数据类型之 String List
Redis源码解析4 - 数据类型之 String List STRING string类型的数据在Redis中有两种编码方式: 1.RAW 这表示一个原始字符串对象,robj中的ptr指针指向一个sds类型的内存块 sds是一个带长度信息的内存块,用于存储 二进制安全 的字符串 2. INT 这表示一个编码
Redis源码解析4 - 数据类型之 String & List
STRING
string类型的数据在Redis中有两种编码方式:
1. RAW
这表示一个原始字符串对象,robj中的ptr指针指向一个sds类型的内存块
sds是一个带长度信息的内存块,用于存储二进制安全的字符串
2. INT
这表示一个编码为整数的字符串对象,robj中的ptr指针被强行转化为一个long型变量以存储整数
数字类型的字符串,比如“123456”,都会被编码为整型
这样做的目的就一点,节省内存。就以字符串“123456”为例,
(1) 存为RAW类型,共消耗内存为:sizeof(robj) + sizeof(sdshdr) + strlen("123456")
32位系统为26字节,64位系统下为30字节
(2) 存为INT类型,共消耗内存为:sizeof(robj)
32位系统为12字节,64位系统下为16字节
可以看出,节省的内存还是挺多的
如果字符串更长一些,比如“123456789”,节省的内存就可观了
一点小提示,在Redis中,64位的bigint,香港虚拟主机,是按RAW格式存储的
之所以这么做,完全是为了兼容不同的系统
在实际使用中,如果你确定你的机器都是64位的(MS现在很少32位机了),可以改改源代码,多节省一些内存
再加一幅图,更直观的说明一下
OK,在Redis中,String是最基本的类型,也很简单,从上图可以较清晰的看出String的组织方式了
题外话,不知道有同学注意到没有,robj中的ptr居然是指向sdshdr内存块的中间部分,而不是指向内存头
从这一点看,Redis的代码也挺“野”的
LIST
list数据有两种编码方式:
1. linked_list
这就是一个传统的双向链表,带头尾指针,其头尾操作都只有O(1)的复杂度
2. ziplist
这是一种压缩编码的链表,它将所有的链表数据全部整合进一整块内存中,相比传统的链表,节省很多内存
简要说明一下上图:
(1) ziplist使用一整块连续的内存,这块内存由三部分组成:
(a) head块,链表的头信息,包括有 totalsize(链表总长度)、tailoffset(尾部最后一个元素的偏移字节数)、entrycount(entry个数)
(b) entry块,由一系列的 entry node 组成。node之间紧凑排列
每个node有 prevsize字段,表示前一个node的长度,用以反方向索引
有selfsize字段,表示当前node的长度
以及data字段,存放当前node的实际数据
这些字段都按一种特殊的形式编码,具体参考上图,已经比较清晰了
(c) tail块,虚拟主机,链表的尾部。只有一个字节,是一个填充码。
(2) 向ziplist中增删元素时,有较频繁的内存重分配操作,香港服务器,以及较复杂的数值运算
所以,当链表长度增加时,整个数据结构就会不堪重负
(3) redis用两个阀值来控制 ziplist 与 linked_list 之间的转换
(a) list_max_ziplist_entries:当链表元素的个数超过该值,自动转化为 linked_list,该值默认512
(b) list_max_ziplist_value:当链表中某个字符串元素的长度超过该值,自动转化为 linked_list,该值默认64
(c) 以上两值均可通过配置文件修改
posted on

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











DDREASE は、ハード ドライブ、SSD、RAM ディスク、CD、DVD、USB ストレージ デバイスなどのファイル デバイスまたはブロック デバイスからデータを回復するためのツールです。あるブロック デバイスから別のブロック デバイスにデータをコピーし、破損したデータ ブロックを残して正常なデータ ブロックのみを移動します。 ddreasue は、回復操作中に干渉を必要としないため、完全に自動化された強力な回復ツールです。さらに、ddasue マップ ファイルのおかげでいつでも停止および再開できます。 DDREASE のその他の主要な機能は次のとおりです。 リカバリされたデータは上書きされませんが、反復リカバリの場合にギャップが埋められます。ただし、ツールに明示的に指示されている場合は切り詰めることができます。複数のファイルまたはブロックから単一のファイルにデータを復元します

0.この記事は何をするのですか?私たちは、多用途かつ高速な最先端の生成単眼深度推定モデルである DepthFM を提案します。従来の深度推定タスクに加えて、DepthFM は深度修復などの下流タスクでも最先端の機能を実証します。 DepthFM は効率的で、いくつかの推論ステップ内で深度マップを合成できます。この作品について一緒に読みましょう〜 1. 論文情報タイトル: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching 著者: MingGui、JohannesS.Fischer、UlrichPrestel、PingchuanMa、Dmytr

