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一、“5种基础”数据类型

Redis 有望所有的key（键）都是字符串。我们在谈基础数据结构时，讨论的是存储值的数据类型，主要包括常见的5种数据类型，分别是：String、List、Set、Zset、Hash

1.1 Redis数据结构简介

Redis基础文章非常多，关于基础数据结构类型，我推荐你先看下官方网站内容 (opens new window)，然后再看下面的小结

首先对redis来说，所有的key（键）都是字符串。我们在谈基础数据结构时，讨论的是存储值的数据类型，主要包括常见的5种数据类型，分别是：String、List、Set、Zset、Hash。

image.png

 

1.2 基础数据结构详解

内容其实比较简单，我觉得理解的重点在于这个结构怎么用，能够用来做什么？所以我在梳理时，围绕图例，命令，执行和场景来阐述

1.2.1 String字符串

String是redis中最基本的数据类型，一个key对应一个value。

String类型是二进制安全的，意思是 redis 的 string 可以包含任何数据。如数字，字符串，jpg图片或者序列化的对象。

  • 图例

下图是一个String类型的实例，其中键为hello，值为world

 

  • 命令使用

 

  • 命令执行 
127.0.0.1:6379> set hello world
OK
127.0.0.1:6379> get hello
"world"
127.0.0.1:6379> del hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get hello
(nil)
127.0.0.1:6379> get counter
"2"
127.0.0.1:6379> incr counter
(integer) 3
127.0.0.1:6379> get counter
"3"
127.0.0.1:6379> incrby counter 100
(integer) 103
127.0.0.1:6379> get counter
"103"
127.0.0.1:6379> decr counter
(integer) 102
127.0.0.1:6379> get counter
"102"
  • 实战场景
  1. 缓存： 经典使用场景，把常用信息，字符串，图片或者视频等信息放到redis中，redis作为缓存层，mysql做持久化层，降低mysql的读写压力。
  2. 计数器：redis是单线程模型，一个命令执行完才会执行下一个，同时数据可以一步落地到其他的数据源。
  3. session：常见方案spring session + redis实现session共享

1.2.2 List列表

Redis中的List其实就是链表（Redis用双端链表实现List）。

使用List结构，我们可以轻松地实现最新消息排队功能（比如新浪微博的TimeLine）。List的另一个应用就是消息队列，可以利用List的 PUSH 操作，将任务存放在List中，然后工作线程再用 POP 操作将任务取出进行执行。

  • 图例

 

  • 命令使用

 

  • 使用列表的技巧
  1. lpush+lpop=Stack(栈)
  2. lpush+rpop=Queue（队列）
  3. lpush+ltrim=Capped Collection（有限集合）
  4. lpush+brpop=Message Queue（消息队列）
  • 命令执行 
127.0.0.1:6379> lpush mylist 1 2 ll ls mem
(integer) 5
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "mem"
2) "ls"
3) "ll"
4) "2"
5) "1"
127.0.0.1:6379> lindex mylist -1
"1"
127.0.0.1:6379> lindex mylist 10        # index不在 mylist 的区间范围内
(nil)
  • 实战场景微博
  1. TimeLine: 有人发布微博，用lpush加入时间轴，展示新的列表信息。
  2. 消息队列

1.2.3 Set集合

Redis 的 Set 是 String 类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。

Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。

  • 图例

     

  • 命令使用

     

  • 命令执行 
127.0.0.1:6379> sadd myset hao hao1 xiaohao hao
(integer) 3
127.0.0.1:6379> smember myset
1) "xiaohao"
2) "hao1"
3) "hao"
127.0.0.1:6379> sismember myset hao
(integer) 1
  • 实战场景
  1. 标签（tag）,给用户添加标签，或者用户给消息添加标签，这样有同一标签或者类似标签的可以给推荐关注的事或者关注的人。
  2. <stron>，可以放到set中实现</stron>

1.2.4 Hash散列

Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。

  • 图例

 

  • 命令使用

     

