为什么说redis的ziplist节约内存 [问题点数:20分]

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黄花 2017年11月 Java大版内专家分月排行榜第二
2017年9月 Java大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2017年8月 Java大版内专家分月排行榜第三
2017年4月 Java大版内专家分月排行榜第三
2016年3月 Java大版内专家分月排行榜第三
Redis内部数据结构详解(4)——ziplist
本文是《Redis内部数据结构详解》系列的第四篇。在本文中,我们首先介绍一个新的Redis内部数据结构——<em>ziplist</em>,然后在文章后半部分我们会讨论一下在robj, dict和<em>ziplist</em>的基础上,Redis对外暴露的hash结构是怎样构建起来的。 我们在讨论中还会涉及到两个Redis配置(在<em>redis</em>.conf中的ADVANCED CONFIG部分): hash-max-zi
底层实现-ziplist压缩列表
一    介绍 用途 <em>ziplist</em>压缩列表底层实现 是 list对象 与 hash对象 的底层实现之一。 当一个list对象只需要包含少量元素,并且每个元素要么就是小整数值,要么就是长度比较短的字符串,那么Redis就用<em>ziplist</em>来做 list对象 的底层实现。 当一个 hash对象 只包含少量键值对时,并且每个键值对的键和值要么就是小整数要么就是长度比较短的字符串,那么也用
Redis源码剖析和注释(六)--- 压缩列表(ziplist)
Redis 压缩列表(<em>ziplist</em>)1. 介绍压缩列表(<em>ziplist</em>)是哈希键的底层实现之一。它是经过特殊编码的双向链表,和整数集合(intset)一样,是为了提高<em>内存</em>的存储效率而设计的。当保存的对象是小整数值,或者是长度较短的字符串,那么<em>redis</em>就会使用压缩列表来作为哈希键的实现。127.0.0.1:6379> HMSET hash name mike age 28 sex male OK
Redis哈希对象的ziplist编码实现了O(1)复杂度吗
问题描述 问题:Redis中哈希对象有两种编码方式,分别是<em>ziplist</em>、hashtable方式。哈希对象,总得体现哈希算法,使得基本操作达到O(1)的效率。hashtable编码方式使用字典,也即是Java中hashMap的方式,这个我可以理解。但是,<em>ziplist</em>方式所有元素都是紧挨的,它是怎么实现hash,并使得查询等操作有O(1)的时间效率的呢? 分析: 让我们从方法调用...
redis源码之压缩列表ziplist
未完待续… 压缩列表<em>ziplist</em> 1.简介 压缩列表是 Redis 为了<em>节约</em><em>内存</em>而开发的, 由一系列特殊编码的连续<em>内存</em>块组成的顺序型(sequential)数据结构。 2.组成 属性 类型 长度 用途 zlbytes uint_32t 4B 记录整个压缩列表占用的<em>内存</em>字节数:在对压缩列表进行<em>内存</em>重分配, 或者计算 zlend的位置...
Redis的内存优化
如转载自《Redis开发与运维》一书第八章 Redis所有的数据都在<em>内存</em>中,而<em>内存</em>又是非常宝贵的资源。对于如何优化<em>内存</em>使用一直是Redis用户非常关注的问题。本文让我们深入到Redis细节中,学习<em>内存</em>优化的技巧。分为如下几个部分: 一. <em>redis</em>Object对象 二. 缩减键值对象 三. 共享对象池 四. 字符串优化 五. 编码优化 六. 控制key的数量 一. <em>redis</em>Object...
redis ziplist压缩列表的源码分析
<em>ziplist</em>是<em>redis</em>为了<em>节约</em><em>内存</em>而开发的,由一系列特殊编码的连续<em>内存</em>块组成的顺序数据结构。一个 <em>ziplist</em>可以包含任意多个节点(entry),每个节点可以保存一个字节数组或者一个整数值。
Redis中的压缩列表
Redis中的压缩列表  压缩列表(<em>ziplist</em>)是列表键和哈希键的底层实现之一。当一个列表键只包含少量列表项,并且每个列表项要么就是小整数值,要么就是长度比较短的字符串,那么Redis就会使用压缩列表来做列表键的底层实现。  例如,执行以下命令将创建一个压缩列表实现的列表键:127.0.0.1:6379> RPUSH 1st 1 3 5 10086 "hello" "world" (intege
redis学习笔记(6)---压缩列表ziplist
<em>ziplist</em>  压缩列表是列表键和哈希键的底层实现之一。   当一个列表键只包含少量表项,并且每个列表项要么是小整数,要么是较短的字符串 ,那么<em>redis</em>就会使用压缩列表来作为列表键的底层实现。   当一个哈希键只包含少量key-value对,且每个key-value对的key和value要么是小整数,要么是较短字符串,那么<em>redis</em>就会使用<em>ziplist</em>作为哈希键的底层实现。 <em>ziplist</em>
Redis 利用Hash存储节约内存
Instagram可以说是网拍App的始祖级应用,也是当前最火热的拍照App之一,Instagram的照片数量已经达到3亿,而在Instagram里,我们需要知道每一张照片的作者是谁,下面就是Instagram团队如何使用Redis来解决这个问题并进行<em>内存</em>优化的。 首先,这个通过图片ID反查用户UID的应用有以下几点需求: 1. 查询速度要足够快 2. 数据要能全部放到<em>内存</em>里,最好是一台E
redis五大类型内存评估
关于Redis内部编码的转换,都符合以下规律:编码转换在Redis写入数据时完成,且转换过程不可逆,只能从小<em>内存</em>编码向大<em>内存</em>编码转换。 1、字符串 (1)概况 字符串是最基础的类型,因为所有的键都是字符串类型,且字符串之外的其他几种复杂类型的元素也是字符串。 字符串长度不能超过512MB。 (2)内部编码 字符串类型的内部编码有3种,它们的应用场景如下: int:8个字节...
