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Redis持久化是如何做的？RDB和AOF对比分析
从这篇文章开始，我们来介绍Redis高可用相关的机制。Redis要想实现高可用，主要有以下方面来保证： 数据持久化 主从复制 自动故障恢复 集群化 这篇文章我们先介绍Redis的高可用保障的基础：数据
数据缓存Redis流程设计--思路
先看缓存中是否存在数据 data = redis.get(key) if data: # 存在 else: # 不存在 如果存在，则直接调用缓存数据，响应出去 return json.loads(da
缓存的4种策略
我们都知道，提高系统性能的最简单也最流行的方法之一其实就是使用缓存。我们引入缓存，相当于对数据进行了复制。每当系统数据更新时，保持缓存和数据源（如 MySQL 数据库）同步至关重要，当然，这也取决于系
Redis实现消息队列的4种方案
原文链接：Redis实现消息队列的方案 Redis作为内存中的数据结构存储，常用作数据库、缓存和消息代理。它支持数据结构，如 字符串，散列，列表，集合，带有范围查询的排序集（sorted sets），
Redis集群的数据一致性
Redis集群的数据一致性 Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了哈希槽的概念。 Reds 集群（虚拟hash solt的概念）有16384个虚拟的哈希槽,每个key通过CRC16校验后
一致性Hash原理与实现
Redis集群的使用 我们在使用Redis的过程中，为了保证Redis的高可用，我们一般会对Redis做主从复制，组成Master-Master或者Master-Slave的形式，进行数据的读写分离
redis面试题
redis和memcached比较？ 1、数据操作不同 与Memcached仅支持简单的key-value结构的数据记录不同，Redis支持的数据类型要丰富得多。Memcached基本只支持简单的ke
Redis缓存——缓存穿透
在并发式的项目当中，一定要考虑一个缓存穿透的情况。那么什么是缓存穿透呢？简单的说来，就是当大量请求的key根本不在缓存当中，所以导致了请求直接到了数据库上，根本没有经过缓存这一层。比如一个黑客故意制造
redis 设置点赞
try: redis_conn = get_redis_connection('defult') collected_set = redis.conn.smember('col
Redis中的一致性哈希问题(转
转。。https://www.cnblogs.com/bigdatalearnshare/p/13909100.html 在说redis中的哈希（准确来说是一致性哈希）问题之前，先来看一个问题：为什么
SDS 与 C 字符串的区别
根据传统， C 语言使用长度为 Nʱ 的字符数组来表示长度为 N 的字符串， 并且字符数组的最后一个元素总是空字符 ''&#16
Python 使用 Redis 实现分布式锁(转
转自：https://woodenrobot.me/2020/03/09/redis-lock/ 业界常用解决方案 基于 MySql 等数据库的唯一索引 基于 ZooKeeper 临时有序节点 基于
redis-语法回顾
1. 常用命令 String 记录字符串/整数/浮点数 命令 set 添加/修改数据 get 获取数据 mset 添加多个数据 mget 获取多个数据 incr 计数加1 decr 计数减1 incr
Redis 链表和链表节点的实现
每个链表节点使用一个 adlist.h/listNode 结构来表示： typedef struct listNode { // 前置节点 struct listNode *pre
Redis 内存回收
因为 C 语言并不具备自动的内存回收功能， 所以 Redis 在自己的对象系统中构建了一个引用计数（reference counting）技术实现的内存回收机制， 通过这一机制， 程序可以通过跟踪对象
Redis 解决键冲突
当有两个或以上数量的键被分配到了哈希表数组的同一个索引上面时， 我们称这些键发生了冲突（collision）。 Redis 的哈希表使用链地址法（separate chaining）来解决键冲突： 每
链表
链表 链表提供了高效的节点重排能力， 以及顺序性的节点访问方式， 并且可以通过增删节点来灵活地调整链表的长度。 作为一种常用数据结构， 链表内置在很多高级的编程语言里面， 因为 Redis 使用的 C
Redis 列表对象
列表对象的编码可以是 ziplist 或者 linkedlist 。 ziplist 编码的列表对象使用压缩列表作为底层实现， 每个压缩列表节点（en
对象
对象 在前面的数个章节里， 我们陆续介绍了 Redis 用到的所有主要数据结构， 比如简单动态字符串（SDS）、双端链表、字典、压缩列表、整数集合， 等等。 Redis 并没有直接使用这些数据结构来实
Redis 类型检查与命令多态
Redis 中用于操作键的命令基本上可以分为两种类型。 其中一种命令可以对任何类型的键执行， 比如说 DEL 命令、 EXPIRE 命令、 RENAM
Redis 字典的实现
Redis 的字典使用哈希表作为底层实现， 一个哈希表里面可以有多个哈希表节点， 而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对。 接下来的三个小节将分别介绍 Redis 的哈希表、哈希表节点、以及字典的
Redis 集合对象
集合对象的编码可以是 intset 或者 hashtable 。 intset 编码的集合对象使用整数集合作为底层实现， 集合对象包含的所有元素都被保
压缩列表
压缩列表 压缩列表（ziplist）是列表键和哈希键的底层实现之一。 当一个列表键只包含少量列表项， 并且每个列表项要么就是小整数值， 要么就是长度比较短的字符串， 那么 Redis 就会使用压缩列表
跳跃表
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。 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
字典
字典 字典， 又称符号表（symbol table）、关联数组（associative array）或者映射（map）， 是一种用于保存键值对（key-value pair）的抽象数据结构。 在字典中
Redis 对象的类型与编码
Redis 使用对象来表示数据库中的键和值， 每次当我们在 Redis 的数据库中新创建一个键值对时， 我们至少会创建两个对象， 一个对象用作键值对的键（键对象）， 另一个对象用作键值对的值（值对象）
Redis 字符串对象
字符串对象的编码可以是 int 、 raw 或者 embstr 。 如果一个字符串对象保存的是整数值， 并且这个整数值可以用 lo
Redis 哈希算法
当要将一个新的键值对添加到字典里面时， 程序需要先根据键值对的键计算出哈希值和索引值， 然后再根据索引值， 将包含新键值对的哈希表节点放到哈希表数组的指定索引上面。 Redis 计算哈希值和索引值的方
Redis 对象的空转时长
除了前面介绍过的 type 、 encoding 、 ptr 和 refcount 四个属性之外， redis
Redis 哈希对象
哈希对象的编码可以是 ziplist 或者 hashtable 。 ziplist 编码的哈希对象使用压缩列表作为底层实现， 每当有新的键值对要加入到
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