Redis 数据类型，api，应用场景

 

redis5种存储类型及其存取指令

https://blog.csdn.net/hnd978142833/article/details/80257256

Redis目前支持5种数据类型，分别是：

1. String（字符串）
2. List（列表）
3. Hash（字典）
4. Set（集合）
5. Sorted Set（有序集合）

下面就分别介绍这五种数据类型及其相应的操作命令。

1. String（字符串）

String是简单的 key-value 键值对，value 不仅可以是 String，也可以是数字。String在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisObject所引用，当遇到incr,decr等操作时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int。

String在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisObject所引用，当遇到incr,decr等操作时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int。

应用场景

String是最常用的一种数据类型，普通的key/value存储都可以归为此类，这里就不所做解释了。

相关命令

SET key value 设置key=value

GET key 或者键key对应的值

GETRANGE key start end 得到字符串的子字符串存放在一个键

GETSET key value 设置键的字符串值，并返回旧值

GETBIT key offset 返回存储在键位值的字符串值的偏移

MGET key1 [key2..] 得到所有的给定键的值

SETBIT key offset value 设置或清除该位在存储在键的字符串值偏移

SETEX key seconds value 键到期时设置值

SETNX key value 设置键的值，只有当该键不存在

SETRANGE key offset value 覆盖字符串的一部分从指定键的偏移

STRLEN key 得到存储在键的值的长度

MSET key value [key value...] 设置多个键和多个值

MSETNX key value [key value...] 设置多个键多个值，只有在当没有按键的存在时

PSETEX key milliseconds value 设置键的毫秒值和到期时间

INCR key 增加键的整数值一次

INCRBY key increment 由给定的数量递增键的整数值

INCRBYFLOAT key increment 由给定的数量递增键的浮点值

DECR key 递减键一次的整数值

DECRBY key decrement 由给定数目递减键的整数值

APPEND key value 追加值到一个键

其中用于操作管理键的命令有：

DEL key 如果存在删除键

DUMP key 返回存储在指定键的值的序列化版本

EXISTS key 此命令检查该键是否存在

EXPIRE key seconds 指定键的过期时间

EXPIREAT key timestamp 指定的键过期时间。在这里，时间是在Unix时间戳格式

PEXPIRE key milliseconds 设置键以毫秒为单位到期

PEXPIREAT key milliseconds-timestamp 设置键在Unix时间戳指定为毫秒到期

KEYS pattern 查找与指定模式匹配的所有键

MOVE key db 移动键到另一个数据库

PERSIST key 移除过期的键

PTTL key 以毫秒为单位获取剩余时间的到期键。

TTL key 获取键到期的剩余时间。

RANDOMKEY 从Redis返回随机键

RENAME key newkey 更改键的名称

RENAMENX key newkey 重命名键，如果新的键不存在

TYPE key 返回存储在键的数据类型的值。

使用示例

redis 127.0.0.1:6379> set baidu http://www.baidu

OK

redis 127.0.0.1:6379> append baidu .com

(integer) 20

redis 127.0.0.1:6379> get baidu

"http://www.baidu.com"

redis 127.0.0.1:6379> set visitors 0

OK

redis 127.0.0.1:6379> incr visitors

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> incr visitors

(integer) 2

redis 127.0.0.1:6379> get visitors

"2"

redis 127.0.0.1:6379> incrby visitors 100

(integer) 102

redis 127.0.0.1:6379> get visitors

"102"

redis 127.0.0.1:6379> type baidu

string

redis 127.0.0.1:6379> type visitors

string

redis 127.0.0.1:6379> ttl baidu

(integer) -1

redis 127.0.0.1:6379> rename baidu baidu-site

OK

redis 127.0.0.1:6379> get baidu

(nil)

redis 127.0.0.1:6379> get baidu-site

"http://www.baidu.com"

2. List（列表）

Redis列表是简单的字符串列表，可以类比到C++中的std::list，简单的说就是一个链表或者说是一个队列。可以从头部或尾部向Redis列表添加元素。列表的最大长度为2^32 - 1，也即每个列表支持超过40亿个元素。

Redis list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销，Redis内部的很多实现，包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。

应用场景

Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如twitter,微博的关注列表、粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现，再比如有的应用使用Redis的list类型实现一个简单的轻量级消息队列，生产者push，消费者pop/bpop。

