Redis 数据结构与对象

向右看齐 2022-02-24 07:27 161阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  前提：跳表
 *   *  跳表是不是很浪费内存？？
     *  索引的动态更新
 *  Redis中底层数据结构
 *   *   *  SDS 简单动态字符串
         *   *   *  SDS与C字符串相比有什么优点？
                 *  O(1)获取字符串长度（STRLEN命令）
                 *  杜绝缓冲区溢出。会先检查空间是否足够，不满足就会自动拓展。
                 *  内存重分配策略。类似于 vector .
                 *  \`二进制安全\`
                 *  会兼容部分的C字符串函数
         *  链表（使用到的地方：发布与订阅，慢查询，监视器，服务器的client链表）list
         *  字典(dict)
         *   *   *  哈希表
                 *  哈希表的节点（dictEntry结构保存一个键值对）
                 *  Redis 字典的实现
                 *  Redis中使用的哈希算法(MurmurHash算法 高运算性能，低碰撞率，hadoop、memcached 等使用)
                 *  渐进式 reHash 的过程
         *  跳表（O(logN)，zskiplist）
         *  整数集合（intset）
         *  压缩列表（ziplist）
 *  对象的分类与底层支持的数据结构
 *   *   *  对象类型与编码
         *  字符串对象（编码类型有 int,raw,embstr）
         *   *   *  int 类型
                 *  raw类型
                 *  embstr类型
         *  列表对象
         *   *   *  (1): 压缩列表（数据量小,小整数或短字符串）
                 *  (2): 链表（数据量大时）
         *  哈希对象
         *   *   *  (1)压缩列表（数据量小,小整数或短字符串）
                 *  (2)散列表（数据量大）
         *  集合对象
         *   *   *  (1) 整数集合
                 *  (2) 哈希表
         *  有序集合对象
         *   *   *  (1)压缩列表（数据量小）
                 *  (2) 跳表（数据量大）
                 *  这里需要生成一个简单的思想就是：\`散列表经常会和链表一起使用\`
 *  对象共享与对象的空转时长
 *   *   *  对象共享
         *  对象的空转时长

# 前提：跳表 #

先给出大体结构图：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
时间复杂度：O(log(n)) 　如果是3个节点提取就是O(log3(n))，以此类推

如何分析：(n) －＞(n/2)－＞（n/4）－＞（n/8）－…（n/2^k）

假设有ｈ级，最高层是2个节点！则`n/(2^h) == 2`，则 `h = log2(n)-1`，每一层ｍ个节点．则时间复杂度为`O(m*log(n))`

## 跳表是不是很浪费内存？？ ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
总和为 `O(n)`  
如何降低：

*  可以三个或者五个节点抽取上级一索引

实际上，在软件开发中，我们不必太在意索引占用的额外空间。在讲数据结构和算法时，我们习惯性地把要处理的数据看成整数，但是在实际的软件开发中，原始链表中存储的有可能是很大的对象，而`索引结点只需要存储关键值和几个指针，并不需要存储对象`，所以当对象比索引结点大很多时，那索引占用的额外空间就可以忽略了。

删除时，要注意该节点是不是在索引中也出现了，如果出现的话，还要记得把他从索引中也要删除掉！！！

## 索引的动态更新 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
红黑树，AVL：左右旋  
跳表：随机函数

当我们往跳表中插入数据的时候，我们可以选择同时将这个数据插入到部分索引层中。如何选择加入哪些索引层呢？

我们通过一个随机函数，来决定将这个结点插入到哪几级索引中，**比如随机函数生成了值 K，那我们就将这个结点添加到第一级到第 K 级这 K 级索引中。**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

# Redis中底层数据结构 #

### SDS 简单动态字符串 ###

Redis 只在表示`字符串字面量`的时候，也即`不需要对字符串的值进行修改`的地方，使用C字符串表示。比如打印日志之类的。其他时候都是使用自己封装的 SDS结构来表示字符串值。比如：`缓冲区` 等。

sds 的定义：

struct sdshdr { 
        int len; //已使用的字节长度，也即buf的长度
        int free; //记录未使用的字节的数量
        char buf[];//字节数组，redis会自动加上‘\0’
    };

