redis实现字典功能，redis字符串实现

redis中的rehash?

Redis中所有数据都有key-value，这是通过哈希表实现的，redis的字典数据结构保存了两张哈希表，采取了渐进哈希的方法。

渐进式 rehash 采用了 分治 的思想，将 rehash 键值对所需的工作分摊到了每次对字典的增删改查操作上，虽然降低了 redis 服务器的整体吞吐量，但提升了响应速度，不会出现在某次操作时特别慢的情况。

例如，Redis会根据元素的大小选择合适的编码方式，对较小的整数值采用特殊编码形式，可以节约内存。可以通过合理设置整数值的范围来优化内存占用。调整集合的rehash阈值，避免频繁rehash。

rehash过程中，Redis采取渐进式策略，通过dictRehash函数，逐个移动键值对到新哈希表，确保操作的线程安全。

随着数据逐步增多，Redis 开始执行 rehash，这个过程分为三步：这个过程看似简单，但是第二步涉及大量的数据拷贝，如果一次性把哈希表 1 中的数据都迁移完，会造成 Redis 线程阻塞，无法服务其他请求。

Redis中hash、set、zset的底层数据结构原理

1、hash的底层实现为 整数数组intset 或者 hashtable 。

2、Redis中值的数据结构有String（字符串）、List（列表）、Hash（哈希）、Set（集合）和 Sorted Set（有序集合）五种，使用可参考 https：// 。

3、一：摘要概述 很多 redis 的使用者都可以清晰明白的道出Redis中常用的对象如string、list、hash、set、zset，一些场景比较丰富的使用者可能会说布隆过滤器、geo、Hash等。

4、string 类型是二进制安全的。意思是 redis 的 string 可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。string 类型是 Redis 最基本的数据类型，string 类型的值最大能存储 512MB。命令： SET 和 GET 命令。

redis的基本数据结构有哪些,都有什么应用

String 数据结构是简单的 key-value 类型，value 不仅可以是 String，也可以是数字（当数字类型用 Long 可以表示的时候encoding 就是整型，其他都存储在 sdshdr 当做字符串）。

String是redis中最基础的数据结构，你可以把它用作缓存最基础的kv（key-value）类型的缓存(value最大为512MB)，只需要把需要缓存的对象进行string的编解码即可。

字符串(strings)：存储整数（比如计数器）和字符串（废话。

可用于缓存、事件发布订阅、高速队列等场景。

redis是干嘛的

消息队列、分布式锁。消息队列：Redis可以作为一种高性能的消息队列使用，实现异步处理和解耦。分布式锁：Redis可以作为一种分布式锁的存储层，通过缓存锁信息和锁状态，实现分布式锁和并发控制。

Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁。

redis是key-value存储系统。key-value分布式存储系统查询速度快、存放数据量大、支持高并发，非常适合通过主键进行查询，但不能进行复杂的条件查询。

redis是一个单线程的NoSQL数据库，主要用来做数据缓存，一般大型网站的应用和数据库之间的那一层就是Redis。

Redis是由意大利人Salvatore Sanfilippo（网名：antirez）开发的一款内存高速缓存数据库。

Zabbix是一款强大的开源监控解决方案，它能够监控各种网络参数、服务器性能指标、服务应用程序等。虽然我不太熟悉Zabbix的具体应用，但它在监控服务器性能方面表现出色。

Redis字典的渐进式rehash

1、渐进式 rehash 采用了 分治 的思想，将 rehash 键值对所需的工作分摊到了每次对字典的增删改查操作上，虽然降低了 redis 服务器的整体吞吐量，但提升了响应速度，不会出现在某次操作时特别慢的情况。

2、Redis中所有数据都有key-value，这是通过哈希表实现的，redis的字典数据结构保存了两张哈希表，采取了渐进哈希的方法。

3、rehash过程中，Redis采取渐进式策略，通过dictRehash函数，逐个移动键值对到新哈希表，确保操作的线程安全。

4、这个过程看似简单，但是第二步涉及大量的数据拷贝，如果一次性把哈希表 1 中的数据都迁移完，会造成 Redis 线程阻塞，无法服务其他请求。此时，Redis 就无法快速访问数据了。为了避免这个问题，Redis 采用了 渐进式 rehash 。

5、Java 的 HashMap 在扩容时会一次性将旧数组下挂接的元素全部转移到新数组下面。如果 HashMap 中元素特别多，线程就会出现卡顿现象。Redis 为了解决这个问题，它采用渐进式 rehash。

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