redis五种数据结构及应用场景
redis五种数据结构及应用场景
redis五种数据结构及应用场景
1. string(字符串)
1.1. string介绍
在Redis中String是可以修改的,称为动态字符串(Simple Dynamic String 简称 SDS),说是字符串但它的内部结构更像是一个 ArrayList
,内部维护着一个字节数组,并且在其内部预分配了一定的空间,以减少内存的频繁分配。
redis的内存分配机制是这样:
-
当字符串的长度小于 1MB时,每次扩容都是加倍现有的空间。
-
如果字符串长度超过 1MB时,每次扩容时只会扩展 1MB 的空间。
这样既保证了内存空间够用,还不至于造成内存的浪费,字符串最大长度为 512MB.。
1.2. 常用命令
set [key] [value] 给指定key设置值(set 可覆盖老的值)
get [key] 获取指定key 的值
del [key] 删除指定key
exists [key] 判断是否存在指定key
mset [key1] [value1] [key2] [value2] ...... 批量存键值对
mget [key1] [key2] ...... 批量取key
expire [key] [time] 给指定key 设置过期时间 单位秒
setex [key] [time] [value] 等价于 set + expire 命令组合
setnx [key] [value] 如果key不存在则set 创建,否则返回0
incr [key] 如果value为整数 可用 incr命令每次自增1
incrby [key] [number] 使用incrby命令对整数值 进行增加 number
1.3.应用场景
- 计数器
string类型的incr和decr命令的作用是将key中储存的数字值加一/减一,这两个操作具有原子性,总能安全地进行加减操作,因此可以用string类型进行计数,如微博的评论数、点赞数、分享数,抖音作品的收藏数,京东商品的销售量、评价数等。
2. 存储对象
利用JSON强大的兼容性、可读性和易用性,将对象转换为JSON字符串,再存储在string类型中,是个不错的选择,如用户信息、商品信息等。
2. Lisr(集合)
2.1. list集合介绍
Redis中列表(list)类型是用来存储多个有序的字符串,列表中的每个字符串成为元素(element),一个列表最多可以存储2^32 - 1个元素。
在Redis中,可以对列表两端插入(push)和弹出(pop),还可以获取指定范围的元素列表、获取指定索引下标的元素等。列表是一种比较灵活的数据结构,可以充当栈和队列的角色,在实际开发中有很多应用场景。
列表类型有以下特点:
-
列表中的元素是有序的,即可以通过索引下标获取某个元素或者某个范围内的元素列表;
-
列表中的元素可以是重复的
-
redis中的list底层可不是一个双向链表那么简单。当数据量较少的时候它的底层存储结构为一块连续内存,称之为ziplist(压缩列表),它将所有的元素紧挨着一起存储,分配的是一块连续的内存;当数据量较多的时候将会变成quicklist(快速链表)结构。
可单纯的链表也是有缺陷的,链表的前后指针 prev 和 next 会占用较多的内存,会比较浪费空间,而且会加重内存的碎片化。在redis 3.2之后就都改用ziplist+链表的混合结构,称之为 quicklist(快速链表)。
2.2. 常用命令
rpush [key] [value1] [value2] ...... 链表右侧插入
rpop [key] 移除右侧列表头元素,并返回该元素
lpop [key] 移除左侧列表头元素,并返回该元素
llen [key] 返回该列表的元素个数
lrem [key] [count] [value] 删除列表中与value相等的元素,count是删除的个数。 count>0 表示从左侧开始查找,删除count个元素,count<0 表示从右侧开始查找,删除count个相同元素,count=0 表示删除全部相同的元素
(PS: index 代表元素下标,index 可以为负数, index= 表示倒数第一个元素,同理 index=-2 表示倒数第二 个元素。)
lindex [key] [index] 获取list指定下标的元素 (需要遍历,时间复杂度为O(n))
lrange [key] [start_index] [end_index] 获取list 区间内的所有元素 (时间复杂度为 O(n))
ltrim [key] [start_index] [end_index] 保留区间内的元素,其他元素删除(时间复杂度为 O(n))
2.3.应用场景
- 消息队列
Redis的lpush + brpop命令组合即可实现阻塞队列,生产者客户端使用lpush从列表左侧插入元素,多个消费者客户端使用brpop命令阻塞式的争抢列表尾部的元素,多个客户端保证了消费的负载均衡和高可用;
- 最新列表
list类型的lpush命令和lrange命令能实现最新列表的功能,每次通过lpush命令往列表里插入新的元素,然后通过lrange命令读取最新的元素列表,如朋友圈的点赞列表、评论列表。
3. Hash(字典)
3.1. hash介绍
Redis 中的 Hash和 Java的 HashMap 更加相似,都是数组+链表的结构,当发生 hash 碰撞时将会把元素追加到链表上,值得注意的是在 Redis 的 Hash 中 value 只能是字符串.
