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Redis基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的用法示例

發(fā)布時(shí)間:2022-01-05 17:47:41 來(lái)源:億速云 閱讀:118 作者:小新 欄目:大數(shù)據(jù)

小編給大家分享一下Redis基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的用法示例,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!

1. 數(shù)據(jù)類(lèi)型

其基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類(lèi)型有String、List、Hash、Set、Sorted  Set,這些都是常用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類(lèi)型,可以看到非常豐富,幾乎能夠滿(mǎn)足大部分的需求了。其實(shí)還有一些高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),我們?cè)谶@章里暫時(shí)先不提,只聊基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

2. String

String可以說(shuō)是最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)了,  用法上可以直接和Java中的String掛鉤,你可以把String類(lèi)型用于存儲(chǔ)某個(gè)標(biāo)志位,某個(gè)計(jì)數(shù)器,甚至狠一點(diǎn),序列化之后的JSON字符串都行,其單個(gè)key限制為512M。其常見(jiàn)的命令為get、set、incr、decr  、mget。

2.1 使用

  • get 獲取某個(gè)key,如果key不存在會(huì)返回空指針

  • set 給key賦值,將key設(shè)置為指定的值,如果該key之前已經(jīng)有值了,那么將被新的值給覆蓋

  • incr  給當(dāng)前的key的值+1,如果key不存在則會(huì)先給key調(diào)用set賦值為0,再調(diào)用incr。當(dāng)然如果該key的類(lèi)型不能做加法運(yùn)算,例如字符串,就會(huì)拋出錯(cuò)誤

  • decr 給當(dāng)前key的值-1,其余的同上

  • mget 同get,只是一次性返回多條數(shù)據(jù),不存在的key將會(huì)返回空指針


Redis基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的用法示例

string相關(guān)命令

可能大多數(shù)的人只是到用一用的地步,這也無(wú)可厚非,但是如果是作為一個(gè)對(duì)技術(shù)有追求的開(kāi)發(fā),或者說(shuō)你有想近大廠(chǎng)的想法,一定要有刨根問(wèn)底的精神。只有當(dāng)你真正知道一個(gè)東西的底層原理時(shí),你遇到問(wèn)題時(shí)才能提供給你更多的思路去解決問(wèn)題。接下來(lái)我們就來(lái)聊一下Redis中String底層是如何實(shí)現(xiàn)的。

2.2 原理

2.2.1 結(jié)構(gòu)

我們知道Redis是用C語(yǔ)言寫(xiě)的,但是Redis卻沒(méi)有直接使用,而是自己實(shí)現(xiàn)了一個(gè)叫SDS(Simple Dynamic  String)的結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)字符串,結(jié)構(gòu)如下。

struct sdshdr {   // 記錄buf中已使用的字節(jié)數(shù)量   int len;   // 記錄buf中未使用的字節(jié)數(shù)量   int free;   // 字節(jié)數(shù)組,用于保存字符串   char buf[]; }

2.2.2 優(yōu)點(diǎn)

為什么Redis要自己實(shí)現(xiàn)SDS而不是直接用C的字符串呢?主要是因?yàn)橐韵聨c(diǎn)。

  • 減少獲取字符串長(zhǎng)度開(kāi)銷(xiāo)  C語(yǔ)言中獲取字符串的長(zhǎng)度需要遍歷整個(gè)字符串,直到遇到結(jié)束標(biāo)志位\0,時(shí)間復(fù)雜度為O(n),而SDS直接維護(hù)了長(zhǎng)度的變量,取長(zhǎng)度的時(shí)間復(fù)雜度為O(1)

  • 避免緩沖區(qū)溢出  C語(yǔ)言中如果往一個(gè)字節(jié)數(shù)組中塞入超過(guò)其容量的字節(jié),那么就會(huì)造成緩沖區(qū)溢出,而SDS通過(guò)維護(hù)free變量解決了這個(gè)問(wèn)題。向buf數(shù)組中寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí),會(huì)先判斷剩余的空間是否足夠塞入新數(shù)據(jù),如果不夠,SDS就會(huì)重新分配緩沖區(qū),加大之前的緩沖區(qū)。且加大的長(zhǎng)度等于新增的數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度