相关命令

• BLPOP
  BLPOP key1 [key2 ] timeout 取出并获取列表中的第一个元素，或阻塞，直到有可用
• BRPOP
  BRPOP key1 [key2 ] timeout 取出并获取列表中的最后一个元素，或阻塞，直到有可用
• BRPOPLPUSH
  BRPOPLPUSH source destination timeout 从列表中弹出一个值，它推到另一个列表并返回它;或阻塞，直到有可用
• LINDEX
  LINDEX key index 从一个列表其索引获取对应的元素
• LINSERT
  LINSERT key BEFORE|AFTER pivot value 在列表中的其他元素之后或之前插入一个元素
• LLEN
  LLEN key 获取列表的长度
• LPOP
  LPOP key 获取并取出列表中的第一个元素
• LPUSH
•  LPUSH  KEY_NAME VALUE1.. VALUEN 将给定值推入列表的左端
  LPUSH  key value1 [value2] 在前面加上一个或多个值的列表
• LPUSHX
  LPUSHX key value 在前面加上一个值列表，仅当列表中存在
• LRANGE
  LRANGE key start stop 从一个列表获取各种元素
• LREM
  LREM key count value 从列表中删除元素
• LSET
  LSET key index value 在列表中的索引设置一个元素的值
• LTRIM
  LTRIM key start stop 修剪列表到指定的范围内
• RPOP
  RPOP key 取出并获取列表中的最后一个元素
• RPOPLPUSH
  RPOPLPUSH source destination 删除最后一个元素的列表，将其附加到另一个列表并返回它
• RPUSH
  RPUSH key value1 [value2] 添加一个或多个值到列表，rpush、将给定值推入列表的右端
• RPUSHX
  RPUSHX key value 添加一个值列表，仅当列表中存在

使用示例

redis 127.0.0.1:6379> lpush list1 redis

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> lpush list1 hello

(integer) 2

redis 127.0.0.1:6379> rpush list1 world

(integer) 3

redis 127.0.0.1:6379> llen list1

(integer) 3

redis 127.0.0.1:6379> lrange list1 0 3

1) "hello"

2) "redis"

3) "world"

redis 127.0.0.1:6379> lpop list1

"hello"

redis 127.0.0.1:6379> rpop list1

"world"

redis 127.0.0.1:6379> lrange list1 0 3

1) "redis"

3. Hash（字典，哈希表）

类似C#中的dict类型或者C++中的hash_map类型。

Redis Hash对应Value内部实际就是一个HashMap，实际这里会有2种不同实现，这个Hash的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储，而不会采用真正的HashMap结构，对应的value redisObject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht。

应用场景

假设有多个用户及对应的用户信息，可以用来存储以用户ID为key，将用户信息序列化为比如json格式做为value进行保存。

相关命令

• HDEL
  HDEL key field[field...] 删除对象的一个或几个属性域，不存在的属性将被忽略
• HEXISTS
  HEXISTS key field 查看对象是否存在该属性域
• HGET
  HGET key field 获取对象中该field属性域的值
• HGETALL
  HGETALL key 获取对象的所有属性域和值
• HINCRBY
  HINCRBY key field value 将该对象中指定域的值增加给定的value，原子自增操作，只能是integer的属性值可以使用
• HINCRBYFLOAT
  HINCRBYFLOAT key field increment 将该对象中指定域的值增加给定的浮点数
• HKEYS
  HKEYS key 获取对象的所有属性字段
• HVALS
  HVALS key 获取对象的所有属性值
• HLEN
  HLEN key 获取对象的所有属性字段的总数
• HMGET
  HMGET key field[field...] 获取对象的一个或多个指定字段的值
• HSET
  HSET key field value 设置对象指定字段的值
• HMSET
  HMSET key field value [field value ...] 同时设置对象中一个或多个字段的值
• HSETNX
  HSETNX key field value 只在对象不存在指定的字段时才设置字段的值
• HSTRLEN
  HSTRLEN key field 返回对象指定field的value的字符串长度，如果该对象或者field不存在，返回0.
• HSCAN
  HSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count] 类似SCAN命令

使用示例

127.0.0.1:6379> hset person name jack

(integer) 1

127.0.0.1:6379> hset person age 20

(integer) 1

127.0.0.1:6379> hset person sex famale

(integer) 1

127.0.0.1:6379> hgetall person

1) "name"

