redis數(shù)據(jù)類型及應用場景
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一、string
簡介:Strings數(shù)據(jù)類型是最常用、簡單的key-value類型,普通的key/ value 存儲都可以歸為此類。value不僅可以是字符串,也可以是數(shù)字。因為是二進制安全的,所以你完全可以把一個圖片文件的內(nèi)容作為string來存儲。Redis的string可以完全實現(xiàn)目前memcached的功能,并且效率更高。除了提供與 Memcached 一樣的get、set、incr、decr 等操作外,Redis還額外提供了下面一些操作:
1. 獲取字符串長度
2. 往字符串a(chǎn)ppend內(nèi)容
3. 設置和獲取字符串的某一段內(nèi)容
4. 設置及獲取字符串的某一位(bit)
5. 批量設置一系列字符串的內(nèi)容
常用命令: set,get,decr,incr,mget 等。
應用場景:
1. 應用 Memcached和CKV的所有場景。字符串和數(shù)字直接存取。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要先序列化,再set到value;相應的,get到value后需要反序列化。
2. 可以利用redis的INCR、INCRBY、DECR、DECRBY等指令來實現(xiàn)原子計數(shù)的效果。即可以用來實現(xiàn)業(yè)務上的統(tǒng)計計數(shù)需求。也可用于實現(xiàn)idmaker,即生成全局唯一的id。
3. 存放session key,實現(xiàn)一個分布式session系統(tǒng)。Redis的key可以方便地設置過期時間,用于實現(xiàn)session key的自動過期。驗證skey時先根據(jù)uid路由到對應的redis,如取不到skey,則表示skey已過期,需要重新登錄;如取到skey且校驗通過則升級此skey的過期時間即可。
4. Set nx或SetNx,僅當key不存在時才Set??梢杂脕磉x舉Master或?qū)崿F(xiàn)分布式鎖:所有Client不斷嘗試使用SetNx master myName搶注Master,成功的那位不斷使用Expire刷新它的過期時間。如果Master掛掉了key就會失效,剩下的節(jié)點又會發(fā)生新一輪搶奪。
5. 借助redis2.6開始支持的lua腳本,可以實現(xiàn)更安全的2種分布式鎖:一種適用于各進程競爭但總是單個進程獲取鎖并處理的場景。除非原處理進程掛掉因而鎖過期才會被其它進程獲取到鎖。無須主動解鎖。通過get、expire/pexpire、setnx ex| px的lua腳本實現(xiàn);一種適用于各進程競爭獲取鎖并處理的場景。通過set nx ex| px獲取鎖,用完需要通過先get判斷再del釋放鎖,否則在鎖過期之前不能獲取到鎖。
6. GetSet, 設置新值,返回舊值。比如實現(xiàn)一個計數(shù)器,可以用GetSet獲取計數(shù)并重置為0。
7. GetBit/SetBit/BitOp/BitCount, BitMap的玩法,比如統(tǒng)計今天的獨立訪問用戶數(shù)時,每個注冊用戶都有一個offset,他今天進來的話就把他那個位設為1,用BitCount就可以得出今天的總?cè)藬?shù)。
8. Append/SetRange/GetRange/StrLen,對文本進行擴展、替換、截取和求長度,對特定數(shù)據(jù)格式非常有用。
實現(xiàn)方式:String在redis內(nèi)部存儲默認就是一個字符串,被redisObject所引用,當遇到incr,decr等操作時會轉(zhuǎn)成數(shù)值型進行計算,此時redisObject的encoding字段為int。
二、Hash
簡介:Hash存的是字符串和字符串值之間的映射。Hash將對象的各個屬性存入Map里,可以只讀取/更新對象的某些屬性。這樣有些屬性超長就讓它一邊呆著不動,另外不同的模塊可以只更新自己關心的屬性而不會互相并發(fā)導致覆蓋沖突。
常用命令:hget,hset,hgetall 等。
應用場景:
1. 存放結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),比如用戶信息。在Memcached或CKV中,對于用戶信息比如用戶的昵稱、年齡、性別、積分等,我們需要先序列化后存儲為一個字符串的值,這時候在需要修改其中某一項時,通常需要將所有值取出反序列化后,修改某一項的值,再序列化存儲回去。這樣不僅增大了開銷,也不適用于一些可能并發(fā)操作的場合(比如兩個并發(fā)的操作都需要修改積分)。而Redis的Hash結(jié)構(gòu)可以使你像在數(shù)據(jù)庫中Update一個屬性一樣只修改某一項屬性值。如下圖:
2. Key是用戶ID, value是一個Map,這個Map的key是成員的屬性名,value是屬性值,這樣對數(shù)據(jù)的修改和存取都可以直接通過其內(nèi)部Map的Key(Redis里稱內(nèi)部Map的key為field), 也就是通過key(用戶ID) + field(屬性標簽) 就可以操作對應屬性數(shù)據(jù)了,既不需要重復存儲數(shù)據(jù),也不會帶來序列化和并發(fā)修改控制的問題。
3. 不過這里需要注意,Redis提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的屬性數(shù)據(jù),但是如果內(nèi)部Map的成員很多,那么涉及到遍歷整個內(nèi)部Map的操作,由于Redis單線程模型的緣故,這個遍歷操作可能會比較耗時,而對其它客戶端的請求完全不響應,這點需要格外注意。
4. 可用來建索引。比如User對象,除了id有時還要按name來查詢,可以建一個Key為user:name:id的Hash,在插入User對象時(set user:101{"id":101,"name":"calvin"}), 順便往這個hash插入一條(hset user:name:id calvin 101),這時calvin作為hash里的一個key,值為101。按name查詢的時候,用hgetuser:name:id calvin 就能從名為calvin的key里取出id。假如需要使用多種索引來查找某條數(shù)據(jù)時可以使用,一個hash key搞定,避免使用多個string key存放索引值。
5. HINCRBY同樣可用于實現(xiàn)idmaker。相對string類型的idmaker每一個類型需要一個key,hash類型的用一個key即可。
實現(xiàn)方式:
Redis Hash對應Value內(nèi)部實際就是一個HashMap,這里會有2種不同實現(xiàn),這個Hash的成員比較少時Redis為了節(jié)省內(nèi)存會采用類似一維數(shù)組的方式來緊湊存儲,而不會采用真正的HashMap結(jié)構(gòu),對應的value redisObject的encoding為zipmap,當成員數(shù)量增大時會自動轉(zhuǎn)成真正的HashMap,此時encoding為ht。
三、List
簡介:List是一個雙向鏈表,支持雙向的Pop/Push,江湖規(guī)矩一般從左端Push,右端Pop——LPush/RPop,而且還有Blocking的版本BLPop/BRPop,客戶端可以阻塞在那直到有消息到來。還有RPopLPush/ BRPopLPush,彈出來返回給client的同時,把自己又推入另一個list,LLen獲取列表的長度。還有按值進行的操作:LRem(按值刪除元素)、LInsert(插在某個值的元素的前后),復雜度是O(N),N是List長度,因為List的值不唯一,所以要遍歷全部元素,而Set只要O(log(N))。
按下標進行的操作:下標從0開始,隊列從左到右算,下標為負數(shù)時則從右到左。LSet ,按下標設置元素值。LIndex,按下標返回元素。LRange,不同于POP直接彈走元素,只是返回列表內(nèi)一段下標的元素,是分頁的最愛。LTrim,限制List的大小,比如只保留最新的20條消息。復雜度也是O(N),其中LSet的N是List長度,LIndex的N是下標的值,LRange的N是start的值+列出元素的個數(shù),因為是鏈表而不是數(shù)組,所以按下標訪問其實要遍歷鏈表,除非下標正好是隊頭和隊尾。LTrim的N是移除元素的個數(shù)。
常用命令:lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等。
應用場景:
1. 各種列表,比如twitter的關注列表、粉絲列表等,最新消息排行、每篇文章的評論等也可以用Redis的list結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)。
2 消息隊列,可以利用Lists的PUSH操作,將任務存在Lists中,然后工作線程再用POP操作將任務取出執(zhí)行。這里的消息隊列并沒有ack機制,如果消費者把任務給Pop走了又沒處理完就死機了怎么辦?解決方法之一是加多一個sorted set,分發(fā)的時候同時發(fā)到list與sorted set,以分發(fā)時間為score,用戶把任務做完了之后要用ZREM消掉sorted set里的job,并且定時從sorted set中取出超時沒有完成的任務,重新放回list。另一個做法是為每個worker多加一個的list,彈出任務時改用RPopLPush,將job同時放到worker自己的list中,完成時用LREM消掉。如果集群管理(如zookeeper)發(fā)現(xiàn)worker已經(jīng)掛掉,就將worker的list內(nèi)容重新放回主list。