Redis源码分析(七)——压缩列表Ziplist
压缩
Redis源码剖析--快速列表quicklist
在RedisObject这一篇博客中,有介绍到list结构的底层编码类型有OBJ_ENCODING_QUICKLIST,当时就发现这个底层数据结构被我遗漏了。昨天花了点时间补了补这个知识,看完发现这货就跟STL中的deque的思想一样,顿时觉得又是一个实现超级繁琐但很实用的数据结构。今天就带大家一起来看看这个“二合一”的数据结构。 quicklist是Redis在3.2版本加入的新数据结构,其是
redis源码中的ziplist zskiplist 压缩表和跳表
在压缩双链表中,节省了前驱和后驱指针的空间,在 64 位机器上共节省了 8 个字节, 这让数据在<em>内存</em>中更为紧 凑。只要清晰的描述每个数据项的边界,就可以轻易得到前驱后 驱数据项的位置,<em>ziplist</em> 就是这么做的。 <em>ziplist</em> 的格式可以表示为: &amp;lt;zlbytes&amp;gt;&amp;lt;zltail&amp;gt;&amp;lt;zllen&amp;gt;&amp;lt;entry&amp;gt;...&amp;lt;entry&amp;gt;&amp;l...
redis源码分析-ziplist(压缩链表)
<em>ziplist</em>结构在<em>redis</em>运用非常广泛,是列表、字典等数据类型的底层结构之一。<em>ziplist</em>的优点在于能够一定程度地<em>节约</em><em>内存</em>。 <em>ziplist</em>构成<em>ziplist</em>结构由zip_header、zip_entry、zip_end三部分组成。 ZIP_HEADER:顾名思义,压缩列表的头部。内部包含ZIP_BYTES、ZIP_TAIL、ZIP_LENGTH属性。
为什么hash比string省内存
将一个对象存储在 hash 类型中会占用更少的<em>内存</em>,并且可以更方便的存取整个对象。 (省<em>内存</em>的原因是新建一个 hash 对象时开始是用 zipmap(又称为 small hash)来存储的。 这个 zipmap 其实并不是 hash table,但是 zipmap 相比正常的 hash 实现可以节省不少 hash 本身需要的一些元数据存储开销。 尽管 zipmap 的添加,删除,查找都是 O
Redis源码解析:07压缩列表
压缩列表(<em>ziplist</em>)是列表键和哈希键的底层实现之一。当列表键只包含少量列表项,并且每个列表项要么是小整数值,要么是长度较短的字符串时;或者当哈希键只包含少量键值对,并且每个键值对的键和值要么是小整数值,要么是长度较短的字符串时,那么Redis就会使用压缩列表来做为列表键或哈希键的底层实现。           压缩列表是Redis为了<em>节约</em><em>内存</em>而开发的,可用于存储字符串和整数值。它是一个顺
Redis 实践
<em>节约</em><em>内存</em>:Redis实践,<em>节约</em><em>内存</em>:Redis实践
redis学习笔记(7)---压缩字典zipmap
zipmap  在hashtable实现中,Redis引入了zipmap数据结构,保证在hashtable刚创建以及元素较少时,用更少的<em>内存</em>来存储,同时对查询的效率也不会受太大的影响。   zipmap利用字符串实现了简单的hash表,来存储少量key-value对。<em>内存</em>布局    zipmap的<em>内存</em>布局如下:      1)zmlen:1个字节 ,记录当前zipmap中key-value对
Redis源码剖析和注释(七)--- 快速列表(quicklist)
Redis 快速列表(quicklist)1. 介绍quicklist结构是在<em>redis</em> 3.2版本中新加的数据结构,用在列表的底层实现。通过列表键查看一下:<em>redis</em> 列表键命令详解127.0.0.1:6379> RPUSH list 1 2 5 1000 "<em>redis</em>" "quicklist"(integer) 127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING list "qui
美团在Redis上踩过的一些坑-4.redis内存使用优化
转载请注明出处哈:http://carlosfu.iteye.com/blog/2254154       一、背景: 选择合适的使用场景    很多时候Redis被误解并乱用了,造成的Redis印象:耗<em>内存</em>、价格成本很高:    1. 为了“赶时髦”或者对于Mysql的“误解”在一个并发量很低的系统使用Redis,将原来放在Mysql数据全部放在Redis中。      ---
Redis内部数据结构总结(3)ziplist
<em>redis</em>对外的数据结构hash的底层是<em>ziplist</em>或者dict。         <em>ziplist</em>是一个经过特殊编码的双向链表,其设计目的就是为了提高存储效率。<em>ziplist</em>可以用于存储字符串或正数,其中整数是按真正的二进制表示进行编码的,而不是编码成字符串序列。         <em>ziplist</em>提高了存储效率,是<em>内存</em>紧缩的列表,多个数据在一起的连续空间,不擅长修改,在两端pop,push快。
[redis] ziplist-压缩双向链表
<em>redis</em> <em>ziplist</em>-压缩双向链表
Redis内部数据结构详解(6)——skiplist
本文是《Redis内部数据结构详解》系列的第六篇。在本文中,我们围绕一个Redis的内部数据结构——skiplist展开讨论。 Redis里面使用skiplist是为了实现sorted set这种对外的数据结构。sorted set提供的操作非常丰富,可以满足非常多的应用场景。这也意味着,sorted set相对来说实现比较复杂。同时,skiplist这种数据结构对于很多人来说都比较陌生,因
redisziplist详细解析
本文根据5.0.2版本的<em>redis</em>源码详细解析<em>ziplist</em>数据结构。   1 创建一个<em>ziplist</em> <em>ziplist</em>的<em>内存</em>结构如上图。 一个uint32_t的totalsize,保存当前<em>ziplist</em>所占用<em>内存</em>总量 接着一个uint32_t的offset,指向最后一个元素的位置,<em>ziplist</em>中的元素称作zlentry,起始时,offset指向ZIP_END 之后是uint16_...
