redis的五种基础数据结构API及拓展数据结构（拓展数据结构本质还是五种基础数据结构）

本文简单介绍下redis的五种基础数据结构，以及基于这五种数据结构拓展出的其它数据结构。

一.redis支持的五种基础数据结构为：String、Hash Table、Linked List、Set、Set，对redis来说所有的键K都是字符串类型。

也有的将这五种数据结构根据存储方式不同又进行了拆分：

这里不进行深入探析，只对以下五种大类的数据结构进行简单API使用和常用场景的介绍。

（1）String

String是最基础的数据类型，也是应用最广泛的数据类型。String类型是二进制安全的，所以redis 的 string 可以包含任何数据，可以是字符串（简单的字符串、复杂的字符串（xml、json）、数字（整数、浮点数）、二进制（图片、音频、视频）），但最大不能超过512M。

String类型对应的API操作有：get 、 set 、 del 、 incr、 decr 、incrby 等。

192.168.147.134:6379> set k1 hello    #设置键k1值hello
OK
192.168.147.134:6379> get k1        #获取键k1的值
"hello"
192.168.147.134:6379> del k1        #删除键k1的数据，返回1表明成功0失败
(integer) 1
192.168.147.134:6379> get k1        #获取键k1的值，不存在则返回(nil)   
(nil)
192.168.147.134:6379> set counter 1   #设置键counter值为数值型
OK
192.168.147.134:6379> incr counter   #键counter的值自增，返回自增后结果
(integer) 2
192.168.147.134:6379> get counter    #获取键counter当前的值
"2"
192.168.147.134:6379> incrby counter 100  #设置键counter值增加100，返回增加后结果
(integer) 102
192.168.147.134:6379> decr counter    #设置键counter值自减，返回自减后结果
(integer) 101
192.168.147.134:6379>

常见应用场景：

1.缓存功能： 经典使用场景，把常用信息，字符串，图片或者视频等信息放到redis中，redis作为缓存层，mysql做持久化层，绝大多数请求通过redis完成读取，由于redis具有支撑高并发特性所以可以大大降低mysql的读写压力；

2.计数器：redis是单线程模型，一个命令执行完才会执行下一个，同时数据可以一步落地到其他的数据源。例如视频播放数或进度可以使用redis作为计数组件；

3.session共享：在分布式进行负载均衡时，因为用户信息分布在不同的服务器上所以常常需要重新登录，这样显然不符合用户的使用习惯，因此可以使用redis对session进行缓存共享，将用户信息在redis中进行集中管理，只要保证高可用和拓展性就可以让用户信息每次从redis中获取保证各个服务器之间共享session。

（2）Hash Table

在redis中哈希类型是指键本身又是一种键值对结构，如 value={{field1,value1},......fieldN,valueN}}

Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。

Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿）。

#设置一个hash表对象键为boy，类似一个json对象。设置name，description，age属性

192.168.147.134:6379> HMSET boy name "tom" description "a boy" age 10    #设置键boy的内容
OK
192.168.147.134:6379> HGETALL boy   #获取在哈希表中指定boy的所有字段和值
1) "name"
2) "tom"
3) "description"
4) "a boy"
5) "age"
6) "10"

#修改hash表对象键boy的name属性值

192.168.147.134:6379> HSET boy name xiaoming
(integer) 0
192.168.147.134:6379> HGETALL boy
1) "name"
2) "xiaoming"
3) "description"
4) "a boy"
5) "age"
6) "10"

常见应用场景：

存储、读取、修改用户属性

（3）Linked List

Redis列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边），值可以重复。一个列表最多可以包含 232 - 1 个元素 (4294967295, 每个列表超过40亿个元素)。

List 说白了就是链表（redis 使用双端链表实现的 List），因此存在头部和尾部，lpush表示头部加入，lpop表示头部退出，rpush表示尾部加入，rpop表示尾部退出。不同的命令组合可以实现不同功能，如栈，队列等

• lpush+lpop=Stack(栈)
• lpush+rpop=Queue（队列）
• lpush+ltrim=Capped Collection（有限集合）
• lpush+brpop=Message Queue（消息队列）

