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# 通俗易懂的Redis数据结构基础教程
![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/7/23/164c6b32b5f679dc?imageView2/0/w/1280/h/960/format/webp/ignore-error/1)
Redis有5个基本数据结构,string、list、hash、set和zset(有序集合)。它们是日常开发中使用频率非常高应用最为广泛的数据结构,把这5个数据结构都吃透了,你就掌握了Redis应用知识的一半了。
## string
![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/7/22/164c182f83ceb3b5?imageView2/0/w/1280/h/960/format/webp/ignore-error/1)
首先我们从string谈起。string表示的是一个可变的字节数组,我们初始化字符串的内容、可以拿到字符串的长度,可以获取string的子串,可以覆盖string的子串内容,可以追加子串。
![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/7/24/164caaff402d2617?imageView2/0/w/1280/h/960/format/webp/ignore-error/1)
Redis的字符串是动态字符串,是可以修改的字符串,内部结构实现上类似于Java的ArrayList,采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配,如图中所示,内部为当前字符串实际分配的空间capacity一般要高于实际字符串长度len。当字符串长度小于1M时,扩容都是加倍现有的空间,如果超过1M,扩容时一次只会多扩1M的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M。
**初始化字符串**需要提供「变量名称」和「变量的内容」
~~~
> set ireader beijing.zhangyue.keji.gufen.youxian.gongsi
OK
复制代码
~~~
**获取字符串的内容**提供「变量名称」
~~~
> get ireader
"beijing.zhangyue.keji.gufen.youxian.gongsi"
复制代码
~~~
**获取字符串的长度**提供「变量名称」
~~~
> strlen ireader
(integer) 42
复制代码
~~~
**获取子串**提供「变量名称」以及开始和结束位置\[start, end\]
~~~
> getrange ireader 28 34
"youxian"
复制代码
~~~
**覆盖子串**提供「变量名称」以及开始位置和目标子串
~~~
> setrange ireader 28 wooxian
(integer) 42 # 返回长度
> get ireader
"beijing.zhangyue.keji.gufen.wooxian.gongsi"
复制代码
~~~
**追加子串**
~~~
> append ireader .hao
(integer) 46 # 返回长度
> get ireader
"beijing.zhangyue.keji.gufen.wooxian.gongsi.hao"
复制代码
~~~
遗憾的是字符串没有提供字串插入方法和子串删除方法。
**计数器**如果字符串的内容是一个整数,那么还可以将字符串当成计数器来使用。
~~~
> set ireader 42
OK
> get ireader
"42"
> incrby ireader 100
(integer) 142
> get ireader
"142"
> decrby ireader 100
(integer) 42
> get ireader
"42"
> incr ireader # 等价于incrby ireader 1
(integer) 43
> decr ireader # 等价于decrby ireader 1
(integer) 42
复制代码
~~~
计数器是有范围的,它不能超过Long.Max,不能低于Long.MIN
~~~
> set ireader 9223372036854775807
OK
> incr ireader
(error) ERR increment or decrement would overflow
> set ireader -9223372036854775808
OK
> decr ireader
(error) ERR increment or decrement would overflow
复制代码
~~~
**过期和删除**字符串可以使用del指令进行主动删除,可以使用expire指令设置过期时间,到点会自动删除,这属于被动删除。可以使用ttl指令获取字符串的寿命。
~~~
> expire ireader 60
(integer) 1 # 1表示设置成功,0表示变量ireader不存在
> ttl ireader
(integer) 50 # 还有50秒的寿命,返回-2表示变量不存在,-1表示没有设置过期时间
> del ireader
(integer) 1 # 删除成功返回1
> get ireader
(nil) # 变量ireader没有了
复制代码
~~~
## list
![](data:image/svg+xml;utf8,)
Redis将列表数据结构命名为list而不是array,是因为列表的存储结构用的是链表而不是数组,而且链表还是双向链表。因为它是链表,所以随机定位性能较弱,首尾插入删除性能较优。如果list的列表长度很长,使用时我们一定要关注链表相关操作的时间复杂度。
**负下标**链表元素的位置使用自然数`0,1,2,....n-1`表示,还可以使用负数`-1,-2,...-n`来表示,`-1`表示「倒数第一」,`-2`表示「倒数第二」,那么`-n`就表示第一个元素,对应的下标为`0`。
**队列/堆栈**链表可以从表头和表尾追加和移除元素,结合使用rpush/rpop/lpush/lpop四条指令,可以将链表作为队列或堆栈使用,左向右向进行都可以
~~~
# 右进左出
> rpush ireader go
(integer) 1
> rpush ireader java python
(integer) 3
> lpop ireader
"go"
> lpop ireader
"java"
> lpop ireader
"python"
# 左进右出
> lpush ireader go java python
(integer) 3
> rpop ireader
"go"
...
