谈谈Redis五种数据结构及真实应用场景 java

【谈谈Redis五种数据结构及真实应用场景】
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前言如果问你redis有哪些数据结构，你肯定可以一口气说出五种基本数据结构: String(字符串)、Hash(哈希)、List(列表)、Set(集合)、zset(有序集合)
你或许还知道它还有三种特殊的数据结构类型:Geospatial、Hyperloglog、Bitmap。
但如果问你在实际项目中用了哪些数据结构。你是不是觉得好像大大部分只是用了String的数据结构，就算缓存一个对象，也只是通过JSONObject.toJSONString(object)将它转为String存储。取的时候在把这个json字符串转为对象。
那么既然redis提供了5种基本数据结构，肯定都有特定的应用场合。
接下来会针对5种基本数据类型，来演示在实际开发中的应用场景。

一、String(字符串) 1. 简介 String 类型是 Redis 中最基本、最常用的数据类型，甚至被很多玩家当成 Redis 唯一的数据类型去使用。String 类型在 Redis 中是二进制安全(binary safe)的,这意味着 String 值关心二进制的字符串，不关心具体格式，你可以用它存储 json 格式或 JPEG 图片格式的字符串。
2、内部编码如果存储数字的话，是用int（8字节长整型）类型的编码; 如果存储非数字，小于等于39字节的字符串，是embstr编码；大于39个字节，则是raw编码。
有关redis的数据内部编码抽空整理一篇文章单独写
3、使用场景 (1) 存储一些配置数据
在前后分离式开发中，有些数据虽然存储在数据库，但是更改特别少。比如有个全国地区表。当前端发起请求后，后台如果每次都从关系型数据库读取，会影响网站整体性能。
我们可以在第一次访问的时候，将所有地区信息存储到redis字符串中，再次请求，直接从数据库中读取地区的json字符串，返回给前端。
(2) 缓存对象
将对象转为json存储，比如商品信息，用户信息。
(3) 数据统计
redis整型可以用来记录网站访问量，某个文件的下载量,签到人数、视频访问量等等。（自增自减）
(4) 时间内限制请求次数
比如已登录用户请求短信验证码，验证码在5分钟内有效的场景。
当用户首次请求了短信接口，将用户id存储到redis 已经发送短信的字符串中，并且设置过期时间为5分钟。当该用户再次请求短信接口，发现已经存在该用户发送短信记录，则不再发送短信。
(5) 订单号(全局唯一)
有时候你需要去生成一个全局唯一值的时候可以通过redis生成。关键命令:incrby(原子自增)。

SET order_no 2001 --假设订单号从2001开始,这里vlaue必须是int类型 INCRBY order_no 1 --自增1，这个时候返回2002

(6) 分布式session
当我们用nginx做负载均衡的时候，如果我们每个从服务器上都各自存储自己的session，那么当切换了服务器后，session信息会由于不共享而会丢失，我们不得不考虑第三应用来存储session。
通过我们用关系型数据库或者Redis等非关系型数据库。关系型数据库存储和读取性能远远无法跟Redis等非关系型数据库比。
4、常用命令

--增 set mykey "test"--为键设置新值，并覆盖原有值 setex mykey 10 "hello" -- 设置指定 Key 的过期时间为10秒,在存活时间可以获取value mset key3 "stephen" key4 "liu" --批量设置键 --删 del mykey --删除已有键 --改 incr mykey--值增加1,若该key不存在,创建key,初始值设为0,增加后结果为1 decrby mykey 5--值减少5 --查 exists mykey--判断该键是否存在，存在返回 1，否则返回0 get mykey--获取Key对应的value mget key3 key4 --批量获取键