  • 空間預(yù)分配&空間惰性釋放  C語(yǔ)言中,每次修改字符串都會(huì)重新分配內(nèi)存空間,如果對(duì)字符串修改了n次,那么必然會(huì)出現(xiàn)n次內(nèi)存重新分配。而SDS由于冗余了一部分空間,優(yōu)化了這個(gè)問(wèn)題,將必然重新分配n次變?yōu)樽疃喾峙鋘次,而數(shù)據(jù)從buf中移除的時(shí)候,空閑出來(lái)的內(nèi)存也不會(huì)馬上被回收,防止新寫(xiě)入數(shù)據(jù)而造成內(nèi)存重新分配

  • 保證二進(jìn)制安全 C語(yǔ)言中,字符串遇到\0會(huì)被截?cái)?,而SDS不會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)中出現(xiàn)了\0而截?cái)嘧址瑩Q句話(huà)說(shuō),不會(huì)因?yàn)橐恍┨厥獾淖址绊憣?shí)際的運(yùn)算結(jié)果

可以結(jié)合下面的圖來(lái)理解SDS。

Redis基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的用法示例

圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò),侵刪

總結(jié)一下就是上面列表的四個(gè)小標(biāo)題,為了減少獲取字符串長(zhǎng)度開(kāi)銷(xiāo)、避免緩沖區(qū)溢出、空間預(yù)分配&空間惰性釋放和保證二進(jìn)制安全。

3.  List

List也是一個(gè)使用頻率很高的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),其涉及到的命令太多了,就不像String那樣一個(gè)一個(gè)演示了,感興趣的大家可以去搜一搜。命令有l(wèi)push、lpushx、rpush、rpushx、lpop、rpop、lindex、linsert、lrange、llen、lrem、lset、ltrim、rpoplpush、brpoplpush、blpop、brpop,其都是對(duì)數(shù)組中的元素的操作。

3.1 使用

List的用途我認(rèn)為主要集中在以下兩個(gè)方面。

當(dāng)作普通列表存儲(chǔ)數(shù)據(jù)(類(lèi)似于Java的ArrayList)

用做異步隊(duì)列

普通列表這個(gè)自然不必多說(shuō),其中存放的必然業(yè)務(wù)中需要的數(shù)據(jù),下面來(lái)著重聊一下異步隊(duì)列。

啥玩意,List還能當(dāng)成隊(duì)列來(lái)玩?

List除了能被用做隊(duì)列,還能當(dāng)作棧來(lái)使用。在上面介紹了很多操作List命令,當(dāng)我們用rpush/lpop組合命令的時(shí)候,實(shí)際上就是在使用一個(gè)隊(duì)列,而當(dāng)我們用rpush/rpop命令組合的時(shí)候,就是在使用一個(gè)棧。lpush/rpop和lpush/lpop是同理的。

假設(shè)我們用的是rpush來(lái)生產(chǎn)消息,當(dāng)我們的程序需要消費(fèi)消息的時(shí)候,就使用lpop從異步隊(duì)列中消費(fèi)消息。但是如果采用這種方式,當(dāng)隊(duì)列為空時(shí),你可能需要不停的去詢(xún)問(wèn)隊(duì)列中是否有數(shù)據(jù),這樣會(huì)造成機(jī)器的CPU資源的浪費(fèi)。

所以你可以采取讓當(dāng)前線(xiàn)程Sleep一段時(shí)間,這樣的確可以節(jié)省一部分CPU資源。但是你可能就需要去考慮Sleep的時(shí)間,間隔太短,CPU上下文切換可能也是一筆不小的開(kāi)銷(xiāo),間隔太長(zhǎng),那么可能造成這條消息被延遲消費(fèi)(不過(guò)都用異步隊(duì)列了,應(yīng)該可以忽略這個(gè)問(wèn)題)。

除了Sleep,還有沒(méi)有其他的方式?

