SDS

3 月，跳不动了？>>> 我们知道，在C字符串中，底层的实现是使用c字符数组来实现的，但是在高性能以及内存安全方面，使用底层的c字符串是满足不了的，举个简单的例子，如果你使用strcat(s,s1)函数，如果在操作之前不判断s的空间是否能够容纳s1的内容，那么就很有可能导致内存溢出，而导致操作失败，因此，为了满足性能及内存安全方面的要求，Redis实现了SDS。 SDS的定义是（位于sds.h）： struct sdshdr { // buf 中已占用空间的长度 int len; // buf 中剩余可用空间的长度 int free; // 数据空间,默认是使用C字符串的空字符结尾的 char buf[]; }; 其中每项的含义已经在注释中说明。 通过上面的定义，我们可以看到，sds与传统的c字符串做了几方面的优化： 在sds中，记录了“字符数组”的的长度len； 通过使用free可以实现预分配策略优化。 通过这两方面的优化，我们可以得到以下方面的提升： 在做需要设计到内存扩展方面的操作的时候，只要检查free属性，就可以很容易得到是否需要扩展内存，从而避免内存溢出； 在获取字符串长度方面，再也不用花费O(N)时间复杂度，只主要获得len属性就可以得到长度，时间复杂度变为O(1); 我们知道，C字符串和底层数组之间是有密切联系的，因此每次增加或者缩短一个C字符串

3 月，跳不动了？>>> 上一篇，讲了基本的Redis为什么要使用自己的SDS，以及使用SDS带来的好处，这一篇主要说说针对这个SDS，Redis封装了哪些操作，在看封装的函数之前，先看一下sds.h里面的一个申明：typedef char *sds;这个申明，在Redis的SDS中启到了非常重要的作用,这个字符指针是用于指向 sdshdr 的 buf 属性。因此，如果你要根据这个sds指针来求出SDS的首地址，你应该使用(s-(sizeof(struct sdshdr )))的方式就能得到。 在sds.h中定义了两个局限于本文件使用的两个函数，分别是获得sdshdr的len属性值，以及获得sdshdr的free值，分别是： 获得sdshdr的len属性 static inline size_t sdslen(const sds s) { struct sdshdr *sh = (void*)(s-(sizeof(struct sdshdr))); return sh->len; } 获得sdshdr的free属性 static inline size_t sdsavail(const sds s) { struct sdshdr *sh = (void*)(s-(sizeof(struct sdshdr))); return sh->free; } 同样，在这个头文件中

Redis现在基本也算是后台开发的基础服务，基本像Mysql一样普遍在应用中使用了。我第一次接触的Nosql是memcache用来解决夸服务session共享问题。后来因为memcache无法持久化问题改为使用Redis。这次主要针对Redis做一个整理。 Redis数据类型 类型 特点说明 String 类型是 Redis 最基本的数据类型，string 类型的值最大能存储 512MB Hash Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。 List Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边） Set Redis 的 Set 是 string 类型的无序集合。集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1) ZSet 与Set不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序 HyperLogLog 在 2.8.9 版本添加是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的 Bitmaps 可做为 布隆过滤器 使用 GeoHash Redis 3.2 版本地理空间位置（纬度

Istio 1.5 是一个具有重大变革的版本。长久以来，面对社区对 Istio 的性能和易用性的诟病，Istio 团队终于正视自身的问题，在当前版本中彻底推翻了原有控制平面的架构，完成了重建。正如 Simplified Istio 文中所说： 复杂是万恶之源，让我们停止焦虑，爱上单体。 Istio 1.5 回归单体，无论架构和使用方式都发生了巨大变化。因此笔者决定对 1.5 的变化内容做深入解读，以便开发者可以更好的理解和学习新版本，为使用和升级提供参考。 参考： 官方文档， https://istio.io/zh/docs/ 概念 安装 任务 运维 参考 示例 特性介绍， https://www.servicemesher.com/blog/istio-1-5-explanation/ 架构调整 这部分主要分析 Istio 1.5 在架构上的调整，这也是该版本最核心的变化。主要包括重建了控制平面，将原有的多个组件整合为一个单体结构 istiod ；同时废弃了被诟病已久的 Mixer 组件。还对是否向后兼容的部分也做了说明，如果你要从 1.4.x 版本升级到 1.5 必须知道这些变化。 重建控制平面 官方使用的是重建（Restructuring）而不是重构（Refactoring）一词，可见其变化之大。在 Istio 1.5 中，控制平面将使用新的部署模式