二、Hash(哈希) 1、简介 Hash的数据结构我们可以简单理解为java中的 Map,这种结构就特别适合存储对象，上面的String的类型确实也可以存储对象，但每次修改对象中的某一个属性，都要拿出整个json字符串在修改这个属性，之后在重新插入，而hash的接口特点让我们可以只修改该对象的某一个属性。
hash数据类型在存储上述类型的数据时具有比 String 类型更灵活、更快的优势，具体的说，使用 String 类型存储，必然需要转换和解析 json 格式的字符串，即便不需要转换，在内存开销方面，还是 hash 占优势。
2、内部编码哈希类型元素个数小于512个，所有值小于64字节的话，使用ziplist编码,否则使用hashtable编码。
4、使用场景 (1) Redisson分布式锁
Redisson在实现分布式锁的时候，内部的用的数据就是hash而不是String。因为Redisson为了实现可重入加锁机制。所以在hash中存入了当前线程ID。
(2) 购物车列表
以用户id为key，商品id为field，商品数量为value，恰好构成了购物车的3个要素，如下图所示。

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这里涉及的命令如下

hset cart:{用户id} {商品id} 1# 添加商品hincrby cart:{用户id} {商品id} 1 # 增加数量hlen cart:{用户id} # 获取商品总数hdel cart:{用户id} {商品id} # 删除商品hgetall cart:{用户id} 获取购物车所有商品

说明:当前仅仅是将商品ID存储到了Redis中,在回显商品具体信息的时候,还需要拿着商品id查询一次数据库。
(3) 缓存对象
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。
在介绍String类型的应用场景时有所介绍，String + json也是存储对象的一种方式，那么存储对象时，到底用String + json还是用hash呢？
两种存储方式的对比如下表所示。

	string + json	hash
效率	很高	高
容量	低	低
灵活性	低	高
序列化	简单	复杂

一般对象用string + json存储，对象中某些频繁变化的属性可以考虑抽出来用hash存储。
3、常用命令

--增 hset key field1 "s"--若字段field1不存在,创建该键及与其关联的Hash, Hash中,key为field1 ,并设value为s ，若字段field1存在,则覆盖 hmset key field1 "hello" field2 "world" -- 一次性设置多个字段 --删 hdel key field1 --删除 key 键中字段名为 field1 的字段 del key-- 删除键 --改 hincrby key field 1 --给field的值加1 --查 hget key field1 --获取键值为 key,字段为 field1 的值 hlen key--获取key键的字段数量 hmget key field1 field2 field3 --一次性获取多个字段 hgetall key --返回 key 键的所有field值及value值 hkeys key--获取key 键中所有字段的field值 hvals key--获取 key 键中所有字段的value值

三、List(列表) 1、简介 List类型是按照插入顺序排序的字符串链表，一个列表最多可以存储2^32-1个元素。我们可以简单理解为就相当于java中的LinkesdList。
和数据结构中的普通链表一样，我们可以在其头部(left)和尾部(right)添加新的元素。在插入时，如果该键并不存在，Redis将为该键创建一个新的链表。与此相反，如果链表中所有的元素均被移除，那么该键也将会被从数据库中删除。

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2、内部编码如果列表的元素个数小于512个，列表每个元素的值都小于64字节（默认），使用ziplist编码，否则使用linkedlist编码。
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、使用场景有人会考虑用list数据结构来做一些朋友圈的点赞列表、评论列表、排行榜。也不是不可以但我个人觉得这些功能用set或zset来做会更加合适，下面会具体举例。
(1) 消息队列

lpop和rpush（或者反过来，lpush和rpop）能实现队列的功能。

但如果是这样你发现redis作为消息队列是不安全的，它不能重复消费，一旦消费就会被删除,同时做消费者确认ACK也麻烦所以一般在实际开发中一般很少用redis中消息队列，因为现在已经有Kafka、NSQ、RabbitMQ等成熟的消息队列了，它们的功能更加完善。
4、常用命令

--增 lpush mykey a b --若key不存在,创建该键及与其关联的List,依次插入a ,b，若List类型的key存在,则插入value中 rpush mykey a b --在链表尾部先插入b,在插入a（lpush list a b那么读的时候是b,a的顺序，而rpush是怎么放怎么读出来 --删 del mykey--删除已有键 --改 lset mykey 1 e--从头开始, 将索引为1的元素值,设置为新值 e,若索引越界,则返回错误信息 --查 lrange mykey 0 -1 --取链表中的全部元素，其中0表示第一个元素,-1表示最后一个元素。 lrange mykey 0 2--从头开始,取索引为0,1,2的元素 lpop mykey--获取头部元素,并且弹出头部元素,出栈