2) "jack"

3) "age"

4) "20"

5) "sex"

6) "famale"

127.0.0.1:6379> hkeys person

1) "name"

2) "age"

3) "sex"

127.0.0.1:6379> hvals person

1) "jack"

2) "20"

3) "famale"

4. Set（集合）

可以理解为一堆值不重复的列表，类似数学领域中的集合概念，且Redis也提供了针对集合的求交集、并集、差集等操作。

set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap，实际就是通过计算hash的方式来快速排重的，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

应用场景

Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。

又或者在微博应用中，每个用户关注的人存在一个集合中，就很容易实现求两个人的共同好友功能。

相关命令

• SADD
  SADD key member [member ...] 添加一个或者多个元素到集合(set)里
• SACRD
  SCARD key 获取集合里面的元素数量
• SDIFF
  SDIFF key [key ...] 获得队列不存在的元素
• SDIFFSTORE
  SDIFFSTORE destination key [key ...] 获得队列不存在的元素，并存储在一个关键的结果集
• SINTER
  SINTER key [key ...] 获得两个集合的交集
• SINTERSTORE
  SINTERSTORE destination key [key ...] 获得两个集合的交集，并存储在一个集合中
• SISMEMBER
  SISMEMBER key member 命令判断成员元素是否是集合的成员。
• SMEMBERS
  SMEMBERS key 获取集合里面的所有key
• SMOVE
  SMOVE source destination member 移动集合里面的一个key到另一个集合
• SPOP
  SPOP key [count] 获取并删除一个集合里面的元素
• SRANDMEMBER
  SRANDMEMBER key [count] 从集合里面随机获取一个元素
• SREM
  SREM key member [member ...] 从集合里删除一个或多个元素，不存在的元素会被忽略
• SUNION
  SUNION key [key ...] 添加多个set元素
• SUNIONSTORE
  SUNIONSTORE destination key [key ...] 合并set元素，并将结果存入新的set里面
• SSCAN
  SSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count] 迭代set里面的元素

使用示例

redis> SADD myset "Hello"

(integer) 1

redis> SADD myset "World"

(integer) 1

redis> SMEMBERS myset

1) "World"

2) "Hello"

redis> SADD myset "one"

(integer) 1

redis> SISMEMBER myset "one"

(integer) 1   //返回1，则one存在集合myset 中

redis> SISMEMBER myset "two"

(integer) 0   //返回0，则two不存在集合myset 中

 

使用集合数据结构的典型用例是朋友名单的实现：

redis 127.0.0.1:6379> sadd friends:leto ghanima paul chani jessica

(integer) 4

redis 127.0.0.1:6379> sadd friends:duncan paul jessica alia

(integer) 3

redis 127.0.0.1:6379> sismember friends:leto jessica

(integer) 1    //返回1，则jessica存在集合friends:leto 中

#不管一个用户有多少个朋友，我们都能高效地（O(1)时间复杂度）识别出用户X是不是用户Y的朋友

redis 127.0.0.1:6379> sismember friends:leto vladimir

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> sinter friends:leto friends:duncan #我们可以查看两个或更多的人是不是有共同的朋友

1) "paul"

2) "jessica"  //sinter  返回给定所有集合的交集

redis 127.0.0.1:6379> sinterstore friends:leto_duncan friends:leto friends:duncan  

(integer) 2  //将friends:leto friends:duncan 的交集存在 friends:leto_duncan

 

redis 127.0.0.1:6379> SADD myset1 "hello"
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> SADD myset1 "foo"
(integer) 1 
redis 127.0.0.1:6379> SADD myset2 "hello"
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> SADD myset2 "world"
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> SINTERSTORE myset myset1 myset2
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "hello"

5. Sorted Set（有序集合）

Redis有序集合类似Redis集合，不同的是增加了一个功能，即集合是有序的。一个有序集合的每个成员带有分数，用于进行排序。

Redis有序集合添加、删除和测试的时间复杂度均为O(1)(固定时间，无论里面包含的元素集合的数量)。列表的最大长度为2^32- 1元素(4294967295，超过40亿每个元素的集合)。

Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap里放的是成员到score的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。

使用场景

Redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择sorted set数据结构，比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储，这样获取时就是自动按时间排好序的。

