1.Redis数据库如何实现读写分离
2.redis是数据个单线程的程序,每秒10000,为什么会这么快?具体
3.Redis全文搜索教程之创建索引并关联源数据
4.[redis 源码走读] maxmemory 数据淘汰策略
5.Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、缩容以及rehash
6.c++实现把数据存储在Redis的源码中并读取

Redis数据库如何实现读写分离

       redis是一种nosql的文档数据库，通过key-value的数据结构存储在内存中，redis读的源码速度是次/s，写的数据速度是次/s，性能很高，源码表白页面源码下载使用范围也很广。数据

       下面用一个实例实现redis的源码读写分离，步骤如下：

       第一步：下载redis

       官网下载地址：?数据https://redis.io/download

       下载最新的稳定版，解压拷贝到 ～/redis 源码中

       编译代码：

       $ make$ test

       第二步：配置redis

       编辑redis.conf文件

       bind .0.0.1port

       拷贝redis.conf文件，改名为slave.conf，数据打开编辑

       bind .0.0.1port slaveof .0.0.1

       第三步：运行服务

       开启主服务

       $ src/redis-server

       开启从服务

       $ src/redis-server slave.conf

       运行主服务的源码客户端

       $ src/redis-cli

       运行从服务的客户端

       $ src/redis-cli -h .0.0.1 -p

       查看主从服务的关系

       $ src/redis-cli info replication

       第四步：测试服务器

       下面实例演示：在主服务器中存储一些数据，然后在从服务器中查询出来

       可以看出，数据从服务器成功的源码获取到了主服务器的备份数据。

       假如我们在从服务器中保存数据，数据看结果如何？

       提示错误：

       (error) READONLY You can't write against a read only slave.

       说明从服务器只能读数据，而不能写入数据。

       数据在从服务器里读，在主服务器里写。

       这样就实现了redis数据库的读写分离功能。

redis是个单线程的程序,每秒,为什么会这么快?具体

       redis数据库实现原理

       redis支持多种数据结构，包括字符串、列表、集合、有序集合和哈希表，使得数据存储更加灵活高效。通过使用抽象的redis object，redis实现了数据操作的统一，简化了代码结构。每个对象都有类型、webview下载网页源码实现方式、访问时间记录、引用计数和指向实际内容的指针，使得操作数据结构更加方便。

       redis采用面向对象的方法，使用了类似于C++的代码风格。字符串使用sds（简单动态字符串）实现，具有固定长度、未使用的字节和实际数据的存储。这使得key和value关联变得简单，通过字典（dict）结构实现。dict包含两个哈希表，用于快速查找和扩容，同时实现迭代器功能，提高了数据操作效率。

       哈希表使用开链法解决冲突，使用dictType存储函数指针以动态配置操作方法，并使用size和lru记录元素位置和访问时间，加快查找速度。dictEntry用于存储具体键值对，dict包含两个哈希表，用于存储键和值，这使得数据存储和管理更加高效。

       数据读写存储在dict中，通过字典条目（dictEntry）关联键和redis对象，redis对象可以是五种类型之一，如字符串、链表、集合、js源码告白神器有序集合和哈希表，每种类型至少有两种底层实现方式，以适应不同场景需求。这使得redis数据库实现灵活高效，可以处理多种数据结构。

       redis的expire机制使用独立的expire dict记录过期时间，避免了为所有key分配过期字段可能造成的内存浪费。通过在servercron函数中随机删除过期数据，结合惰性删除策略，有效管理内存使用。此外，redis支持数据持久化，提供了memcached所不具备的功能。