有,答案是blpop。當(dāng)我們使用blpop去消費(fèi)時(shí),如果當(dāng)前隊(duì)列是空的,那么此時(shí)線(xiàn)程會(huì)阻塞住,直到下面兩種condition。

  1. 達(dá)到設(shè)置的timeout時(shí)間

  2. 隊(duì)列中有消息可以被消費(fèi)

比起Sleep一段時(shí)間,實(shí)時(shí)性會(huì)好一點(diǎn);比起輪詢(xún),對(duì)CPU資源更加友好。

3.2  原理

在Redis3.2之前,Redis采用的是ZipList(壓縮列表)或者LinkedList(鏈表)。當(dāng)List中的元素同時(shí)滿(mǎn)足每個(gè)元素的小于64字節(jié)和List元素個(gè)數(shù)小于512個(gè)時(shí),存儲(chǔ)的方式為ZipList。但凡有一個(gè)條件沒(méi)滿(mǎn)足就會(huì)轉(zhuǎn)換為L(zhǎng)inkedList。

而在3.2之后,其實(shí)現(xiàn)變成了QuickList(快速列表)。LinkedList由于是較為基礎(chǔ)的東西,此處就不贅述了。

3.2.1 ZipList

ZipList采用連續(xù)的內(nèi)存緊湊存儲(chǔ),不像鏈表那樣需要有額外的空間來(lái)存儲(chǔ)前驅(qū)節(jié)點(diǎn)和后續(xù)節(jié)點(diǎn)的指針。按照其存儲(chǔ)的區(qū)域劃分,大致可以分為三個(gè)部分,每個(gè)部分也有自己的劃分,其詳細(xì)的結(jié)構(gòu)如下。

  • header ziplist的頭部信息

    • zlbytes 標(biāo)識(shí)ziplist所占用的內(nèi)存字節(jié)數(shù)

    • zltail 到ziplist尾節(jié)點(diǎn)的偏移量

    • zllen ziplist中的存儲(chǔ)的節(jié)點(diǎn)數(shù)量

  • entries 存儲(chǔ)實(shí)際節(jié)點(diǎn)的信息

    • pre_entry_length 記錄了前一個(gè)節(jié)點(diǎn)的長(zhǎng)度,通過(guò)這個(gè)值可以快速的跳轉(zhuǎn)到上一個(gè)節(jié)點(diǎn)

    • encoding 顧名思義,存儲(chǔ)量元素的編碼格式

    • length 所存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度

    • content 保存節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容

  • end 標(biāo)識(shí)ziplist的末尾

如果采用鏈表的存儲(chǔ)方式,鏈表中的元素由指針相連,這樣的方式可能會(huì)造成一定的內(nèi)存碎片。而指針也會(huì)占用額外的存儲(chǔ)空間。而ZipList不會(huì)存在這些情況,ZipList占用的是一段連續(xù)的內(nèi)存空間。

但是相應(yīng)地,ZipList的修改操作效率較為低下,插入和刪除的操作會(huì)設(shè)計(jì)到頻繁的內(nèi)存空間申請(qǐng)和釋放(有點(diǎn)類(lèi)似于ArrayList重新擴(kuò)容),且查詢(xún)效率同樣會(huì)受影響,本質(zhì)上ZipList查詢(xún)?cè)鼐褪潜闅v鏈表。

3.2.2 QuickList

在3.2版本之后,list的實(shí)現(xiàn)就換成了QuickList。QuickList將list分成了多個(gè)節(jié)點(diǎn),每一個(gè)節(jié)點(diǎn)采用ZipList存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

4. Hash

其用法就跟Java中的HashMap中一樣,都是往map中去丟鍵值對(duì)。

4.1 使用

基礎(chǔ)的命令如下:

  • hset 在hash中設(shè)置鍵值對(duì)

  • hget 獲hash中的某個(gè)key值

  • hdel 刪除hash中某個(gè)鍵

  • hlen 統(tǒng)計(jì)hash中元素的個(gè)數(shù)

  • hmget 批量的獲取hash中的鍵的值

  • hmset 批量的設(shè)置hash中的鍵和值

  • hexists 判斷hash中某個(gè)key是否存在

  • hkeys 返回hash中的所有鍵(不包含值)

  • hvals 返回hash中的所有值(不包含鍵)