#下面展示头部加入和退出的例子：
192.168.147.134:6379> lpush book redis   #头部给键book加入redis值元素，此时结构为redis
(integer) 1
192.168.147.134:6379> lpush book mysql  #头部给键book加入mysql值元素，此时结构为mysql--redis
(integer) 2
192.168.147.134:6379> lpush book java   #头部给键book加入java值元素，此时结构为java--mysql--redis
(integer) 3
192.168.147.134:6379> lrange book 0 10  #头部遍历键book，得到结构为java--mysql--redis
1) "java"
2) "mysql"
3) "redis"
192.168.147.134:6379> lpop book   #从头部开始退出一个元素，退出元素为java，剩余结构为mysql--redis
"java"
192.168.147.134:6379> rpop book  #从尾部开始退出一个元素，退出元素为redis，剩余结构为mysql
"redis"
192.168.147.134:6379> lrange book 0 10   #查看退出后键book剩余值，为mysql
1) "mysql"

常见应用场景：

• 时间轴
• 消息队列

（4） Set

Redis 的 Set 是 String 类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。

Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。

集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。

特点：

1. 不允许有重复的元素

2.集合中的元素是无序的，不能通过索引下标获取元素

3.支持集合间的操作，可以取多个集合取交集、并集、差集。

使用：命令都是以s开头的  sset 、srem、scard、smembers、sismember

#给键books集合添加元素：

192.168.147.134:6379> sadd books redis  #向集合添加一个成员redis
(integer) 1
192.168.147.134:6379> sadd books java
(integer) 1
192.168.147.134:6379> sadd books php
(integer) 1
192.168.147.134:6379> smembers books  #返回集合中的所有成员
1) "redis"
2) "php"
3) "java"
192.168.147.134:6379> scard books   #获取集合的成员数
(integer) 3

#给键books-2集合添加元素：
192.168.147.134:6379> sadd books-2 java
(integer) 1
192.168.147.134:6379> sadd books-2 c++
(integer) 1
192.168.147.134:6379> smembers books-2
1) "c++"
2) "java"

#对books集合和books-2集合做交集、并集、差集：

192.168.147.134:6379> SUNION books books-2   #返回所有给定集合的并集
1) "c++"
2) "redis"
3) "php"
4) "java"
192.168.147.134:6379> SINTER books books-2   #返回所有给定集合的交集
1) "java"
192.168.147.134:6379> SDIFF books books-2    #返回所有给定集合的差集
1) "redis"
2) "php"

常见应用场景：

1.共同好友、二度好友

2.统计访问网站的所有独立 IP

3.给消息贴标签tag，当好友推荐时根据推荐的消息计算好友间推荐消息交集，当大于某个阈值时可以进行互相推荐

（5）ZSet（Sort Set）

Redis 有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。

Sorted Sets是将 Set 中的元素增加了一个权重参数 score，使得集合中的元素能够按 score 进行有序排列，score值可以重复。

集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。 集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。

使用： 有序集合的命令都是 以  z  开头    zadd 、 zrange、 zscore

#添加有序的set集合bookz
192.168.147.134:6379> ZADD bookz 1 redis
(integer) 1
192.168.147.134:6379> ZADD bookz 2 java
(integer) 1
192.168.147.134:6379> ZRANGE bookz 0 10 WITHSCORES
1) "redis"
2) "1"
3) "java"
4) "2"

常见应用场景：

1.带有权重的元素，比如一个游戏的用户得分排行榜

2.比较复杂的数据结构，一般用到的场景不算太多

二.redis拓展基础数据结构：Pipeline、GEO、hyperLogLog、bitmaps（重要）

（1）Pipeline管道：

Redis是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应协议的TCP服务。这意味着通常情况下一个请求会遵循以下步骤：

• 客户端向服务端发送一个查询请求，并监听Socket返回，通常是以阻塞模式，等待服务端响应。
• 服务端处理命令，并将结果返回给客户端。

因此正常情况下，1 次时间 = 1 次网络时间 + 1次命令时间，这样如果执行N条命令就会非常消耗时间性能：

如果使用Pipeline，则可以将所有命令进行打包然后一次发出，1 次 pipeline（n条命令） = 1 次网络时间 + n 次命令时间

• 省略由于单线程导致的命令排队时间，一次命令的消耗时间=一次网络时间 + 命令执行时间
• 比起命令执行时间，网络时间很可能成为系统的瓶颈
• pipeline的作用是将一批命令进行打包，然后发送给服务器，服务器执行完按顺序打包返回。
• 通过pipeline，一次pipeline（n条命令）=一次网络时间 + n次命令时间