# 右进右出
> rpush ireader go java python
(integer) 3
> rpop ireader
"python"
...
# 左进左出
> lpush ireader go java python
(integer) 3
> lpop ireader
"python"
...
复制代码
~~~
在日常应用中,列表常用来作为异步队列来使用。
**长度**使用llen指令获取链表长度
~~~
> rpush ireader go java python
(integer) 3
> llen ireader
(integer) 3
复制代码
~~~
**随机读**可以使用lindex指令访问指定位置的元素,使用lrange指令来获取链表子元素列表,提供start和end下标参数
~~~
> rpush ireader go java python
(integer) 3
> lindex ireader 1
"java"
> lrange ireader 0 2
1) "go"
2) "java"
3) "python"
> lrange ireader 0 -1 # -1表示倒数第一
1) "go"
2) "java"
3) "python"
复制代码
~~~
使用lrange获取全部元素时,需要提供end\_index,如果没有负下标,就需要首先通过llen指令获取长度,才可以得出end\_index的值,有了负下标,使用-1代替end\_index就可以达到相同的效果。
**修改元素**使用lset指令在指定位置修改元素。
~~~
> rpush ireader go java python
(integer) 3
> lset ireader 1 javascript
OK
> lrange ireader 0 -1
1) "go"
2) "javascript"
3) "python"
复制代码
~~~
**插入元素**使用linsert指令在列表的中间位置插入元素,有经验的程序员都知道在插入元素时,我们经常搞不清楚是在指定位置的前面插入还是后面插入,所以antirez在linsert指令里增加了方向参数before/after来显示指示前置和后置插入。不过让人意想不到的是linsert指令并不是通过指定位置来插入,而是通过指定具体的值。这是因为在分布式环境下,列表的元素总是频繁变动的,意味着上一时刻计算的元素下标在下一时刻可能就不是你所期望的下标了。
~~~
> rpush ireader go java python
(integer) 3
> linsert ireader before java ruby
(integer) 4
> lrange ireader 0 -1
1) "go"
2) "ruby"
3) "java"
4) "python"
复制代码
~~~
到目前位置,我还没有在实际应用中发现插入指定的应用场景。
**删除元素**列表的删除操作也不是通过指定下标来确定元素的,你需要指定删除的最大个数以及元素的值
~~~
> rpush ireader go java python
(integer) 3
> lrem ireader 1 java
(integer) 1
> lrange ireader 0 -1
1) "go"
2) "python"
复制代码
~~~
**定长列表**在实际应用场景中,我们有时候会遇到「定长列表」的需求。比如要以走马灯的形式实时显示中奖用户名列表,因为中奖用户实在太多,能显示的数量一般不超过100条,那么这里就会使用到定长列表。维持定长列表的指令是ltrim,需要提供两个参数start和end,表示需要保留列表的下标范围,范围之外的所有元素都将被移除。
~~~
> rpush ireader go java python javascript ruby erlang rust cpp
(integer) 8
> ltrim ireader -3 -1
OK
> lrange ireader 0 -1
1) "erlang"
2) "rust"
3) "cpp"
复制代码
~~~
如果指定参数的end对应的真实下标小于start,其效果等价于del指令,因为这样的参数表示需要需要保留列表元素的下标范围为空。
**快速列表**
![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/7/27/164d91746fbe0442?imageView2/0/w/1280/h/960/format/webp/ignore-error/1)
如果再深入一点,你会发现Redis底层存储的还不是一个简单的linkedlist,而是称之为快速链表quicklist的一个结构。首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储,这个结构是ziplist,也即是压缩列表。它将所有的元素紧挨着一起存储,分配的是一块连续的内存。当数据量比较多的时候才会改成quicklist。因为普通的链表需要的附加指针空间太大,会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是int类型的数据,结构上还需要两个额外的指针prev和next。所以Redis将链表和ziplist结合起来组成了quicklist。也就是将多个ziplist使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能,又不会出现太大的空间冗余。