Redis全文搜索教程之创建索引并关联源数据

       Redis 全文搜索通过 RediSearch 实现，提供快速索引 hash 或 json 类型数据的任何字段，支持 Elasticsearch 常用查询语法，并具备聚合统计、停用词、文本标记、同义词、标签、排序、向量查询、中文分词等特性。适用于个人项目，优点包括内存占用低、索引建立快速及高效查询性能。官方更新频率高，且 RediSearch 为官方支持模块，c 图形游戏源码故无需担心维护问题。尽管 Redis 支持分布式集群，但 RediSearch 对 Redis 集群支持尚不完善，仅在 Redis 企业版或 Redis Cloud 上可用。使用过程中可能遇到 bug，应主动在 RediSearch 官方 GitHub 提交问题，促进问题解决及项目进步。通过 newbee-mall-pro 项目实例，展示了如何创建索引并关联源数据。商品数据以 hash 类型存储，通过定义前缀规则，RediSearch 可基于此规则生成索引。JedisSearch.addGoodsListIndex() 方法实现商品数据写入 Redis，并添加_language 字段以支持中文分词查询。GoodsServiceImpl.syncRs() 方法执行索引创建，支持文本、数值、标签等字段类型，可设置排序及权重系数。在 Redis 中，通过 ft.search 和 ft.info 命令分别进行索引创建与查询详情。文章最后，鼓励关注公众号waynblog，分享技术干货、开源项目、实战经验等内容。

[redis 源码走读] maxmemory 数据淘汰策略

       Redis 是一个内存数据库，通过配置 `maxmemory` 来限定其内存使用量。当 Redis 实名认证android源码主库内存超出限制时，会触发数据淘汰机制，以减少内存使用量，直至达到限制阈值。

       当 `maxmemory` 配置被应用，Redis 会根据配置采用相应的数据淘汰策略。`volatile-xxx` 类型配置仅淘汰设置了过期时间的数据，而 `allkeys-xxx` 则淘汰数据库中所有数据。若 Redis 主要作为缓存使用，可选择 `allkeys-xxx`。

       数据淘汰时机发生在事件循环处理命令时。有多种淘汰策略可供选择，从简单到复杂包括：不淘汰数据（`noeviction`）、随机淘汰（`volatile-random`、`allkeys-random`）、采样淘汰（`allkeys-lru`、`volatile-lru`、`volatile-ttl`、`volatile-freq`）以及近似 LRU 和 LRU 策略（`volatile-lru` 和 `allkeys-lru`）。

       `noeviction` 策略允许读操作但禁止大多数写命令，返回 `oomerr` 错误，仅允许执行少量写命令，如删除命令 `del`、`hdel` 和 `unlink`。

       `volatile-random` 和 `allkeys-random` 机制相对直接，随机淘汰数据，策略相对暴力。

       `allkeys-lru` 策略根据最近最少使用（LRU）算法淘汰数据，优先淘汰最久未使用的数据。

       `volatile-lru` 结合了过期时间与 LRU 算法，优先淘汰那些最久未访问且即将过期的数据。

       `volatile-ttl` 策略淘汰即将过期的数据，而 `volatile-freq` 则根据访问频率（LFU）淘汰数据，考虑数据的使用热度。

       `volatile-lru` 和 `allkeys-lru` 策略通过采样来近似 LRU 算法，维护一个样本池来确定淘汰顺序，以提高淘汰策略的精确性。

       总结而言，Redis 的数据淘汰策略旨在平衡内存使用与数据访问需求，通过灵活的配置实现高效的数据管理。策略的选择应基于具体应用场景的需求，如数据访问模式、性能目标等。

Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、缩容以及rehash

       当哈希值相同发生冲突时，Redis 使用链表法解决，将冲突的键值对通过链表连接，但随着数据量增加，冲突加剧，查找效率降低。负载因子衡量冲突程度，负载因子越大，冲突越严重。为优化性能，Redis 需适时扩容，将新增键值对放入新哈希桶，减少冲突。

       扩容发生在 setCommand 部分，其中 dictKeyIndex 获取键值对索引，判断是否需要扩容。_dictExpandIfNeeded 函数执行扩容逻辑，条件包括：不在 rehash 过程中，哈希表初始大小为0时需扩容，或负载因子大于1且允许扩容或负载因子超过阈值。

