Redis对象和五种常用数据类型

水深无声 2024-03-23 23:34 64阅读 0赞

## Redisobject 对象 ##

对象分为键对象和值对象

键对象一般是string类型

值对象可以是string，list，set,zset,hash

### q：redisobj的结构 ###

typedef struct redisObject {
          
        //类型  
        unsigned type:4;  
        //编码  
        unsigned encoding:4;  
        //指向底层实现数据结构的指针  
        void *ptr;  
        //引用计数，垃圾回收的时候使用
        int refcount;
        //最近被使用的时间，内存淘汰的时候用
         unsigned lru; 
    } robj;

### q:数据类型，编码和数据结构之间的对应 关系？ ###

![在这里插入图片描述][0594a0d9837142509e0b68ace81decaf.png]

Redis对象和数据结构的关系  
![image.png][]

![image.png][image.png 1]

键总是一个字符串对象  
而值可以是五种中的一种

> type 命令 得到的结果就是值的类型

![image.png][image.png 2]  
![image.png][image.png 3]

> 可以用object encoding命令查看编码

> list数据类型的编码由linkedlist和ziplist编码合并成了quicklist编码

### q: 通用数据类型命令 ###

keys *  //查看当前库所有key    (匹配：keys *1)
    
    exists key //判断某个key是否存在,如果键存在则返回1，不存在则返回0：
    
    type key //查看你的key是什么类型
    
    del key  //删除指定的key数据,del是一个通用命令，无论值是什么数据结构类型，del命令都可以将其 删除，返回结果为成功删除键的个数，假设删除一个不存在的键，就会返回 0
    
    unlink key   //根据value选择非阻塞删除,仅将keys从keyspace元数据中删除，真正的删除会在后续异步操作。
    
    expire key 10   //10秒钟：为给定的key设置过期时间
    
    ttl key //查看还有多少秒过期，-1表示永不过期，-2表示已过期
    
    select number //命令切换数据库
    
    dbsize //查看当前数据库的key的数量
    
    flushdb //清空当前库
    
    flushall //通杀全部库

> 命令在执行前都会判断 参数是否是自己可以接收，否则会返回错误

## 数据类型 ##

### string 字符串 ###

#### q: 特点 ####

其value是字符串，不过根据字符串的格式不同，又可以分为3类：

*  string：普通字符串
 *  int：整数类型，可以做自增、自减操作
 *  float：浮点类型，可以做自增、自减操作

#### q: 适用场景？ ####

String 的常见应用场景如下：

*  常规数据（比如 session、token、序列化后的对象、图片的路径）的缓存；
 *  计数比如用户单位时间的请求数（简单限流可以用到）、页面单位时间的访问数；
 *  分布式锁(利用 `SETNX key value` 命令可以实现一个最简易的分布式锁)；

#### q:常用命令？ ####

set  <key> <value> //添加键值对
                                    
     
     *NX：当数据库中key不存在时，可以将key-value添加数据库
     
     *XX：当数据库中key存在时，可以将key-value添加数据库，与NX参数互斥
     
     *EX：key的超时秒数
     
     *PX：key的超时毫秒数，与EX互斥
     
     
     get  <key> //查询对应键值
     
     append <key> <value> //将给定的<value> 追加到原值的末尾,返回长度
     
     strlen <key> //获得值的长度
     
     setnx <key> <value> //只有在 key 不存在时  设置 key 的值
     
     incr <key> //将 key 中储存的数字值增1  只能对数字值操作，如果为空，新增值为1
     
     decr <key> //将 key 中储存的数字值减1  只能对数字值操作，如果为空，新增值为-1
     
     incrby / decrby <key> <步长> //将 key 中储存的数字值增减。自定义步长。
     
     mset <key1><value1><key2><value2> ..... //同时设置一个或多个 key-value对 
     
     mget <key1><key2><key3> .....  //同时获取一个或多个 value 
     
     msetnx <key1><value1><key2><value2> .....  //同时设置一个或多个 key-value 对，当且仅当所有给定 key 都不存在。 原子性，有一个失败则都失败
     
     getrange <key><起始位置><结束位置>  //得值的范围，类似java中的substring，前包，后包
     
     setrange <key><起始位置><value>  //用 <value> 覆写<key>所储存的字符串值，从<起始位置>开始(索引从0开始)。
     
     setex <key><过期时间><value>  //设置键值的同时，设置过期时间，单位秒。
     
     getset <key><value> //以新换旧，设置了新值同时获得旧值。

#### q：底层编码方式和数据结构？ ####

![image.png][image.png 4]