##### SDS与C字符串相比有什么优点？ #####

##### O(1)获取字符串长度（STRLEN命令） #####

##### 杜绝缓冲区溢出。会先检查空间是否足够，不满足就会自动拓展。 #####

##### 内存重分配策略。类似于 vector . #####

*  空间欲分配策略。
    
    > 如果修改之后的 SDS.len < 1MB。分配与len 相同的未使用内存。此时自然是 len == free  
    > 如果修改之后的 SDS.len >=1MB。直接分配 1MB 大小内存。
 *  惰性空间释放策略

就是先将不使用的空间用free来保存一下。然后也提供API支持真正释放未使用的内存空间。

##### `二进制安全` #####

`C字符串中的字符必须符合某种编码( 比如ASCII)`,并且除了字符串的末尾之外，字符串里面不能包含空字符，否则`最先被程序读人的空字符将被误认为是字符串结尾(现在想想http，万一文本信息就含有 \r\n 呐？所以就是有了二进制分帧！)`，这些限制使得C字符串只能保存文本数据，而不能保存像图片、音频、视频、压缩文件这样的二进制数据。

举个例子，如果有一种使用空字符来分割多个单词的特殊数据格式，如图所示，那么这种格式就不能使用C字符串来保存，因为C字符串所用的函数只会识别出其中的"Redis",而忽略之后的"Cluster"。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
虽然数据库- . 般用于保存文本数据，但使用数据库来保存二进制数据的场景也不少见，因此，为了确保Redis可以适用于各种不同的使用场景,SDS的API都是二进制安全的(binary-safe),所有`SDSAPI都会以处理二进制的方式来处理SDS存放在buf数组里的数据,程序不会对其中的数据做任何限制、过滤、或者假设，数据在写人时是什么样的，它被读取时就是什么样。`

这也是我们将SDS的buf属性称为字节数组的原因一`Redis不是用这个数组来保存字符，而是用它来保存一系列二进制数据。`

例如，使用SDS来保存之前提到的特殊数据格式就没有任何问题，因为SDS使用len属性的值而不是空字符来判断字符串是否结束

##### 会兼容部分的C字符串函数 #####

如果**SDS中保存的是文本数据**的话，就可以使用一部分的C库函数。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

> 缓冲区溢出是什么以及有什么后果？

*  缓冲区溢出
 *  带来的后果

参考：https://www.cnblogs.com/clover-toeic/p/3737011.html

### 链表（使用到的地方：发布与订阅，慢查询，监视器，服务器的client链表）list ###

/* * 双端链表节点 */
    typedef struct listNode { 
        // 前置节点
        struct listNode *prev;
        // 后置节点
        struct listNode *next;
        // 节点的值
        void *value;
    } listNode;
    /* * 双端链表迭代器 */
    typedef struct listIter { 
        // 当前迭代到的节点
        listNode *next;
        // 迭代的方向
        int direction;
    } listIter;
    /* * 双端链表总控结构（有类似于文件系统操作表的函数指针保存） */
    typedef struct list { 
        // 表头节点
        listNode *head;
        // 表尾节点
        listNode *tail;
        // 节点值复制函数
        void *(*dup)(void *ptr);
        // 节点值释放函数
        void (*free)(void *ptr);
        // 节点值对比函数
        int (*match)(void *ptr, void *key);
        // 链表所包含的节点数量
        unsigned long len;
    } list;

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

*  多态：`节点使用 void *来保存节点值，并且可以通过 dup,free,match 三个属性来为节点值设置特定函数，所以链表可以用以保存不同类型的值。`

### 字典(dict) ###

##### 哈希表 #####

typedef struct dictht { 
        // 哈希表数组
        dictEntry **table;
        // 哈希表大小
        unsigned long size;   
        // 哈希表大小掩码，用于计算索引值
        // 总是等于 size - 1
        unsigned long sizemask;
        // 该哈希表已有节点的数量
        unsigned long used;
    } dictht;