## hash
![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/7/23/164c4eaf9edf608d?imageView2/0/w/1280/h/960/format/webp/ignore-error/1)
哈希等价于Java语言的HashMap或者是Python语言的dict,在实现结构上它使用二维结构,第一维是数组,第二维是链表,hash的内容key和value存放在链表中,数组里存放的是链表的头指针。通过key查找元素时,先计算key的hashcode,然后用hashcode对数组的长度进行取模定位到链表的表头,再对链表进行遍历获取到相应的value值,链表的作用就是用来将产生了「hash碰撞」的元素串起来。Java语言开发者会感到非常熟悉,因为这样的结构和HashMap是没有区别的。哈希的第一维数组的长度也是2^n。
![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/7/23/164c4dcd14c00534?imageView2/0/w/1280/h/960/format/webp/ignore-error/1)
**增加元素**可以使用hset一次增加一个键值对,也可以使用hmset一次增加多个键值对
~~~
> hset ireader go fast
(integer) 1
> hmset ireader java fast python slow
OK
复制代码
~~~
**获取元素**可以通过hget定位具体key对应的value,可以通过hmget获取多个key对应的value,可以使用hgetall获取所有的键值对,可以使用hkeys和hvals分别获取所有的key列表和value列表。这些操作和Java语言的Map接口是类似的。
~~~
> hmset ireader go fast java fast python slow
OK
> hget ireader go
"fast"
> hmget ireader go python
1) "fast"
2) "slow"
> hgetall ireader
1) "go"
2) "fast"
3) "java"
4) "fast"
5) "python"
6) "slow"
> hkeys ireader
1) "go"
2) "java"
3) "python"
> hvals ireader
1) "fast"
2) "fast"
3) "slow"
复制代码
~~~
**删除元素**可以使用hdel删除指定key,hdel支持同时删除多个key
~~~
> hmset ireader go fast java fast python slow
OK
> hdel ireader go
(integer) 1
> hdel ireader java python
(integer) 2
复制代码
~~~
**判断元素是否存在**通常我们使用hget获得key对应的value是否为空就直到对应的元素是否存在了,不过如果value的字符串长度特别大,通过这种方式来判断元素存在与否就略显浪费,这时可以使用hexists指令。
~~~
> hmset ireader go fast java fast python slow
OK
> hexists ireader go
(integer) 1
复制代码
~~~
**计数器**hash结构还可以当成计数器来使用,对于内部的每一个key都可以作为独立的计数器。如果value值不是整数,调用hincrby指令会出错。
~~~
> hincrby ireader go 1
(integer) 1
> hincrby ireader python 4
(integer) 4
> hincrby ireader java 4
(integer) 4
> hgetall ireader
1) "go"
2) "1"
3) "python"
4) "4"
5) "java"
6) "4"
> hset ireader rust good
(integer) 1
> hincrby ireader rust 1
(error) ERR hash value is not an integer
复制代码
~~~