redis的压缩列表源码ziplist解析
压缩列表的具体数据结构如下: &amp;lt;zlbytes&amp;gt; &amp;lt;zltail&amp;gt; &amp;lt;zllen&amp;gt; &amp;lt;entry&amp;gt; &amp;lt;entry&amp;gt; ... &amp;lt;entry&amp;gt; &amp;lt;zlend&amp;gt; 其中zlbytes为4字节大小,代表这个列表的大小。 zltail为4字节大小,为最后一个entry的地址。 zllen为2字节大小,代表列表中entr
Redis源码阅读笔记(五)ziplist压缩列表结构
- <em>ziplist</em>压缩列表简介 <em>ziplist</em>同intset一样是Redis独有的,主要是为了<em>节约</em><em>内存</em>,提高存储效率而产生出来的,经过了特殊编码的双向链表。但是与双向链表不同的是,<em>ziplist</em>是一块连续的<em>内存</em>,在这块连续的<em>内存</em>中不同的节点可以是字符串也可以是整数。同时对整数的存储也是使用了变长编码的方式,以此来更进一步的<em>节约</em><em>内存</em>。存储模式是小端模式。 没有用自定义的struct之类的来表达,...
redis内存优化————有着很多个域hash保存对象可以比建立很多个键值对更加节约内存
<em>redis</em>文档中提到,采用有着很多个域hash保存对象可以比建立很多个键值对更加<em>节约</em><em>内存</em>,但存在一个缺陷是只有key才具有存活期,hash不能对域设置存活期。具体原理是因为<em>redis</em>在hash的项数少于一定数目时(这个数目可以由用户自己设置字段如下),会采用更加<em>节约</em><em>内存</em>的数据结构,但是这种数据结构会带来O(N)的时间复杂度,而不是hashtable的O(1)常数时间复杂度,但是由于N很小,在均摊时...
Redis内部数据结构详解之双向链表(linkedlist)
本文所引用的源码全部来自Redis2.8.2版本。 Redis中linkedlist数据结构与API相关文件是adlist.c, adlist.h。 本文主要讲解Redis中对双向链表的详细实现,以及相关API的分析,对于双向链表本身可以从任意一本数据结构书本中得到详解。 一、双向链表简介 双向链表作为一种常见的数据结构,在严蔚敏数据结构书里有详细的讲解,双向链表的每个数据节点都有
《Redis设计与实现》第7章 压缩列表(ziplist
       压缩列表(<em>ziplist</em>)是列表键和哈希键的底层实现之一。        当一个列表键只包含少量列表项,并且每个列表项要么就是小整数值,要么就是长度比较短的字符串,那么Redis就会使用压缩列表来作为列表键的底层实现。        当一个哈希键只包含少量键值对,并且每个键值对的键和值要么就是小整数值,要么就是长度较短的字符串时,那么Redis就会使用压缩列表来做哈希键的底层...
使用hashmap优化压缩Redis内存使用 原
https://my.oschina.net/nalenwind/blog/897744 使用hashmap优化压缩Redis<em>内存</em>使用 背景 近来公司内部dsp架构升级,需要能够根据请求中的设备id实时的获取到该设备的用户画像相关信息,于是选用每天使用离线任务把用户数据灌入<em>redis</em>里面,供线上服务实时查询。 需求评估 需求是筛选出最近一个月活跃的设备,将其用户画像属性灌入<em>redis</em>中。...
redis结构分析——ziplist
思想在<em>redis</em>所中通常的压缩方法是通过位之间的紧密排列来实现的<em>ziplist</em>结构说明,按顺序排类列 名称 类型 说明 zlbytes uint32_t 存储整个<em>ziplist</em>占用的字节数 zltail uint32_t 表结尾偏移量 zllen uint16_t 节点的数目 entry —— 内容(节点) …. —— 内容(节点
redis 源码学习笔记--ziplist数据结构
Ziplist 是由一系列特殊编码的<em>内存</em>块构成的列表, 哈希键、列表键和有序集合键初始化的底层实现皆采用 <em>ziplist</em>。学习<em>ziplist</em>结构意义重大,本篇试着剖析<em>ziplist</em>的结构。本着学习的目的,快速掌握重点,这里放弃实现<em>ziplist</em>所有编码结构,以短字符串(长度&amp;lt;=63)编码为例来说明<em>ziplist</em>的结构。一个典型的<em>ziplist</em>结构分布如下:area |&amp;lt;-...