  • 命令执行 
127.0.0.1:6379> hset user name1 hao
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hset user email1 hao@163.com
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall user
1) "name1"
2) "hao"
3) "email1"
4) "hao@163.com"
127.0.0.1:6379> hget user user
(nil)
127.0.0.1:6379> hget user name1
"hao"
127.0.0.1:6379> hset user name2 xiaohao
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hset user email2 xiaohao@163.com
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall user
1) "name1"
2) "hao"
3) "email1"
4) "hao@163.com"
5) "name2"
6) "xiaohao"
7) "email2"
8) "xiaohao@163.com"
  • 实战场景
  1. 缓存： 能直观，相比string更节省空间，的维护缓存信息，如用<typo id="typo-2936" data-origin="能" ignoretag="true">户</typo>信息，视频信息等

1.2.5 Zset有序集合

Redis 有序集合和集合一样也是 string 类型元素的集合,且不允许重复的成员。不同的是每个元素都会关联一个 double 类型的分数。redis 正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。

  • 图例

 

  • 命令使用 
127.0.0.1:6379> zadd myscoreset 100 hao 90 xiaohao
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZRANGE myscoreset 0 -1
1) "xiaohao"
2) "hao"
127.0.0.1:6379> ZSCORE myscoreset hao
"100"
  • 实战场景
  1. 排行榜：有序集合经典使用场景。例如小说视频等网站需要对用户上传的小说视频做排行榜，榜单可以按照用户关注数，更新时间，字数等打分，做排行

二、3种特殊类型详解

Redis除了上文中5种基础数据类型，还有三种特殊的数据类型，分别是 HyperLogLogs（基数统计）， Bitmaps (位图) 和 geospatial （地理位置）

2.1 HyperLogLogs（基数统计）

Redis 2.8.9 版本更新了 Hyperloglog 数据结构！

  • 什么是基数？

举个例子，A = {1, 2, 3, 4, 5}， B = {3, 5, 6, 7, 9}；那么基数（不重复的元素）= 1, 2, 4, 6, 7, 9； （允许容错，即可以接受一定误差）

  • HyperLogLogs 基数统计用来解决什么问题？

这个结构可以非常省内存的去统计各种计数，比如注册 IP 数、每日访问 IP 数的页面实时UV、在线用户数，共同好友数等。

  • 它的优势体现在哪？

一个大型的网站，每天 IP 比如有 100 万，粗算一个 IP 消耗 15 字节，那么 100 万个 IP 就是 15M。而 HyperLogLog 在 Redis 中每个键占用的内容都是 12K，理论存储近似接近 2^64 个值，不管存储的内容是什么，它一个基于基数估算的算法，只能比较准确的估算出基数，可以使用少量固定的内存去存储并识别集合中的的唯一元素。而且这个估算的基数并不一定准确，是一个带有 0.81% 标准错误的近似值（对于可以接受一定容错的业务场景，比如IP数统计，UV等，是可以忽略不计的）。

  • 相关命令使用 
127.0.0.1:6379> pfadd key1 a b c d e f g h i    # 创建第一组元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount key1                    # 统计元素的基数数量
(integer) 9
127.0.0.1:6379> pfadd key2 c j k l m e g a      # 创建第二组元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount key2
(integer) 8
127.0.0.1:6379> pfmerge key3 key1 key2          # 合并两组：key1 key2 -> key3 并集
OK
127.0.0.1:6379> pfcount key3
(integer) 13

2.2 Bitmap （位存储）

Bitmap 即位图数据结构，都是操作二进制位来进行记录，只有0 和 1 两个状态。

  • 用来解决什么问题？

比如：统计用户信息，活跃，不活跃！ 登录，未登录！ 打卡，不打卡！ 两个状态的，都可以使用 Bitmaps！

如果存储一年的打卡状态需要多少内存呢？ 365 天 = 365 bit 1字节 = 8bit 46 个字节左右！

  • 相关命令使用

使用bitmap 来记录 周一到周日的打卡！ 周一：1 周二：0 周三：0 周四：1 ......

