📝 redis-datatype

Author: Jstarfish

docs/.DS_Store

@@ -22,17 +22,17 @@
 
 ![redis-kv](https://tva1.sinaimg.cn/large/008i3skNly1gqsf47nimoj324o0u0hdt.jpg)
 
-因为这个哈希表保存了所有的键值对，所以，也把它称为全局哈希表。哈希表的最大好处很明显，就是让我们可以用 $O(1)$ 的时间复杂度来快速查找到键值对——我们只需要计算键的哈希值，就可以知道它所对应的哈希桶位置，然后就可以访问相应的 entry 元素。
+因为这个哈希表保存了所有的键值对，所以，也把它称为**全局哈希表**。哈希表的最大好处很明显，就是让我们可以用 $O(1)$ 的时间复杂度来快速查找到键值对——我们只需要计算键的哈希值，就可以知道它所对应的哈希桶位置，然后就可以访问相应的 entry 元素。
 
 你看，这个查找过程主要依赖于哈希计算，和数据量的多少并没有直接关系。也就是说，不管哈希表里有 10 万个键还是 100 万个键，我们只需要一次计算就能找到相应的键。但是，如果你只是了解了哈希表的 $O(1)$ 复杂度和快速查找特性，那么，当你往 Redis 中写入大量数据后，就可能发现操作有时候会突然变慢了。这其实是因为你忽略了一个潜在的风险点，那就是哈希表的冲突问题和 rehash 可能带来的操作阻塞。
 
 ### 为什么哈希表操作变慢了？
 
 当你往哈希表中写入更多数据时，哈希冲突是不可避免的问题。这里的哈希冲突，也就是指，两个 key 的哈希值和哈希桶计算对应关系时，正好落在了同一个哈希桶中。毕竟，哈希桶的个数通常要少于 key 的数量，这也就是说，难免会有一些 key 的哈希值对应到了同一个哈希桶中。
 
-Redis 解决哈希冲突的方式，就是链式哈希。和 JDK7 中的 HahsMap 类似，链式哈希也很容易理解，**就是指同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存，它们之间依次用指针连接**。
+Redis 解决哈希冲突的方式，就是<mark>链式哈希</mark>。和 JDK7 中的 HahsMap 类似，链式哈希也很容易理解，**就是指同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存，它们之间依次用指针连接**。
 
-如下图所示：entry1、entry2 和 entry3 都需要保存在哈希桶 3 中，导致了哈希冲突。此时，entry1 元素会通过一个 `*next` 指针指向 entry2，同样，entry2 也会通过 `*next` 指针指向 entry3。这样一来，即使哈希桶 3 中的元素有 100 个，我们也可以通过 entry 元素中的指针，把它们连起来。这就形成了一个链表，也叫作哈希冲突链。
+如下图所示：哈希桶 6 上就有 3 个连着的 entry，也叫作哈希冲突链。
 
 ![redis-kv-conflict](https://tva1.sinaimg.cn/large/008i3skNly1gqsfbb5t10j31kx0u0qqw.jpg)
 
@@ -56,9 +56,11 @@ Redis 解决哈希冲突的方式，就是链式哈希。和 JDK7 中的 HahsMap
 
 好了，到这里，你应该就能理解，Redis 的键和值是怎么通过哈希表组织的了。对于 String 类型来说，找到哈希桶就能直接增删改查了，所以，哈希表的 $O(1)$ 操作复杂度也就是它的复杂度了。但是，对于集合类型来说，即使找到哈希桶了，还要在集合中再进一步操作。
 
-## 一、Redis 的五种基本数据类型和其数据结构
+所以集合的操作效率又与集合的底层数据结构有关，接下来我们再说 Redis 的底层数据结构~
+
 
 
+## 一、Redis 的五种基本数据类型和其数据结构
 
 由于 Redis 是基于标准 C 写的，只有最基础的数据类型，因此 Redis 为了满足对外使用的 5 种数据类型，开发了属于自己**独有的一套基础数据结构**，使用这些数据结构来实现 5 种数据类型。
 
