Redis数据结构及使用场景

** 1、String **

常用命令:
除了get、set、incr、decr mget等操作外,Redis还提供了下面一些操作:
获取字符串长度
往字符串append内容
设置和获取字符串的某一段内容
设置及获取字符串的某一位(bit)
批量设置一系列字符串的内容

应用场景:
String是最常用的一种数据类型,普通的key/value存储都可以归为此类,value其实不仅是String,
也可以是数字:比如想知道什么时候封锁一个IP地址(访问超过几次)。INCRBY命令让这些变得很容易,通过原子递增保持计数。

实现方式:
m,decr等操作时会转成数值型进行计算,此时redisObject的encoding字段为int。

** 2、Hash **

常用命令:
hget,hset,hgetall 等。

应用场景:
我们简单举个实例来描述下Hash的应用场景,比如我们要存储一个用户信息对象数据,包含以下信息:

  • 用户ID,为查找的key,
  • 存储的value用户对象包含姓名name,年龄age,生日birthday 等信息,

如果用普通的key/value结构来存储,主要有以下2种存储方式:

  • 第一种方式将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储,
    如:set u001 “李三,18,20010101”
    这种方式的缺点是,增加了序列化/反序列化的开销,并且在需要修改其中一项信息时,需要把整个对象取回,并且修改操作需要对并发进行保护,引入CAS等复杂问题。

  • 第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对儿,用用户ID+对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值,
    如:
    mset user:001:name “李三”
    mset user:001:age 18
    user:001:birthday “20010101”

    虽然省去了序列化开销和并发问题,但是用户ID为重复存储,如果存在大量这样的数据,内存浪费还是非常可观的。

那么Redis提供的Hash很好的解决了这个问题,Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap,并提供了直接存取这个Map成员的接口,
如:
hmset user:001 name “李三” age 18 birthday “20010101”
也就是说,Key仍然是用户ID,value是一个Map,这个Map的key是成员的属性名,value是属性值,
这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过key(用户ID) + field(属性标签) 操作对应属性数据了,既不需要重复存储数据,也不会带来序列化和并发修改控制的问题。很好的解决了问题。

这里同时需要注意,Redis提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的属性数据,但是如果内部Map的成员很多,那么涉及到遍历整个内部Map的操作,由于Redis单线程模型的缘故,这个遍历操作可能会比较耗时,而另其它客户端的请求完全不响应,这点需要格外注意。
实现方式:
上面已经说到Redis Hash对应Value内部实际就是一个HashMap,实际这里会有2种不同实现,这个Hash的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储,而不会采用真正的HashMap结构,对应的value redisObject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht。

** 3、List **

常用命令:
lpush,rpush,lpop,rpop,lrange,BLPOP(阻塞版)等。

应用场景:
Redis list的应用场景非常多,也是Redis最重要的数据结构之一。
我们可以轻松地实现最新消息排行等功能。
Lists的另一个应用就是消息队列,可以利用Lists的PUSH操作,将任务存在Lists中,然后工作线程再用POP操作将任务取出进行执行。

实现方式:
Redis list的实现为一个双向链表,即可以支持反向查找和遍历,更方便操作,不过带来了部分额外的内存开销,Redis内部的很多实现,包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。

** RPOPLPUSH source destination **

命令 RPOPLPUSH 在一个原子时间内,执行以下两个动作:
将列表 source 中的最后一个元素(尾元素)弹出,并返回给客户端。
将 source 弹出的元素插入到列表 destination ,作为 destination 列表的的头元素。
如果 source 和 destination 相同,则列表中的表尾元素被移动到表头,并返回该元素,可以把这种特殊情况视作列表的旋转(rotation)操作。
一个典型的例子就是服务器的监控程序:它们需要在尽可能短的时间内,并行地检查一组网站,确保它们的可访问性。
redis.lpush “downstream_ips”, “192.168.0.10”
redis.lpush “downstream_ips”, “192.168.0.11”
redis.lpush “downstream_ips”, “192.168.0.12”
redis.lpush “downstream_ips”, “192.168.0.13”
Then:
next_ip = redis.rpoplpush “downstream_ips”, “downstream_ips”

** BLPOP **
假设现在有 job 、 command 和 request 三个列表,其中 job 不存在, command 和 request 都持有非空列表。考虑以下命令:
BLPOP job command request 30 #阻塞30秒,0的话就是无限期阻塞,job列表为空,被跳过,紧接着command 列表的第一个元素被弹出。