*  当存储的是long 数字的时候，使用int编码，prt直接存储数字

> 不包括浮点数

*  当存储的字符串小于44个字节的时候，使用embstr编码，字符串和redisobject存储在一起
 *  当存储的字符串大于44个字节的时候，使用raw编码，prt存储的是sds的地址指针

### set 集合 ###

#### q: 特点 ####

*  无序
 *  元素不可重复
 *  查找快
 *  支持交集、并集、差集等功能

#### q: 适用场景？ ####

应用场景：

*  需要存放的数据不能重复的场景
    
     *  不可重复下单
     *  点赞
 *  需要获取多个数据源交集、并集和差集的场景
    
     *  共同好友(交集)、共同粉丝(交集)、共同关注(交集)、好友推荐（差集）、音乐推荐（差集）、订阅号推荐（差集+交集） 等场景。
 *  需要随机获取数据源中的元素的场景
    
     *  抽奖系统、随机点名等场景。
     *  相关命令：`SPOP`（随机获取集合中的元素并移除，适合不允许重复中奖的场景）、`SRANDMEMBER`（随机获取集合中的元素，适合允许重复中奖的场景）。

#### q:常用命令？ ####

sadd <key><value1><value2> .....  //将一个或多个 member 元素加入到集合 key 中，已经存在的 member 元素将被忽略
    
    smembers <key>  //取出该集合的所有值。
    
    sismember <key><value> //判断集合<key>是否为含有该<value>值，有1，没有0
    
    scard<key> //返回该集合的元素个数。
    
    srem <key><value1><value2> .... //删除集合中的某个元素。
    
    spop <key> //随机从该集合中吐出一个值。
    
    srandmember <key><n> //随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除 。
    
    smove <source><destination>value //把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合
    
    sinter <key1><key2> //返回两个集合的交集元素。
    
    sunion <key1><key2> //返回两个集合的并集元素。
    
    sdiff <key1><key2> //返回两个集合的差集元素(key1中的，不包含key2中的)

#### q：底层编码方式和数据结构？ ####

*  当存储的所有数据都是整数，元素数量不超过set-max-intset-entries时，Set会采用IntSet编码，以节省内存,底层数据结构是intset
 *  当存储的所有数据不都是整数，或元素数量超过set-max-intset-entries时，set采用hashtable编码，底层是Dict中的key用来存储元素，value统一为null。  
    ![image.png][image.png 5]

### hash 哈希 ###

#### q: 特点 ####

hash也叫散列， 是一个键值对集合。

#### q: 适用场景？ ####

hash特别适合用于存储对象。

![image.png][image.png 6]

#### q:常用命令？ ####

hset <key><field><value> <field2><value2>  //给<key>集合中的 <field>键赋值<value>
    
    hget <key1><field> //从<key1>集合<field>取出 value
    
    hmset <key1><field1><value1><field2><value2>... //批量设置hash的值,hmset被弃用，可以用hset做到
    
    hexists<key1><field> //查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在。
    
    hkeys <key> //列出该hash集合的所有field
    
    hvals <key> //列出该hash集合的所有value
    
    hincrby <key><field><increment> //为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1  -1
    
    hsetnx <key><field><value> //将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ，当且仅当域 field 不存在 .