**扩容**当hash内部的元素比较拥挤时(hash碰撞比较频繁),就需要进行扩容。扩容需要申请新的两倍大小的数组,然后将所有的键值对重新分配到新的数组下标对应的链表中(rehash)。如果hash结构很大,比如有上百万个键值对,那么一次完整rehash的过程就会耗时很长。这对于单线程的Redis里来说有点压力山大。所以Redis采用了渐进式rehash的方案。它会同时保留两个新旧hash结构,在后续的定时任务以及hash结构的读写指令中将旧结构的元素逐渐迁移到新的结构中。这样就可以避免因扩容导致的线程卡顿现象。
**缩容**Redis的hash结构不但有扩容还有缩容,从这一点出发,它要比Java的HashMap要厉害一些,Java的HashMap只有扩容。缩容的原理和扩容是一致的,只不过新的数组大小要比旧数组小一倍。
## set
Java程序员都知道HashSet的内部实现使用的是HashMap,只不过所有的value都指向同一个对象。Redis的set结构也是一样,它的内部也使用hash结构,所有的value都指向同一个内部值。
**增加元素**可以一次增加多个元素
~~~
> sadd ireader go java python
(integer) 3
复制代码
~~~
**读取元素**使用smembers列出所有元素,使用scard获取集合长度,使用srandmember获取随机count个元素,如果不提供count参数,默认为1
~~~
> sadd ireader go java python
(integer) 3
> smembers ireader
1) "java"
2) "python"
3) "go"
> scard ireader
(integer) 3
> srandmember ireader
"java"
复制代码
~~~
**删除元素**使用srem删除一到多个元素,使用spop删除随机一个元素
~~~
> sadd ireader go java python rust erlang
(integer) 5
> srem ireader go java
(integer) 2
> spop ireader
"erlang"
复制代码
~~~
**判断元素是否存在**使用sismember指令,只能接收单个元素
~~~
> sadd ireader go java python rust erlang
(integer) 5
> sismember ireader rust
(integer) 1
> sismember ireader javascript
(integer) 0
复制代码
~~~
## sortedset
![](data:image/svg+xml;utf8,)
SortedSet(zset)是Redis提供的一个非常特别的数据结构,一方面它等价于Java的数据结构`Map<String, Double>`,可以给每一个元素value赋予一个权重`score`,另一方面它又类似于`TreeSet`,内部的元素会按照权重score进行排序,可以得到每个元素的名次,还可以通过score的范围来获取元素的列表。
zset底层实现使用了两个数据结构,第一个是hash,第二个是跳跃列表,hash的作用就是关联元素value和权重score,保障元素value的唯一性,可以通过元素value找到相应的score值。跳跃列表的目的在于给元素value排序,根据score的范围获取元素列表。
**增加元素**通过zadd指令可以增加一到多个value/score对,score放在前面
~~~
> zadd ireader 4.0 python
(integer) 1
> zadd ireader 4.0 java 1.0 go
(integer) 2
复制代码
~~~
**长度**通过指令zcard可以得到zset的元素个数
~~~
> zcard ireader
(integer) 3
复制代码
~~~
**删除元素**通过指令zrem可以删除zset中的元素,可以一次删除多个
~~~
> zrem ireader go python
(integer) 2
复制代码
~~~
**计数器**同hash结构一样,zset也可以作为计数器使用。
~~~
> zadd ireader 4.0 python 4.0 java 1.0 go
(integer) 3
> zincrby ireader 1.0 python
"5"
复制代码
~~~
**获取排名和分数**通过zscore指令获取指定元素的权重,通过zrank指令获取指定元素的正向排名,通过zrevrank指令获取指定元素的反向排名\[倒数第一名\]。正向是由小到大,负向是由大到小。
~~~
> zscore ireader python
"5"
> zrank ireader go # 分数低的排名考前,rank值小
(integer) 0
> zrank ireader java
(integer) 1
> zrank ireader python
(integer) 2
> zrevrank ireader python
(integer) 0
复制代码
~~~
**根据排名范围获取元素列表**通过zrange指令指定排名范围参数获取对应的元素列表,携带withscores参数可以一并获取元素的权重。通过zrevrange指令按负向排名获取元素列表\[倒数\]。正向是由小到大,负向是由大到小。
~~~
