Redis的学习笔记 day02_基本数据类型

Redis作为内存中的数据结构存储系统,它可以用作数据库、缓存和消息中间件。它的value支持多种类型的数据结构,基本数据结构包含:字符串(strings)散列(hashes)列表(lists)集合(sets)有序集合(sorted sets)五种。这五种数据结构在我们工作中经常使用到,面试过程中经常被问到,因此熟练掌握这5种基本数据结构的使用和应用场景是Redis知识最基础也是最重要的部分。

1. 字符串(strings)

1.1 类型介绍

字符串是Redis最简单的储存类型,它存储的值可以是字符串、整数或者浮点数,对整个字符串或者字符串的其中一部分执行操作;对整数或者浮点数执行自增(increment)或者自减(decrement)操作。

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Redis的字符串是一个由字节组成的序列,跟java里面的ArrayList有点类似,采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配,如图中所示,内部为当前字符串实际分配的空间 capacity 一般要高于实际字符串长度 len。当字符串长度小于 1M 时,扩容都是加倍现有的空间,如果超过 1M,扩容时一次只会多扩 1M 的空间。需要注意的是字符串最大长度为 512M。

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1.2 应用场景

字符串类型在工作中使用广泛,主要用于缓存数据,提高查询性能。比如存储登录用户信息、电商中存储商品信息、可以做计数器(想知道什么时候封锁一个IP地址(访问超过几次))等等。

操作指令

set key value: 添加一条String类型数据
get key: 获取一条String类型数据
mset key1 value1 key2 value2: 添加多条String类型数据
mget key1 key2: 获取多条String类型数据
incr key: 自增(+1)
incrby key step: 按照步长(step)自增
decr key: 自减(-1)
decrby key step: 按照步长(step)递减

实操

# 插入字符串
>set username zhangsan
"OK"

# 获取字符串
>get username
"zhangsan"

# 插入多个字符串
>mset age 18 address bj
"OK"

# 获取多个字符串
>mget username age
 1)  "zhangsan"
 2)  "18"

# 自增
>incr num
"1"
>incr num
"2"

# 自减
>decr num
"1"

# 指定步长自增
>incrby num 2
"3"
>incrby num 2
"5"

# 指定步长自减
>decrby num 3
"2"

# 删除
>del num
"1"

2. 散列(hashes)

2.1 类型介绍

散列相当于Java中的HashMap,内部是无序字典。实现原理跟HashMap一致。一个哈希表有多个节点,每个节点保存一个键值对。
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与Java中的HashMap不同的是,rehash 的方式不一样,因为 Java 的 HashMap 在字典很大时,rehash 是个耗时的操作,需要一次性全部 rehash。Redis 为了高性能,不能堵塞服务,所以采用了渐进式 rehash 策略。

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渐进式 rehash 会在 rehash 的同时,保留新旧两个 hash 结构,查询时会同时查询两个 hash 结构,然后在后续的定时任务中以及 hash 操作指令中,循序渐进地将旧 hash 的内容一点点迁移到新的 hash 结构中。当搬迁完成了,就会使用新的hash结构取而代之。

当 hash 移除了最后一个元素之后,该数据结构自动被删除,内存被回收。

2.2 应用场景

Hash也可以同于对象存储,比如存储用户信息,与字符串不一样的是,字符串是需要将对象进行序列化(比如json序列化)之后才能保存,而Hash则可以讲用户对象的每个字段单独存储,这样就能节省序列化和反序列的时间。如下:

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此外还可以保存用户的购买记录,比如key为用户id,field为商品id,value为商品数量。同样还可以用于购物车数据的存储,比如key为用户id,field为商品id,value为购买数量等等。
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操作指令

# 设置属性
hset keyname field1 value1 field2 value2
# 获取某个属性值
hget keyname field
# 获取所有属性值
hgetall keyname
# 删除某个属性
hdel keyname field
# 获取属性个数
hlen keyname
# 按照步长自增某个属性(该属性必须是数字)
hincrby keyname field step