`每个dictEntry结构保存一个键值对`  
`sizemask和哈希值一起决定一个键应该被放到table数组的那个索引上面。`

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

##### 哈希表的节点（dictEntry结构保存一个键值对） #####

typedef struct dictEntry { 
        // 键
        void *key;
        // 值
        union { 
            void *val;
            uint64_t u64;
            int64_t s64;
        } v;
        // 指向下个哈希表节点，形成链表
        struct dictEntry *next; //链式解决冲突
    } dictEntry;

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

##### Redis 字典的实现 #####

typedef struct dict { 
        // 类型特定函数
        dictType *type;
        // 私有数据
        void *privdata;
        // 哈希表
        dictht ht[2];
        // rehash 索引
        // 当 rehash 不在进行时，值为 -1
        int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
        // 目前正在运行的安全迭代器的数量
        int iterators; /* number of iterators currently running */
    } dict;

type，privdata 为了实现多态字典。不详抒。

##### Redis中使用的哈希算法(MurmurHash算法 高运算性能，低碰撞率，hadoop、memcached 等使用) #####

当要将一个新的键值对添加到字典里面时，`程序需要先根据键值对的键计算出哈希值和索引值，然后再根据索引值，将包含新键值对的哈希表节点放到哈希表数组的指定索引上面。`  
Redis计算哈希值和索引值的方法如下:

> \#使用字典设置的哈希函数，计算键key的哈希值  
> hash = dict->type->hashFunction (key) ;

> \#使用哈希表的sizemask属性和哈希值，计算出索引值\#根据情况不同，ht\[x\]可以是ht\[0\]或者ht\[1\]  
> index = hash & dict->ht\[x\] .si zemask;

##### 渐进式 reHash 的过程 #####

关于负载因子等见：[哈希表的负载因子][Link 1]

1.  **为字典的ht\[1\]哈希表分配空间**，这个哈希表的空间大小取决于要执行的操作，以及ht\[0\]当前包含的键值对数量(也即是ht\[0\].used属性的值):
2.  **将保存在ht\[0\]中的所有键值对rehash到ht\[1\]**. 上面: rehash指的是重新计算键的哈希值和索引值，然后将键值对放置到ht\[1\]哈希表的指定位置上。
    
     *  在字典中维持-一个**索引计数器变量rehashidx**,并将它的值设置为0，表示rehash工作正式开始。
     *  在rehash进行期间，每次对字典执行添加、删除、查找或者更新操作时,程序除了执行指定的操作以外，还会**顺带将ht\[0\]哈希表在rehashidx索引上的所有键值对rehash到ht\[1\]，当rehash工作完成之后，程序将rehashidx属性的值增一。**
     *  随着字典操作的不断执行，最终在某个时间点上，ht\[0\]的所有键值对都会被rehash至ht\[1\],这时程序将rehashidx属性的值设为-1，表示rehash操作已完成。
3.  **当ht\[0\]包含的所有键值对都迁移到了ht\[1\]之后(ht\[0\]变为空表)，释放ht\[0\]，将ht\[1\]设置为ht\[0\]，并在ht\[1\]新创建-一个空白哈希表**，为下一次rehash做准备。

### 跳表（O(logN)，zskiplist） ###

### 整数集合（intset） ###

用于`保存整数，元素不会重复，从小到大排列`。content中的类型根据编码方式而决定。在有需要时会进行自动转换。

typedef struct intset { 
         // 编码方式
        uint32_t encoding;
        // 集合包含的元素数量
        uint32_t length;
        // 保存元素的数组
        int8_t contents[]; 
    } intset;

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

### 压缩列表（ziplist） ###

由一系列特殊编码的`连续内存块组成的顺序型的数据结构`，可以包含任意多个节点，每个节点可以保存一个字节数组或一个整数值。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
一个节点的结构是这样子的：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]  
其实就是一种变异化的数组，也满足数组的一些特性。比如：不太能够支持随机添加和删除等。

# 对象的分类与底层支持的数据结构 #

Redis并没有直接使用这些数据结构来实现键值对数据库，而是**基于这些数据结构创建了一个对象系统**，这个系统包含`字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象这五种类型的对象`，每种对象都用到了至少- -种我们前面所介绍的数据结构。

通过这五种不同类型的对象，Redis可以在执行命令之前，根据对象的类型来判断-一个对象是否可以执行给定的命令。使用对象的另-个好处是，我们可以针对不同的使用场景，为对象设置多种不同的数据结构实现，从而优化对象在不同场景下的使用效率。