3 利用LRANGE可以很方便的實現(xiàn)list內(nèi)容分頁的功能。
4. 取最新N個數(shù)據(jù)的操作:LPUSH用來插入一個內(nèi)容ID,作為關鍵字存儲在列表頭部。LTRIM用來限制列表中的項目數(shù)最多為5000。如果用戶需要的檢索的數(shù)據(jù)量超越這個緩存容量,這時才需要把請求發(fā)送到數(shù)據(jù)庫。
實現(xiàn)方式:
Redis list的實現(xiàn)為一個雙向鏈表,即可以支持反向查找和遍歷,更方便操作,不過帶來了部分額外的內(nèi)存開銷,Redis內(nèi)部的很多實現(xiàn),包括發(fā)送緩沖隊列等也都是用的這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
四、Set
簡介:是一種無序的集合,集合中的元素沒有先后順序,不重復。將重復的元素放入Set會自動去重。
常用命令:
sadd,spop,smembers,sunion等。
應用場景:
1. 某些需要去重的列表,并且set提供了判斷某個成員是否在一個set集合內(nèi)的重要接口,這個也是list所不能提供的。
2. 可以存儲一些集合性的數(shù)據(jù),比如在微博應用中,可以將一個用戶所有的關注人存在一個集合中,將其所有粉絲存在一個集合。Redis還為集合提供了求交集、并集、差集等操作,可以非常方便的實現(xiàn)如共同關注、共同喜好、二度好友等功能,對上面的所有集合操作,你還可以使用不同的命令選擇將結(jié)果返回給客戶端還是存集到一個新的集合中。又比如QQ有一個社交功能叫做“好友標簽”,大家可以給你的好友貼標簽,比如“大美女”、“土豪”、“歐巴”等等,這里也可以把每一個用戶的標簽都存儲在一個集合之中。
3. 想要知道某些特定的注冊用戶或IP地址,他們到底有多少訪問了某個頁面,可以這樣實現(xiàn):SADD page:day1:<page_id> <user_id> 。想知道特定用戶的數(shù)量,使用SCARD page:day1:<page_id>。 需要測試某個特定用戶是否訪問了這個頁面?SISMEMBER page:day1:<page_id>。
實現(xiàn)方式:
set 的內(nèi)部實現(xiàn)是一個 value永遠為null的HashMap,實際就是通過計算hash的方式來快速排重的,這也是set能提供判斷一個成員是否在集合內(nèi)的原因。
五、Sorted Set
簡介:有序集合,相比set,元素放入集合時還要提供該元素的分數(shù),可根據(jù)分數(shù)自動排序。
常用命令:
zadd,zrange,zrem,zcard等
使用場景:
1. 存放一個有序的并且不重復的集合列表,比如twitter 的public timeline可以以發(fā)表時間作為score來存儲,這樣獲取時就是自動按時間排好序的。
2. 可以做帶權(quán)重的隊列,比如普通消息的score為1,重要消息的score為2,然后工作線程可以選擇按score的倒序來獲取工作任務。讓重要的任務優(yōu)先執(zhí)行。
3. 排行榜相關:ZADD leaderboard <score> <username> 。 得到前100名高分用戶很簡單:ZREVRANGE leaderboard 0 99。用戶的全球排名也相似,只需要執(zhí)行:ZRANK leaderboard <username>。
4. 新聞按照用戶投票和時間排序,ZADD時的score = points / time^alpha, 這樣用戶的投票會相應的把新聞挖出來,但時間會按照一定的指數(shù)將新聞埋下去。
5. 過期項目處理:使用unix時間作為關鍵字,用來保持列表能夠按時間排序。對current_time和time_to_live進行檢索,完成查找過期項目的艱巨任務。另一項后臺任務使用ZRANGE...WITHSCORES進行查詢,刪除過期的條目。
實現(xiàn)方式:
Redis sorted set的內(nèi)部使用HashMap和跳躍表(SkipList)來保證數(shù)據(jù)的存儲和有序,HashMap里放的是成員到score的映射,而跳躍表里存放的是所有的成員,排序依據(jù)是HashMap里存的score,使用跳躍表的結(jié)構(gòu)可以獲得比較高的查找效率,并且在實現(xiàn)上比較簡單。
以上就是本次介紹的全部相關知識點,感謝大家的學習和對創(chuàng)新互聯(lián)的支持。
當前名稱:redis數(shù)據(jù)類型及應用場景知識點總結(jié)-創(chuàng)新互聯(lián)
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