基本数据结构 简单动态字符串 Redis中的字符串使用“简单动态字符串”（SDS）表示，无论是字符串值还是键底层都采用“简单动态字符串”。 free：未使用空间大小； len：字符串长度； buf：以空字符结尾的char数组。 为了减少内存重新分配次数，SDS做出了以下优化： 空间预分配：额外分配的未使用空间数量由以下公式决定： 如果对SDS进行修改之后，SDS的长小于1MB，那么程序分配和len 属性同样大小的未使用空间， 如果对SDS进行修改之后，SDS的长度将大于等千1MB, 那么程序会分配 1MB 的未使用空间。 惰性空间释放：程序并不立即使用内存重分配来回收缩短后多出来的字节，而是使用free属性将这些字节的数量记录起来，并等待将来使用。 链表 链表是Redis列表键实现之一，也是很多其他功能实现的基础，链表节点定义如下： 链表的完整结构体定义如下 head为表头指针； tail为表尾指针； len为链表长度计数器； dup为函数指针，用于复制链表节点所保存的值； free为函数指针，用于释放链表节点所保存的值； match为函数指针，则用于对比链表节点所保存的值和另一个输入值是否相等。 字典 字典将键和值进行关联，当哈希键中的键值对数量比较多，或者键值对中的元素比较大的时候，采用字典作为底层实现。字节的数据结构如下 哈希表结构dict中，table属性是一个数组

SDS （简单动态字符串） sds是Redis里面的一种结构，通过它对字符串的操作进行了很多的优化操作。 SDS的结构定义 struct stdhdr { int len //记录buff数组中已使用字节的数量 int free //记录buff数组中未使用字节的数量 char buff[] //字节数组，用于保存字符串 } SDS的示例，见下图 free值为0, 表示这个SDS没有分配任何未使用空间。 len值为4, 表示这个SDS保存一个四字节长的字符串。 buff值为一个char类型数组，分别保存’L‘，’i','a','n' 4个字符，最后一个字节保存；’\0‘ SDS与C字符串的区别 C语言使用长度N+1的字符数组来表示长度为N的字符串，并且最后一个字符串总是空字符串’\0‘. ,而且它并不记录自身的长度信息，如果要获取，必须全部遍历；但SDS不一样，他有len属性记录了长度，所以获取长度的复杂度很高。 C字符串容易缓冲区溢出，而SDS的空间分配策略则不会，当需要操作字符串时，会先检测空间大小，如果不满足，则需要对空间做扩展。 C在对字符串做修改时，因为没有记录长度信息，所以需要频繁对内存做分配，而SDS通过free属性来记录未使用的空间，实现空间预分配和惰性空间释放。 #### 1 空间预分配 空间预分配用于优化SDS的字符串增长操作，当对SDS字符做修改时