#### q：底层编码方式和数据结构？ ####

*  Hash结构默认采用ZipList编码，用以节省内存。 ZipList中相邻的两个entry 分别保存field和value；底层数据结构式ziplist
 *  当数据量较大时，Hash结构会转为hashtable编码，底层数据结构是Dict，触发条件有两个：
    
     *  ZipList中的元素数量超过了hash-max-ziplist-entries（默认512）
     *  ZipList中的任意entry大小超过了hash-max-ziplist-value（默认64字节）

> 节点过多，或单个节点过大

![image.png][image.png 7]

### zset/sorted set 有序集合 ###

#### q: 特点 ####

*  无重复
 *  有序

> 每个成员都关联了一个**评分（score）**,这个评分（score）被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。  
> 集合的成员是唯一的，但是评分可以是重复了 。

#### q: 适用场景？ ####

适合范围或者排序的应用场景：

*  排行榜

#### q:常用命令？ ####

zadd <key><score1><value1><score2><value2>… //将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中。
    
    zrange <key><start><stop> [WITHSCORES] //返回有序集 key 中，下标在<start><stop>之间的元素,带WITHSCORES，可以让分数一起和值返回到结果集。
    
    zrangebyscore key minmax [withscores] [limit offset count] //返回有序集 key 中，所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列。 
    
    zrevrangebyscore key maxmin [withscores] [limit offset count]        //同上，改为从大到小排列。 
    
    zincrby <key><increment><value>  // 为元素的score加上增量
    
    zrem <key><value> //删除该集合下，指定值的元素 
    
    zcount <key><min><max> //统计该集合，分数区间内的元素个数 
    
    zrank <key><value> //返回该值在集合中的排名，从0开始。

#### q：底层编码方式和数据结构？ ####

*  当满足下面条件时，采用ziplist编码，底层数据结构是ziplist
    
     *  元素数量小于zset\_max\_ziplist\_entries，默认值128
     *  每个元素都小于zset\_max\_ziplist\_value字节，默认值64

> ziplist本身没有排序功能，而且没有键值对的概念，因此需要有zset通过编码实现：  
> \- ZipList是连续内存，因此score和element是紧挨在一起的两个entry， element在前，score在后  
> \- score越小越接近队首，score越大越接近队尾，按照score值升序排列  
> ![image.png][image.png 8]

*  否则采用zset编码，底层是zset数据结构，zset的数据结构又指向skiplist和dict

![image.png][image.png 9]

*  SkipList：可以排序，并且可以同时存储score和ele值（member）
 *  Dict：可以键值存储，并且可以根据key找value,实现O(1)的查找

> 二者实际上共用对象，不会造成内存的浪费

### list 列表 ###

#### q: 特点 ####

双向链表结构。既可以支持正向检索和也可以支持反向检索。

特征也与LinkedList类似：

*  单键多值
 *  有序
 *  元素可以重复
 *  插入和删除快
 *  查询速度一般

#### q: 适用场景？ ####

应用场景:

*  常用来存储一个有序数据，例如：朋友圈点赞列表，评论列表等。
 *  可以用来做消息队列，只是功能过于简单且存在很多缺陷，不建议这样做。

#### q:常用命令？ ####

lpush/rpush <key><value1><value2><value3>  //.... 从左边/右边插入一个或多个值。lpush是头插法
    
    lpop/rpop <key> //从左边/右边吐出一个值。值在键在，值光键亡。
    
    
    rpoplpush <key1><key2>从<key1> //列表右边吐出一个值，插到<key2>列表左边。
    
    
    lrange <key><start><stop> //按照索引下标获得元素(从左到右)
    
    lrange <key> 0 -1  //0左边第一个，-1右边第一个，（0 -1表示获取所有）
    
    lindex <key><index> //按照索引下标获得元素(从左到右)
    
    llen <key> //获得列表长度 
    
    linsert <key> before/after <value><newvalue> //在<value>的前面、后面插入<newvalue>插入值
    
    lrem <key><n><value> //从左边删除n个value(从左到右)
    
    lset<key><index><value> //将列表key下标为index的值替换成value

#### q：底层编码方式和数据结构？ ####

*  List的编码方式是quicklist,底层数据结构为快速链表quickList，quicklist的节点又指向了ziplist

> Redis 3.2 之前，List 底层实现是 LinkedList 或者 ZipList。 Redis 3.2 之后，引入了 LinkedList 和 ZipList 的结合 QuickList，List 的底层实现变为 QuickList。

![image.png][image.png 10]