@@ -70,15 +72,9 @@ Redis 为了平衡空间和时间效率，针对 value 的具体类型在底层
 
 ![](../../../docs/_images/redis/data-type-structure.jpg)
 
-> 安装好 Redis，我们可以使用 `redis-cli` 来对 Redis 进行命令行的操作，当然 Redis 官方也提供了在线的调试器，你也可以在里面敲入命令进行操作：http://try.redis.io/#run
-
-
-
-
-
 下面我们具体看下各种数据类型的底层实现和操作。
 
-
+> 安装好 Redis，我们可以使用 `redis-cli` 来对 Redis 进行命令行的操作，当然 Redis 官方也提供了在线的调试器，你也可以在里面敲入命令进行操作：http://try.redis.io/#run
 
 ### 1、String（字符串）
 
@@ -88,17 +84,17 @@ String 类型是二进制安全的。意思是 Redis 的 String 可以包含任
 
 Redis 的字符串是动态字符串，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，如图中所示，内部为当前字符串实际分配的空间 capacity 一般要高于实际字符串长度 len。当字符串长度小于 1M 时，扩容都是加倍现有的空间，如果超过 1M，扩容时一次只会多扩 1M 的空间。需要注意的是字符串最大长度为 512M。 
 
-![redis-string.jpg](http://ww1.sinaimg.cn/large/9b9f09a9ly1g9ypoobef5j20fw04pq2p.jpg)
+![redis-string-length](https://tva1.sinaimg.cn/large/008i3skNly1gr1lquo98sj330p0u07ng.jpg)
 
 
 
 Redis 没有直接使用 C 语言传统的字符串表示（以空字符结尾的字符数组，以下简称 C 字符串）， 而是自己构建了一种名为简单动态字符串（simple dynamic string，SDS）的抽象类型， 并将 SDS 用作 Redis 的默认字符串表示。
 
 根据传统， C 语言使用长度为 `N+1` 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 `'\0'` 。
 
-比如说， 图 2-3 就展示了一个值为 `"Redis"` 的 C 字符串：
+比如说， 下图就展示了一个值为 `"Redis"` 的 C 字符串：
 
-![](http://redisbook.com/_images/graphviz-cd9ca0391fd6ab95a2c5b48d5f5fbd0da2db1cab.png)
+![c-string](https://tva1.sinaimg.cn/large/008i3skNly1gr1lw2vyjwj335b0tf7cz.jpg)
 
 C 语言使用的这种简单的字符串表示方式， 并不能满足 Redis 对字符串在安全性、效率、以及功能方面的要求
 
@@ -110,15 +106,15 @@ C 语言使用的这种简单的字符串表示方式， 并不能满足 Redis 
 
   和 C 字符串不同， 因为 SDS 在 `len` 属性中记录了 SDS 本身的长度， 所以获取一个 SDS 长度的复杂度仅为 $O(1)$
 
-  举个例子， 对于图 2-5 所示的 SDS 来说， 程序只要访问 SDS 的 `len` 属性， 就可以立即知道 SDS 的长度为 `5` 字节：
+  举个例子， 对于下图所示的 SDS 来说， 程序只要访问 SDS 的 `len` 属性， 就可以立即知道 SDS 的长度为 `5` 字节：
 
-  ![](http://redisbook.com/_images/graphviz-dbd2f4d49a9f495f18093129393569f93e645529.png)
+  ![redis-sds](https://tva1.sinaimg.cn/large/008i3skNly1gr1ma401ftj32pm0u0x3n.jpg)
 
   通过使用 SDS 而不是 C 字符串， Redis 将获取字符串长度所需的复杂度从 $O(N)$ 降低到了 $O(1)$ ， 这确保了获取字符串长度的工作不会成为 Redis 的性能瓶颈
 