又比如用户的积分排行榜需求就可以通过有序集合实现。还有上面介绍的使用List实现轻量级的消息队列，其实也可以通过Sorted Set实现有优先级或按权重的队列。

相关命令

• ZADD
  ZADD key score1 member1 [score2 member2] 添加一个或多个成员到有序集合，或者如果它已经存在更新其分数
• ZCARD
  ZCARD key 得到的有序集合成员的数量
• ZCOUNT
  ZCOUNT key min max 计算一个有序集合成员与给定值范围内成员的数量
• ZINCRBY
  ZINCRBY key increment member 在有序集合增加成员的分数
• ZINTERSTORE
  ZINTERSTORE destination numkeys key [key ...] 多重交叉排序集合，并存储生成一个新的键有序集合。
• ZLEXCOUNT
  ZLEXCOUNT key min max 计算一个给定的字典范围之间的有序集合成员的数量
• ZRANGE
  ZRANGE key start stop [WITHSCORES] 由索引返回一个成员范围的有序集合（从低到高）
• ZRANGEBYLEX
  ZRANGEBYLEX key min max [LIMIT offset count]返回一个成员范围的有序集合（由字典范围）
• ZRANGEBYSCORE
  ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT] 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
• ZRANK
  ZRANK key member 确定成员的索引中有序集合
• ZREM
  ZREM key member [member ...] 从有序集合中删除一个或多个成员，不存在的成员将被忽略
• ZREMRANGEBYLEX
  ZREMRANGEBYLEX key min max 删除所有成员在给定的字典范围之间的有序集合
• ZREMRANGEBYRANK
  ZREMRANGEBYRANK key start stop 在给定的索引之内删除所有成员的有序集合
• ZREMRANGEBYSCORE
  ZREMRANGEBYSCORE key min max 在给定的分数之内删除所有成员的有序集合
• ZREVRANGE
  ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES] 返回一个成员范围的有序集合，通过索引，以分数排序，从高分到低分
• ZREVRANGEBYSCORE
  ZREVRANGEBYSCORE key max min [WITHSCORES] 返回一个成员范围的有序集合，以socre排序从高到低
• ZREVRANK
  ZREVRANK key member 确定一个有序集合成员的索引，以分数排序，从高分到低分
• ZSCORE
  ZSCORE key member 获取给定成员相关联的分数在一个有序集合
• ZUNIONSTORE
  ZUNIONSTORE destination numkeys key [key ...] 添加多个集排序，所得排序集合存储在一个新的键
• ZSCAN
  ZSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count] 增量迭代排序元素集和相关的分数

使用示例

redis 127.0.0.1:6379> zadd dbs 100 redis

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> zadd dbs 98 memcached

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> zadd dbs 99 mongodb

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> zadd dbs 99 leveldb

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> zcard dbs

(integer) 4

redis 127.0.0.1:6379> zcount dbs 10 99

(integer) 3

redis 127.0.0.1:6379> zrank dbs leveldb

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> zrank dbs other

(nil)

redis 127.0.0.1:6379> zrangebyscore dbs 98 100

1) "memcached"

2) "leveldb"

3) "mongodb"

4) "redis"

Redis  命令 http://www.redis.net.cn/order/3617.html

 

 

 

Redis实际应用场景  https://www.cnblogs.com/mrhgw/p/6278619.html

        Redis在很多方面与其他数据库解决方案不同：

它使用内存提供主存储支持，而仅使用硬盘做持久性的存储；它的数据模型非常独特，用的是单线程。 

另外在一些需要大容量数据集的应用，Redis也并不适合，因为它的数据集不会超过系统可用的内存。

所以如果你有大数据应用，而且主要是读取访问模式，那么Redis并不是正确的选择。

        然而我喜欢Redis的一点就是你可以把它融入到你的系统中来，这就能够解决很多问题，比如那些你现有的数据库处理起来感到缓慢的任务。这些你就可以通过Redis来进行优化，或者为应用创建些新的功能。

1，我们的一个Web应用想要列出用户贴出的最新20条评论。

我们假设数据库中的每条评论都有一个唯一的递增的ID字段。

        我们可以使用分页来制作主页和评论页，使用Redis的模板，每次新评论发表时，我们会将它的ID添加到一个Redis列表：

    LPUSH latest.comments    

       我们将列表裁剪为指定长度，因此Redis只需要保存最新的5000条评论：

       LTRIM latest.comments 0 5000 

      每次我们需要获取最新评论的项目范围时，我们调用一个函数来完成（使用伪代码）：

FUNCTION get_latest_comments(start, num_items):  
    id_list = redis.lrange("latest.comments",start,start+num_items - 1)  
    IF id_list.length < num_items  
        id_list = SQL_DB("SELECT ... ORDER BY time LIMIT ...")  
    END  
    RETURN id_list  
END  