127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 1 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 2 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 3 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 4 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 5 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 6 1
(integer) 0

查看某一天是否有打卡！

127.0.0.1:6379> getbit sign 3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 5
(integer) 0

统计操作，统计 打卡的天数！

127.0.0.1:6379> bitcount sign # 统计这周的打卡记录，就可以看到是否有全勤！
(integer) 3

2.3 geospatial (地理位置)

Redis 的 Geo 在 Redis 3.2 版本就推出了! 这个功能可以推算地理位置的信息: 两地之间的距离, 方圆几里的人

2.3.1 geoadd

添加地理位置

127.0.0.1:6379> geoadd china:city 118.76 32.04 manjing 112.55 37.86 taiyuan 123.43 41.80 shenyang
(integer) 3
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 144.05 22.52 shengzhen 120.16 30.24 hangzhou 108.96 34.26 xian
(integer) 3
  • 规则

两级无法直接添加，我们一般会下载城市数据(这个网址可以查询 GEO： http://www.jsons.cn/lngcode)！

  • 有效的经度从-180度到180度。
  • 有效的纬度从-85.05112878度到85.05112878度。 
# 当坐标位置超出上述指定范围时，该命令将会返回一个错误。
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 39.90 116.40 beijin
(error) ERR invalid longitude,latitude pair 39.900000,116.400000

2.3.2 geopos

获取指定的成员的经度和纬度

127.0.0.1:6379> geopos china:city taiyuan manjing
1) 1) "112.54999905824661255"
   1) "37.86000073876942196"
2) 1) "118.75999957323074341"
   1) "32.03999960287850968"

获得当前定位, 一定是一个坐标值!

2.3.3 geodist

如果不存在, 返回空

  • 单位如下
  1. m
  2. km
  3. mi 英里
  4. ft 英尺 
127.0.0.1:6379> geodist china:city taiyuan shenyang m
"1026439.1070"
127.0.0.1:6379> geodist china:city taiyuan shenyang km
"1026.4391"

2.3.4 georadius

附近的人 ==> 获得所有附近的人的地址, 定位, 通过半径来查询

获得指定数量的人

127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km         以 100,30 这个坐标为中心, 寻找半径为1000km的城市
1) "xian"
2) "hangzhou"
3) "manjing"
4) "taiyuan"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km
1) "xian"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km withdist
1) 1) "xian"
   2) "483.8340"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km withcoord withdist count 2
1) 1) "xian"
   2) "483.8340"
   3) 1) "108.96000176668167114"
      2) "34.25999964418929977"
2) 1) "manjing"
   2) "864.9816"
   3) 1) "118.75999957323074341"
      2) "32.03999960287850968"

参数 key 经度 纬度 半径 单位 [显示结果的经度和纬度] [显示结果的距离] [显示的结果的数量]

2.3.5 georadiusbymember

显示与指定成员一定半径范围内的其他成员

127.0.0.1:6379> georadiusbymember china:city taiyuan 1000 km
1) "manjing"
2) "taiyuan"
3) "xian"
127.0.0.1:6379> georadiusbymember china:city taiyuan 1000 km withcoord withdist count 2
1) 1) "taiyuan"
   2) "0.0000"
   3) 1) "112.54999905824661255"
      2) "37.86000073876942196"
2) 1) "xian"
   2) "514.2264"
   3) 1) "108.96000176668167114"
      2) "34.25999964418929977"

参数与 georadius 一样

2.3.6 geohash(较少使用)

该命令返回11个字符的hash字符串

127.0.0.1:6379> geohash china:city taiyuan shenyang
1) "ww8p3hhqmp0"
2) "wxrvb9qyxk0"

将二维的经纬度转换为一维的字符串, 如果两个字符串越接近, 则距离越近

2.3.7 底层

geo底层的实现原理实际上就是Zset, 我们可以通过Zset命令来操作geo

127.0.0.1:6379> type china:city
zset

查看全部元素 删除指定的元素

127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1 withscores
 1) "xian"
 2) "4040115445396757"
 3) "hangzhou"
 4) "4054133997236782"
 5) "manjing"
 6) "4066006694128997"
 7) "taiyuan"
 8) "4068216047500484"
 9) "shenyang"
1)  "4072519231994779"
2)  "shengzhen"
3)  "4154606886655324"
127.0.0.1:6379> zrem china:city manjing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1
1) "xian"
2) "hangzhou"
3) "taiyuan"
4) "shenyang"
5) "shengzhen"