zhuohuashiyi

本文将对redis哈希表进行介绍，主要侧重从源代码的角度展开，所使用的源码版本为6.0.19

跳表是一种具有$O(logn)$级别的查询时间复杂度的数据结构，redis的有序集合在数据比较多或者单个数据比较大的时候底层使用的数据结构就是跳表。跳表相比于其他查询结构如红黑树、B树、B+树等等，具有易于实现的特点。LeetCode上没有手写红黑树或者B树的题目，但是有题目要求手写跳表，可见其相对易于实现。本文将以redis里的跳表源码来分析跳表这种数据结构，所使用的redis版本为6.0.19

用Redis来实现限流也是面试经常被问到的题目，本文将对Redis实现限流进行比较详细的介绍，包括四种限流算法，固定窗口算法、滑动窗口算法、命牌桶算法和漏桶算法。同时，笔者使用golang语言基于redis实现了这四种限流算法，并且进行了相关实验。首先定义限流算法的接口如下任何一个请求，都需要先执行TryRequest，如果返回true，则表示可以访问，否则表示不能访问。

本文将对Redis一些的知识点进行介绍，分别是慢查询、pipeline管道和数据库。

GEO是redis 3.2 版本新增的一种数据类型，主要用于存储地理空间位置信息，并且对这些信息进行操作。常见的应用场景就是位置信息服务，比如说最近的美食店铺，最近的出租车等等。一般位置信息服务底层使用的都是GEOHash编码方法，比如说ElasticSearch和Redis基于该编码方法提供了相关功能实现。

相信很多同学在面试的时候都遇到过一些大数据题目， 我的很大，你忍一下。假设现在面试官就现场出了一道题，有一个日活量很高的网站，现在需要你大致统计一下这个网站的日活量，但是呢，这个电脑可用的内存，只有几十KB，如何较为精确地统计网站的日活量？如何解决这个问题，就需要用到HyberLogLog算法。HyberLogLog算法是一种概率性统计算法，其可以仅用12kb的内存大小统计2642^{64}264个数的基数（不同个数），而误差不会超过1%。