       扩容大小依据当前键值对数量计算，如哈希表长度为4，实际有9个键值对，扩容至（最小的2的n次幂大于9）。子进程存在时，dict_can_resize 为0，反之为1。fork 子进程用于写时复制，确保持久化操作的稳定性。

       哈希表缩容由 tryResizeHashTables 判断负载因子是否小于0.1，条件满足则重新调整大小。此操作在数据库定时检查，且无子进程时执行。

       rehash 是为解决链式哈希效率问题，通过增加哈希桶数量分散存储，减少冲突。dictRehash 函数完成这一任务，移动键值对至新哈希表，使用位运算优化哈希计算。渐进式 rehash 通过分步操作，减少响应时间，适应不同负载情况。定时任务检测服务器空闲时，进行大步挪动哈希桶。

       在 rehash 过程中，数据查询首先在原始哈希表进行，若未找到，则在新哈希表中查找。rehash 完成后，哈希表结构调整，原始表指向新表，新表内容返回原始表，实现 rehash 结果的整合。

       综上所述，Redis 通过哈希表的扩容、缩容以及 rehash 动态调整哈希桶大小，优化查找效率，确保数据存储与检索的高效性。这不仅提高了 Redis 的性能，也为复杂数据存储与管理提供了有力支持。

c++实现把数据存储在Redis的中并读取

       C++与Redis的数据交互可以通过Redis C++客户端库实现。首先，确保在Ubuntu环境中安装了该库，安装过程包括编译和安装。成功安装后，你将在目录中找到头文件和库文件，为C++集成Redis奠定了基础。

       接下来，通过以下步骤在C++中操作Redis：首先，创建RedisAsyncClient实例并连接到本地Redis服务器。接着，利用SET命令将数据存储，这个过程通常伴随着一个回调函数，用于处理命令执行结果。最后，使用GET命令从Redis中获取数据，同样采用回调函数来处理获取结果。

       当代码被编译并运行时，你可能会看到类似如下的输出，这标志着数据已成功地在Redis中存储并读取出来：

Redis radix tree 源码解析

       Redis 实现了不定长压缩前缀的 radix tree，用于集群模式下存储 slot 对应的所有 key 信息。本文解析在 Redis 中实现 radix tree 的核心内容。

       核心数据结构的定义如下：

       每个节点结构体 (raxNode) 包含了指向子节点的指针、当前节点的 key 的长度、以及是否为叶子节点的标记。

       以下是插入流程示例：

       场景一：仅插入 "abcd"。此节点为叶子节点，使用压缩前缀。

       场景二：在 "abcd" 之后插入 "abcdef"。从 "abcd" 的父节点遍历至压缩前缀，找到 "abcd" 空子节点，插入 "ef" 并标记为叶子节点。

       场景三：在 "abcd" 之后插入 "ab"。ab 为 "abcd" 的前缀，插入 "ab" 为子节点，并标记为叶子节点。同时保留 "abcd" 的前缀结构。

       场景四：在 "abcd" 之后插入 "abABC"。ab 为前缀，创建 "ab" 和 "ABC" 分别为子节点，保持压缩前缀结构。

       删除流程则相对简单，找到指定 key 的叶子节点后，向上遍历并删除非叶子节点。若删除后父节点非压缩且大小大于1，则需处理合并问题，以优化树的高度。

       合并的条件涉及：删除节点后，检查父节点是否仍为非压缩节点且包含多个子节点，以此决定是否进行合并操作。

       结束语：云数据库 Redis 版提供了稳定可靠、性能卓越、可弹性伸缩的数据库服务，基于飞天分布式系统和全SSD盘高性能存储，支持主备版和集群版高可用架构。提供全面的容灾切换、故障迁移、在线扩容、性能优化的数据库解决方案，欢迎使用。