节约内存-Redis
Instagram可以说是网拍App的始祖级应用,也是当前最火热的拍照App之一,Instagram的照片数量已经达到3亿,而在Instagram里,我们需要知道每一张照片的作者是谁,下面就是Instagram团队如何使用Redis来解决这个问题并进行<em>内存</em>优化的。 首先,这个通过图片ID反查用户UID的应用有以下几点需求: 查询速度要足够快数据要能全部放到<em>内存</em>里,最好是一台EC2的 h
Redis源码剖析——ziplist的实现
有序集合对象 <em>ziplist</em>为Redis中的压缩列表,是列表键和哈希键的底层实现之一,用于存储长度短的字符串和小整数。<em>ziplist</em>采用一段连续的<em>内存</em>来存储节点 <em>ziplist</em>的表示 因为<em>ziplist</em>的数据结构的长度是变化的所有没有特定的结构体,<em>ziplist</em>在<em>内存</em>中的布局如下 entry也是不定长的,没有特定的结构体,entry在<em>内存</em>中的布局如下 previous_ent...
redis之Hash存储与String存储内存消耗对比
存储对象User String存储方式: SET media:1155315 939   GET media:1155315   > 939   String结构存储该对象       存储量 使用<em>内存</em>(KB) 使用时间(毫秒) 使用cpu 100 30.72 2983   100 30.72 1224   10
5.redis设计与实现学习笔记-压缩列表&对象
6. 压缩列表 6.1. 什么时候会用到压缩列表? 当一个列表键包含少量的列表项,并且每个列表项要么是小整数值,要么是长度短的字符串,Redis就会采用压缩列表来做列表键的底层实现。 6.2. 为甚要用到压缩列表以及压缩列表是怎么构成的? 6.2.1. 压缩列表的作用 在一定程度上<em>节约</em><em>内存</em>。 6.2.2. 压缩列表的构成 压缩列表是由一系列特殊编码的连续<em>内存</em>块组成的顺序型数据结构。一个压缩列表可以...
List和Hashtable都是可以存储数据的,可为什么有时选择List,有时需要Hashtable
List和Hashtable都是可以存储数据的,可<em>为什么</em>有时选择List,有时需要Hashtable,这两个有什么区别? 这是一个面试经常问到的问题,我就被问到过,原来还真的没有考虑过这样的问题,只是去比较该用Vector还是ArrayList,该用 Hashtable还是该用HashMap了,我喜欢用示例测试,并在其中加上附注,这样更好理解[code=&quot;java&quot;]import java.ut...
redis学习--基础5 数据类型hash
1.概述 hash是一个string类型的field和value的映射表。添加,删除操作都是o
redis内存使用优化-Redis key设计的一些学问
一、背景: 选择合适的使用场景    很多时候Redis被误解并乱用了,造成的Redis印象:耗<em>内存</em>、价格成本很高:    1. 为了“赶时髦”或者对于Mysql的“误解”在一个并发量很低的系统使用Redis,将原来放在Mysql数据全部放在Redis中。      ----(Redis比较适用于高并发系统,如果是一些复杂Mis系统,用Redis反而麻烦,因为单从功能讲Mysql要更为强大,
redis学习记录07-降低内存占用
背景一个<em>redis</em>服务器,<em>内存</em>是有限的,那么能够存储的内容也是有大小限制的.解决方案短结构概念<em>redis</em>为列表,集合,散列和有序集合提供了一组配置选项,可以让<em>redis</em>以更加解压空间的形式存储长度较短的结构,即成为 短结构.配置选项在<em>redis</em>配置文件中不同的结构都存在各自的配置list-max-<em>ziplist</em>-entries 512 list-max-<em>ziplist</em>-value 64hash-ma
redis数据类型描述+为什么内存+为什么容易崩溃
1. 数据类型:string, list, hash, set, sorted set. 2. 数据<em>内存</em>描述: <em>redis</em>Object对象表示所有的key和value。<em>redis</em>Object主要的信息如图表示:type表示一个value对象具体是何种数据类型,encoding是不同数据类型在<em>redis</em>内部的存储方式。 VM字段只有打开了<em>redis</em>虚拟<em>内存</em>功能后,此字段才会真正的非
python __slots__ 使你的代码更加节省内存
在默认情况下,Python的新类和旧类的实例都有一个字典来存储属性值。这对于那些没有实例属性的对象来说太浪费空间了,当需要创建大量实例的时候,这个问题变得尤为突出。        因此这种默认的做法可以通过在新式类中定义了一个__slots__属性从而得到了解决。__slots__声明中包含若干实例变量,并为每个实例预留恰好足够的空间来保存每个变量,因此没有为每个实例都创建一个字典,从而节省
二级页表如何节省内存
:如果使用简单的一级页表,如果进程使用全部4G线性地址空间,那么将需要高达2^20表项(总共地址线是32位,每页大小为4kb,则页偏移量需要低12位,高20位当作页表地址)来保存表示每个进程的页表,若每项4B,则需要4MB的ram来存储页表。即使一个进程并不使用内的所有地址。          书上提出:使用这种二级模式能够减少每个进程页表所需RAM数量。开始一直没想通,<em>为什么</em>节省了呢?从你
Redis集群配置参数及优化
Redis的主要参数配置在<em>redis</em>.conf文件中。 1.      conf <em>内存</em>值 2.     bind ip 默认情况下,如果没有指定“bind”配置指令,Redis将侦听服务器上可用的所有网络接口的连接。 默认情况:bind 127.0.0.1 实际配置:bind 本机ip 3.     protected-mode yes 启用默认保护模式。只有当您确定您希望其他主机的
Redis容量评估模型
Redis容量评估模型 2017-04-26 19:43 一、<em>redis</em>常用数据结构 做容量评估之前,有必要对<em>redis</em>常用数据结构有大概了解。 1、SDS <em>redis</em>没有直接使用c语言传统的字符串(以空字符为结尾的字符数组),而是自己创建了一种名为SDS(简单动态字符串)的抽象类型,用作<em>redis</em>默认的字符串。 SDS的定义如下( sds.h
压缩列表
当列表键还有少量项 ,或者是小整数类型,或者短字符串  Redis采用压缩列表做底层实现 还有哈希键的底层实现 目的:<em>节约</em><em>内存</em> 定义:由一系列连续编码的<em>内存</em>块组成的顺序型数据结构。 结构: zlbytes 4字节  记录整个压缩列表占用的<em>内存</em>字节数  用途<em>内存</em>重分配或者zlen位置时使用过 zltail   4字节  记录尾节点位置  偏移量 zllen  2字节 记录节点数
