redis底层数据实现及应用场景

redis数据类型及底层实现

redis全局哈希表

Redis通过全局哈希表保存key-value键值对，全局哈希表其实就是一个数组，数组的每个元素称为一个哈希桶，哈希桶中的entry元素保存了*key和*value指针。
Redis解决哈希冲突的方式，是链式哈希，指同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存，它们之间依次用指针连接。
当链式哈希过长时就会导致元素查找效率降低，因此需要rehash，rehash也就是增加现有的哈希桶数量，让逐渐增多的entry元素能 在更多的桶之间分散保存，减少单个桶中的元素数量，从而减少单个桶中的冲突。
```
// entity示意
struct entity {
  *key,
  *value, // 指针，指向string、list、hash、sort set、set
  *next,
}
```

String

底层数据结构：

• 简单动态字符串

应用场景：

• 缓存
• 计数
• 共享session
• 限速

List

底层数据结构：

• 双向链表
• 压缩列表（默认）

当一个列表键包含了数量较多的元素，又或者列表中包含的元素都是比较长的字符串时，Redis 就会使用链表作为列表键的底层实现。

应用场景：

• 消息队列
• 栈
• 文章列表

Hash

底层数据结构：

• 压缩列表（默认）
• 哈希表

hash-max-ziplist-entries:表示用压缩列表保存时哈希集合中的最大元素个数。
hash-max-ziplist-value:表示用压缩列表保存时哈希集合中单个元素的最大⻓度。

如果我们往Hash集合中写入的元素个数超过了hash-max-ziplist-entries，或者写入的单个元素大小超过了 hash-max-ziplist-value，Redis就会自动把Hash类型的实现结构由压缩列表转为哈希表。
一旦从压缩列表转为了哈希表，Hash类型就会一直用哈希表进行保存，而不会再转回压缩列表了。在节省 内存空间方面，哈希表就没有压缩列表那么高效了。

应用场景：

• 聚集类key-value数据，例如实体的各种属性

Sort Set

底层数据结构：

• 压缩列表（默认）
• 跳表

zset-max-ziplist-entries 128：zset采用压缩列表时，元素个数最大值。默认值为128。
zset-max-ziplist-value 64：zset采用压缩列表时，每个元素的字符串长度最大值。默认值为64。

zset插入第一个元素时，会判断下面两种条件，zset-max-ziplist-entries的值是否等于0；zset-max-ziplist-value小于要插入元素的字符串长度，满足任一条件Redis就会采用跳跃表作为底层实现，否则采用压缩列表作为底层实现方式

应用场景：

• 排行榜
• 延迟消息队列，例如订单支付等待时间

Set

底层数据结构：

• 哈希表
• 整数数组

集合对象保存的所有对象都是整数值且保存的元素数量小于512个时使用整数数组

应用场景：

• 用户标签
• 抽奖功能

底层数据结构解释

• 简单动态字符串：

```
/*  
* 保存字符串对象的结构  
*/  
struct sdshdr {       
    int len;// buf 中已占用空间的长度      
    int free;// buf 中剩余可用空间的长度    
    char buf[];// buf 字符数组，用于记录我们的字符串  
};
```

• 双向链表： O(n)

```
  // 链表节点
  struct listNode{
      struct listNode *prev;
      struct listNode * next;
      void * value;  
  }

  // 链表
  struct list{   
      listNode  * head;//表头节点  
      listNode  * tail;//表尾节点   
      unsigned long len;//链表长度   
      void *(*dup) (void *ptr);//节点值复制函数 
      void (*free) (void *ptr);//节点值释放函数 
      int (*match)(void *ptr, void *key);//节点值对比函数
  }
```

• 压缩列表： O(n)
  压缩列表实际上类似于一个数组，数组中的每一个元素都对应保存一个数据，非常节省空间。和数组不同的是，压缩列表在 表头有三个字段zlbytes、zltail和zllen，分别表示列表⻓度、列表尾的偏移量和列表中的entry个数;压缩列 表在表尾还有一个zlend，表示列表结束。

• 哈希表： O(1)
  key-value键值对

• 跳表： O(logN)
  跳表在链表的基础 上，增加了多级索引，通过索引位置的几个跳转，实现数据的快速定位

• 整数数组： O(n)
  数组，元素为整数

redis应用场景

• 缓存
  redis最常用的就是缓存，redis数据存放在内存中，读写速度非常快，常用于热点数据缓存

• 分布式数据共享

  分布式session

• 分布式锁

  setnx只有不存在时才能添加成功，达到分布式锁的效果

• 全局ID

  利用incrby原子性，在分库分表的场景下一次性拿到一部分id，保证id不重复

• 计数器

  利用incr、decr、incrby、decrby原子性，实现计数器

• 限流

  利用int的incr、decr、incrby、decrby原子性实现计数，达到数量后限制

• 位统计

  利用bitmap数据结构进行二进制存储，可执行位计算，进行位统计

• 购物车

  可利用string或者hash记录购物车中商品基本信息以及商品数量，使用incr、decr、incrby、decrby操作数量

• 用户消息时间线timeline

• 消息队列

  基于发布订阅可实现消息队列的效果，redis5之后新增数据类型Stream可实现消息的持久化，真正实现消息队列的功能

• 抽奖

  spop，移除并返回集合中的一个随机元素

• 点赞、签到、打卡

  通过set实现点赞、取消点赞的操作，并且可以查看点赞记录以及点赞数量

• 标签

  通过set实现标签的记录与删除，与“点赞...”类似

• 筛选

  通过set类型的sinter得到集合的交集，实现筛选的功能

• 用户关注、推荐模型

  集合记录A关注的用户，B关注的用户，通过集合的交集可得到互相关注的记录，差集可推荐关注

• 排行榜

  有序集合记录点击率等，可进行排行统计