  • hgetall 獲取所有的鍵值對(duì),包含了鍵和值

其實(shí)大多數(shù)情況下的使用跟HashMap是差不多的,沒(méi)有什么較為特殊的地方。

4.2  原理

hash的底層實(shí)現(xiàn)也是有兩種,ZipList和HashTable。但具體采用哪一種與Redis的版本無(wú)關(guān),而與當(dāng)前hash中所存的元素有關(guān)。首先當(dāng)我們創(chuàng)建一個(gè)hash的時(shí)候,采用的ZipList進(jìn)行存儲(chǔ)。隨著hash中的元素增多,達(dá)到了Redis設(shè)定的閾值,就會(huì)轉(zhuǎn)換為HashTable。

其設(shè)定的閾值如下:

  • 存儲(chǔ)的某個(gè)鍵或者值長(zhǎng)度大于默認(rèn)值(64)

  • ZipList中存儲(chǔ)的元素?cái)?shù)量大于默認(rèn)值(512)

ZipList上面我們專(zhuān)門(mén)簡(jiǎn)單分析了一下,理解這個(gè)設(shè)定應(yīng)該也比較容易。當(dāng)ZipList中的元素過(guò)多的時(shí)候,其查詢(xún)的效率就會(huì)變得低下。而HashTable的底層設(shè)計(jì)其實(shí)和Java中的HashMap差不多,都是通過(guò)拉鏈法解決哈希沖突。具體的可以參考從基礎(chǔ)的使用來(lái)深挖HashMap這篇文章。

5. Set

Set的概念可以與Java中的Set劃等號(hào),用于存儲(chǔ)一個(gè)不包含重復(fù)元素的集合。

5.1 使用

其主要的命令如下,key代表redis中的Set,member代表集合中的元素。

  • sadd sadd key member [...] 將一個(gè)或者多個(gè)元素加入到集合中,如果有已經(jīng)存在的元素會(huì)忽略掉。

  • srem srem key member [...]將一個(gè)或者多個(gè)元素從集合中移除,不存在的元素會(huì)被忽略掉

  • smembers smembers key返回集合中的所有成員

  • sismember dismember key member判斷member在key中是否存在,如果存在則返回1,如果不存在則返回0

  • scard scard key返回集合key中的元素的數(shù)量

  • smove move source destination  member將元素從source集合移動(dòng)到destination集合。如果source中不包含member,則不會(huì)執(zhí)行任何操作,當(dāng)且僅當(dāng)存在才會(huì)從集合中移出。如果destination已經(jīng)存在元素則不會(huì)對(duì)destination做任何操作。該命令是原子操作。

  • spop spop key隨機(jī)刪除并返回集合中的一個(gè)元素

  • srandmember srandmember key與spop一樣,只不過(guò)不會(huì)將元素刪除,可以理解為從集合中隨機(jī)出一個(gè)元素來(lái)。

  • sinter 求一個(gè)或者多個(gè)集合的交集

  • sinterstore sinterstore destination key  [...]與sinter類(lèi)似,但是會(huì)將得出的結(jié)果存到destination中。

  • sunion 求一個(gè)或者多個(gè)集合的并集

  • sunionstore sunionstore destination key [...]

  • sdiff 求一個(gè)或者多個(gè)集合的差集

  • sdiffstore sdiffstore destination key  [...]與sdiff類(lèi)似,但是會(huì)將得出的結(jié)果存到destination中。

5.2  原理

我們知道Java中的Set有多種實(shí)現(xiàn)。在Redis中也是,有IntSet和HashTable兩種實(shí)現(xiàn),首先初始化的時(shí)候使用的是IntSet,而滿(mǎn)足如下的條件時(shí),就會(huì)轉(zhuǎn)換成HashTable。

  • 當(dāng)集合中保存的所有元素都是整數(shù)時(shí)

  • 集合對(duì)象保存的元素?cái)?shù)量不超過(guò)512

上面已經(jīng)簡(jiǎn)單的介紹了HashTable了,所以這里只聊聊IntSet。

5.2.1 IntSet

intset底層是一個(gè)數(shù)組,既然數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是數(shù)組,那么存儲(chǔ)數(shù)據(jù)就可以是有序的,這也使得intset的底層查詢(xún)是通過(guò)二分查找來(lái)實(shí)現(xiàn)。其結(jié)構(gòu)如下。

struct intset {   // 編碼方式   uint32_t encoding;   // 集合包含元素的數(shù)量   uint32_t length;   // 存儲(chǔ)元素的數(shù)組   int8_t contents[]; }