Redis基础结构之hashtable(字典实现)
下图即为该hashtable的结构: 主要提炼几点: hashtable的size必须是2的n次方: 为了快速的将每个键的hash value转化为array index type以及privdata: 因为字典在<em>redis</em>中有多处应用,所以基于字典的不同应用需要不同的函数,type结构体中保存一组操作函数,privdata主要提供不同应用的私有数据; 关于reha
Redis4.0源码解析--3种线性表
笔者博客地址: https://charpty.com/blog 为了大家看整体源码方便,我将加上了完整注释的代码传到了我的github上供大家直接下载: https://github.com/charpty/<em>redis</em>4.0-source-reading 上一章讲了SDS动态字符串,大概讲了看的方向,其实更深层次的还是要请读者自己看源码,我将源码加上了注释,这样大家看起来也更加
节约内存:Instagram的Redis实践
Instagram可以说是网拍App的始祖级应用,也是当前最火热的拍照App之一,Instagram的照片数量已经达到3亿,而在Instagram里,我们需要知道每一张照片的作者是谁,下面就是Instagram团队如何使用Redis来解决这个问题并进行<em>内存</em>优化的。 首先,这个通过图片ID反查用户UID的应用有以下几点需求: 查询速度要足够快数据要能全部放到<em>内存</em>里,最好是一台EC2的 h
如何节省内存空间
在做项目时我们往往会想到如何去节省一个项目占用服务器的<em>内存</em>空间。在java中,如果对象占用的<em>内存</em>空间过大,那么垃圾回收器会频繁的对<em>内存</em>空间进行回收,这样造成了服务器性能的下降,甚至造成<em>内存</em>溢出。所以我们一定要尽量的去节省<em>内存</em>空间。 例如我们在对属性类型的创建时也要好好思考,比如isbn号,例如isbn号为 9787111488422,那么我们是用字符串类型去存这个isbn号
Instagram的Redis实践(节约内存)
<em>节约</em><em>内存</em>:Instagram的Redis实践 作者:nosqlfan Instagram可以说是网拍App的始祖级应用,也是当前最火热的拍照App之一,Instagram的照片数量已经达到3亿,而在Instagram里,我们需要知道每一张照片的作者是谁,下面就是Instagram团队如何使用Redis来解决这个问题并进行<em>内存</em>优化的。 首先,这个通过图片ID反查用户UID的应用有以
redis一些记录
1.关于<em>redis</em>键的过期时间设置,移除:这里总结的很好
Redis中有序集合与列表占用内存分析
Redis中有序集合与列表占用<em>内存</em>分析 摘要: 字典、压缩列表与跳跃表的介绍。 <em>为什么</em><em>redis</em>中的有序集合占用<em>内存</em>比列表大?     在说正题之前需要先了解几种定义:字典、压缩列表与跳跃表。     字典:非常常见的数据结构,key-value结构。     常见的实现有红黑树(stl中的map),哈希表(stl中的unordered_map)。红黑树的查
【Redis 内存优化】节约内存:Instagram的Redis实践
Instagram可以说是网拍App的始祖级应用,也是当前最火热的拍照App之一,Instagram的照片数量已经达到3亿,而在Instagram里,我们需要知道每一张照片的作者是谁,下面就是Instagram团队如何使用Redis来解决这个问题并进行<em>内存</em>优化的。 首先,这个通过图片ID反查用户UID的应用有以下几点需求: 查询速度要足够快数据要能全部放到<em>内存</em>里,最好是一台EC2的 h
Redis源码剖析——有序集合对象
有序集合对象 有序集合的对象的编码可以为<em>ziplist</em>或者skiplist <em>ziplist</em>实现有序集合 当满足下面两个条件时,有序集合的底层数据结构为skiplist 1. 元素数量小于128个 2. 所有元素成员的长度都小于64字节...
Redis数据结构和内部编码--哈希(hash)
一.概念 在Redis中,也提供了和其他语言一样键值对结构的hash类型,Redis的hash类型的键值本身又是一个键值对结构. 如: key value user:1 key value code 01 name shl user:2 key
安卓优化之SparseArray易懂详解
SparseArray是对hashmap的<em>内存</em>优化。它怎么优化的呢,<em>为什么</em>呢。因为知道怎么优化的之后,我们就能更好的理解它的方法和使用它。下面我们从遍历,赋值,遍历体现优化的莫过于它怎么遍历的://可以看到有从零到Size的index。 for (int i = 0; i < sparseArray.size(); i++) { int key = keyAt(i);
Redis 的特殊数据结构HyperLogLog、Geo、Pub/Sub
Redis 的特殊数据结构HyperLogLog、Geo、Pub/Sub,Redis Module 1.HyperLogLog Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法,HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。 基础命令 PFADD key element [element ...] ...
为什么Redis需要把所有数据放到内存中?
Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到<em>内存</em>中,并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以Redis具有快速和数据持久化的特性。如果不将数据放到<em>内存</em>中,磁盘的I/O速度会严重影响<em>redis</em>的性能。在<em>内存</em>越来越便宜的今天,<em>redis</em>将会越来越受欢迎。如果设置了最大使用的<em>内存</em>,则数据已有记录数达到<em>内存</em>限值后将不能继续插入新值。...
纯原创最全Redis面试题整理
  Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于<em>内存</em>亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库,并提供多种语言的 API的非关系型数据库。 传统数据库遵循 ACID 规则。而 Nosql(Not Only SQL 的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称) 一般为分布式而分布式一般遵循 CAP 定理。 Github 源码...
