redis是怎么实现的
1、：有序集合的底层实现之一是跳表， 除此之外跳表它在 Redis 中没有其他应用。
2、在redis的配置里有着这样的一段配置：save 900 1save 300 10save 60 10000很关键的一段配置，这时RDB持久化的核心。
3、Redis的定时机制就是借助时间事件实现的。一个时间事件主要由以下三个属性组成：id：时间事件标识号；when：记录时间事件的到达时间；timeProc：时间事件处理器，当时间事件到达时，服务器就会调用相应的处理器来处理时间。
4、redis是用C语言编写的，在C语言中 string 类型是用字符数组 char[] 来实现的。
5、可以使用 SETNX key value 命令实现互斥的特性。解释下：如果 key 不存在，则设置 value 给这个 key ，否则啥都不做。
一致性哈希算法能解决什么样的储存问题
1、将所有计算出来的 hash 值放到一个排序的 Map 中，并将其中的所有元素进行排序。 输入字符串的时候计算输入字符串的 hash 值，查看 hash 值介于哪两个元素之间，取小于 hash 值的那个元素对应的分片为数据的分片。
2、一致性哈希可以有效地解决分布式存储结构下动态增加和删除节点所带来的问题。我们简单举例说明一下：首先，我们把全量的缓存空间当做一个环形存储结构。
3、一致性哈希基本解决了在P2P环境中最为关键的问题——如何在动态的网络拓扑中分布存储和路由。每个节点仅需维护少量相邻节点的信息，并且在节点加入/退出系统时，仅有相关的少量节点参与到拓扑的维护中。
4、可扩展性。一致性哈希算法保证了增加或减少服务器时，数据存储的改变最少，相比传统哈希算法大大节省了数据移动的开销。更好地适应数据的快速增长。
5、实际上海量数据的处理问题，都可以借助这种数据分片思想，突破单机内存、CPU等资源限制。 *分布式存储 ：一致性哈希算法解决缓存等分布式系统的扩容、缩容导致大量数据搬移难题。
6、考虑增加服务器节点的情况，该节点顺时针方向的数据仍然被存储到顺时针方向的节点上，但它逆时针方向的数据被存储到它自己。这时候只有部分数据会失效，被映射到新的缓存区。考虑节点减少的情况。
什么是一致性哈希?
1、一致性哈希算法是在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）算法。其设计目标是为了解决因特网中的热点（Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。
2、环割法（一致性 hash）环割法的原理如下： 初始化的时候生成分片数量 X × 环割数量 N 的固定方式编号的字符串，例如 SHARD-1-NODE-1，并计算所有 X×N 个字符串的所有 hash 值。
3、一致性hash 是个可以理解为圆形，这个圆形称为hash环，环上可以最多建立2的32次方减1个节点。存数据： 一般根据key.hashcode%n=k，如果k 的范围 1k2100，按照顺时针方向，把数据放在node_2100这个节点上。
4、一致性哈希（Consistent Hashing）和数据一致性没有任何关系，这是个关键的理解错误。 一致性哈希只是保证在分布式结构下，哈希结果不会因为某个 node 挂掉而使得所有的键都不能用。
5、哈希表通常是基于数组的，数组创建后难于扩展。 也没有一种简便的方法可以以任何一种顺序〔例如从小到大)遍历表中的数据项 。 综上， 如果不需要有序遍历数据，井且可以提前预测数据量的大小。
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