Pipeline可以结合jedis在java程序中使用，如前面学习redis持久化机制时导入500万条记录到持久化文件中的例子，就是使用了Pipeline，使用方法可看https://blog.csdn.net/qq_20395245/article/details/106971450

（2）GEO

GEO功能在Redis3.2版本提供，支持存储地理位置信息用来实现诸需要依赖于地理位置信息的功能.geo的数据类型为zset.

GEO目前使用并不多，有兴趣可自行查找资料了解。

（3）hyperLogLog

Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。

Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。

在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。

但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

关于基数计算，有兴趣可自行查找资料了解。

（4）bitmaps

在redis中，有一个很重要的概念就是bitmaps位图。实际上redis中数据的存储是以二进制形式存储的，那么这些数据就可以对应最小的单元：位图。通过一个bit位来表示某个元素对应的值或者状态，其中的key就是对应元素本身，value对应0或1，我们知道8个bit可以组成一个Byte，所以bitmap本身会极大的节省储存空间。

下面通过set k3 big写入一个键为k3值为big的数据：

192.168.147.134:6379> set k3 big
OK

实际上，这个k3数据在redis是以二进制形式存储的，而“big”分别对应的ASCII码分别是98、 105、 103， 对应的二进制分别是01100010、 01101001和01100111，如下所示：

1.设置值

命令：setbit key offset value

setbit命令接收两个参数，

• 第一个参数表示你要操作的是第几个bit位，第二个参数表示你要将这个位设为何值，可选值只有0,1两个。
• 如果所操作的bit位超过了当前字串的长度，reids会自动增大字串长度。

2 获取值

命令：getbit key offset

getbit只是返回特定bit位的值。如果试图获取的bit位在当前字串长度范围外，该命令返回0

3 获取Bitmaps指定范围值为1的个数

命令：bitcount key [start] [end]

4 Bitmaps间的运算

• bitop：对两个不同字串进行位运算。可进行的运算有AND, OR, XOR以及NOT

5 计算Bitmaps中第一个值为targetBit的偏移量

• bitpos: 查找第一个值为0/1的比特位的位置

命令：bitpos key targetBit [start][end]

返回：第一个值为的偏移量

通过上面API我们可以通过setbit key offset value这个API对这个二进制数据进行修改，经过big存储数据的对比：

我们要想将big改为iig，只要将offset=4设为1，offset=6设为0，offset=7设为1即可：
192.168.147.134:6379> setbit k3 4 1
(integer) 0
192.168.147.134:6379> setbit k3 6 0
(integer) 1
192.168.147.134:6379> setbit k3 7 1
(integer) 0
192.168.147.134:6379> get k3
"iig"

常用场景：

1.点赞，取消点赞，计算点赞数。我们建立了一个消息bitmap,每一位标识一个数值型用户ID，当给这个消息点赞或取消时在对应位置上设置为1或0，通过bitcount统计点赞数；

2.统计网络在线用户数：为了统计今日登录的用户数，我们建立了一个bitmap,每一位标识一个数值型用户ID。当某个用户访问我们的网页或执行了某个操作，就在bitmap中把标识此用户的位置为1，通过bitcount统计在线用户总数。

3.布隆过滤器在缓存击穿中应用

三.redis其它常见应用场景

1. 订阅-发布系统

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。

2.热点数据存储

3.redis事务可以一次执行多个命令，单个 Redis 命令的执行是原子性的，但 Redis 没有在事务上增加任何维持原子性的机制，所以 Redis 事务的执行并不是原子性的。redis事务可以理解为一个打包的批量执行脚本，但批量指令并非原子化的操作，中间某条指令的失败不会导致前面已做指令的回滚，也不会造成后续的指令不做。

四.关于redis语法用法可参考redis教程网站：https://www.runoob.com/redis/redis-hashes.html

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