首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储，这个结构是ziplist，也即是压缩列表。(它将所有的元素紧挨着一起存储，分配的是一块连续的内存。)

当数据量比较多的时候才会改成quicklist。

因为普通的链表需要的附加指针空间太大，会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是int类型的数据，结构上还需要两个额外的指针prev和next。

![image.png][image.png 11]

Redis将链表和ziplist结合起来组成了quicklist。也就是将多个ziplist使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能，又不会出现太大的空间冗余。

## 数据结构 ##

### sds 简单动态字符串 ###

#### q：sds的结构 ####

sds的结构

struct sdshdr {
         
    //记录buf数组中已使用字节的数量 
    //等于SDS所保存字符串的长度 
    int len; 
    //记录buf数组中未使用字节的数量
    int free;
    //字节数组，用于保存字符串
    char buf[];
    };

![image.png][image.png 12]

#### q: sds和c字符串的区别 ####

![image.png][image.png 13]

相同点：

*  都是用char数组来记录字符，最后都有一个`\0`来代表字符串结束

> sds最后也用`\0`代表结束，是为了重用c语言字符串的一些函数，例如printf打印，而不用重写所有的函数

不同点

> 肯定是c语言字符串存在一定的缺陷，redis才会重写，那么这些既是redis和c语言字符串的不同点，也是redis sds的优点

*  常数级别获取字符串长度，sds获取字符串长度的时间复杂度是O(1),c语言是O(n),通过len的冗余存储来实现
 *  杜绝缓冲区溢出，字符串在拼接之前可以做内存检查，确保空间充足，否则进行扩充；不会像c语言一样造成内存溢出
 *  减少修改字符串时带来的内存重分配次数，预分配空间free，来减少内存重分配的次数，可以提升性能
 *  二进制安全，c语言字符串通过`\0`空字符来标志字符串结束，因此不能包含空字符；而sds通过len来表示字符串结束，可以包含空字符，可以存储图片等二进制信息，因此是二进制安全的

#### q: 容量扩充机制？ ####

如图中所示，内部为当前字符串实际分配的空间capacity一般要高于实际字符串长度len。

*  当字符串长度小于1M时，扩容都是加倍现有的空间
 *  如果超过1M，扩容时一次只会多扩1M的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M。

### intset 正数集合 ###

#### q: intset的结构 ####

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;

*  数组升序排列
 *  没有重复  
    ![image.png][image.png 14]

#### q: 如何升级？ ####

当新元素很大的时候，集合要升级成更大的编码方式  
升级整数集合并添加新元素共分为三步进行：  
1）根据新元素的类型，扩展整数集合底层数组的空间大小，并为新元素分配空间。  
2）将底层数组现有的所有元素都转换成与新元素相同的类型，并将类型转换后的元素放置到正确的位上，而且在放置元素的过程中，需要继续维持底层数组的有序性质不变。  
3）将新元素添加到底层数组里面。

![image.png][image.png 15]  
![image.png][image.png 16]

❑升级操作为整数集合带来了操作上的灵活性，并且尽可能地节约了内存。  
❑整数集合只支持升级操作，不支持降级操作。

### dictht 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;

哈希表结点

typedef struct dictEntry {
          
        //键  
        void *key;  
        //值  
        union{
          
            void *val;  
            uint64_tu64;  
            int64_ts64;  
        } v;  
        //指向下个哈希表节点，形成链表  
        struct dictEntry *next;  
    } dictEntry;

![image.png][image.png 17]

#### q：如何解决哈希冲突？ ####

用拉链法的头插法解决哈希冲突  
![image.png][image.png 18]

### dict 字典 ###

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  
        in trehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */  
    } dict;

![image.png][image.png 19]

ht有两个，一般只使用第一个，第二个哈希表只在rehash的时候用

插入数据的时候，先计算哈希值，再计算索引值，再插入到指定位置

#### q : 如何rehash？ ####

随着操作的不断执行，哈希表保存的键值对会逐渐地增多或者减少，为了让哈希表的负载因子（load factor）维持在一个合理的范围之内，当哈希表保存的键值对数量太多或者太少时，程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩。