Google が推進する JAX のパフォーマンスは、最近のベンチマーク テストで Pytorch や TensorFlow のパフォーマンスを上回り、7 つの指標で 1 位にランクされました。また、テストは最高の JAX パフォーマンスを備えた TPU では行われませんでした。ただし、開発者の間では、依然として Tensorflow よりも Pytorch の方が人気があります。しかし、将来的には、おそらくより大規模なモデルが JAX プラットフォームに基づいてトレーニングされ、実行されるようになるでしょう。モデル 最近、Keras チームは、ネイティブ PyTorch 実装を使用して 3 つのバックエンド (TensorFlow、JAX、PyTorch) をベンチマークし、TensorFlow を使用して Keras2 をベンチマークしました。まず、主流のセットを選択します

iPhone のモバイル データ接続に遅延や遅い問題が発生していませんか?通常、携帯電話の携帯インターネットの強度は、地域、携帯ネットワークの種類、ローミングの種類などのいくつかの要因によって異なります。より高速で信頼性の高いセルラー インターネット接続を実現するためにできることがいくつかあります。解決策 1 – iPhone を強制的に再起動する 場合によっては、デバイスを強制的に再起動すると、携帯電話接続を含む多くの機能がリセットされるだけです。ステップ 1 – 音量を上げるキーを 1 回押して放します。次に、音量小キーを押して、もう一度放します。ステップ 2 – プロセスの次の部分は、右側のボタンを押し続けることです。 iPhone の再起動が完了するまで待ちます。セルラーデータを有効にし、ネットワーク速度を確認します。もう一度確認してください 修正 2 – データ モードを変更する 5G はより優れたネットワーク速度を提供しますが、信号が弱い場合はより適切に機能します

テスラのロボット「オプティマス」の最新映像が公開され、すでに工場内で稼働可能となっている。通常の速度では、バッテリー(テスラの4680バッテリー)を次のように分類します:公式は、20倍の速度でどのように見えるかも公開しました - 小さな「ワークステーション」上で、ピッキング、ピッキング、ピッキング:今回は、それがリリースされたハイライトの1つビデオの内容は、オプティマスが工場内でこの作業を完全に自律的に行い、プロセス全体を通じて人間の介入なしに完了するというものです。そして、オプティマスの観点から見ると、自動エラー修正に重点を置いて、曲がったバッテリーを拾い上げたり配置したりすることもできます。オプティマスのハンドについては、NVIDIA の科学者ジム ファン氏が高く評価しました。オプティマスのハンドは、世界の 5 本指ロボットの 1 つです。最も器用。その手は触覚だけではありません

マルチモーダル文書理解機能のための新しい SOTA!アリババの mPLUG チームは、最新のオープンソース作品 mPLUG-DocOwl1.5 をリリースしました。これは、高解像度の画像テキスト認識、一般的な文書構造の理解、指示の遵守、外部知識の導入という 4 つの主要な課題に対処するための一連のソリューションを提案しています。さっそく、その効果を見てみましょう。複雑な構造のグラフをワンクリックで認識しMarkdown形式に変換:さまざまなスタイルのグラフが利用可能:より詳細な文字認識や位置決めも簡単に対応:文書理解の詳しい説明も可能:ご存知「文書理解」 「」は現在、大規模な言語モデルの実装にとって重要なシナリオです。市場には文書の読み取りを支援する多くの製品が存在します。その中には、主にテキスト認識に OCR システムを使用し、テキスト処理に LLM と連携する製品もあります。

世界は狂ったように大きなモデルを構築していますが、インターネット上のデータだけではまったく不十分です。このトレーニング モデルは「ハンガー ゲーム」のようであり、世界中の AI 研究者は、データを貪欲に食べる人たちにどのように餌を与えるかを心配しています。この問題は、マルチモーダル タスクで特に顕著です。何もできなかった当時、中国人民大学学部のスタートアップチームは、独自の新しいモデルを使用して、中国で初めて「モデル生成データフィード自体」を実現しました。さらに、これは理解側と生成側の 2 つの側面からのアプローチであり、両方の側で高品質のマルチモーダルな新しいデータを生成し、モデル自体にデータのフィードバックを提供できます。モデルとは何ですか? Awaker 1.0 は、中関村フォーラムに登場したばかりの大型マルチモーダル モデルです。チームは誰ですか?ソフォンエンジン。人民大学ヒルハウス人工知能大学院の博士課程学生、ガオ・イージャオ氏によって設立されました。

今週、OpenAI、Microsoft、Bezos、Nvidiaが投資するロボット企業FigureAIは、7億ドル近くの資金調達を受け、来年中に自立歩行できる人型ロボットを開発する計画であると発表した。そしてテスラのオプティマスプライムには繰り返し良い知らせが届いている。今年が人型ロボットが爆発的に普及する年になることを疑う人はいないだろう。カナダに拠点を置くロボット企業 SanctuaryAI は、最近新しい人型ロボット Phoenix をリリースしました。当局者らは、多くのタスクを人間と同じ速度で自律的に完了できると主張している。人間のスピードでタスクを自律的に完了できる世界初のロボットである Pheonix は、各オブジェクトを優しくつかみ、動かし、左右にエレガントに配置することができます。自律的に物体を識別できる