内存优化小结
<em>内存</em>优化小结
python使用yield来减少内存开销
本文参考自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-python-yield/ 以斐波那契数列的实现来说明这个问题: demo1:def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 L = [] while n < max: L.append(b)
JAVA项目为什么要用redis内存优化角度上说明
在JAVA项目中,如果使用到static修饰的变量,会自动在容器启动时,将这些数据加载<em>内存</em>中,占用容器的<em>内存</em>,<em>redis</em>做为一个高可用非关系型数据库,可以将这些static修饰的变量放到<em>redis</em>中,方便使用,并且容易调用...
非关系型内存数据库Redis的基本介绍
Redis简介: <em>为什么</em>说Redis是非关系型数据库呢,我的理解就是它采用的是key-value(键值对)的存储方式,而关系型数据库(Oracle、DB2、MySQL、SQL Server等)采用的是行跟列也就是表格的存储方式。 那<em>为什么</em>说是<em>内存</em>数据库呢,我的理解是因为它完全是在<em>内存</em>中保存数据的,当然它也会把<em>内存</em>的数据永久保存(默认使用RDB快照方式,当然还有类似MySQL的AOF方式)在硬盘...
Redis为什么这么快?一文深入了解Redis!
 Redis是纯<em>内存</em>数据库,一般都是简单的存取操作,线程占用的时间很多,时间的花费主要集中在IO上,所以读取速度快。  再说一下IO,Redis使用的是非阻塞IO,IO多路复用,使用了单线程来轮询描述符,将数据库的开、关、读、写都转换成了事件,减少了线程切换时上下文的切换和竞争。  Redis采用了单线程的模型,保证了每个操作的原子性,也减少了线程的上下文切换和竞争。  另外,数据结构也帮了...
Redis的Ziplist数据结构
Redis之<em>ziplist</em>数据结构
Python:用迭代器和生成器降低程序内存占用率
情况描述:用一个30行代码的python文件,处理300M的数据,用到的数据结构有:pandas.DataFrame(), list, dict,二重循环,处理完一次写入磁盘。 问题:<em>内存</em>占用率97%-99%,大约1.5G<em>内存</em>,执行时间超过12h。有什么办法可以降低python<em>内存</em>占用率,缩短执行时间吗? 建议一:用xrange生成器,替代range列表 因为rang是list,python
Redis 数据结构之ziplist
Redis中压缩链表<em>ziplist</em>数据结构与API相关文件是:<em>ziplist</em>.h, <em>ziplist</em>.c, t_zset.c。 一、<em>ziplist</em>的构成 是一个4字节无符号整数,用来存储整个<em>ziplist</em>占用的字节数; 是一个4字节无符号整数,用来存储<em>ziplist</em>最后一个节点的相对于<em>ziplist</em>首地址偏移量; 是一个2字节无符号整数,存储zipli
为什么说Redis是单线程的以及Redis为什么这么快!
一、前言 近乎所有与Java相关的面试都会问到缓存的问题,基础一点的会问到什么是“二八定律”、什么是“热数据和冷数据”,复杂一点的会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题,这些看似不常见的概念,都与我们的缓存服务器相关,一般常用的缓存服务器有Redis、Memcached等,而笔者目前最常用的也只有Redis这一种。 如果你在以前面试的时候还没有遇到过面试官问你《<em>为什么</em>说R...
Redis 入门系列-redis-redis 数据类型 字符串、散列、列表、集合、有序集合、bitmaps、hyperloglogs、geospatial
目录 目录 类型 Keys 键值不要太长 键值要正确的表达意思 坚持使用一种模式 值 字符串 (Strings) 说明 实例 基础设置 原子递增 查询和删除 超时时间 散列 (Hashes) 实例 完整命令 列表 (Lists) 数据的插入和查询 推出和删除数据 常用案例 集合 (Sets) 添加和查看 元素是否存在 适用场景 有序集合 (Sorted sets) 比...
为什么说Redis是单线程的以及Redis为什么这么快?
Redis简介: Redis是一个开源的<em>内存</em>中的数据结构存储系统,它可以用作:数据库、缓存和消息中间件。 数据结构类型有:String、List、Set、Hash、ZSet这5种 Redis<em>为什么</em>这么快? 1、完全基于<em>内存</em>,绝大部分请求是纯粹的<em>内存</em>操作,非常快速。数据存在<em>内存</em>中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1); 2、数据结构简单,对数据操...
python中的当数据量非常大的时候,节省内存空间的设置方式------------------------生成器与迭代器详解,内附示例代码
铺垫部分,首先,我们先来讲一下列表生成式,如下所示 &amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; [i*2 for i in range(10)] [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] 这就是列表生成式,现在的数据量比较小,并不能看出什么,当把range(10),换为更高的数字的时候,我们就会看到,他直接会将所有的列表中的内容全部打印出来,显然,这是十分占用<em>内存</em>的,所以,就引入了...
数据量太大,节省内存的几种方式
1、使用nrows和skip_rows来读取。提前申明dtype和usecols,可以节省<em>内存</em>空间。train_data=pd.read_csv(train_dir,skiprows=range(1,SKIP_ROWS),nrows=TRAIN_ROWS,dtype=dtypes,usecols=use_cols)2、如果要兼顾<em>内存</em>和速度。可以使用reader来分块阅读。在创建reader的时候,...