扩展和收缩哈希表的工作可以通过执行rehash（重新散列）操作来完成，Redis对字典的哈希表执行rehash的步骤如下：

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）：  
❑如果执行的是扩展操作，那么ht\[1\]的大小为第一个大于等于ht\[0\].used\*2的2 n（2的n次方幂）；  
❑如果执行的是收缩操作，那么ht\[1\]的大小为第一个大于等于ht\[0\].used的2 n。

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。

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。

为ht\[1\]分配空间，复制ht\[0\]的数据到ht\[1\],释放ht\[0\],把ht\[1\]设为ht\[0\],ht\[1\]创建一个空哈希表  
![image.png][image.png 20]  
![image.png][image.png 21]  
![image.png][image.png 22]  
![image.png][image.png 23]

#### q:什么时候rehash ####

哈希表的扩展与收缩  
哈希表的扩展与收缩当以下条件中的任意一个被满足时，程序会自动开始对哈希表执行扩展操作：  
1）服务器目前没有在执行BGSAVE命令或者BGREWRITEAOF命令，并且哈希表的负载因子大于等于1。  
2）服务器目前正在执行BGSAVE命令或者BGREWRITEAOF命令，并且哈希表的负载因子大于等于5。

#### 为什么rehash是渐进式？ ####

如果ht\[0\]的数据非常多，那么把数据全部转移到ht\[1\]将会非常耗费时间，因此这个过程是分多次，渐进式完成的  
rehashidx记录了正在转移的索引下标，当转移完成，会置为-1

![image.png][image.png 24]  
![image.png][image.png 25]  
![image.png][image.png 26]  
![image.png][image.png 27]  
因为在进行渐进式rehash的过程中，字典会同时使用ht\[0\]和ht\[1\]两个哈希表，所以在渐进式rehash进行期间，字典的删除（delete）、查找（find）、更新（update）等操作会在两个哈希表上进行。例如，要在字典里面查找一个键的话，程序会先在ht\[0\]里面进行查找，如果没找到的话，就会继续到ht\[1\]里面进行查找，诸如此类。

另外，在渐进式rehash执行期间，新添加到字典的键值对一律会被保存到ht\[1\]里面，而ht\[0\]则不再进行任何添加操作，这一措施保证了ht\[0\]包含的键值对数量会只减不增，并随着rehash操作的执行而最终变成空表。

### ziplist 压缩列表 ###

#### q: ziplist的结构？ ####

![image.png][image.png 28]  
每个压缩列表节点可以保存一个字节数组或者一个整数值

![image.png][image.png 29]

#### q: ziplist过大的时候有什么缺点？ ####

当ziplist变得很⼤的时候，它有如下几个缺点：

*  每次插⼊或修改引发的realloc操作会有更⼤的概率造成内存拷贝，从而降低性能。
 *  ⼀旦发生内存拷贝，内存拷贝的成本也相应增加，因为要拷贝更⼤的⼀块数据。
 *  当ziplist数据项过多的时候，在它上⾯查找指定的数据项就会性能变得很低，因为ziplist上的查找需要进行遍历。

### skiplist 跳表 ###

skiplist是多层级不同跨度的链表

#### q: skiplist的结构？ ####

![image.png][image.png 30]

zsikpList

typedef struct zskiplist {
          
        //表头节点和表尾节点  
        structz skiplistNode *header, *tail;  
        //表中节点的数量  
        unsigned long length;  
        //表中层数最大的节点的层数  
        int level;  
    } zskiplist;

zskipListNode

typedef struct zskiplistNode {
          
        //层  
        struct zskiplistLevel {
          
            //前进指针  
            struct zskiplistNode *forward;  
            //跨度  
            unsigned int span;  
        } level[];  
        //后退指针  
        struct zskiplistNode *backward;  
        //分值  
        double score;  
        //成员对象  
        robj *obj;  
    } zskiplistNode;

每个结点的成员对象是唯一的，但是分值可以相同，分值相同就按照成员对象由小到大排序，整个链表都是按照分值由小到大排序

![image.png][image.png 31]