> zrange ireader 0 -1 # 获取所有元素
1) "go"
2) "java"
3) "python"
> zrange ireader 0 -1 withscores
1) "go"
2) "1"
3) "java"
4) "4"
5) "python"
6) "5"
> zrevrange ireader 0 -1 withscores
1) "python"
2) "5"
3) "java"
4) "4"
5) "go"
6) "1"
复制代码
~~~
**根据score范围获取列表**通过zrangebyscore指令指定score范围获取对应的元素列表。通过zrevrangebyscore指令获取倒排元素列表。正向是由小到大,负向是由大到小。参数`-inf`表示负无穷,`+inf`表示正无穷。
~~~
> zrangebyscore ireader 0 5
1) "go"
2) "java"
3) "python"
> zrangebyscore ireader -inf +inf withscores
1) "go"
2) "1"
3) "java"
4) "4"
5) "python"
6) "5"
> zrevrangebyscore ireader +inf -inf withscores # 注意正负反过来了
1) "python"
2) "5"
3) "java"
4) "4"
5) "go"
6) "1"
复制代码
~~~
**根据范围移除元素列表**可以通过排名范围,也可以通过score范围来一次性移除多个元素
~~~
> zremrangebyrank ireader 0 1
(integer) 2 # 删掉了2个元素
> zadd ireader 4.0 java 1.0 go
(integer) 2
> zremrangebyscore ireader -inf 4
(integer) 2
> zrange ireader 0 -1
1) "python"
复制代码
~~~
**跳跃列表**zset内部的排序功能是通过「跳跃列表」数据结构来实现的,它的结构非常特殊,也比较复杂。这一块的内容深度读者要有心理准备。
因为zset要支持随机的插入和删除,所以它不好使用数组来表示。我们先看一个普通的链表结构。
![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/7/23/164c5a90442cd51a?imageView2/0/w/1280/h/960/format/webp/ignore-error/1)
我们需要这个链表按照score值进行排序。这意味着当有新元素需要插入时,需要定位到特定位置的插入点,这样才可以继续保证链表是有序的。通常我们会通过二分查找来找到插入点,但是二分查找的对象必须是数组,只有数组才可以支持快速位置定位,链表做不到,那该怎么办?
想想一个创业公司,刚开始只有几个人,团队成员之间人人平等,都是联合创始人。随着公司的成长,人数渐渐变多,团队沟通成本随之增加。这时候就会引入组长制,对团队进行划分。每个团队会有一个组长。开会的时候分团队进行,多个组长之间还会有自己的会议安排。公司规模进一步扩展,需要再增加一个层级——部门,每个部门会从组长列表中推选出一个代表来作为部长。部长们之间还会有自己的高层会议安排。
跳跃列表就是类似于这种层级制,最下面一层所有的元素都会串起来。然后每隔几个元素挑选出一个代表来,再将这几个代表使用另外一级指针串起来。然后在这些代表里再挑出二级代表,再串起来。最终就形成了金字塔结构。
想想你老家在世界地图中的位置:亚洲-->中国->安徽省->安庆市->枞阳县->汤沟镇->田间村->xxxx号,也是这样一个类似的结构。
![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/7/23/164c5bb13c6da230?imageView2/0/w/1280/h/960/format/webp/ignore-error/1)
「跳跃列表」之所以「跳跃」,是因为内部的元素可能「身兼数职」,比如上图中间的这个元素,同时处于L0、L1和L2层,可以快速在不同层次之间进行「跳跃」。
定位插入点时,先在顶层进行定位,然后下潜到下一级定位,一直下潜到最底层找到合适的位置,将新元素插进去。你也许会问那新插入的元素如何才有机会「身兼数职」呢?
跳跃列表采取一个随机策略来决定新元素可以兼职到第几层,首先L0层肯定是100%了,L1层只有50%的概率,L2层只有25%的概率,L3层只有12.5%的概率,一直随机到最顶层L31层。绝大多数元素都过不了几层,只有极少数元素可以深入到顶层。列表中的元素越多,能够深入的层次就越深,能进入到顶层的概率就会越大。
这还挺公平的,能不能进入中央不是靠拼爹,而是看运气。
转载至:https://juejin.im/post/5b53ee7e5188251aaa2d2e16
- 一.JVM
- 1.1 java代码是怎么运行的
- 1.2 JVM的内存区域
- 1.3 JVM运行时内存
- 1.4 JVM内存分配策略