节省云服务器(VPS)的内存
大家一般都买个 vps 来放个主人主页、公司官网什么的,<em>内存</em>一般都不大,比如 1GB 什么的。估计总是发现装完 LAMP 就基本上<em>内存</em>全用光了。在这里分享两个小 tips.mysql在 my.conf 中加入以下配置,关掉性能优化。嗯,反正官网一天也来不了几十个UV,关了没点问题。[mysqld] performance_schema=off这样能节省三四百兆<em>内存</em>。apacheapache 会预启动
节约内存
http://blog.csdn.net/numbibi/article/details/7492808 http://blog.csdn.net/l_215851356/article/details/54581454
redis从零开始学习系列(五)—— 降低内存占用
一、降低<em>内存</em>的好处:降低<em>redis</em>的<em>内存</em>占用有助于减少创建快照和加载快照所需的时间、提升载入AOF文件和重写AOF文件时的效率、缩短从服务器进行同步所需的时间,并且能让<em>redis</em>存储更多的数据而无需添加额外的硬件。二、降低<em>内存</em>的三个方法:短结构、分片结构、打包存储二进制位的字节。三、短结构:<em>redis</em>为列表、集合、散列和有序集合提供了一组配置选项,这些选项可以让<em>redis</em>以更<em>节约</em>空间的方式存储长度...
理解Redis的内存
Redis的所有的数据都是存在了<em>内存</em>中的,虽然现在<em>内存</em>越来越便宜,但是跟平时电脑上装的硬盘相比,硬盘的价格就是个渣渣。<em>内存</em>还是非常宝贵的,就拿我的一台腾讯云的服务器来说,目前是1核2G的,但是要想升级到4G,
为什么Redis内存不宜过大
<em>redis</em>这个<em>内存</em>数据库,它的高性能、稳定性都是不用怀疑的,但我们塞进<em>redis</em>的数据过多,<em>内存</em>过大,那如果出问题,那它可能会带给我们的就是灾难性。 作者:程超来源:网络|2016-05-23 09:54  这几年的线上业务表明,<em>redis</em>这个<em>内存</em>数据库,它的高性能、稳定性都是不用怀疑的,但我们塞进<em>redis</em>的数据过多,<em>内存</em>过大,那如果出问题,那它可能会带给我们的就是灾难性(我
redis lazyfree空间懒释放的源码分析
<em>redis</em>是一个<em>内存</em>数据库,<em>内存</em>释放又是一个比较重的操作,所以<em>redis</em>对于部分<em>内存</em>的释放采取了懒释放。
redis__内存分配方式,以及malloc函数实现原理。
根据<em>redis</em>官方文档(点击打开链接),我们知道,<em>redis</em>在移除键值对的时候,并不会将<em>内存</em>返回给操作系统,这不是<em>redis</em>的问题,是因为<em>redis</em>使用了<em>内存</em>分配函数malloc(),之前就有了解过,malloc()在申请<em>内存</em>时,会优先遍历内部维护的一个空闲<em>内存</em>链表(有关这个可以看这个博客点击打开链接),如果找到大小匹配的<em>内存</em>,将<em>内存</em>空闲链表的空闲<em>内存</em>返回,否则进入系统调用,向操作系统申请<em>内存</em>。f...
让Redis突破内存大小的限制
Redis虽然可以实现持久化存储,也是基于数据<em>内存</em>模型的基础之上,单机<em>内存</em>大小限制着Redis存储的数据量,有没有一种替代方案呢?本文介绍一款笔者使用的采用New BSD License 许可协议的软件——SSDB。 官网地址:http://ssdb.io/zh_cn/ SSDB 是一个 C/C++ 语言开发的高性能 NoSQL 数据库, 支持 KV, list, map(hash), z...
redis内存占用说明
执行info命令后,找到Memory这一栏,就可以看到<em>内存</em>的使用信息了,如下图: # Memory used_memory:13490096 //数据占用了多少<em>内存</em>(字节) used_memory_human:12.87M //数据占用了多少<em>内存</em>(带单位的,可读性好) used_memory_rss:13490096  //<em>redis</em>占用了多少<em>内存</em> used_mem
[转]节约内存:Instagram的Redis实践
Instagram可以说是网拍App的始祖级应用,也是当前最火热的拍照App之一,Instagram的照片数量已经达到3亿,而在Instagram里,我们需要知道每一张照片的作者是谁,下面就是Instagram团队如何使用Redis来解决这个问题并进行<em>内存</em>优化的。 首先,这个通过图片ID反查用户UID的应用有以下几点需求: 查询速度要足够快 数据要能全部放到<em>内存</em>里,最好是一台...
Redis简介(二)------为什么Redis缓存速度这么快
首先介绍下硬盘数据库和Redis的工作模式 一、硬盘数据库的工作模式: 需要先从数据读取数据到<em>内存</em>,<em>内存</em>中的数据保存到硬盘,我们更改硬盘的数据后在保存到数据库。这里的步骤较多,而且还占用我们的硬盘容量。 二、<em>内存</em>数据库的工作模式: 这种方式相比硬盘数据库的方式少了<em>内存</em>到硬盘这一步,速度回快很多,而且不占用我们的硬盘容量。我们用的Redis就是基于这种方式的,看完Redis简介(一)...
Redis内存使用达到maxmemory设定值后玩家数据无法写入解决
先说说我们公司这边的<em>redis</em>应用场景。目前线上的游戏是采用<em>redis</em>作为MongoDB的前端缓存,存储一些玩家需要经常访问的数据,同时游戏的运营公告信息以及BI相关采集数据也存放在<em>redis</em>中。在上周五,运营同事反映在某个合作方的游戏后台添加了游戏运营公告,但是进入游戏后却无法看到公告更新。同时,也有玩家反映游戏相关的活动奖励,游戏排行榜等信息没有更新。通过和开发同事沟通,初步判断是<em>redis</em>...
SparseArray与HashMap相比优缺点
  SparseArray(稀疏数组).他是Android内部特有的api,标准的jdk是没有这个类的.在Android内部用来替代HashMap&amp;lt;Integer,E&amp;gt;这种形式,使用SparseArray更加节省<em>内存</em>空间的使用,SparseArray也是以key和value对数据进行保存的.使用的时候只需要指定value的类型即可.并且key不需要封装成对象类型.    很多人都会误认...