#### q: skiplist如何遍历？ ####

遍历：  
首先遍历高层级跨度大的指针，如果过大，就遍历下一层级

### zset ###

#### q:zset的结构？ ####

typedef struct zset {
          
        zskiplist *zsl;  
        dict *dict;  
    } zset;

![image.png][image.png 9]

*  SkipList：可以排序，并且可以同时存储score和ele值（member）
 *  Dict：可以键值存储，并且可以根据key找value,实现O(1)的查找

> 二者实际上共用对象，不会造成内存的浪费

### quicklist 快表 ###

#### q:quicklist的结构 ####

quicklist 实际上是 zipList 和 linkedList 的混合体，它将 linkedList 按段切分，每一段使用 zipList 来紧凑存储，多个 zipList 之间使用双向指针串接起来。

![image.png][image.png 10]

typedef struct quicklist {
          
        quicklistNode *head;  
        quicklistNode *tail;  
        unsigned long count;        /* total count of all entries in all ziplists */  
        unsigned long len;           
    } quicklist;

typedef struct quicklistNode {
          
        struct quicklistNode *prev; //上一个node节点  
        struct quicklistNode *next; //下一个node  
        unsigned char *zl;            //保存的数据 压缩前ziplist 压缩后压缩的数据  
        unsigned int sz;             /* ziplist size in bytes */  
        unsigned int count : 16;     /* count of items in ziplist */  
    
    } quicklistNode;

[0594a0d9837142509e0b68ace81decaf.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/4e34453712f54fe6a511b748d1bec393.png
[image.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/ecaa9a4da211466cac5643429953cc20.png
[image.png 1]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/a2935220f2504dddb501366ca1b34ad2.png
[image.png 2]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/517920b32f8945428cf0e05d1a7936a7.png
[image.png 3]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/0a3c4e0047824381b26fd453f9d83191.png
[image.png 4]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/2406902c011c4df29b82c20bee35a6f4.png
[image.png 5]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/41aff8b0679342558202124fae203d3b.png
[image.png 6]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/537f0d18148b4d98884619cb038ea742.png
[image.png 7]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/be83c111aa8e405a889eeb80135b2ebb.png
[image.png 8]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/df71f6bdc0b742f2a5326098b569630a.png
[image.png 9]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/4b1a4703ede44dad80bafe23929a1c27.png
[image.png 10]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/475eb08ca55a4c629cb6f667909cc8c9.png
[image.png 11]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/46e81aa723b44703a88161614fa83af3.png
[image.png 12]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/d3b210d70f5445ed86b82e04250fc048.png
[image.png 13]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/9d068b93ff1242439addd87049cc2611.png
[image.png 14]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/54081a27ede14ffb938dce71d8d50065.png
[image.png 15]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/4db5d0bb4f124edfa35cf69c6d6933a0.png
[image.png 16]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/238bd286d0d34c48b257c6f2c4a8a333.png
[image.png 17]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/f8fc6ad582d34e5eb3fa250848e9f816.png
[image.png 18]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/4fbdba33570a458a9a1878d2946472f5.png
[image.png 19]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/29afaa6a91b447689891210429dc3fbf.png
[image.png 20]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/85dce3bf7be34a66b4c5f8b4298d9194.png
[image.png 21]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/1a4b052b25cd40d990c876953260bdb3.png
[image.png 22]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/266602d5d65a426fa4b3ec561caace8a.png
[image.png 23]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/f6ec94b6e3f249539b5397304a449c65.png
[image.png 24]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/a960cf7c7dfb40a09911095557eb6447.png
[image.png 25]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/32a821249a1648828b426e0ed3cf5f3c.png
[image.png 26]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/66cef53b895e4d4dac1714f281ab2854.png
[image.png 27]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/7d31d8b06797444492dbef2a277374fc.png
[image.png 28]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/c77d1e3d311a441e8b0ab46454e41fd4.png
[image.png 29]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/b37d75bb78ef4f249849cd2e3c512c82.png
[image.png 30]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/c68e3e3e98824184a743456ce3bd225c.png
[image.png 31]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/c837344841264531be5185428e86e3a1.png