Redis数据类型

• 1. 数据类型
  • 1.1 String
    • 1.1.1 存储类型
    • 1.1.2 底层编码
    • 1.1.3 应用场景
  • 1.2 Hash
    • 1.2.1 存储类型
    • 1.2.2 应用场景
    • 1.2.3 不适合场景
  • 1.3 List
    • 1.3.1 存储类型
    • 1.3.2 应用场景
  • 1.4 Set
    • 1.4.1 存储类型
    • 1.4.2 常用命令
    • 1.4.3 应用场景
    • 1.5 ZSet
    • 1.5.1 存储类型
    • 1.5.2 常用命令
    • 1.5.3 应用场景
  • 1.6 BitMaps
  • 1.7 HyperLogLog
  • 1.8 Geo

1. 数据类型

String、Hash、List、Set、Zset、BitMaps、Hyperloglogs、Geo、Streams ….

Redis底层基于C语言实现。

1.1 String

1.1.1 存储类型

底层存储： int、float、String …

1.1.2 底层编码

编码方式：int（存储8字节长整型）、embstr(SDS格式：存储小于44字节的字符串)、raw（储存大于44字节的字符串）

1.1.3 应用场景

• 缓存热点数据
• 分布式数据共享（服务集群不会出现数据不一致情况）
• 分布式锁：setnx方法
  • redis分布式锁自动延长过期时间
  • 聊聊redis分布式锁的8大坑
    • 非原子操作

      setnx 与 expire 两个操作分开了

    • 忘了释放锁
    • 释放了别人的锁
    • 大量请求失败（都同时竞争1把锁,成均匀秒杀）

      =》分段、while(ture)自旋

    • 锁重入问题 =》使用可重入锁（redission框架=》Lua脚本实现)
    • 锁竞争问题（读、写）
    • 锁超时问题（watchdog:看门狗，定时续期，需要有总时间，不能无线续约)
    • 主从复制问题 （RedissonRedLock =》 大部分加锁成功，则加锁成功。（用的少，CP:zookeeper,AP:redis)
• 全局ID
  • INT类型,INCRBY, 利用原子性
  • 分库分表场景（一次获取一段，每段新增/获取不同的ID）
• 计数器
  • INT类型,INCRBY, 利用原子性
    • 文章阅读量、点赞数（允许一定的延迟、先写入redis，再定时同步到mysql）
  • 限流
    • 以访问者IP或其他信息作为KEY，访问一次增加1，超过次数，则返回false

如果一个对象有多个值，需要存储，应该怎么办？

1.2 Hash

1.2.1 存储类型

用来存储多个无序键值对，最大存储（2的32次方-1） 约40亿。

底层存储：zipList(双向链表：KV键值对小于512个 & KV长度小于64byte)

hashtable: (dictionary) hash冲突、rehash、扩容 （数组+ 链表）

结构：Map<Strig,Map<String,Object»

1.2.2 应用场景

购物车信息

key:用户id, field:商品id, value:商品数量

+1:hincr

-1:hdecr

删除：hincrby key field -1

全选：hgetall

商品数：hlen

1.2.3 不适合场景

• Field不能单独设置过期时间
• 考虑数量分布问题（如果数据量多，无法分布到多节点）

1.3 List

1.3.1 存储类型

存储有序字符串，数据可重复，最大存储数据量约40亿。quicklist （有序双向链表） 数据+链表（与hash存储结构不一样的是内部编码）

ziplist 与 linkedlist

lpush/rpush
lpop/rpop

1.3.2 应用场景

: 用户消息列表、公告列表、活动列表、博客的文章列表等等。

思路：存储所有字段，LRANGE 取出一页内容，按顺序显示。

: 分布式消息队列（PUB/SUB)

1.4 Set

1.4.1 存储类型

存储String类型的无序集合，最大存储数量约40亿（2的32次方-1）;用hashtable(数组+链表) 或intset 存储

1.4.2 常用命令

# 添加元素（1个或多个）
sadd key a b c d 

# 获取所有元素
smembers key

# 统计元素
scard key

# 随机获取元素
srandmember key

# 随机弹出元素 (可用作抽奖)
spop key

# 移除元素
spop key a b 

# 查看元素是否存在
sismember key a

1.4.3 应用场景

• 抽奖： spop key => 随机弹出

• 点赞、签到、打卡： sadd key(like:消息id) userId1 userId2 userId3 ....

  

• 商品筛选：集合操作：交集

  

  # 商品属性
  sadd brand:lenovo 联想小新Pro14
  sadd type:small 联想小新Pro14
  sadd cpu:intel 联想小新Pro14
  ...
    
  #商品筛选
  sinter brand:lenovo type:small cpu:intel    ==> 联想小新Pro14
  

  redis set 交集

• 用户关注、推荐模型 (结构、交集)

1.5 ZSet

1.5.1 存储类型

sorted set 存储有序元素。每个元素都有个score,按照scocre 从小到大排列,socre相同，按照key 的ASCII码排序。

默认使用ziplist编码。

跳表：

1.5.2 常用命令

# 添加元素(注意顺序：分值在前)
zadd myzsetkey 10 a 20 b 30 c 40 d

# 获取全部元素
zrange myzsetkey 0 -1 withscores
zrevrange myzsetkey 0 -1 withscores

# 根据分值区间获取值
zrangebyscore myzsetkey 20 40

# 获取元素分值
zscore myzsetkey c

# 根据value 或 分值移除元素
zrem myzsetkey a b 
zrem myzsetkey 10

# 统计元素个数
zcard myzsetkey

# 根据分值区间或个数
zcount myzsetkey 10 30

# 分值递增(分值增加2)
zincrby myzsetkey 2 a

# 获取元素排名
zrank myzsetkey b

# 获取倒序
zrev myzsetkey

1.5.3 应用场景

会动态变化的顺序列表

• 商品标签：

  

• 排行榜：（热榜、热搜）

  # 为新闻id为ID1000点击数增加1： zincrby hotnews:22222222 1 ID1000
  # 获取今天点击最多的10条数据：zrevrange hotnews:22222222 0 15 withscores
  

1.6 BitMaps

字符串类型上定义的位操作，1个字节有8个二进制表示。bit非常节省空间，可以用来做大数据量统计。在线用户统计

思路：如果用户id，对应一个ASCII码，即数字（且不重复）我们将设置具体的值，0101001.....  可以表示：从0-> 指定位数的最大值。如果某一个用户线下了，我们将对应bit位上的值设置0即可

=》类比：海量不重复数据中，查找数据是否存在。

1.7 HyperLogLog

不太精确的基数统计法，用来统计一个集合中不重复的元数个数，网页的UV；Redis中实现的HyperLogLog,只需要12K就能存储2的64次方个数据。

HyperLogLogTest分析

1.8 Geo

经纬度相关类型:计算距离等

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