了解下Redis内部内存管理中是如何描述这些不同数据类型的:
首先Redis内部使用一个redisObject对象来表示所有的key和value,redisObject最主要的信息如上图所示:type代表一个value对象具体是何种数据类型, encoding是不同数据类型在redis内部的存储方式, 比如:type=string代表value存储的是一个普通字符串,那么对应的encoding可以是raw或者是int,如果是int则代表实际redis内部是按数值型类存储和表示这个字符串的,当然前提是这个字符串本身可以用数值表示,比如:”123” “456”这样的字符串。这里需要特殊说明一下vm字段,只有打开了Redis的虚拟内存功能,此字段才会真正的分配内存,该功能默认是关闭状态的 。通过上图我们可以发现Redis使用redisObject来表示所有的key/value数据是比较浪费内存的,当然这些内存管理成本的付出主要也是为了给Redis不同数据类型提供一个统一的管理接口,实际redis也提供了多种方法帮助我们尽量节省内存使用。
Strings 数据结构是简单的key-value类型,value其实不仅是String,也可以是数字.
常用命令: set,get,decr,incr,mget 等。
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.即可以完全实现目前 Memcached 的功能,并且效率更高。还可以享受Redis的定时持久化,操作日志及 Replication等功能。除了提供与 Memcached 一样的get、set、incr、decr 等操作外,Redis还提供了下面一些操作:
实现方式: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。
常用命令:hget,hset,hgetall ,hincrby,hlen等。
应用场景:在Memcached中,我们经常将一些结构化的信息打包成HashMap,在客户端序列化后存储为一个字符串的值,比如用户的昵称、年龄、性别、积分等,这时候在需要修改其中某一项时,通常需要将所有值取出反序列化后,修改某一项的值,再序列化存储回去。这样不仅增大了开销,也不适用于一些可能并发操作的场合(比如两个并发的操作都需要修改积分)。而Redis的Hash结构可以使你像在数据库中Update一个属性一样只修改某一项属性值。
我们简单举个实例来描述下Hash的应用场景,比如我们要存储一个用户信息对象数据,包含以下信息:用户ID为查找的key,存储的value用户对象包含姓名,年龄,生日等信息,如果用普通的key/value结构来存储,主要有以下2种存储方式:
第一种方式将用户 ID 作为查找 key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储,这种方式的缺点是,增加了序列化/反序列化的开销,并且在需要修改其中一项信息时,需要把整个对象取回,并且修改操作需要对并发进行保护,引入CAS等复杂问题。
第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个 key-value 对儿,用用户 ID +对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值,虽然省去了序列化开销和并发问题,但是用户 ID 为重复存储,如果存在大量这样的数据,内存浪费还是非常可观的。
那么 Redis 提供的 Hash 很好的解决了这个问题,Redis 的 Hash 实际是内部存储的 Value 为一个 HashMap,并提供了直接存取这个 Map 成员的接口,如下图:
也就是说,Key 仍然是用户 ID,value 是一个 Map,这个 Map 的 key 是成员的属性名,value 是属性值,这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部 Map 的 Key(Redis 里称内部 Map 的 key 为 field),也就是通过 key(用户 ID) + field(属性标签)就可以操作对应属性数据了,既不需要重复存储数据,也不会带来序列化和并发修改控制的问题。很好的解决了问题。
这里同时需要注意,Redis 提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的属性数据,但是如果内部 Map 的成员很多,那么涉及到遍历整个内部 Map 的操作,由于 Redis 单线程模型的缘故,这个遍历操作可能会比较耗时,而另其它客户端的请求完全不响应,这点需要格外注意。
hash还可以通过hincrby,hlen做统计
实现方式:
上面已经说到 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。
常用命令:
lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等。
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 的关注列表,粉丝列表等都可以用 Redis 的 list 结构来实现,还可以做消息队,列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:木桶效应)。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。
实现方式:
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。
常用命令:
sadd,spop,smembers,sunion 等。
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。
实现方式:
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。
常用命令:
zadd,zrange,zrem,zcard等
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,比如你需要存储3个有关联事物时候,常见的用户,消息,消息等级;还可以利用zIncrBy,zRevRange,zAdd,zRevRank,zScore等接口做排行榜
实现方式:
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。
Pub/Sub 从字面上理解就是发布(Publish)与订阅(Subscribe),在Redis中,你可以设定对某一个key值进行消息发布及消息订阅,当一个key值上进行了消息发布后,所有订阅它的客户端都会收到相应的消息。这一功能最明显的用法就是用作实时消息系统,比如普通的即时聊天,群聊等功能。
虽然Redis的Transactions提供的并不是严格的ACID的事务(比如一串用EXEC提交执行的命令,在执行中服务器宕机,那么会有一部分命令执行了,剩下的没执行),但是这个Transactions还是提供了基本的命令打包执行的功能(在服务器不出问题的情况下,可以保证一连串的命令是顺序在一起执行的,中间有会有其它客户端命令插进来执行)。Redis还提供了一个Watch功能,你可以对一个key进行Watch,然后再执行Transactions,在这过程中,如果这个Watched的值进行了修改,那么这个Transactions会发现并拒绝执行。