本篇我们开始讲字典 key 的内部结构，也就是 sds 字符串。首先它不是普通字符串，而是 sds 字符串，这个 sds 的意思是「Simple Dynamic String」，它的结构很简单，它是动态的，意味着可以支持修改。不过即使是这样简单的字符串结构，在结构设计上作者可是煞费苦心。 我们知道 C语言里面的字符串是以0x\0结尾，通常就说是以 NULL 结尾。它不包含长度信息，当我们需要获取字符串长度时，需要调用 strlen(s) 来获取长度，它的时间复杂度是 O(n)，如果一个字符串太长，这个函数就太浪费 CPU了。 所以 Redis 不能这么干，它需要将长度信息使用单独的字段进行存储，这就需要一个额外的字段，这个字段也要占用存储空间。在日常使用中，小字符串才是大头，它的长度信息往往只需要 1byte 存储就可以了，可以表示最大长度为 255 的字符串。如果字符串再大一些，就需要 2byte，甚至是 3byte、4byte。Redis 会为不同长度的字符串选择不同长度的字段来表示长度信息。同时 Redis 为了可以直接使用标准C语言字符串库函数，sds 的字符串内容还是以 NULL 结尾，这会额外多占用一个字节的空间。 sds 是动态字符串，它需要支持追加操作，需要能扩充容量。如果字符串放置的比较紧凑，追加时，就需要重新分配新的更大的存储空间，然后进行内容的拷贝(不严格

Redis中采用自定义的结构来保存字符串，在 sds.h 中： /* Note: sdshdr5 is never used, we just access the flags byte directly. * However is here to document the layout of type 5 SDS strings. */ struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr5 { unsigned char flags; /* 3 lsb of type, and 5 msb of string length */ char buf[]; }; struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 { uint8_t len; /* used */ uint8_t alloc; /* excluding the header and null terminator */ unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */ char buf[]; }; struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr16 { uint16_t len; /* used */ uint16_t alloc; /*

生活中我们有着这样那样的困难和坎坷，慢慢的心理总会有所阴霾，很多小伙伴觉得这很正常，心烦意乱乃人之常情，不需要处理，短期是不需要处理，如果时间久了那就会积劳成疾，就好比偶尔熬夜对身体没有影响，但是长时间就会引起各种并发症，游戏公告有句话说的好，适当游戏易脑，沉迷游戏伤身。接下来这3款抑郁症在线测试工具，可以让你清楚的知道自己是个什么状态。 抑郁症SDS测试题 https://www.zxgj.cn/g/yiyuzheng 抑郁症自评量表，简称SDS，一共有20个项目分为4个等级的测评，虽然这个测试简单有效，但是也是有局限性，对于文化水平不高，或者明显精神障碍的小伙伴效果不佳，该测试针对心理问诊时的初期筛选很有效，例如一开始不觉得自己有抑郁症的患者，或者抑郁症前兆的同学，没有其他精神障碍的情况下进行测试，主要起到预防，前期治疗的作用。目前应用于心理门诊的粗筛调研，如果你最近总是心情烦躁，心神不宁，那你可要注意了，也许你是个潜在的抑郁患者，那么这款SDS测试你就可以拿起了测试一下哦。 PHQ-9抑郁筛查量表 https://www.zxgj.cn/g/phq9 预防总是大于治疗，会有1+1>2的效果，因此数据测试筛选总是越多越好，如果症状轻或者不知道自己有没有小伙伴，不妨可以试试PHQ-9抑郁筛查表，该考量表相对其他测试内容较少，只有10个题，题目相对简单，适合长期筛查考量

1. sharding sphere 4.0.0-RC1版本 按年分表（后续优化） 1.1. 概述 关于上一篇中 LogShardingAlgorithm 的 tables ，我原先是在第一次调用的时候初始化，这样做虽然能实现功能，但每次调用都会走这个if判断，虽然性能损耗不大，但我觉得这不是业务应该走的逻辑顺序，我的理想是在 LogShardingAlgorithm 被实例化后去自动初始化 tables 现在面对的问题是 LogShardingAlgorithm 的实例化是在Spring初始化中间执行的，且它本身的创建不是通过Spring的 @Component 等注解生成，而是通过反射实例化。若在实例化刚开始，也就是构造方法执行的时候执行初始化，那时候 applicationContext 还没有初始化完毕，拿不到环境参数，连 Datasource 也还没开始初始化 1.2. 解决方法 经过改造后，代码如下，单独拎出一个初始化方法，在类对象实例化后调用 /** * @author: laoliangliang * @description: 日志分片 * @create: 2020/1/2 10:19 **/ @Slf4j public class LogShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm,