Redis データ構造の原理は何ですか?
RedisDb
Redis サーバーにはデフォルトで 16 のデータベースがあり、1 つのデータベースが 1 つの RedisDB データ構造に対応します。
typedef struct redisDb { dict *dict; dict *expires; dict * blocking_keys; dict * ready_keys; dict * watched_keys; ...... }
dict: キー空間ハッシュ テーブル。すべてのキーと値のペアの保存に使用されます。
expires: 有効期限ハッシュ テーブル。保存に使用されます。キーの有効期限 Time
blocking_keys: ブロックされた状態のキーと対応するクライアント
ready_keys: ブロックされていない状態のキーと対応するクライアント、およびblocking_keys属性は相対的です。
watched_keys: 監視キーと対応するクライアント。主にトランザクションに使用されます。
RedisObject
Redis キー値はすべて redisObject オブジェクトです。Redis データベースに新しいキーと値のペアを作成するたびに、キー名の redisObject オブジェクトとキー値の redisObject オブジェクトが生成されます
trpedef struct RedisObject { int4 type; int4 encoding; void *ptr; int24 lru; int32 refcount; }
Field | Description | Description |
---|---|---|
type | は、Redis に対応する型を表すために使用されます。 | 文字列、リスト、ハッシュ、セット、zset、ストリームなどは列挙型で表現されます |
encoding | 内部エンコーディング | int 、embstr、raw、hashtable、quicklist、ziplist、intset、skiplist など。列挙型 |
lru | 24 ビットで表され、オプションの LFU または LRU | LRUの場合は最終アクセス時刻を表し、LFUの場合は上位16ビットでアクセス時刻を分単位で、下位8ビットでアクセス頻度を表します. 頻度の増加は確率アルゴリズムを使用しており、数値が大きいほど増加しにくくなり、アクセス時間が更新されると一定の確率でアクセス頻度が減衰します。 (両方に共通) アクセス時間は数値の剰余であり、現在時刻も剰余です。現在時間がアクセス時間より大きい場合は 2 つの数値の差になります。現在時刻がアクセス時間より小さい場合は、2 つの数値の差になります。アクセス時間は、現在時間にモジュラスとアクセス時間を加えたものです。差分 |
refcount | 参照カウント | 初期値は1です。これは、実際のアプリケーションではあまり重要ではありません。 |
ptr | Pointer は 8 バイトを占め、data | dict のアドレスを指します。有効期限が切れた場合など、ポインタは同じアドレスを指します。 |
object
コマンドは、RedisObject に対する関連操作です。
メモリ削除戦略を変更する
object idletime key # キーのアイドル時間、つまりキーが最後に読み書きされてからのおおよその時間を返します。 lfu モードでは使用できません
config set maxmemory-policy volatile-lfu # 修改内存淘汰策略 set name zhangsan object freq name # 获取计数值,仅lfu模式下可用,初始化为5 get name object freq name # 再次访问,返回为6
int
文字列値が整数で、long の最大値以下の場合、エンコードは int 型となり、ptr は直接ポイントしますint 型アドレス
embstr と raw
Redis への文字列は SDS (Simple Dynamic String、単純な文字列) と呼ばれ、キー、非整数文字列値
trpedef struct SDS { int8 capacity; // 数组容量 int8 len; // 实际长度 int8 flags; byte[] content; // 数组内容 }
##SDS は Java の ArrayList 構造 に似ていることがわかりますが、初期長を割り当て、長さを超えた場合に拡張します。 Redis では、文字列の長さが 512M を超えてはいけないと規定されています。
長さが特に短い場合は embstr 形式で格納し、長さが 44 バイトを超える場合は raw 形式で格納します。 メモリ アロケータの最大割り当て単位は 64 バイト、RedisObject は 16 バイト、SDS 識別子は 3 バイト、NULL で終わる文字列は 1 バイト必要であることがわかっています。 44 以下の場合、メモリを割り当てる必要があるのは 1 回だけです。 RedisObject と SDS は同じメモリ ユニット内にあり、このデータ構造を embstr と呼びますが、同じメモリ ユニット内にないデータ構造は raw と呼ばれます。 dictdict (エンコーディングはハッシュテーブル型、ディクショナリ) は、hash、set、zset (値とスコアの間のマッピングを保存するために使用) コレクションに対応します。dict は Java の HashMap 構造 に似ています。違いは、HashMap の展開には配列が必要であり、それを走査し、古いデータを再ハッシュして配列の下にハングすることです。 -threaded Redisでは、このような時間のかかる処理に耐えるために、2つの配列を使用し、最初に戻り、空いたときにデータを少しずつ移動し、移動が完了すると古いデータがクリアされます。このプロセスを プログレッシブ リハッシュ と呼びます。 rree
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Redisクラスターモードは、シャードを介してRedisインスタンスを複数のサーバーに展開し、スケーラビリティと可用性を向上させます。構造の手順は次のとおりです。異なるポートで奇妙なRedisインスタンスを作成します。 3つのセンチネルインスタンスを作成し、Redisインスタンスを監視し、フェールオーバーを監視します。 Sentinel構成ファイルを構成し、Redisインスタンス情報とフェールオーバー設定の監視を追加します。 Redisインスタンス構成ファイルを構成し、クラスターモードを有効にし、クラスター情報ファイルパスを指定します。各Redisインスタンスの情報を含むnodes.confファイルを作成します。クラスターを起動し、CREATEコマンドを実行してクラスターを作成し、レプリカの数を指定します。クラスターにログインしてクラスター情報コマンドを実行して、クラスターステータスを確認します。作る

