Redis简单数据结构及适用场景记录

phimor 发布于1年前

Redis简单数据结构及适用场景记录

1、五种基础数据结构

Redis 所有的数据结构都是以唯一的 key 字符串作为名称,然后通过这个唯一 key 值来获取相应的 value 数据。不同类型的数据结构的差异就在于 value 的结构不一样。

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①String 字符串

常见的用途就是缓存用户信息,我们将用户信息结构体使用 JSON 序列化成字符串,然后将序列化后的字符串塞进 Redis 来缓存。同样,取用户信息会经过一次反序列化的过程。

Redis 的字符串是动态字符串,是可以修改的字符串,内部结构实现上类似于 Java 的ArrayList,采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配。

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。

命令举例(set key value,get key)

简单设置,删除,计数

set name hello  OK  get name  "hello"  exists name  (integer) 1  del name  (integer) 1  get name  (nil)

合并操作

set name hello  OK  get name  "hello"  set name1 world  OK  set name2 !  OK  mget name name1 name2
  1. "hello"
  2. "world"
  3. "!"

批量更新

mset name boy name1 girl name2 unknown  OK  mget name name1 name2
  1. "boy"
  2. "girl"
  3. "unknown"

过期和 set 命令扩展

get name  "hello"  expire name 2  (integer) 1  get name  (nil)

setex等效于set +expire

setex name 5 wahah  OK  get name  "wahah"  get name  (nil)

计数

set age 30

OK

incr age

(integer) 31

incrby age 10

(integer) 41

incrby age -10

(integer) 31

如果一个字符串已经设置了过期时间,然后你调用了

set 方法修改了它,它的过期时间会消失。

②List (列表)

Redis 的列表相当于 Java 语言里面的 LinkedList,注意它是链表而不是数组。这意味着

list 的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),这点让人非常意外。

当列表弹出了最后一个元素之后,该数据结构自动被删除,内存被回收。

Redis 的列表结构常用来做异步队列使用。将需要延后处理的任务结构体序列化成字符串塞进 Redis 的列表,另一个线程从这个列表中轮询数据进行处理。

key = books value=python java golang

lindex 相当于 Java 链表的get(int index)方法,它需要对链表进行遍历,性能随着参数

index 增大而变差。

ltrim 和字面上的含义不太一样,个人觉得它叫 lretain(保留) 更合适一些,因为 ltrim 跟的两个参数start_index 和end_index 定义了一个区间,在这个区间内的值,

ltrim 要保留,区间之外统统砍掉。

rpush books python java golang

(integer) 3

lindex books 1

"java"

lindex books 0

"python"

ltrim books 0 1

OK

lindex books 0

"python"

lindex books 1

"java"

lindex books 2

(nil)

lrange books 0 -1 # 获取所有元素,O(n) 慎用 1)

"python"

③hash (字典)

Redis 的字典相当于 Java 语言里面的 HashMap,它是无序字典。内部实现结构上同

Java 的 HashMap 也是一致的,同样的数组 + 链表二维结构。第一维 hash 的数组位置碰撞时,就会将碰撞的元素使用链表串接起来。

不同的是,Redis 的字典的值只能是字符串,另外它们 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。

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 的子指令中,循序渐进地将旧 hash 的内容一点点迁移到新的 hash 结构中。

当 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。

hash 结构也可以用来存储用户信息,不同于字符串一次性需要全部序列化整个对象,

hash 可以对用户结构中的每个字段单独存储。这样当我们需要获取用户信息时可以进行部分获取。而以整个字符串的形式去保存用户信息的话就只能一次性全部读取,这样就会比较浪费网络流量。

hash 也有缺点,hash 结构的存储消耗要高于单个字符串,到底该使用 hash 还是字符串,需要根据实际情况再三权衡。

hset bookss golang "concurrency in go"  (integer) 1  hset bookss java "think in java"  (integer) 1  hset bookss python "python cookbook"  (integer) 1  hgetall bookss
  1. "golang"
  2. "concurrency in go"
  3. "java"
  4. "think in java"
  5. "python"
  6. "python cookbook"

hlen books (integer) 3

hget books java "think in java"

hset books golang "learning go programming" # 因为是更新操作,所以返回 0 (integer) 0

hget books golang "learning go programming"

hmset books java "effective java" python "learning python" golang "modern golang programming" # 批量 set

OK

④set (集合)

Redis 的集合相当于 Java 语言里面的 HashSet,它内部的键值对是无序的唯一的。它的内部实现相当于一个特殊的字典,字典中所有的 value 都是一个值NULL。

当集合中最后一个元素移除之后,数据结构自动删除,内存被回收。 set 结构可以用来存储活动中奖的用户 ID,因为有去重功能,可以保证同一个用户不会中奖两次。

sadd books python

(integer) 1

sadd books python # 重复

(integer) 0

sadd books java golang

(integer) 2

smembers books # 注意顺序,和插入的并不一致,因为 set 是无序的

  1. "java"
  2. "python"
  3. "golang"

sismember books java # 查询某个 value 是否存在,相当于 contains(o)

(integer) 1

sismember books rust

(integer) 0

scard books # 获取长度相当于 count()

(integer) 3

spop books # 弹出一个

"java"

⑤zset (有序列表)

zset 可能是 Redis 提供的最为特色的数据结构,它也是在面试中面试官最爱问的数据结构。它类似于 Java 的 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。它的内部实现用的是一种叫着「跳跃列表」的数据结构。

zset 中最后一个 value 被移除后,数据结构自动删除,内存被回收。 zset 可以用来存粉丝列表,value 值是粉丝的用户 ID,score 是关注时间。我们可以对粉丝列表按关注时间进行排序。

zset 还可以用来存储学生的成绩,value 值是学生的 ID,score 是他的考试成绩。我们可以对成绩按分数进行排序就可以得到他的名次。

zadd books 9.0 "think in java"

(integer) 1

zadd books 8.9 "java concurrency"

(integer) 1

zadd books 8.6 "java cookbook"

(integer) 1

zrange books 0 -1 # 按 score 排序列出,参数区间为排名范围

  1. "java cookbook"
  2. "java concurrency"
  3. "think in java"

zrevrange books 0 -1 # 按 score 逆序列出,参数区间为排名范围

  1. "think in java"
  2. "java concurrency"
  3. "java cookbook"

zcard books # 相 当 于 count()

(integer) 3

zscore books "java concurrency" # 获取指定 value 的 score

"8.9000000000000004" # 内部 score 使用 double 类型进行存储,所以存在小数点精度问题

zrank books "java concurrency" # 排名

(integer) 1

zrangebyscore books 0 8.91 # 根据分值区间遍历 zset

  1. "java cookbook"
  2. "java concurrency"

zrangebyscore books -inf 8.91 withscores # 根据分值区间 (-∞, 8.91] 遍历 zset,同时返回分值。inf 代表 infinite,无穷大的意思。

  1. "java cookbook"
  2. "8.5999999999999996"
  3. "java concurrency" 4) "8.9000000000000004"

zrem books "java concurrency" # 删 除 value

(integer) 1

zrange books 0 -1

  1. "java cookbook"
  2. "think in java"

参考资料

--------------------Redis深度历险:核心原理和应用实践

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