3.2. 常用命令
hset [key] [field] [value] 新建字段信息
hget [key] [field] 获取字段信息
hdel [key] [field] 删除字段
hlen [key] 保存的字段个数
hgetall [key] 获取指定key 字典里的所有字段和值 (字段信息过多,会导致慢查询 慎用:亲身经历 曾经用过这个这个指令导致线上服务故障)
hmset [key] [field1] [value1] [field2] [value2] ...... 批量创建
hincr [key] [field] 对字段值自增
hincrby [key] [field] [number] 对字段值增加number
3.3.应用场景
- 购物车:hset [key] [field] [value] 命令, 可以实现以用户Id,商品Id为field,商品数量为value,恰好构成了购物车的3个要素。
- 存储对象:hash类型的(key, field, value)的结构与对象的(对象id, 属性, 值)的结构相似,也可以用来存储对象。
4. set(集合)
4.1. set介绍
Redis 中的 set和Java中的HashSet 有些类似,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被移除之后,数据结构被自动删除,内存被回收。
4.2. 常用命令
sadd [key] [value] 向指定key的set中添加元素
smembers [key] 获取指定key 集合中的所有元素
sismember [key] [value] 判断集合中是否存在某个value
scard [key] 获取集合的长度
spop [key] 弹出一个元素
srem [key] [value] 删除指定元素
4.3.应用场景
好友、关注、粉丝、感兴趣的人集合:
- sinter命令可以获得A和B两个用户的共同好友;
- sismember命令可以判断A是否是B的好友;
- scard命令可以获取好友数量;
- 关注时,smove命令可以将B从A的粉丝集合转移到A的好友集合
- 首页展示随机:美团首页有很多推荐商家,但是并不能全部展示,set类型适合存放所有需要展示的内容,而srandmember命令则可以从中随机获取几个。
- 存储某活动中中奖的用户ID ,因为有去重功能,可以保证同一个用户不会中奖两次。
5. zset(有序集合)
5.1. zset介绍
zset也叫SortedSet一方面它是个 set ,保证了内部 value 的唯一性,另方面它可以给每个 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作“跳跃列表”的数据结构。
5.2. 常用命令
zadd [key] [score] [value] 向指定key的集合中增加元素
zrange [key] [start_index] [end_index] 获取下标范围内的元素列表,按score 排序输出
zrevrange [key] [start_index] [end_index] 获取范围内的元素列表 ,按score排序 逆序输出
zcard [key] 获取集合列表的元素个数
zrank [key] [value] 获取元素再集合中的排名
zrangebyscore [key] [score1] [score2] 输出score范围内的元素列表
zrem [key] [value] 删除元素
zscore [key] [value] 获取元素的score
5.3.应用场景
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zset 可以用做排行榜,但是和list不同的是zset它能够实现动态的排序,例如: 可以用来存储粉丝列表,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。
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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。 我们对成绩按分数进行排序就可以得到他的名次。
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