redis如何配合增删改查（redis 加一）

刚学完JAVA基础知识,但总是记不住。如何巩固加强利益。希望能得到各位大...

总结：巩固Java基础的关键是“以就业为导向，聚焦核心技能，通过实践和面试驱动学习”。优先掌握Java核心、数据库和Spring Boot基础，用项目和面试检验学习效果，同时结合间隔重复、关联记忆等方法强化记忆。避免盲目追求高级技术，根据面试反馈动态调整学习路径，才能高效入行Java开发。

结合实践项目，加深理解记忆搭建开发环境：安装JDK、IDEA集成开发环境、MySQL服务器和Navicat数据库客户端，确保有合适的调试环境。通过项目实践巩固：Spring Boot项目：学习使用Spring Boot + JPA（或Mybatis）做增删改查业务，过程中遇到不熟悉的Java核心技能（如异常处理、集合）时，现补现学。

Java是一门面向对象的编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。

深入分析redis之listpack,取代ziplist?

总结ziplist、quicklist和listpack是redis不断迭代优化的产物。ziplist的不足主要在于查找效率降低，新增或修改数据时内存空间需要重新分配，导致连锁更新问题，影响访问性能。quicklist通过链表结构降低内存分配，但增加了内存开销。listpack沿用ziplist紧凑型内存布局，进一步避免连锁更新问题。

listpack是Redis中用于取代ziplist的一种内存紧凑型数据结构。它通过优化编码方式和避免连锁更新问题，提高了内存使用效率和访问性能。与ziplist相比，listpack在内存布局和元素管理上更加高效，能够更好地适应不同场景的需求。Redis通过不断迭代优化数据结构，以适应不断变化的应用场景和需求。

listpack是对ziplist的改进，旨在优化内存使用效率和避免连锁更新问题，但能否完全取代ziplist还需根据具体应用场景和性能测试来判断。以下是详细分析：内存紧凑型列表：listpack是一个紧凑列表，通过连续内存空间高效存储数据。它利用多种编码方式节省空间，支持字符串和整数的存储。

总结：listpack在内存优化和效率提升上是ziplist的改进，但它是否完全取代ziplist，还需根据具体应用场景和性能测试来判断。

百万级数据如何高效排序并避免内存溢出?

1、选择外部存储工具：Redis有序集合（Sorted Set）Redis的有序集合（ZSET）天然支持按分数（score）排序，且每个成员（member）唯一，适合存储需要排序的数据。优势：内存效率：数据以压缩结构存储，理论可容纳40多亿成员，远超单机内存限制。

2、Laravel 的 chunkById 是处理海量数据的高效方法，通过按主键分批加载数据，避免内存溢出，同时支持链式查询和中断恢复，适合百万级数据遍历操作。chunkById 的核心原理分批加载：按模型主键（如 id）分页读取数据，每次仅加载指定数量的记录到内存。

3、在处理Excel数据时，推荐使用easyexcel作为工具，它能够高效解析和生成Excel，避免内存溢出问题。easyexcel通过逐行读取数据而非一次性加载至内存，大大减少了内存占用。引入easyexcel的Maven依赖后，读写Excel操作变得简洁方便。

4、优化内存使用：定期清理unordered_set中不再需要的元素，确保只保留必要的数据，从而减少内存占用。分批处理数据：将大数据集分成多个小批次，每次只将一部分数据加载到unordered_set中进行处理。这有助于避免一次性加载过多数据导致的内存溢出问题。

5、避免冗余排序：检查子查询或外层查询是否重复排序，移除无用排序。选择轻量列：避免对TEXT/BLOB等大字段排序。调整数据库配置：如MySQL的sort_buffer_size（增大排序缓冲区大小，但需避免内存溢出）。分析执行计划：使用EXPLAIN查看是否使用索引及排序成本，针对性优化。

redis中的rehash?

1、Redis中所有数据都有key-value，这是通过哈希表实现的，redis的字典数据结构保存了两张哈希表，采取了渐进哈希的方法。

2、Redis的渐进式Rehash是一种在扩容时避免阻塞服务的技术，通过分批迁移数据实现高效响应。以下是具体机制和实现细节： Redis的Hash表基础与问题全局Hash表结构：Redis使用全局Hash表存储键值对，每个Hash桶通过key的hash值 % 数组容量确定下标，利用数组O（1）时间复杂度实现快速访问。

3、Redis rehash 在触发后，实际的执行时机有两种：一种是在处理请求时，会顺带进行数据迁移；另一种是，Redis 后台会启动周期性任务进行数据迁移。

4、渐进式 rehash：为避免一次性 rehash 阻塞服务，Redis 采用分批迁移数据的方式（后续文章详述）。总结Redis 的存储结构以哈希表为核心，通过 数组 + 链地址法 解决冲突，结合 动态扩容/缩容 平衡性能与资源消耗。

5、渐进式rehash：为了解决哈希碰撞导致的性能下降问题，Redis采用渐进式rehash的方式。一开始存在两个哈希表（hashhash2），数据量不大时存放在hash1表中。当key的数量不断增加触发rehash过程时，hash2的结构是hash1的2倍。

6、直接根因：Redis的rehash操作 现象：监控系统显示，大部分负载集中在Redis实例的某个分片（如2号分片）上，导致该分片内存几乎被占满，而其他分片内存使用率极低。日志中出现多次关于rehash使用额外内存的warning，以及内存驱逐（evict）的提示。

Redis底层数据结构P6—zset

1、zskiplistLevel：层级数组，这个数组中的每个节点都有两个属性，forward指向下一个节点，span跨度用来计算当前节点在跳表中的一个排名，这就为zset提供了一个查看排名的方法。

2、Redis ZSET是排行榜实现的绝佳选择，以下是对其的详细解释： 数据结构优势 有序性：ZSET结合了分数排序机制，使得成员能够根据分数自动排序。 底层结构灵活：ZSET的底层结构由ziplist、listpack或skiplist动态决定，有助于内存管理和性能优化。

3、很多 redis 的使用者都可以清晰明白的道出Redis中常用的对象如string、list、hash、set、zset，一些场景比较丰富的使用者可能会说布隆过滤器、geo、Hash等。但是对于这些对象底层实现的数据结构却是知之甚少，将会详细阐述redis中的底层数据结构。为了弥补大家的创伤，今天分享Redis底层数据结构内容。