2023.12.28 关于 Redis 数据类型 List 内部编码、应用场景

目录

List 编码方式

早期版本

现今版本

List 实际应用

多表之间的关联关系

消息队列

频道（多列表）消息队列

微博 Timeline

栈 & 队列

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List 编码方式

早期版本

• 早期版本 List 类型的内部编码方式有两种

1. ziplist（压缩列表）
2. linkedlist（链表）

• 两个配置项

1. list-max-ziplist-entries 配置
2. list-max-ziplist-value 配置

注意：

• 现版本 Redis 已不再使用这两个配置项
• 且上述的 两种编码方式 为早期版本 Reids 中的 List 类型内部编码方式

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现今版本

• 现今版本 Redis 使用 quicklist 作为 List 类型的内部编码方式
• quicklist 相当于 ziplist 和 linkedlist 的结合

• quicklist 整体上还是一个 linkedlist ，但 linkedlist 的每个节点均为一个 ziplist

特点：

• 每个节点上的 ziplist 不会太大，且这多个 ziplist 通过链式结构链接起来

配置项：

• 该配置项描述了每个节点 ziplist 的阈值
• 当 ziplist 满足阈值，便将其分裂成多个列表节点，即多个 ziplist 
• 再将这多个 ziplist 通过链式结构链接起来

注意：

• 观察上图注释信息，ziplist 的阈值为可选项
• 所以我们还需针对当前业务场景，来选择合适的阈值！

实例理解

• 我们通过 object encoding key 来查看编码方式

List 实际应用

多表之间的关联关系

• 可将 list 作为 数组 这样的结构来存储多个元素

实例理解

• 使用 MySQL 表示学生和班级信息

• 上图 MySQL 表结构 可以很方便的实现 查询指定班级中有哪些同学
• Redis 所提供的查询功能 是不如 MySQL 的
• 所以我们可以通过往 Redis 中插入 List 类型键值对直接将 学生 和 班级信息 进行关联

• 结合上图实例，Redis 通过 List 类型 便可以将 学生 和 班级信息 关联起来
• 从而能很轻易的实现 查询指定班级中有哪些同学

注意：

• 此处除了使用 Hash 类型表示学生信息，也可使用 String + JSON 的方式来表示学生信息
• 即 具体 Redis 中的数据是如何组织的，都需根据实际的业务情况来决定

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消息队列

• 生产者消费者模型

• 上图的 brpop 为阻塞操作
• 当列表为空时，brpop 命令便会阻塞等待，一直等到其他客户端向列表中 lpush 元素为止

重点理解：

• 此处 只有一个消费者能抢到元素

通俗理解：

• 谁先执行的 brpop 命令，谁就能拿到这个新 lpush 的元素
• 该设定便能很好的构成 "轮询" 效果

实例理解

• 假设此时列表为空，三个消费者（A、B、C）按顺序执行 brpop 命令进行阻塞等待
• 即执行顺序为 消费者A ——> 消费者B ——> 消费者C
• 当有新元素到达列表时，该新元素将被 消费者A 获取，且 brpop 命令立即返回，标志着 消费者A 完成了一次消费操作
• 若消费者A 想要继续消费，必须再次执行 brpop 命令
• 此时执行顺序变为 消费者B ——> 消费者C ——> 消费者A
• 如果再有新元素到达，消费者B 将获取该元素，且 brpop 命令立即返回，标志着 消费者 B 完成了一次消费操作

总结：

• 上述实例所描述的这种轮询方式，即消费者们按照固定的顺序交替执行 brpop 命令
• 很好的实现了对阻塞队列的有序消费

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频道（多列表）消息队列

• 多列表/频道 这种场景是比较常见的

实例理解

• 日常使用的程序，比如抖音
• 一个频道 用来传输短视频数据
• 一个频道 用来传输弹幕
• 还可以有多个频道，用来传输点赞、转发、收藏、评论数据

优点：

• 多频道模式 一定程度上保证了在某种数据发生问题的时候，不会对其他数据造成影响
• 具有一定的 解耦合 作用

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微博 Timeline

• 每个用户都拥有属于自己的 Timeline（微博列表），现需要分页展示文章列表
• 此时便可以考虑使用列表，因为列表不但是有序的，且支持按照索引范围获取元素

实例理解

• 每篇微博使用 哈希结构存储
• 此处包含三个属性（title、timestamp、content）

hmset mblog:1 title xx timestamp 1476536196 content xxxxx
...
hmset mblog:n title xx timestamp 1476536196 content xxxxx

• 向用户 Timeline 添加微博，使用 List 类型
• 此处使用 user::mblogs 作为微博的键

lpush user:1:mblogs mblog:2 mblog:4
...
lpush user:k:mblogs mblog:n

• 分页获取用户的 Timeline
• 此处假设获取用户1 的前 5 篇微博

keylist = lrange user:1:mblogs 0 4
for key in keylist {
 hgetall key
}

问题一：

• 当前一页中有多少数据是不确定，所以有可能会导致 for 循环比较大
• 从而会触发多次 hgetall 命令，即多次 网络请求

解决方法：

• 使用 pipeline（流水线、管道）
• 虽然此处是多个 Redis 命令，但是通过 pipeline 我们可以将这些命令合并成一个 网络请求 进行通信
• 由此可以大大降低 客户端 和 服务器 之间的交互次数

问题二：

• lrange 在列表两端表现较好，获取列表中间的元素表现较差

解决方案：

• 将文章对应的 list 进行切分
• 假设某用户发布了 1w 篇微博，则 list 的长度为 1w
• 如果将这 1w 篇微博拆分成 10 份，即 每份1k 篇微博
• 此时如果想获取第 5k 篇左右的微博
• 即直接找到第五个列表，进行遍历即可
• 通过这样的拆分方式便能降低单个 list 的长度，并加快中间位置元素的查询速度

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栈 & 队列

• 同侧存取（lpush+lpop 或 rpush+rpop）为栈
• 异侧存取（lpush+rpop 或 rpush+lpop）为队列