【起】Redis 基础篇——基本数据结构之 ZSet，Bitmap…
前言
距离过年那会闲在家更新的 MySQL 系列已经过去一段时间了，这段时间一直在忙其他的，所以博客的更新也就搁置了，但是一直在想着要更新啥内容比较好，刚好朋友给了我一本 Redis 的书籍，我就打算看完结合官方的文档总结一下，分享给大家，如果有什么不对的地方请指正。
Redis 系列，我想以“起承转合”的形式来更新，不过不一定是四篇噢，因为篇幅有限，太长怕你们没有耐心看完，可能《起》篇就分为几篇博文来叙述了，我也会对其进行规整，方便大家看完能更好的吸收，毕竟写文章的我能得到各位观看我的文章，是我的荣幸，我必须得对大家负责的嘛~
话归正题，Redis 应该很多人都有用过（没用过应该看这篇也能看得懂，但是一些基本理论就得自己上网百度啦）。至于 Redis 是什么，有什么好处，怎么用，那就继续往下看吧~本文会侧重于让大家对Redis 基本数据类型的操作命令，底层存储结构以及其应用场景得到一定的认知。
附上基础篇的脑图（上传平台有压缩，有兴趣可以到我的公众号【6曦轩】领取原图）
今天这一篇章给大家介绍一下 Redis 的基本数据类型（高阶的暂不介绍）。
篇幅有点长，我分了几篇来写，这篇是继前面两章节之后的，主要介绍 Zset 以及 Bitmap。
正文
Redis 基本数据类型（ZSet，Bitmap…）
ZSet 有序集合
存储类型
sorted set，有序的 set，每个元素有个 score。
score 相同时，按照 key 的 ASCII 码排序。
数据结构对比：
| 数据结构 | 是否允许重复元素 | 是否有序 | 有序实现方式 |
|---|---|---|---|
| 列表 list | 是 | 是 | 索引下标 |
| 集合 set | 否 | 否 | 无 |
| 有序集合 zset | 否 | 是 | 分值 score |
操作命令
添加元素
zadd myzset 10 java 20 php 30 ruby 40 cpp 50 python
获取全部元素
zrange myzset 0 -1 withscores
zrevrange myzset 0 -1 withscores
根据分值区间获取元素
zrangebyscore myzset 20 30
移除元素
也可以根据 score rank 删除
zrem myzset php cpp
统计元素个数
zcard myzset
分值递增
zincrby myzset 5 python
根据分值统计个数
zcount myzset 20 60
获取元素 rank
zrank myzset java
获取元素 score
zsocre myzset java
也有倒序的 rev 操作（reverse）
存储（实现）原理
同时满足以下条件时使用 ziplist 编码：
-
元素数量小于 128 个
-
所有 member 的长度都小于 64 字节
在 ziplist 的内部，按照 score 排序递增来存储。插入的时候要移动之后的数据。
对应 redis.conf 参数：
zset-max-ziplist-entries 128
zset-max-ziplist-value 64
超过阈值之后，使用 skiplist+dict 存储。
- 问题：什么是 skiplist？
我们先来看一下有序链表：
在这样一个链表中，如果我们要查找某个数据，那么需要从头开始逐个进行比较，直到找到包含数据的那个节点，或者找到第一个比给定数据大的节点为止（没找到）。也就是说，时间复杂度为 O(n)。同样，当我们要插入新数据的时候，也要经历同样的查找过程，从而确定插入位置。
而二分查找法只适用于有序数组，不适用于链表。
假如我们每相邻两个节点增加一个指针（或者理解为有三个元素进入了第二层），让指针指向下下个节点。
这样所有新增加的指针连成了一个新的链表，但它包含的节点个数只有原来的一半（上图中是 7, 19, 26）。在插入一个数据的时候，决定要放到那一层，取决于一个算法（在 redis 中 t_zset.c 有一个 zslRandomLevel 这个方法）。
现在当我们想查找数据的时候，可以先沿着这个新链表进行查找。当碰到比待查数据大的节点时，再回到原来的链表中的下一层进行查找。比如，我们想查找 23，查找的路径是沿着下图中标红的指针所指向的方向进行的：
-
23 首先和 7 比较，再和 19 比较，比它们都大，继续向后比较。
-
但 23 和 26 比较的时候，比 26 要小，因此回到下面的链表（原链表），与 22 比较。
-
23 比 22 要大，沿下面的指针继续向后和 26 比较。23 比 26 小，说明待查数据23 在原链表中不存在
