redies
key -value
value存在如下型別：
setsortedset
mapstring
list
list-列表：
ziplist：壓縮列表：
類似陣列，但不同於陣列，
1）單一壓縮列表中支援儲存不同大小的資料，所以更加節省空間，這也是壓縮的含義。
2) 因為上面的特性，壓縮列表不可以通過下標直接定位元素
為什麼要使用壓縮雜湊表：沒有多餘的指標等，節省空間
使用條件如下：
列表資料個數小於512個
列表中儲存的單個資料小於64位元組
雙向鍊錶
除了節點定義包含 左節點 值 右節點之外，
它額外定義乙個 list 結構體，來組織鍊錶的首、尾指標，還有長度等資訊。這樣，在使用的時候就會非常方便。
hash-字典：
1）壓縮列表：條件同上
2）雜湊表：會自動擴容(為了效能)和縮容(節約記憶體)；
在擴容的時候，一般的做法是做大量的資料遷移和hash值的重新計算，會導致服務停頓。redis採用的方式就是採用漸進是的擴容和縮容策略。
set-集合：
1）有序陣列，場景：資料都是整數，並且元素個數小於512個
2）雜湊表
sortedset-有序集合：
壓縮列表：元素小於64位元組，元素個數小於128個
跳表為了斷電時能夠恢復已有的資料：
所以能夠進行持久化，可以手動觸發或者是配置(時間+改動次數），持久化的方案：
1）清除原有的儲存結構，僅僅儲存資料到磁碟中，節約磁碟，但是恢復慢。
2）保留原有的儲存結構，
3）記錄操作過的指令，但是一直累加嗎
為什麼redis剛開始都是採用壓縮列表？
因為壓縮列表比較節省空間，而且壓縮列表因為支援不同大小的資料，導致並不能根據下標直接定位資料，只能遍歷獲取；但是資料量大了以後，需要獲取連續的大的空間就不太好。
鑑許可權流背後的資料結構
鑑權url處理，用/分割，獲取不同的
雜湊表儲存 url 和 規則之間的關係。 key:url value:規則
精準匹配：kmp,sunday
字首匹配：trie樹，組織成有序陣列這種資料結構。當在匹配的過程中，我們可以利用二分查詢演算法，決定從乙個節點應該跳到哪乙個子節點。
模糊匹配：參考回溯演算法的正規表示式。
如何實現精準限流：
固定時間視窗限流演算法：
選點時間點，之後沒有請求進入，計數器加1.在當前時間視窗內，出現訪問次數超過限流值的情況時，我們拒絕後續的訪問請求。當進入下乙個時間視窗，計數器清零。
問題：無法應對兩個時間視窗臨接時間的突發流量。
限流規則：每秒鐘不能超過 100 次介面請求。第乙個 1s 時間視窗內，100 次介面請求都集中在最後 10ms 內。在第二個1s的時間視窗內，100次介面請求都集中在最開始的10ms內。雖然兩個時間視窗內流量都符合限流要求（≤100 個請求），但在兩個時間視窗臨界的 20ms 內，會集中有 200 次介面請求。
對固定時間視窗限流演算法稍加改造。我們可以限制任意時間視窗（比如1s）內，介面請求數都不能超過某個閾值（ 比如 100 次）。因此，相對於固定時間視窗限流演算法，這個演算法叫滑動時間視窗限流演算法。
流量經過滑動時間視窗限流演算法整形之後，可以保證任意乙個 1s 的時間視窗內，都不會超過最大允許的限流值，從流量曲線上來看會更加平滑。那具體到實現層面，我們該如何來做呢？
我們假設限流的規則是，在任意 1s 內，介面的請求次數都不能大於 k 次。我們就維護乙個大小為 k+1 的迴圈佇列，用來記錄 1s 內到來的請求。注意，這裡迴圈佇列的大小等於限流次數加一，因為迴圈佇列儲存資料時會浪費乙個儲存單元。當有新的請求到來時，我們將與這個新請求的時間間隔超過 1s 的請求，從佇列中刪除。然後，我們再來看迴圈佇列中是否有空閒位置。如果有，則把新請求儲存在佇列尾部（tail 指標所指的位置）；如果沒有，則說明這 1 秒內的請求次數已經超過了限流值 k，所以這個請求被拒絕服務。
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