- 1.5 JVM类加载机制与对象的生命周期
- 1.6 常用的垃圾回收算法
- 1.7 JVM垃圾收集器
- 1.8 CMS垃圾收集器
- 1.9 G1垃圾收集器
- 2.面试相关文章
- 2.1 可能是把Java内存区域讲得最清楚的一篇文章
- 2.0 GC调优参数
- 2.1GC排查系列
- 2.2 内存泄漏和内存溢出
- 2.2.3 深入理解JVM-hotspot虚拟机对象探秘
- 1.10 并发的可达性分析相关问题
- 二.Java集合架构
- 1.ArrayList深入源码分析
- 2.Vector深入源码分析
- 3.LinkedList深入源码分析
- 4.HashMap深入源码分析
- 5.ConcurrentHashMap深入源码分析
- 6.HashSet,LinkedHashSet 和 LinkedHashMap
- 7.容器中的设计模式
- 8.集合架构之面试指南
- 9.TreeSet和TreeMap
- 三.Java基础
- 1.基础概念
- 1.1 Java程序初始化的顺序是怎么样的
- 1.2 Java和C++的区别
- 1.3 反射
- 1.4 注解
- 1.5 泛型
- 1.6 字节与字符的区别以及访问修饰符
- 1.7 深拷贝与浅拷贝
- 1.8 字符串常量池
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- 4.基本数据类型与运算
- 5.字符串与数组
- 6.异常处理
- 7.Object 通用方法
- 8.Java8
- 8.1 Java 8 Tutorial
- 8.2 Java 8 数据流(Stream)
- 8.3 Java 8 并发教程:线程和执行器
- 8.4 Java 8 并发教程:同步和锁
- 8.5 Java 8 并发教程:原子变量和 ConcurrentMap
- 8.6 Java 8 API 示例:字符串、数值、算术和文件
- 8.7 在 Java 8 中避免 Null 检查
- 8.8 使用 Intellij IDEA 解决 Java 8 的数据流问题
- 四.Java 并发编程
- 1.线程的实现/创建
- 2.线程生命周期/状态转换
- 3.线程池
- 4.线程中的协作、中断
- 5.Java锁
- 5.1 乐观锁、悲观锁和自旋锁
- 5.2 Synchronized
- 5.3 ReentrantLock
- 5.4 公平锁和非公平锁
- 5.3.1 说说ReentrantLock的实现原理,以及ReentrantLock的核心源码是如何实现的?
- 5.5 锁优化和升级
- 6.多线程的上下文切换
- 7.死锁的产生和解决
- 8.J.U.C(java.util.concurrent)
- 0.简化版(快速复习用)
- 9.锁优化
- 10.Java 内存模型(JMM)
- 11.ThreadLocal详解
- 12 CAS
- 13.AQS
- 0.ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue的实现原理
- 1.DelayQueue的实现原理
- 14.Thread.join()实现原理
- 15.PriorityQueue 的特性和原理
- 16.CyclicBarrier的实际使用场景
- 五.Java I/O NIO
- 1.I/O模型简述
- 2.Java NIO之缓冲区
- 3.JAVA NIO之文件通道
- 4.Java NIO之套接字通道
- 5.Java NIO之选择器
- 6.基于 Java NIO 实现简单的 HTTP 服务器
- 7.BIO-NIO-AIO
- 8.netty(一)
- 9.NIO面试题
- 六.Java设计模式
- 1.单例模式
- 2.策略模式
- 3.模板方法
- 4.适配器模式
- 5.简单工厂
- 6.门面模式
- 7.代理模式
- 七.数据结构和算法
- 1.什么是红黑树
- 2.二叉树
- 2.1 二叉树的前序、中序、后序遍历
- 3.排序算法汇总
- 4.java实现链表及链表的重用操作
- 4.1算法题-链表反转
- 5.图的概述
- 6.常见的几道字符串算法题
- 7.几道常见的链表算法题
- 8.leetcode常见算法题1
- 9.LRU缓存策略
- 10.二进制及位运算
- 10.1.二进制和十进制转换
- 10.2.位运算
- 11.常见链表算法题
- 12.算法好文推荐
- 13.跳表
- 八.Spring 全家桶
- 1.Spring IOC
- 2.Spring AOP
- 3.Spring 事务管理
- 4.SpringMVC 运行流程和手动实现
- 0.Spring 核心技术
- 5.spring如何解决循环依赖问题
- 6.springboot自动装配原理
- 7.Spring中的循环依赖解决机制中,为什么要三级缓存,用二级缓存不够吗
- 8.beanFactory和factoryBean有什么区别
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- Mybatis系列1-Configuration