在这个查找过程中，由于新增加的指针，我们不再需要与链表中每个节点逐个进行比较了。需要比较的节点数大概只有原来的一半。这就是跳跃表。
- 为什么不用 AVL 树或者红黑树？
因为 skiplist 更加简洁。
源码：server.h
typedef struct zskiplistNode {
sds ele; /* zset 的元素 */
double score; /* 分值 */
struct zskiplistNode *backward; /* 后退指针 */
struct zskiplistLevel {
struct zskiplistNode *forward; /* 前进指针，对应 level 的下一个节点 */ unsigned long span; /* 从当前节点到下一个节点的跨度（跨越的节点数） */
} level[]; /* 层 */
} zskiplistNode;
typedef struct zskiplist {
struct zskiplistNode *header, *tail; /* 指向跳跃表的头结点和尾节点 */
unsigned long length; /* 跳跃表的节点数 */
int level; /* 最大的层数 */
} zskiplist;
typedef struct zset {
dict *dict;
zskiplist *zsl;
} zset;
随机获取层数的函数：
源码：t_zset.c
int zslRandomLevel(void) {
int level = 1;
while ((random()&0xFFFF) < (ZSKIPLIST_P * 0xFFFF))
level += 1;
return (level<ZSKIPLIST_MAXLEVEL) ? level : ZSKIPLIST_MAXLEVEL;
}
应用场景
- 排行榜
id 为 6001 的新闻点击数加 1：zincrby hotNews:20190926 1 n6001
获取今天点击最多的 15 条：zrevrange hotNews:20190926 0 15 withscores
其他数据结构简介
https://redis.io/topics/data-types-intro
BitMaps
Bitmaps 是在字符串类型上面定义的位操作。一个字节由 8 个二进制位组成。
set k1 a
获取 value 在 offset 处的值（a 对应的 ASCII 码是 97，转换为二进制数据是 01100001）
getbit k1 0
修改二进制数据（b 对应的 ASCII 码是 98，转换为二进制数据是 01100010）
setbit k1 6 1
setbit k1 7 0
get k1
统计二进制位中 1 的个数
bitcount k1
获取第一个 1 或者 0 的位置
bitpos k1 1
bitpos k1 0
BITOP 命令支持 AND 、 OR 、 NOT 、 XOR 这四种操作中的任意一种参数：
BITOP AND destkey srckey1 … srckeyN ，对一个或多个 key 求逻辑与，并将结果保存到 destkey
BITOP OR destkey srckey1 … srckeyN，对一个或多个 key 求逻辑或，并将结果保存到 destkey
BITOP XOR destkey srckey1 … srckeyN，对一个或多个 key 求逻辑异或，并将结果保存到 destkey
BITOP NOT destkey srckey，对给定 key 求逻辑非，并将结果保存到 destkey
应用场景：
- 用户访问统计
- 在线用户统计
- Hyperloglogs
Hyperloglogs：提供了一种不太准确的基数统计方法，比如统计网站的 UV，存在一定的误差。- --------
HyperLogLogTest.java
- Streams
5.0 推出的数据类型。支持多播的可持久化的消息队列，用于实现发布订阅功能，借鉴了 kafka 的设计。
By the way
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曦轩我是科班出身的程序员，php，Android以及硬件方面都做过，不过最后还是选择专注于做 Java，所以有啥问题可以到公众号提问讨论（技术情感倾诉都可以哈哈哈），看到的话会尽快回复，希望可以跟大家共同学习进步，关于服务端架构，Java 核心知识解析，职业生涯，面试总结等文章会不定期坚持推送输出，欢迎大家关注~~~