实操

# 插入 hash 数据
>hset userInfo username zhangsan age 18 address bj
"3"

# 获取 hash 单条 field 数据
>hget userInfo username
"zhangsan"
>hget userInfo age
"18"

# 获取 hash 多个 field 数据
>hmget userInfo username age
1) "zhangsan"
2) "18"

# 获取 hash 所有 field 数据
>hgetall userInfo
1) "username"
2) "zhangsan"
3) "age"
4) "18"
5) "address"
6) "bj"

# 获取 hash 的 field 个数
>hlen userInfo
"3"

# 自增 hash 的某个 field
>hincrby userInfo age 2
"20"
>hincrby userInfo age 2
"22"

# 删除 hash 的某个 field
>hdel userInfo age
"1"

# 删除 hash 所有数据
>del userInfo
"1"

3. 列表(lists)

3.1 类型介绍

Redis中的lists相当于Java中的LinkedList,实现原理是一个双向链表(其底层是一个快速列表),即可以支持反向查找和遍历,更方便操作。插入和删除操作非常快,时间复杂度为 O(1),但是索引定位很慢,时间复杂度为 O(n)。

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删除
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3.2 应用场景

lists的应用场景非常多,可以利用它轻松实现热销榜;可以实现工作队列(利用lists的push操作,将任务存在lists中,然后工作线程再用pop操作将任务取出进行执行 );可以实现最新列表,比如最新评论等。

操作指令

# 左进
lpush key value1 value2 value3...

# 左出
lpop key

# 右进
rpush key value1 value2 value3...

# 右出
rpop key

# 从左往右读取 start和end是下标
lrange key start end

实操

# 从 list 左边依次插入
>lpush student zhangsan lisi wangwu
"3"

# 从 list 右边插入
>rpush student tianqi
"4"

# 从 list 左边弹出一个
>lpop liangshan
"wangwu"

# 从 list 右边弹出一个
>rpop liangshan
"tianqi"

# 获取 list 下标 0 ~ 1 的数据(左闭右闭)
>lrange liangshan 0 1
 1) "lisi"
 2) "zhangsan"

注意:blpop 阻塞版获取

为什么要阻塞版本的pop呢,主要是为了避免轮询。举个简单的例子如果我们用list来实现一个工作队列。执行任务的thread可以调用阻塞版本的pop去获取任务这样就可以避免轮询去检查是否有任务存在。当任务来时候工作线程可以立即返回,也可以避免轮询带来的延迟。

4. 集合(sets)

4.1 类型介绍

集合类似Java中的HashSet,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。

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4.2 应用场景

redis的sets类型是使用哈希表构造的,因此复杂度是O(1),它支持集合内的增删改查,并且支持多个集
合间的交集、并集、差集操作。可以利用这些集合操作,解决程序开发过程当中很多数据集合间的问题。比如计算网站独立ip,用户画像中的用户标签,共同好友等功能

操作指令

# 添加内容
sadd key value1 value2 

# 查询key里所有的值
smembers key 

# 移除key里面的某个value
srem key value 

# 随机移除某个value
spop key 

# 返回两个set的并集
 sunion key1 key2 

# 返回key1踢出交集的那部分(差集)
sdiff key1 key2 

# 跟siffer相反,返回交集
sinter key1 key2

实操

# 插入多条数据并去重
>sadd nums 1 2 3
"3"

# 插入多条数据并去重
>sadd nums 1 2 3
"0"

# 获取所有数据
>smembers nums
1) "1"
2) "2"
3) "3"

# 删除一条数据,返回的 1 表示删除了一条
>srem nums 2
"1"

# 弹出一条数据,返回的 1 表示弹出的数据值为 1
>spop nums
"1"

# 插入多条数据并去重
>sadd nums1 1 2 3
"3"
>sadd nums2 2 3 4
"3"

# 交集
>sinter nums1 nums2
1) "2"
2) "3"

# 差集
>sdiff nums1 nums2
1) "1"

# 并集
>sunion nums1 nums2
1) "1"
2) "2"
3) "3"
4) "4"

5. 有序集合(sorted sets)

5.1 类型介绍

sorted sets是Redis类似于 SortedSet 和 HashMap 的结合体,一方面它是一个 set,保证了内部 value 的唯一性,另一方面它可以给每个 value 赋予一个 score,代表这个 value 的排序权重。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。sorted sets中最后一个 value 被移除后,数据结构自动删除,内存被回收。

5.1.1 跳跃列表

sorted sets内部的排序功能是通过「跳跃列表」数据结构来实现的,它的结构非常特殊,也比较复杂。因为 zset 要支持随机的插入和删除,所以它不好使用数组来表示。我们先看一个普通的链表结构。在这里插入图片描述
我们需要这个链表按照 score 值进行排序。这意味着当有新元素需要插入时,要定位到特定位置的插入点,这样才可以继续保证链表是有序的。通常我们会通过二分查找来找到插入点,但是二分查找的对象必须是数组,只有数组才可以支持快速位置定位,链表做不到,那该怎么办?

