List

有序的数据结构，quclikeList 双端链表和 ziplist作为底层实现

help @list
//查看list相关帮助

zibytes: 多少数据
zltail : 尾节点位置
zllen : 链表中元素
zlend: 255 恒等与255，标识结束
entry :
preawlen: 前一个元素的长度
是否小于254，前一个元素的大小
len:
data :

zlbytes:32bit，表示ziplist占用的字节总数。 zltail: 32bit，表示ziplist表中最后一项（entry）在ziplist中的偏移字节数。通过zltail我们可以很方便地找到最后一项，从而可以在ziplist尾端快速地执行push或pop操作 zlen: 16bit，表示ziplist中数据项（entry）的个数。 entry: 表示真正存放数据的数据项，长度不定 zlend: ziplist最后1个字节，是一个结束标记，值固定等于255。 prerawlen: 前一个entry的数据长度。 len: entry中数据的长度 data: 真实数据存储

双端链表

redis.conf配置文件 list-max-ziplist-size -2 : 8kb大小，太大，搬移数据量也比较大 list-compress-depth 1 压缩几个节点 1代表从头节点往后走一个，尾节点往前走一个不用压缩，其他的全部压缩，2，3，4 … 以此类推

Hash

底层也是dict 实现 redisDb
数据小的时候是ziplist实现

object encodeing key 查看value的类型

hash-max-ziplist-entries 512 // ziplist 元素个数超过 512 ，将改为hashtable编码 hash-max-ziplist-value 64 // 单个元素大小超过 64 byte时，将改为hashtable编码

Set结构

dict实现，无序结构

type key 查看key value类型 object encoding key :查看底层额数据结构 set-max-intset-entries 512 // intset 能存储的最大元素个数，超过则用hashtable编码

typedef struct intset {
    uint32_t  encoding;
    uint32_t  length;
    int8_t      contents[];
} intset; 
#define INTSET_ENC_INT16 (sizeof(int16_t))
#define INTSET_ENC_INT32 (sizeof(int32_t))
#define INTSET_ENC_INT64 (sizeof(int64_t))
整数集合是一个有序的，存储整型数据的结构。整型集合在Redis
中可以保存int16_t,int32_t,int64_t类型的整型数据，并且可以保证
集合中不会出现重复数据。
encoding: 编码类型
length: 元素个数
contents[]: 元素存储

ZSet

dict + 跳表
数据少时采用ziplist
skiplis跳表？
数据层
索引层
层高：

level:
header不存储数据，
确定层高

层高怎么确定的：
zslRandomLevel() 方法确定层高
创建跳跃表
set值的过程
1：先找索引层：从header中的level找最高的索引层
2：循环比较，如果不是层高减一向下继续比较
3：创建节点
4：维护关联关系各个层高的管理关系

跳表的应用：

geohash算法吧二维坐标变成可排序课比较的字符串编码
GeoHash:地理编码，地图上的应用，

geoadd location 经度纬度名称添加 geodist locations 名称1 名称2 km 两地的距离单位 km georadiusbymember location 名称1 4km 名称1 4km内的地点名称

地理与跳跃表的关系？
：将区域无线划分，每个分四份，递归切分

z曲线，把经纬度转成二进制编码
有序的，
优点：GeoHash利用Z阶曲线进行编码，Z阶曲线可以将二维所有点都转换成一阶曲线。地理位置坐标点通过编码转化成一维值，利用有序数据结构如B树、SkipList等，均可进行范围搜索。因此利用GeoHash算法查找邻近点比较快
缺点：Z 阶曲线有一个比较严重的问题，虽然有局部保序性，但是它也有突变性。在每个 Z 字母的拐角，都有可能出现顺序的突变。

Redis6.0新特性

1.多线程模型：

Threaded I/O
最终执行命令的线程依然是单线程，

参数配置 io-threads 4 // 这里说有三个IO 线程，还有一个线程是main线程，main线程负责IO读写和命令执行操作 io-threads-do-reads yes // 将支持IO线程执行读写任务。

新的单线程模型：

2. Client Side Cache

客户端缓存，减少非必要访问服务端
当客户端访问key时，会在客户端存储一个，避免直接跟服务端交互
当数据被修改是，服务端会通知客户端失效，
下次会访问服务端，而不是去客户端缓存

目前只有lettuce对其进行了支持：

<dependency>
   <groupId>io.lettuce</groupId>
   <artifactId>lettuce-core</artifactId>
   <version>6.0.0.RELEASE</version>
</dependency>

  public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    RedisClient redisClient = RedisClient.create("redis://192.168.109.200");
    Map<String, String> clientCache = new ConcurrentHashMap<>();
    StatefulRedisConnection<String, String> myself = redisClient.connect();
    CacheFrontend<String, String> frontend =
            ClientSideCaching.enable(CacheAccessor.forMap(clientCache),
            myself,
            TrackingArgs.Builder.enabled().noloop());
    String key="csk";
    int count = 0;
    while (true){
        System.out.println(frontend.get(key));
        TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
        if (count++ == Integer.MAX_VALUE){
            myself.close();
            redisClient.shutdown();
        }
    }
}

3. Acls

对命令的访问，权限控制

方式

命令方式
对acl配置文件编写，执行夹杂

ACL存储方式

redis配置文件
acl配置文件

Java 进阶

Redis核心数据结构