快速整透Redis中的压缩列表到底是个啥1、压缩列表是一系列 特殊编码的连续内存块 组成的顺序序列数据结构，可以包含任意多个节点（entry），每一个节点可以保存一个字节数组或者一个整数值 。
2、压缩列表是由连续性内存组成的顺序性数据结构 ， 一个压缩列表可以包含任意多的entry ， 每个entry可以保存一个字节数组或者一个整数 。
3、压缩链表 ziplist 结构是 快速双向链表 quicklist 结构 hash的底层实现为 hashtable 或者 ziplist。
4、保存了同一键值对的两个节点总是紧挨在一起， 保存键的节点在前， 保存值的节点在后； 先添加到哈希对象中的键值对会被放在压缩列表的表头方向，而后来添加到哈希对象中的键值对会被放在压缩列表的表尾方向 。
5、压缩列表之所以能节省内存，就在于它是用一系列连续的 entry 保存数据 。Redis 基于压缩列表实现了 List、Hash 和 Sorted Set 这样的集合类型，这样做的最大好处就是节省了 dictEntry 的开销 。
redis常用数据结构介绍和业务应用场景分析1、String 字符串 字符串类型是 Redis 最基础的数据结构 ， 首先键都是字符串类型，而且 其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的，我们常使用的 set key value 命令就是字符串 。
2、数据结构 ， 可以存储一些集合性的数据 。比如在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合 。
3、可用于缓存、事件发布订阅、高速队列等场景 。
4、应用场景：消息队列 ， 关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现 。描述： set是string类型的无序集合 。
5、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据 ， 同时还提供list ， set，zset，hash等数据结构的存储 。Redis支持数据的备份 ， 即master-slave模式的数据备份 。
6、Redis提供的incr命令来实现计数器功能，内存操作，性能非常好，非常适用于这些计数场景 。分布式会话 。
【Redis】基础数据结构-ziplist压缩列表【redis中list的操作 redis列表用法】1、Redis压缩列表使用了一块连续的内存，来节约内存空间 。
2、压缩列表（ziplist）是由一个连续内存组成的顺序型数据结构 。一个压缩列表可以包含任意多个节点，每个节点上可以保存一个字节数组或整数值 。它是Redis为了节省内存空间而开发的 。
3、压缩列表（ziplist）是Redis为了节省内存而开发的，是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构，一个压缩列表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一个整数值 。
redis最新列表怎么做mysql2） mongodb3） redis在以上实例中我们使用了 LPUSH 将三个值插入了名为 runoobkey 的列表当中 。
通过Redis做一个计数器 每读取一行记录数值，即使服务终止后，先从Redis读取这个数值 再通过cat指定行数开始读数据即可 。通过取模拆Key 分片到不同小Key存储 ， 降低单个节点存储压力，也充分利用了存储资源 。
lrange key start stop 命令可以获取指定列表的一部分元素 。例如 ， 执行 lrange mylist 0 -1 可以获取列表 mylist 的所有元素 。smembers key 命令可以获取指定集合的所有成员 。
将一个或者多个value值插入列表的表头 。如果 key 不存在，会创建一个空列表并执行 LPUSH 操作 。当 key 存在但不是列表类型时，返回一个错误 。
由上图压缩列表可知，如果我们查找第一个元素或者最后一个元素，直接通过表头三个字段的长度可定位 。复杂度是O（1），而如果查找其他元素，只能顺序查找，复杂度是O（n） 。为了解决这个问题，可以使用跳表 。
当主节点客观下线时 ， 需要选举出一个哨兵节点做为哨兵领导者，以完成后续选出新的主节点的工作 。这个选举的大体思路是：可以看到 ， 这个选举领导者的流程很像raft中选举leader的流程 。
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