Redisデータをクリアする方法:Flushallコマンドを使用して、すべての重要な値をクリアします。 FlushDBコマンドを使用して、現在選択されているデータベースのキー値をクリアします。 [選択]を使用してデータベースを切り替え、FlushDBを使用して複数のデータベースをクリアします。 DELコマンドを使用して、特定のキーを削除します。 Redis-CLIツールを使用してデータをクリアします。

Redisのキューを読むには、キュー名を取得し、LPOPコマンドを使用して要素を読み、空のキューを処理する必要があります。特定の手順は次のとおりです。キュー名を取得します:「キュー:キュー」などの「キュー:」のプレフィックスで名前を付けます。 LPOPコマンドを使用します。キューのヘッドから要素を排出し、LPOP Queue:My-Queueなどの値を返します。空のキューの処理:キューが空の場合、LPOPはnilを返し、要素を読む前にキューが存在するかどうかを確認できます。

Centosシステムでは、Redis構成ファイルを変更するか、Redisコマンドを使用して悪意のあるスクリプトがあまりにも多くのリソースを消費しないようにすることにより、LUAスクリプトの実行時間を制限できます。方法1:Redis構成ファイルを変更し、Redis構成ファイルを見つけます:Redis構成ファイルは通常/etc/redis/redis.confにあります。構成ファイルの編集:テキストエディター(VIやNANOなど)を使用して構成ファイルを開きます:sudovi/etc/redis/redis.conf luaスクリプト実行時間制限を設定します。

Redisコマンドラインツール(Redis-Cli)を使用して、次の手順を使用してRedisを管理および操作します。サーバーに接続し、アドレスとポートを指定します。コマンド名とパラメーターを使用して、コマンドをサーバーに送信します。ヘルプコマンドを使用して、特定のコマンドのヘルプ情報を表示します。 QUITコマンドを使用して、コマンドラインツールを終了します。

Redisカウンターは、Redisキー価値ペアストレージを使用して、カウンターキーの作成、カウントの増加、カウントの減少、カウントのリセット、およびカウントの取得など、カウント操作を実装するメカニズムです。 Redisカウンターの利点には、高速速度、高い並行性、耐久性、シンプルさと使いやすさが含まれます。ユーザーアクセスカウント、リアルタイムメトリック追跡、ゲームのスコアとランキング、注文処理などのシナリオで使用できます。

Redisデータの有効期間戦略には2つのタイプがあります。周期削除:期限切れのキーを削除する定期的なスキャン。これは、期限切れの時間帯-remove-countおよび期限切れの時間帯-remove-delayパラメーターを介して設定できます。怠zyな削除:キーが読み取られたり書かれたりした場合にのみ、削除の有効期限が切れたキーを確認してください。それらは、レイジーフリーレイジーエビクション、レイジーフリーレイジーエクスピア、レイジーフリーラジーユーザーのパラメーターを介して設定できます。

Debian Systemsでは、Directoryコンテンツを読み取るためにReadDirシステム呼び出しが使用されます。パフォーマンスが良くない場合は、次の最適化戦略を試してください。ディレクトリファイルの数を簡素化します。大きなディレクトリをできる限り複数の小さなディレクトリに分割し、Readdirコールごとに処理されたアイテムの数を減らします。ディレクトリコンテンツのキャッシュを有効にする:キャッシュメカニズムを構築し、定期的にキャッシュを更新するか、ディレクトリコンテンツが変更されたときに、頻繁な呼び出しをreaddirに削減します。メモリキャッシュ(memcachedやredisなど)またはローカルキャッシュ(ファイルやデータベースなど)を考慮することができます。効率的なデータ構造を採用する:ディレクトリトラバーサルを自分で実装する場合、より効率的なデータ構造(線形検索の代わりにハッシュテーブルなど)を選択してディレクトリ情報を保存およびアクセスする
