，对于底层的细节则经常忽略，久而久之，对个人的成长帮助甚少。本文为大家总结了关于 Redis 常见用法的进阶指南，希望帮助大家加深对这门技术的理解。文章作者：何永康，腾讯 CSIG 后台研发工程师。 一、Redis 基础数据结构 1. String Redis 里的字符串是动态字符串，会根据实际情况动态调整。类似于 Go 里面的切片-slice，如果长度不够则自动扩容。至于如何扩容，方法大致如下：当 length 小于 1
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为了便于大家查找问题，了解全貌，整理个目录，我们可以快速全局了解关于Redis 缓存，面试官一般喜欢问哪些问题？
首先找到云产品体验在找到云数据库redis 的页面，（注：云产品试用必须要先实名注册）
动态字符串，类似arraylist，当字符串长度消息1M时，扩容是加倍现有空间，超过1M,扩容时会多扩1M空间，字符串长度最大为512M
Codis 是一个使用Go语言编写的Redis集群代理，是一种 Redis 的分布式集群解决方案，支持管道和动态弹性扩容
我们在学习 Redis 的 Hash 表的时候难免脑子里会想起其他 Hash 表的实现，然后进行一番对比。通常我们如果要设计一个 Hash 表，那么我们需要考虑这几个问题：
1. SDS简介 Redis中使用的字符串均为『简单动态字符串』（Simple Dynamic String），简称SDS。 SDS是在C字符串的基础上进行了一些包装，使得它更符合Redis的使用场景。 在Redis中，C字符串只用在一些无需修改的地方，如日志打印；其他需要使用字符串的地方基本上使用的都是SDS。 2. 数据结构 struct sdshdr{ int len; int free; char buf[]; }; len：buf数组中字符串的实际使用量。 free：buf数组中空闲
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。
Redis 是一种键值（ Key-Value ）数据库。相对于关系型数据库（比如MySQL），Redis也被叫作 非关系型 数据库。
推荐现在已经成为电商最核心的竞争力，也是电商平台的重要流量入口之一。近年来推荐场景逐渐的多样化，覆盖到各流量入口，几乎所有页面都可以进行商品推荐：首页、详情页、购物车页面、下单成功页、错误页等等。而不同的页面，推荐的侧重点也会不尽相同。
Redis没有直接复用C语言的字符串，而是新建了SDS，作为String类型的一种存储结构。
九、应用级缓存 A.缓存简介 1.先从缓存中读取数据，如果没有，再从慢速设备上读取实际数据并同步到缓存 2.经常读取的数据、频繁访问的数据、热点数据、I/O瓶颈数据、计算昂贵的数据、符合5分钟法则和局部性原理的数据都可以缓存 B.缓存命中率 1.缓存命中率=从缓存中读取次数/【总读取次数（从缓存中读取次数+从慢速设备上读取次数）】 C.缓存回收策略 1.基于空间，指缓存设置了存储空间 2.基于容量，指缓存设置了最大大小 3.基于时间
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