- Mybatis系列2-SQL执行过程
- Mybatis系列3-之SqlSession
- Mybatis系列4-之Executor
- Mybatis系列5-StatementHandler
- Mybatis系列6-MappedStatement
- Mybatis系列7-参数设置揭秘(ParameterHandler)
- Mybatis系列8-缓存机制
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- 4.MySQL中的索引
- 5.数据库索引2
- 6.面试题收集
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- 8.数据库MVCC详解
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- 11.MySQL 性能优化神器 Explain 使用分析
- 12.mysql中,一条update语句执行的过程是怎么样的?期间用到了mysql的哪些log,分别有什么作用
- 十.Redis
- 0.快速复习回顾Redis
- 1.通俗易懂的Redis数据结构基础教程
- 2.分布式锁(一)
- 3.分布式锁(二)
- 4.延时队列
- 5.位图Bitmaps
- 6.Bitmaps(位图)的使用
- 7.Scan
- 8.redis缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透
- 9.Redis为什么是单线程、及高并发快的3大原因详解
- 10.布隆过滤器你值得拥有的开发利器
- 11.Redis哨兵、复制、集群的设计原理与区别
- 12.redis的IO多路复用
- 13.相关redis面试题
- 14.redis集群
- 十一.中间件
- 1.RabbitMQ
- 1.1 RabbitMQ实战,hello world
- 1.2 RabbitMQ 实战,工作队列
- 1.3 RabbitMQ 实战, 发布订阅
- 1.4 RabbitMQ 实战,路由
- 1.5 RabbitMQ 实战,主题
- 1.6 Spring AMQP 的 AMQP 抽象
- 1.7 Spring AMQP 实战 – 整合 RabbitMQ 发送邮件
- 1.8 RabbitMQ 的消息持久化与 Spring AMQP 的实现剖析
- 1.9 RabbitMQ必备核心知识
- 2.RocketMQ 的几个简单问题与答案
- 2.Kafka
- 2.1 kafka 基础概念和术语
- 2.2 Kafka的重平衡(Rebalance)
- 2.3.kafka日志机制
- 2.4 kafka是pull还是push的方式传递消息的?
- 2.5 Kafka的数据处理流程
- 2.6 Kafka的脑裂预防和处理机制
- 2.7 Kafka中partition副本的Leader选举机制
- 2.8 如果Leader挂了的时候,follower没来得及同步,是否会出现数据不一致
- 2.9 kafka的partition副本是否会出现脑裂情况
- 十二.Zookeeper
- 0.什么是Zookeeper(漫画)
- 1.使用docker安装Zookeeper伪集群
- 3.ZooKeeper-Plus
- 4.zk实现分布式锁
- 5.ZooKeeper之Watcher机制
- 6.Zookeeper之选举及数据一致性
- 十三.计算机网络
- 1.进制转换:二进制、八进制、十六进制、十进制之间的转换
- 2.位运算
- 3.计算机网络面试题汇总1
- 十四.Docker
- 100.面试题收集合集
- 1.美团面试常见问题总结
- 2.b站部分面试题
- 3.比心面试题
- 4.腾讯面试题
- 5.哈罗部分面试
- 6.笔记
- 十五.Storm
- 1.Storm和流处理简介
- 2.Storm 核心概念详解
- 3.Storm 单机版本环境搭建
- 4.Storm 集群环境搭建
- 5.Storm 编程模型详解
- 6.Storm 项目三种打包方式对比分析
- 7.Storm 集成 Redis 详解
- 8.Storm 集成 HDFS 和 HBase
- 9.Storm 集成 Kafka
- 十六.Elasticsearch
- 1.初识ElasticSearch
- 2.文档基本CRUD、集群健康检查
- 3.shard&replica
- 4.document核心元数据解析及ES的并发控制
- 5.document的批量操作及数据路由原理
- 6.倒排索引
- 十七.分布式相关
- 1.分布式事务解决方案一网打尽
- 2.关于xxx怎么保证高可用的问题
- 3.一致性hash原理与实现
- 4.微服务注册中心 Nacos 比 Eureka的优势
- 5.Raft 协议算法
- 6.为什么微服务架构中需要网关
- 0.CAP与BASE理论
- 十八.Dubbo
- 1.快速掌握Dubbo常规应用
- 2.Dubbo应用进阶
- 3.Dubbo调用模块详解
- 4.Dubbo调用模块源码分析
- 6.Dubbo协议模块