除此之外，Redis 的对象系统还实现了基于引用计数技术的内存回收机制，当程序不再使用某个对象的时候，这个对象所占用的内存就会被自动释放;另外，Redis 还通过引用计数技术实现了对象共享机制，这一机制可以在适当的条件下，通过让多个数据库键共享同一个对象来节约内存。

最后，Redis的对象带有访问时间记录信息，该信息可以用于计算数据库键的空转时长，在服务器启用了mmaxmemory功能的情况下，空转时长较大的那些键可能会优先被服务器删除。

### 对象类型与编码 ###

Redis 采用了面向对象的程序设计思路，将值和键都当作对象来对待。对于每一个对象，redis都用一个redisObject来表示。

typedef struct redisObject { 
        // 类型
        unsigned type:4; 
        //就是上面提到的那五种对象类型，所以检查能不能够执行某一个命令时，就是根据这个去检查的
        // 编码
        unsigned encoding:4; //底层实现的数据结构的类型嘛 Object encoding 
        // 对象最后一次被访问的时间
        unsigned lru:REDIS_LRU_BITS; /* lru time (relative to server.lruclock) */
        // 引用计数
        int refcount;
        // 指向实际值的指针
        void *ptr;
    } robj;

### 字符串对象（编码类型有 int,raw,embstr） ###

##### int 类型 #####

如果一个字符串对象保存的是整数值，并且这个整数值可以用long类型来表示，那么字符串对象会将整数值保存在字符串对象结构的ptr属性里面(将void\*转换成long),并将字符串对象的编码设置为int。

##### raw类型 #####

如果是字符串，且长度 >39 B  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]

##### embstr类型 #####

如果是字符串，且长度 <= 39 。好像已经变成以44分界了，详见：[https://blog.csdn.net/XiyouLinux\_Kangyijie/article/details/78045385][https_blog.csdn.net_XiyouLinux_Kangyijie_article_details_78045385]

embstr 编码是专门用于保存短字符串的一种优化编码方式，这种编码和raw编码一样，都使用redisObject结构和sdshdr结构来表示字符串对象，但raw编码会调用两次内存分配函数来分别创建redisObject结构和sdshdr结构，而embstr编码则通过调用- .次内存分配函数来分配一块连续的空间，空间中依次包含redisobject和sdshdr两个结构，  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]  
embstr 编码创建的内存块结构象执行命令时产生的效果是相同的，但使用embstr编码的字符串对象来保存短字符串值有以下好处:

*  embstr编码将创建字符串对象所需的内存分配次数从raw编码的两次降低为一-次。
 *  释放embstr编码的字符串对象只需要调用-一次内存释放函数，而释放raw编码的字符串对象需要调用两次内存释放函数。
 *  因为embstr编码的字符串对象的所有数据都保存在一块连续的内存里面，所以这种编码的字符串对象比起raw编码的字符串对象能够更好地利用`缓存`带来的优势

**long,double 等也都是按照字符串保存的，在有需要时进行转换。**

### 列表对象 ###

由 压缩列表和链表实现。ziplist,linklist

##### (1): 压缩列表（数据量小,小整数或短字符串） #####

**当列表中存储的数据量比较小的时候，列表就会以压缩列表的方式实现**．具体还需要满足下面两个条件：

*  列表中保存的单个数据小于64字节
 *  列表中数据个数小于512个

压缩列表有点儿类似于数组，但是他允许存储的数据大小不同．结构是下面这样：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]  
如果**单纯的使用数组来实现，就会以最长的元素来实现，这是对内存的浪费．**

##### (2): 链表（数据量大时） #####

### 哈希对象 ###

由压缩列表和哈希表实现。（ziplist和hashtable）

##### (1)压缩列表（数据量小,小整数或短字符串） #####

具体还要满足两个条件：

*  字典中保存的健和值的大小都必须小于　64　字节
 *  字典中的键值对的个数要小于　512　个  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]

##### (2)散列表（数据量大） #####

使用的随机函数：`MurmurHash2`。运行速度快、随机性好

支持动态的扩容，缩容

*  装载因子＞1，扩容原来2倍
 *  装载因子＜0.1，缩容一半大小  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]