 - **缓冲区溢出/内存泄漏**
 
-  跟上述问题原因一样，如果执行拼接 or 缩短字符串的操作，如果操作不当就很容易造成上述问题；
+  跟上述问题原因一样，如果执行拼接 or 缩短字符串的操作，操作不当就很容易造成上述问题；
 
 - **减少修改字符串带来的内存分配次数**
 
@@ -221,26 +217,12 @@ Redis hash 是一个键值对集合。KV 模式不变，但 V 是一个键值对
 
 Redis 的字典相当于 Java 语言里面的 HashMap，它是无序字典， 内部实现结构上同 Java 的 HashMap 也是一致的，同样的**数组 + 链表**二维结构。第一维 hash 的数组位置碰撞时，就会将碰撞的元素使用链表串接起来。 
 
-![redis-hash.jpg](http://ww1.sinaimg.cn/large/9b9f09a9ly1g9ypp2rs05j20g307pa9u.jpg)
-
 不同的是，Redis 的字典的值只能是字符串，另外它们 rehash 的方式不一样，因为 Java 的 HashMap 在字典很大时，rehash 是个耗时的操作，需要一次性全部 rehash。Redis 为了高性能，不能堵塞服务，所以采用了渐进式 rehash 策略。
 
-![redis-rehash](https://cdn.jsdelivr.net/gh/Jstarfish/picBed/img/20201116154218.png)
-
-
-
 渐进式 rehash 会在 rehash 的同时，保留新旧两个 hash 结构，查询时会同时查询两个 hash 结构，然后在后续的定时任务中以及 hash 操作指令中，循序渐进地将旧 hash 的内容一点点迁移到新的 hash 结构中。当搬迁完成了，就会使用新的 hash 结构取而代之。
 
 当 hash 移除了最后一个元素之后，该数据结构自动被删除，内存被回收。
 
-![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/Jstarfish/picBed/img/20201116154311.gif)
-
-
-
-hash 结构也可以用来存储用户信息，不同于字符串一次性需要全部序列化整个对象，hash 可以对用户结构中的每个字段单独存储。这样当我们需要获取用户信息时可以进行部分获取。而以整个字符串的形式去保存用户信息的话就只能一次性全部读取，这样就会比较浪费网络流量。
-
-hash 也有缺点，hash 结构的存储消耗要高于单个字符串，到底该使用 hash 还是字符串，需要根据实际情况再三权衡。
-
 
 
 #### [字典的实现](http://redisbook.com/preview/dict/datastruct.html "字典的实现")
@@ -285,10 +267,6 @@ Redis 的 Set 是 String 类型的无序集合。它是通过 HashTable 实现
 
 当集合中最后一个元素移除之后，数据结构自动删除，内存被回收。
 
-![img](https://cdn.jsdelivr.net/gh/Jstarfish/picBed/img/20201116154820.gif)
-
-
-
 
 
 ### 5、zset(sorted set：有序集合)
@@ -301,7 +279,7 @@ Redis 正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。zs
 
 zset 中最后一个 value 被移除后，数据结构自动删除，内存被回收。
 
-![img](https://cdn.jsdelivr.net/gh/Jstarfish/picBed/img/20201116154851.gif)
+
 
 ## 二、其他数据类型
 
@@ -325,7 +303,7 @@ zset 中最后一个 value 被移除后，数据结构自动删除，内存被
 
 接下来我们使用 redis-cli 设置第一个字符，也就是位数组的前 8 位，我们只需要设置值为 1 的位，如上图所示，h 字符只有 1/2/4 位需要设置，e 字符只有 9/10/13/15 位需要设置。值得注意的是位数组的顺序和字符的位顺序是相反的。
 
-```
+```sh
 127.0.0.1:6379> setbit s 1 1
 (integer) 0
 127.0.0.1:6379> setbit s 2 1