與ZipList類(lèi)似,IntSet也是使用的一連串的內(nèi)存空間,但是不同的是ZipList可以存儲(chǔ)二進(jìn)制的內(nèi)容,而IntSet只能存儲(chǔ)整數(shù);且ZipList存儲(chǔ)是無(wú)序的,IntSet則是有序的,這樣一來(lái),元素個(gè)數(shù)相同的前提下,IntSet的查詢(xún)效率會(huì)更高。

6. Sorted

Set其與Set的功能大致類(lèi)似,只不過(guò)在此基礎(chǔ)上,可以給每一個(gè)元素賦予一個(gè)權(quán)重。你可以理解為Java的TreeSet。與List、Hash、Set一樣,其底層的實(shí)現(xiàn)也有兩種,分別是ZipList和SkipList(跳表)。

初始化Sorted  Set的時(shí)候,會(huì)采用ZipList作為其實(shí)現(xiàn),其實(shí)很好理解,這個(gè)時(shí)候元素的數(shù)量很少,采用ZipList進(jìn)行緊湊的存儲(chǔ)會(huì)更加的節(jié)省空間。當(dāng)期達(dá)到如下的條件時(shí),就會(huì)轉(zhuǎn)換為SkipList:

  • 其保存的元素?cái)?shù)量的個(gè)數(shù)小于128個(gè)

  • 其保存的所有元素長(zhǎng)度小于64字節(jié)

6.1 使用

下面的命令中,key代表zset的名字;4代表score,也就是權(quán)重;而member就是zset中的key的名稱(chēng)。

  • zadd zadd key 4 member用于增加元素

  • zcard zcard key用于獲取zset中的元素的數(shù)量

  • zrem zrem key member [...]刪除zset中一個(gè)或者多個(gè)key

  • zincrby zincrby key 1 member給key的權(quán)重值加上score的值(也就是1)

  • zscore zscore key member用于獲取指定key的權(quán)重值

  • zrange zrange key 0 -1獲取zset中所有的元素,zrange key 0 -1  withscores獲取所有元素和權(quán)重,withscores參數(shù)的作用是決定是否將權(quán)重值也一起返回。其返回的元素按照從小到大排序,如果元素具有相同的權(quán)重,則會(huì)按照字典序排序。

  • zrevrange zrevrange key 0 -1 withscores,其與zrange類(lèi)似,只不過(guò)zrevrange按照從大到小排序。

  • zrangebyscore zrangebyscore key 1 5,返回key中權(quán)重在區(qū)間(1,  5]范圍內(nèi)元素。當(dāng)然也可以使用withscores來(lái)將權(quán)重值一并返回。其元素按照從小到大排序。1代表min,5代表max,他們也可以分別是**-inf和inf**,當(dāng)你不知道key中的score區(qū)間時(shí),就可以使用這個(gè)。還有一個(gè)類(lèi)似于SQL中的limit的可選參數(shù),在此就不贅述。

除了能夠?qū)ζ渲械脑靥砑訖?quán)重之外,使用ZSet還可以實(shí)現(xiàn)延遲隊(duì)列。

延遲隊(duì)列用于存放延遲任務(wù),那什么是延遲隊(duì)列呢?

舉個(gè)很簡(jiǎn)單的例子,  你在某個(gè)電商APP中下訂單,但是沒(méi)有付款,此時(shí)它會(huì)提醒你,「訂單如果超過(guò)1個(gè)小時(shí)沒(méi)有支付,將會(huì)自動(dòng)關(guān)閉」;再比如在某個(gè)活動(dòng)結(jié)束前1個(gè)小時(shí)給用戶(hù)推送消息;再比如訂單完成后多少天自動(dòng)確認(rèn)收貨等等。

用人話(huà)解釋一遍,那就是過(guò)會(huì)才要干的事情。

那ZSet怎么實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能?