### 集合对象 ###

由整数集合和哈希表实现（ intset 和 hashtable ）

##### (1) 整数集合 #####

需要满足的条件：

*  储存的数据是整数
 *  数据元素不超过　512　个

其余都是散列表实现  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]

##### (2) 哈希表 #####

哈希的value 全是 NULL  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]

### 有序集合对象 ###

由压缩列表和跳表实现（ziplist，skiplist）

##### (1)压缩列表（数据量小） #####

`每个集合元素使用两个紧挨在一起的压缩列表节点来保存。 前一个节点保存数据，后一个节点保存元素的分值`

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 21]

##### (2) 跳表（数据量大） #####

底层实现时，使用了一个zset的结构来实现。

typedef struct zset { 
        // 字典，键为成员，值为分值
        // 用于支持 O(1) 复杂度的按成员取分值操作
        dict *dict; 
        // 跳跃表，按分值排序成员
        // 用于支持平均复杂度为 O(log N) 的按分值定位成员操作
        // 以及范围操作
        zskiplist *zsl;
    } zset;

dict //成员到分值的映射。O(1)查找对应元素的分值。类似于使用链表和哈希表实现 LRU 。具体存储的对象又是和跳表共享的，所有不用担心dict会额外消耗内存。

##### 这里需要生成一个简单的思想就是：`散列表经常会和链表一起使用` #####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 22]

# 对象共享与对象的空转时长 #

### 对象共享 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 23]  
redis 会在服务器初始化时，创建0～9999个字符串对象，如果用到就共享即可。

### 对象的空转时长 ###

即上面提到的 `redisObject`中的`lru`选项。表示的是对象最后一次被访问的时间

**OBJECT IDLETIME 命令就是服务器的LRU时间减去对象的LRU选项得出的结果**  
即为对象的空转时长。

**如果服务器打开了`maxmemory`选项的化，就会优先被服务器释放空间**。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220224/95834bb746904e8cb186a4ca62c6a185.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220224/44097a3500594f8ab1a3350badc9051f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220224/c4e9f12a12ec431f94d2b28cc0ed228a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220224/51a83664a054477a86f1d777a1e8c895.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20220224/1b7e2acedd5348a0a1bb719296d0ef25.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20220224/50f67c1da69643d7a5dd46392e19801b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20220224/8b71b5cc079848a5afa5e45e278e032f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20220224/f01d93f3819a4556afe3d72d86b32dda.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20220224/7727a709dc1041f9b777460709cd79d0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20220224/b7cf9ade860343aebf2120755c7ec635.png
[Link 1]: https://blog.csdn.net/liushengxi_root/article/details/86438816#_166
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: /images/20220224/0d034d6e8b9e4fe6af0dbd78b67af0d0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]: /images/20220224/b229bcfa83e54df1add22890e2c2234a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]: /images/20220224/c2687b3c291d44f8b18dcdb005829bee.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]: /images/20220224/5c7a58fda7a24d38982b1392a2bbc3a9.png
[https_blog.csdn.net_XiyouLinux_Kangyijie_article_details_78045385]: https://blog.csdn.net/XiyouLinux_Kangyijie/article/details/78045385
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]: /images/20220224/9d0ef8c4c987419db7f90feb9eb21819.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]: /images/20220224/7ae3ebcc39344ad58dae25cc51a85abd.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]: /images/20220224/aed12024ddc1491e9ea99ad6c8e2d982.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]: /images/20220224/09e4e252690c433cbab480c5f2f2fd77.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]: /images/20220224/d704b3e6570d474daa32c15e08d1590e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]: /images/20220224/3c1bb47cc903455480db93cba9b00abf.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]: /images/20220224/e5354ea57ec347a2a3df994840400038.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 21]: /images/20220224/82a520c2fea34a1e98c1f90ccb37a701.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 22]: /images/20220224/9478888976fa4aceadffb256305afd86.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXNoZW5neGlfcm9vdA_size_16_color_FFFFFF_t_70 23]: /images/20220224/5c05ab9045ef400c9874c7058e33ff00.png