想想一个创业公司,刚开始只有几个人,团队成员之间人人平等,都是联合创始人。随着公司的成长,人数渐渐变多,团队沟通成本随之增加。这时候就会引入组长制,对团队进行划分。每个团队会有一个组长。开会的时候分团队进行,多个组长之间还会有自己的会议安排。公司规模进一步扩展,需要再增加一个层级 —— 部门,每个部门会从组长列表中推选出一个代表来作为部长。部长们之间还会有自己的高层会议安排。

跳跃列表就是类似于这种层级制,最下面一层所有的元素都会串起来。然后每隔几个元素挑选出一个代表来,再将这几个代表使用另外一级指针串起来。然后在这些代表里再挑出二级代表,再串起来。最终就形成了金字塔结构。

想想你老家在世界地图中的位置:亚洲–>中国->安徽省->蚌埠市->固镇县->刘集镇->xxx村->xxxx号,也是这样一个类似的结构。

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「跳跃列表」之所以「跳跃」,是因为内部的元素可能「身兼数职」,比如上图中间的这个元素,同时处于 L0、L1 和 L2 层,可以快速在不同层次之间进行「跳跃」。

定位插入点时,先在顶层进行定位,然后下潜到下一级定位,一直下潜到最底层找到合适的位置,将新元素插进去。你也许会问,那新插入的元素如何才有机会「身兼数职」呢?

跳跃列表采取一个随机策略来决定新元素可以兼职到第几层。

首先 L0 层肯定是 100% 了,L1 层只有 50% 的概率,L2 层只有 25% 的概率,L3 层只有 12.5% 的概率,一直随机到最顶层 L31 层。绝大多数元素都过不了几层,只有极少数元素可以深入到顶层。列表中的元素越多,能够深入的层次就越深,能进入到顶层的概率就会越大。

5.2 应用场景

主要应用于根据某个权重进行排序的队列的场景,比如游戏积分排行榜,设置优先级的任务列表,学生成绩表等。Redis的学习笔记 day02_基本数据类型_第14张图片
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操作指令

# 添加元素
zadd key score value [score value...]

# 获取集合的值并按照score从小到大排列, 最小的是最上面
zrange key start end 

# 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, 最小的是最上面
zrangeByScore key score_min score_max 

# 删除
zrem key value 

# 获取key的集合有多少元素
zcard key

# 统计分数从小到大有多少元素 (闭区间)
zcount key score_min score_max 

# 获取value所在位置(从小到大排序,最小的是0)
zrank key value 

# 获取value所在的位置(从大到小排列, 最大的是0)
zrevrank key value 

实操

# 插入多条数据和分数并去重及排序
>zadd rank 66 zhangsan 88 lisi 77 wangwu 99 zhaoliu
"4"

# 插入多条数据及分数并去重及排序
>zadd rank 66 zhangsan 88 lisi 77 wangwu 99 zhaoliu
"0"

# 获取下标 0 ~ 3 的数据(左闭右闭)
>zrange rank 0 3
 1)  "zhangsan"
 2)  "wangwu"
 3)  "lisi"
 4)  "zhaoliu"

# 获取分数在 77 ~ 99 之间的数据(左闭右闭)
>zrangeByScore rank 77 99
 1)  "wangwu"
 2)  "lisi"
 3)  "zhaoliu"

# 删除一条数据
>zrem rank zhaoliu
"1"

# 查询元素的个数
>zcard rank
"3"

# 统计分数在 77 ~ 88 之间的数据(左闭右闭)
>zcount rank 77 88
"2"

# 获取指定元素的下标
>zrank rank zhangsan
"0"

# 获取指定元素的下标并反转
>zrevrank rank zhangsan
"2"

6. 补充

下面这些图来自我的好兄弟老王赞助,一个技术很强的全栈专家。

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