intset
当set集合存储的是整数时，encoding为intset类型（小整数集合）
typedef struct intset {
int32 encoding;
int32 length;
int contents[];
}| 字段 | 描述 | 说明 |
|---|---|---|
| encoding | 决定整数位宽是16位、32位还是64位 | 枚举表示 |
| length | 元素个数 | |
| contents | 整数数组，存储元素值 |
intset按照从小到大的顺序保存元素。存储元素时，根据整数大小决定是否要将encoding升级，找到要插入元素的位置，如果不是最后一位，会将所在位置之后的元素后移一位，最后插入元素。如果插入的元素不为整数，存储形式将变成hash结构。
ziplist
如果在配置文件中满足以下条件，即hash和zset的编码类型会为ziplist（压缩列表）。
hash-max-ziplist-entries 512 # 当hash元素个数小于512时 hash-max-ziplist-value 64 # 当hash键或值长度小于64时 zset-max-ziplist-entries 128 # 当zset元素个数小于128时 zset-max-ziplist-value 64 # 当zset值小于64时
typedef struct ziplist {
int32 zlbytes;
int32 zltail_offset;
int16 zllength;
T[] entries;
int8 zlend;
}
typedef struct entry {
int prevlen;
int encoding;
byte[] content;
}| 字段 | 描述 | 说明 |
|---|---|---|
| zlbytes | ziplist所占字节数 | |
| zltail_offset | 最后一个元素距离压缩列表起始位置的偏移量 | 用于快速定位到最后一个节点，然后倒序遍历 |
| zllength | 元素个数 | |
| entries | 压缩元素 | |
| zlend | 标志压缩列表的结束 | 恒为FF |
| 字段 | 描述 | 说明 |
|---|---|---|
| prevlen | 前一个entry的字节长度 | 第一个entry恒为0，字节长度动态变化，当字符串长度小于254时，用一个字节，否则用五个字节 |
| encoding | 编码类型 | 编码类型根据元素内容动态变化，极为复杂，本篇不作详细描述，具体可搜索ziplist编码类型 |
| content | 元素内容，可选 |
下图是一个ziplist的demo
第1-4字节，zlbytes为25，说明该压缩列表共占用25个字节
第5-8字节，zltail_offset为22，说明最后一个元素从22开始
第9-10字节，zllength为3，说明共有3个元素
第11-16字节，第一个entry: 其中prevlen=0，因为它前面没有数据项；encoding=4，表示后面4byte按照字符串存储，数据的值为name
第17-21字节，第二个entry: 其中prevlen=6，表示前一个entry共占用6byte；encoding=3，表示后面3byte按照字符串存储，数据的值为why
第22-24字节，第三个entry: 其中prevlen=5，表示前一个entry共占用5byte；encoding=0xFE，表示后面1byte存储整数，数据的值为14
第25字节，zlend为FF，标志压缩列表的结束
当用ziplist存储hash结构时，将key与value分别当作一个entry存储。
可见压缩列表存储非常的紧凑，当某一个entry长度变为254时，下一个entry的prevlen将从1个字节扩展到5个字节，这就是级联更新
quicklist
quicklist（快速列表）用于存储list集合，它是ziplist与linkedlist的混合体，linkedlist与双向列表结构类似。
quicklist内部默认单个ziplist长度为8K，超过这个长度，就会另起一个node，可在配置文件中配置。
# -2表示8k，枚举类型可在配置文件中查看 list-max-ziplist-size -2
quicklist默认的压缩深度为0，也就是不压缩。如果压缩深度为1，那么就是首尾不压缩，如果压缩深度为2，那么就是首2个、尾2个不压缩，可在配置文件中配置。
list-compress-depth 0
skiplist
zset使用dict存储value与score的映射，另一方面还需要按照score提供排序功能，于是就有了skiplist（跳跃列表）
先看skiplist的一个demo
typedef struct zsl {
zslnode* header;
zslnode* tail;
int maxLevel;
}typedef struct zslnode {
sds value;
double score;
zslforward*[] forwards;
zslnode* backward;
}typedef struct zslforward {
zslnode* item;
int span;
}| 字段 | 描述 | 说明 |
|---|---|---|
| header | 指向跳跃列表的头指针 | value固定为NULL，score固定为0，backward为null |
| tail | 指向跳跃列表的尾指针 | |
| maxLevel | 当前跳跃表最大层数 | 最大为64 |
| value | 用于存储字符串类型的数据 | |
| score | 用于存储分值 | |
| backward | 回退节点 | 图中的←箭头 |
| forwards | 前进节点 | 图中的→箭头，每一层对应一个 |
| span | 跨度，存储一个节点跳到下一个节点中间跳过了多少节点 | 如score1指向score5，则span值为4，这是排名的实现原理 |
最小分值的backward固定null，对于每一个新插入的节点，会调用一个随机算法，来给它分配一个合理的层数
level1的概率为1-0.25=0.75，实际为100%，因为跳跃列表的最小层数为1
可以实现用户的在线注册、登陆后可以添加图书、购买图书，可以对图书类别、出版社、价格等进行饼图分析默认帐号/密码：51aspx/51aspx该系统采用三层接口开发，App_Code下为三层结构的代码文件，适合三层入门者学习使用数据绑定控件使用的是GridView，顶部公用文件采用了UserControl用户控件调用DB_51aspx下为Sql数据库文件，附件即可【该源码由51aspx提供】
level2的概率为0.75*0.25=0.1875level3的概率为0.1875*0.25=0.0468 ......
leveln的概率为(1-0.25)*Math.pow(0.25,n-1)
总结
Redis作为单线程内存服务，在响应、数据结构上作出了很多的优化，值得我们学习
| 对象类型 | 编码类型 |
|---|---|
| string | int、raw、embstr |
| list | quicklist |
| hash | dict、ziplist |
| set | intset、dict |
| zset | ziplist、skiplist+dict |
HyperLogLog
HyperLogLog的原理为伯努利试验，即丢硬币，根据连续出现反面的次数X，推算出一共丢了2的X次方次硬币，当X很大时，推算出来的总数与实际总数误差就很接近了。具体可查询其他文章。
pfadd
element经过hash算法之后是一个64位的固定值
低14位为桶
查找高50位第一个为1的位数，如果大于当前桶的位数，就将其设置为当前桶的位数
假设hash值是 ：{此处省略45位}01100 00000000000101
低14位的二进制转为10进制，值为5（regnum），即我们把数据放在第5个桶
高50位第一个1的位置是3，即count值为3
registers[5]取出历史值oldcount
如果count > oldcount，则更新 registers[5] = count
如果count
HyperLogLog用了16384个桶，每个桶占用6bit，因此说一个HyperLogLog所占用内存是12K。
调和平均数：
假设我的工资为10_000，马云的工资为1_000_000，那我和马云的平均工资为505_000，我肯定是不认同的。。。
如果使用调和平均数，则为2/(1/10_000+1/1_000_000)=19_801
同理，桶位数的平均数为：n/(1/桶1位数+1/桶2位数+...+1/桶n位数)
桶的平均个数为：Math.pow(2，桶位数的平均数)
总数量：const*桶总数n*桶的平均个数，其中constant为不定值，与桶个数有关，假设m为桶个数，取对数
pfcount
p=log2m
switch (p) {
case 4:
constant = 0.673 * m * m;
case 5:
constant = 0.697 * m * m;
case 6:
constant = 0.709 * m * m;
default:
constant = (0.7213 / (1 + 1.079 / m)) * m * m;
} 