四、set(集合) 1、简介 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。
2、编码如果集合中的元素都是整数且元素个数小于512个，使用intset编码，否则使用hashtable编码。
应用场景既然set的集合的特性是:无序的、唯一的。那么我们考虑在一些唯一的场景下使用它。
(1) 抽奖活动
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。

sadd user 1 2 3 4 5--把所有员工(名称或编号)放入抽奖箱srandmember user 1-- 抽取一个一等奖(员工可以重复参与抽奖)spop user 1-- 抽取一个一等奖(员工不可以重复参与抽奖)srandmember user 3 --抽取3个二等奖smembers user --查看当前抽奖箱中参所有员工scard user--查看当前抽奖箱中参与抽奖的人数

(2) 点赞
保证一个用户只能点一个赞。key 可以是某某文章、微信朋友圈的文章id

sadd key userId--点赞(/收藏) srem key userId--取消点赞（/收藏）smembers key-- 获取所有点赞(/收藏)用户card key-- 获取点赞用户数量sismember key userId --判断是否点赞(/收藏)

(3) 好友人脉
key 可以是用户id

sadd userId1 1 2 3 4 5 sadd userId2 4 5 6 7 8 --某个user的好友id放入集合sinter userId1 userId2 --获取共同好友sdiff userId1 userId2 --给user2推荐user1的好友sismember userId1 5 sismember userId2 5 --验证某个用户是否同时被user1和user2关注

4、常用命令

--增 sadd myset a b c --若key不存在,创建该键及与其关联的set,依次插入a ,b,c。若key存在,则插入value中,若a 在myset中已经存在,则插入了 b 和 c 两个新成员。--删 spop myset--尾部的b被移出,事实上b并不是之前插入的第一个或最后一个成员 srem myset a d f --若f不存在, 移出 a、d ,并返回2--改 smove myset myset2 a --将a从 myset 移到 myset2，--查 sismember myset a --判断 a 是否已经存在，返回值为 1 表示存在。 smembers myset--查看set中的内容 scard myset--获取Set 集合中元素的数量 srandmember myset --随机的返回某一成员

五、zset(有序集合) 1、简介 Sorted-Sets中的每一个成员都会有一个分数(score)与之关联，Redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。成员是唯一的，但是分数(score)却是可以重复的。
2、数据编码当有序集合的元素个数小于128个，每个元素的值小于64字节时，使用ziplist编码，否则使用skiplist（跳跃表）编码
3、应用场景既然是 有序的，不可重复的列表，那么就可以做一些排行榜相关的场景。
1) 排行榜(商品销量，视频评分，用户游戏分数)

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4、常用命令

--增 zadd key 2 "two" 3 "three" --添加两个分数分别是 2 和 3 的两个成员 --删 zrem key one two--删除多个成员变量,返回删除的数量 --改 zincrby key 2 one --将成员 one 的分数增加 2，并返回该成员更新后的分数（分数改变后相应它的index也会改变） --查 zrange key 0 -1 WITHSCORES --返回所有成员和分数,不加WITHSCORES,只返回成员 zrange key start stop --按照元素的分值从小到大的顺序返回从start 到stop之间的所有元素 zscore key three --获取成员 three 的分数 zrangebyscore key 1 2 --获取分数满足表达式 1 < score <= 2 的成员 zcard key--获取 myzset 键中成员的数量 zcount key 1 2--获取分数满足表达式 1 <= score <= 2 的成员的数量 zrank key member --获取元素的排名，从小到大 zrevrank key member --获取元素的排名，从大到小

这篇文章就先写到这里，有关redis的数据内部编码，抽空在单独写一篇文章。

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