  1. “command” # 弹出元素所属的列表
  2. “update system…” # 弹出元素所属的值
    为什么要阻塞版本的pop呢,主要是为了避免轮询。举个简单的例子如果我们用list来实现一个工作队列。执行任务的thread可以调用阻塞版本的pop去获取任务这样就可以避免轮询去检查是否有任务存在。当任务来时候工作线程可以立即返回,也可以避免轮询带来的延迟。

** 4. Set **

常用命令:
sadd,srem,spop,sdiff ,smembers,sunion 等。

应用场景:
Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能,特殊之处在于set是可以自动排重的,当你需要存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时,set是一个很好的选择,并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口,这个也是list所不能提供的。
比如在微博应用中,每个人的好友存在一个集合(set)中,这样求两个人的共同好友的操作,可能就只需要用求交集命令即可。
Redis还为集合提供了求交集、并集、差集等操作,可以非常方便的实

实现方式:
set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap,实际就是通过计算hash的方式来快速排重的,这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

** 5.Sorted set **

常用命令:
zadd,zrange,zrem,zcard等

使用场景:
以某个条件为权重,比如按顶的次数排序.
ZREVRANGE命令可以用来按照得分来获取前100名的用户,ZRANK可以用来获取用户排名,非常直接而且操作容易。
Redis sorted set的使用场景与set类似,区别是set不是自动有序的,而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序,并且是插入有序的,即自动排序。
比如:twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储,这样获取时就是自动按时间排好序的。
比如:全班同学成绩的SortedSets,value可以是同学的学号,而score就可以是其考试得分,这样数据插入集合的,就已经进行了天然的排序。
另外还可以用Sorted Sets来做带权重的队列,比如普通消息的score为1,重要消息的score为2,然后工作线程可以选择按score的倒序来获取工作任务。让重要的任务优先执行。

需要精准设定过期时间的应用
比如你可以把上面说到的sorted set的score值设置成过期时间的时间戳,那么就可以简单地通过过期时间排序,定时清除过期数据了,不仅是清除Redis中的过期数据,你完全可以把Redis里这个过期时间当成是对数据库中数据的索引,用Redis来找出哪些数据需要过期删除,然后再精准地从数据库中删除相应的记录。

实现方式:
Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序,HashMap里放的是成员到score的映射,而跳跃表里存放的是所有的成员,排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率,并且在实现上比较简单。

** 6.Pub/Sub(消息订阅)**
Pub/Sub 从字面上理解就是发布(Publish)与订阅(Subscribe),在Redis中,你可以设定对某一个key值进行消息发布及消息订阅,
当一个key值上进行了消息发布后,所有订阅它的客户端都会收到相应的消息。这一功能最明显的用法就是用作实时消息系统,比如普通的即时聊天,群聊等功能。

客户端1:subscribe rain
客户端2:PUBLISH rain “my love!!!”
(integer) 2 代表有几个客户端订阅了这个消息

** 7.Transactions(事务) **
谁说NoSQL都不支持事务,虽然Redis的Transactions提供的并不是严格的ACID的事务(比如一串用EXEC提交执行的命令,在执行中服务器宕机,那么会有一部分命令执行了,剩下的没执行),但是这个Transactions还是提供了基本的命令打包执行的功能(在服务器不出问题的情况下,可以保证一连串的命令是顺序在一起执行的,中间有会有其它客户端命令插进来执行)。
Redis还提供了一个Watch功能,你可以对一个key进行Watch,然后再执行Transactions,在这过程中,如果这个Watched的值进行了修改,那么这个Transactions会发现并拒绝执行。

Session 1  
    (1)第1步  
    redis 127.0.0.1:6379> get age  
    "10"  
    redis 127.0.0.1:6379> watch age  
    OK  
    redis 127.0.0.1:6379> multi  
    OK  
    redis 127.0.0.1:6379>  
   
Session 2  
    (2)第2步  
    redis 127.0.0.1:6379> set age 30  
    OK  
    redis 127.0.0.1:6379> get age  
    "30"  
    redis 127.0.0.1:6379>  
  
Session 1     
    (3)第3步  
    redis 127.0.0.1:6379> set age 20  
    QUEUED  
    redis 127.0.0.1:6379> exec  
    (nil)  
    redis 127.0.0.1:6379> get age  
    "30"  
    redis 127.0.0.1:6379>  

第一步,Session 1 还没有来得及对age的值进行修改
第二步,Session 2 已经将age的值设为30
第三步,Session 1 希望将age的值设为20,但结果一执行返回是nil,说明执行失败,之后我们再取一下age的值是30,这是由于Session 1中对age加了乐观锁导致的。

原文链接:
http://blog.csdn.net/gaogaoshan/article/details/41039581

    原文作者:nextbang
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/1bc0d98d0c1a
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