3、排行榜相关

      另一个很普遍的需求是各种数据库的数据并非存储在内存中，因此在按得分排序以及实时更新这些几乎每秒钟都需要更新的功能上数据库的性能不够理想。

      典型的比如那些在线游戏的排行榜，比如一个Facebook的游戏，根据得分你通常想要：

         - 列出前100名高分选手

         - 列出某用户当前的全球排名

      这些操作对于Redis来说小菜一碟，即使你有几百万个用户，每分钟都会有几百万个新的得分。

      模式是这样的，每次获得新得分时，我们用这样的代码：

      ZADD leaderboard     

     你可能用userID来取代username，这取决于你是怎么设计的。

      得到前100名高分用户很简单：ZREVRANGE leaderboard 0 99。

      用户的全球排名也相似，只需要：ZRANK leaderboard 。

4、按照用户投票和时间排序

      排行榜的一种常见变体模式就像Reddit或Hacker News用的那样，新闻按照类似下面的公式根据得分来排序：

       score = points / time^alpha 

      因此用户的投票会相应的把新闻挖出来，但时间会按照一定的指数将新闻埋下去。下面是我们的模式，当然算法由你决定。

      模式是这样的，开始时先观察那些可能是最新的项目，例如首页上的1000条新闻都是候选者，因此我们先忽视掉其他的，这实现起来很简单。

      每次新的新闻贴上来后，我们将ID添加到列表中，使用LPUSH + LTRIM，确保只取出最新的1000条项目。

      有一项后台任务获取这个列表，并且持续的计算这1000条新闻中每条新闻的最终得分。计算结果由ZADD命令按照新的顺序填充生成列表，老新闻则被清除。这里的关键思路是排序工作是由后台任务来完成的。

6、计数

       Redis是一个很好的计数器，这要感谢INCRBY和其他相似命令。

       我相信你曾许多次想要给数据库加上新的计数器，用来获取统计或显示新信息，但是最后却由于写入敏感而不得不放弃它们。

       好了，现在使用Redis就不需要再担心了。有了原子递增（atomic increment），你可以放心的加上各种计数，用GETSET重置，或者是让它们过期。

       例如这样操作：

         INCR user: EXPIRE 

         user: 60 

       你可以计算出最近用户在页面间停顿不超过60秒的页面浏览量，当计数达到比如20时，就可以显示出某些条幅提示，或是其它你想显示的东西。

8、实时分析正在发生的情况，用于数据统计与防止垃圾邮件等

        我们只做了几个例子，但如果你研究Redis的命令集，并且组合一下，就能获得大量的实时分析方法，有效而且非常省力。使用Redis原语命令，更容易实施垃圾邮件过滤系统或其他实时跟踪系统。

10、队列

        你应该已经注意到像list push和list pop这样的Redis命令能够很方便的执行队列操作了，但能做的可不止这些：比如Redis还有list pop的变体命令，能够在列表为空时阻塞队列。

       现代的互联网应用大量地使用了消息队列（Messaging）。消息队列不仅被用于系统内部组件之间的通信，同时也被用于系统跟其它服务之间的交互。消息队列的使用可以增加系统的可扩展性、灵活性和用户体验。非基于消息队列的系统，其运行速度取决于系统中最慢的组件的速度（注：短板效应）。而基于消息队列可以将系统中各组件解除耦合，这样系统就不再受最慢组件的束缚，各组件可以异步运行从而得以更快的速度完成各自的工作。

    此外，当服务器处在高并发操作的时候，比如频繁地写入日志文件。可以利用消息队列实现异步处理。从而实现高性能的并发操作。

11、缓存

        Redis能够替代memcached，让你的缓存从只能存储数据变得能够更新数据，因此你不再需要每次都重新生成数据了。

 

 

 

 

典型应用场景

• 缓存系统
• 计数器
• 消息队列系统 发布订阅
• 排行榜
• 社交网络
• 实时系统