其實(shí)很簡(jiǎn)單,就是將任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間設(shè)置為ZSet中的元素權(quán)重,然后通過(guò)一個(gè)后臺(tái)線(xiàn)程定時(shí)的從ZSet中查詢(xún)出權(quán)重最小的元素,然后通過(guò)與當(dāng)前時(shí)間戳判斷,如果大于當(dāng)前時(shí)間戳(也就是該執(zhí)行了)就將其從ZSet中取出。

那,怎么取?

其實(shí)我看很多講Redis實(shí)現(xiàn)延遲隊(duì)列的博客都沒(méi)有把這個(gè)怎么取講清楚,到底該用什么命令,傳什么參數(shù)。我們使用zrangebyscore命令來(lái)實(shí)現(xiàn),還記得-inf和inf嗎,其全稱(chēng)是infinity,分別表示無(wú)限小和無(wú)限大。

由于我們并不知道延遲隊(duì)列當(dāng)中的score(也就是任務(wù)執(zhí)行時(shí)間)的范圍,所以我們可以直接使用-inf和inf,完整命令如下。

zrangescore key -inf inf limt 0 1 withscores

還是有點(diǎn)用,那ZSet底層是咋實(shí)現(xiàn)的呢?

上面已經(jīng)講過(guò)了ZipList,就不贅述,下面聊聊SkipList。

6.2 原理

6.2.1 SkipList

SkipList存在于zset(Sorted Set)的結(jié)構(gòu)中,如下:

struct zset {   // 字典   dict *dict;   // 跳表   zskiplist *zsl; }

而SkipList的結(jié)構(gòu)如下:

struct zskiplist {   // 表頭節(jié)點(diǎn)和表尾節(jié)點(diǎn)   struct zskiplistNode *header, *tail;   // 表中節(jié)點(diǎn)的數(shù)量   unsigned long length;   // 表中層數(shù)最大的節(jié)點(diǎn)的層數(shù)   int level; }

不知道大家是否有想過(guò),為什么Redis要使用SkipList來(lái)實(shí)現(xiàn)ZSet,而不用數(shù)組呢?

首先ZSet如果數(shù)組存儲(chǔ)的話(huà),由于ZSet中存儲(chǔ)的元素是有序的,存入的時(shí)候需要將元素放入數(shù)組中對(duì)應(yīng)的位置。這樣就會(huì)對(duì)數(shù)組進(jìn)行頻繁的增刪,而頻繁的增刪在數(shù)組中效率并不高,因?yàn)樯婕暗綌?shù)組元素的移動(dòng),如果元素插入的位置是首位,那么后面的所有元素都要被移動(dòng)。

所以為了應(yīng)付頻繁增刪的場(chǎng)景,我們需要使用到鏈表。但是隨著鏈表的元素增多,同樣的會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題,雖然增刪的效率提升了,但是查詢(xún)的效率變低了,因?yàn)椴樵?xún)?cè)貢?huì)從頭到尾的遍歷鏈表。所有如果有什么方法能夠提升鏈表的查詢(xún)效率就好了。

于是跳表就誕生了?;趩捂湵恚瑥牡谝粋€(gè)節(jié)點(diǎn)開(kāi)始,每隔一個(gè)節(jié)點(diǎn),建立索引。其實(shí)也是單鏈表。只不是中間省略了節(jié)點(diǎn)。

例如存在個(gè)單鏈表 1 3 4 5 7 8 9 10 13 16 17 18

抽象之后的索引為 1 4 7 9 13 17

如果要查詢(xún)16只需要在索引層遍歷到13,然后根據(jù)13存儲(chǔ)的下層節(jié)點(diǎn)(真實(shí)鏈表節(jié)點(diǎn)的地址),此時(shí)只需要再遍歷兩個(gè)節(jié)點(diǎn)就可以找到值為16的節(jié)點(diǎn)。

所以可以重新給跳表下一個(gè)定義,鏈表加多級(jí)索引的結(jié)構(gòu),就是跳表

在跳表中,查詢(xún)?nèi)我鈹?shù)據(jù)的時(shí)間復(fù)雜度是O(logn)。時(shí)間復(fù)雜度跟二分查找是一樣的??梢該Q句話(huà)說(shuō),用單鏈表實(shí)現(xiàn)了二分查找。但這也是一種用空間換時(shí)間的思路,并不是免費(fèi)的。

以上是“Redis基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的用法示例”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助,如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí),歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道!

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