顺序表的内存分析
#include #include typedef struct{ int *elem; int length; int listsize; }Sq; int init(Sq *L,int k) { L->elem=(int *)malloc(k*sizeof(int)); if(!L->elem) return 0; L->listsize=k; L->lengt
Spark的天然优势--内存计算
所有的计算都是基于<em>内存</em>的,<em>为什么</em>Spark说是基于<em>内存</em>进行计算的呢?在这里我有两点理解: 1.Spark支持将RDD数据集Persist或者Cache到<em>内存</em>里去,如果将频繁使用的数据集缓存到<em>内存</em>中,则可以大大减少IO、网络传输以及重新计算的代价,尤其是对于Shuffle后的数据集进行缓存,可显著提高应用运行速度。 2.基于pipeline的计算执行策略,此策略可以实现对<em>内存</em>中数据的重用最大化,减
SparseArray源码解析
SparseArray源码解析Android官方推荐:当使用HashMap(K, V),如果K为整数类型时,使用SparseArray的效率更高.我们通过分析SparseArray的源码,来看一下<em>为什么</em>当K为整数类型时,使用SparseArray的效率更高.之前写过一篇Android SparseArray源码分析, 今天review时候,感觉只是大量的罗列了代码却没有具体分析,而且不是基于Mark
3.redis内存占用飙升
一、现象:     <em>redis</em>-cluster某个分片<em>内存</em>飙升,明显比其他分片高很多,而且持续增长。并且主从的<em>内存</em>使用量并不一致。   二、分析可能原因:  1.  <em>redis</em>-cluster的bug (这个应该不存在)  2. 客户端的hash(key)有问题,造成分配不均。(<em>redis</em>使用的是crc16, 不会出现这么不均的情况)  3. 存在个别大的key-value: 例如一个
redis 占用内存研究
计算机存储单位:bit 位 1byte=8bitb byte 一字节kb 一千字节 1kb=1024bytemb 一兆字节 1mb=1024kb登录<em>redis</em> <em>redis</em>-cli -h 127.0.0.1 -p 6379auth 11111使用info 命令可以查看<em>redis</em> 的各个情况。info命令输出的数据可分为10个类别,分别是:serverclientsmemorypersistences...
对于二级页表节约内存的理解
最近在看操作系统方面的书,看到了虚拟<em>内存</em>中的章节,当看到为了解决巨大的虚拟地址问题的二级页表问题,对于书上所宣称的<em>节约</em><em>内存</em>消耗产生了疑问: 书上假设的是32位虚拟地址,假设页面大小为4kb,并且假设页表项大小为4B          如果采用一级页表的话,后12位作为地址偏移量,那么就会有2^20=1024*1024个页面,那么就会占用大约4MB的<em>内存</em>空间;          而如果采用二级
Redis内存数据库的初步认识与学习
Redis是一个key-value存储系统,会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。 数据类型:string、list、set、zset、hash。为了保证效率,数据都是缓存在<em>内存</em>中。 常用命令:持久化关键的三条命令 save   bgsave   lastsave <em>redis</em>使用的两种文件格式:全量数据  
MySQL优化一:数据类型优化
良好的逻辑设计和物理设计是高性能的基石,应该根据系统将要执行的查询语句来设计Schema,这往往需要权衡各种因素。例如,反范式的设计可以加快某些类型的查询,但同时可能使另一些类型的查询变慢。比如添加技术表和汇总表时一种很好的优化查询的方式,但这些表的维护成本可能会很高。MySQL独有的特性和实现细节对性能的影响也很大。 选择优化的数据类型 MySQL支持的数据类型非常多,选择正确的数据类型对于...
Redis对象-5-有序集合对象
8.6 有序集合对象 有序集合的编码可以是<em>ziplist</em>或者skiplist。 <em>ziplist</em>编码的压缩列表对象使用压缩列表作为底层实现,每个集合元素使用两个紧挨在一起的压缩列表节点来保存,第一个节点保存元素的成员(member),而第二个元素则保存元素的分值(score)。 压缩列表内的集合元素按分值从小到大进行排序,分值较小的元素被放置在靠近表头的方向,而分值较大的元素则被放置在靠近表尾
Redis数据结构-Hash类型
Hash类型是String类型的field和value映射表,或者说是一个String集合,它特别适合存储对象,相比较而言,将一个对象类型存储在Hash类型里要比存储在String类型类,占用 更小的<em>内存</em>空间,并方便存取整个对象。在Redis中,哈希类型是指键值本身又是一个键值对结构,形如:value={{field1,value1},{field2,value2},{fieldN,valueN}...
Java Jedis操作Redis示例(六)——Redis的存储方案
转载:Redis和Memcached的区别(数据类型、<em>内存</em>管理、数据持久化、集群管理) 转载:Redis的五种对象类型及其底层实现 转载:<em>redis</em> 的两种持久化方式及原理 转载:Redis学习笔记9--Redis持久化 转载:Redis Cluster集群的搭建与实践 转载: 一 Redis的对象模型 Redis内部使用一个<em>redis</em>Object对象来表示所有的key和valu
Redis导致服务器内存占用过大
今天线上集群那边反馈宿主机上的云主机显示无法分配<em>内存</em>。 htop查看后结果如下: <em>内存</em>占用将近97%,调查发现是<em>redis</em>导致。 解决: 设置Redis<em>内存</em>占用上限,到达上限后刷入磁盘 vi /etc/<em>redis</em>.conf maxmemory 1g maxmemory-policy allkeys-lru appendonly yes
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