Redis Note（一）五大基础数据结构

（一）五大基础数据结构

A. string

• 概述：字符串是最基础的数据结构，redis所有的key都是string类型，且其他的数据结构都是基于string构建的。redis中string的value可以是string、数字（int float）甚至是二进制（图片、音频 & 视频），其value最大值不超过512MB。
• 主要操作
  1. 设置 & 获取value
     • 基础设置：直接使用set key value。
     • 过期设置：原子操作使用setex key seconds value。
     • 条件设置：设置key不存在时才能被新建，使用setnx key value。
     • 注意：若多个clients同时执行setnx，仅有一个client可设置成功（setnx即为redis中分布式锁的实现方案，具体实现请参考redis官方文档）。
     • 获取value：get key获取对应value，若不存在则会返回nil。
  2. 批量操作
     • 概述：提高业务处理效率，降低网络压力，但是单次批量操作不宜发送过多命令，容易导致redis阻塞和网络拥塞。
     • 批量设置mset key1 value1 key2 value2 key3 value3。
     • 批量获取mget key1 key2 key3。
  3. 计数操作
     • 概述：incr命令对value进行自增操作，若value不是整数则返回错误，若key不存在则从0开始增加（第一次执行完就为1）。
     • 基础命令为incr key & decr key
     • 指定增加数目：incrby key increment
  4. 低频使用命令
     • 追加值：append key value，比如原始的key对应的value是redis，使用了append key world后，value变成了redisworld。
     • value的长度：strlen key，单个中文被认为长度为3。
• 主要功能
  1. 缓存功能，免于直接调用database；
  2. 计数功能，基于incr实现；
  3. 共享session，因为web服务存在负载均衡的问题，一个用户多次访问可能会被分配至不同server。redis会存储所有server的session，统一获取；
  4. 限速，基于计数器的本质，确保一定时间内只能发送数次请求

  // 60s内只能尝试1次（比如短信验证场景）
  phoneNum = "1886*12***9";
  key = "msgLimitation:" + phoneNum;
  // setex 设置参数NX确保是全新的key才设置value为0
  isExists = redis.set(key, 0, "EX 60", "NX");
  if(isExists != null & redis.incr(key) <= 1) {
      //通过，第2次进入的时候进行语法判断，发现key的value变成了2，会进入下方限速区域
  }
  else {
      // 限速不通过
  }
  

B. hash

• 概述：redis内的hash类型的value包含多个fileds。比如key是user:10086，value里面有2个fields分别是name & age，具体对应的value是dave & 18。

• 主要操作

  1. 设置 & 获取value
     • 基础设置：hset key field value，设置成功会返回1，否则返回0。
     • 条件设置：当这个field不存在时才可被新建，使用hsetnx key field value实现。
     • 获取value：heget key field
  2. 删除fields：hdel key field1 [field2]，删除全部fields则该hash key就消失了。
  3. 计算长度
     • hlen key，可获得该key下的fields总数，便于粗略判断key的大小。
     • hstrlen key field，计算key的具体某个field的value的长度。
  4. 批量操作
     • 批量获取即hmget key field1 [field2]。
     • 批量设置即hmset key field1 value1 [field2 value2]。
  5. 判断field存在与否：hexists key field，根据存在与否返回1或0。
  6. 全量获取
     • 全部fields：使用hkeys key可看到key对应的所有fields，hlen key只能看到field的总数，不能看到具体内容。
     • 全部values：hvals key获得key对应的所有values。
     • 全量内容：hgetall key可以看到key下所有的fields和对应的values。
  7. 计数器：作用域也是对于key下具体的某个field，语法为hincrby key field。

• 优点：占用键少，合理使用可以减少内存消耗

C. list

• 概述：列表数据结构中的元素是有序的，且元素可以重复。
• 主要操作
  1. 基础操作
     • 头部添加：即左侧插入，lpush key value1 [value2]
     • 尾部添加：即右侧插入，rpush key value1 [value2]
     • 某元素位置添加：insert key before pivot value或者insert key after pivot value，在list元素为pivot前或后插入value元素。
     • 头部弹出：即取出最左侧元素，lpop key
     • 尾部弹出：即取出最右侧元素，rpop key
     • 删除指定元素：lrem key count value，删除count个key中等于value的元素。count > 0，从左往右删，count < 0则从右往左删，count=0全删。
     • 范围删除：ltrim key start end，仅保留start到end的部分，其他都删掉。
     • 修改：lset key index newValue对具体某个下标的元素做修改。
     • 列表的长度：llen key
  2. 查找
     • 获取全部元素：lrange key start end，例如lrange test 0 -1即把名为test的list的全部元素罗列出来。
     • 获取指定元素：lindex key index
  3. 阻塞操作
     • 弹出：blpop key1 key2 timeout或者brpop key1 key2 timeout，可对多个列表同时弹出，timeout设置为0代表会一直保持阻塞，一有新元素进入就弹出。若多个client都是用命令，则先触发命令的获得弹出内容。
• 主要功能：
  1. 消息队列：lpush + brpop的组合可实现阻塞队列（FIFO），生产者使用lpush，消费者使用brpop抢元素。若组合改为lpush + blpop即为栈。
  2. 文章列表：每个用户有自己阅读的文章列表。
     • 文章本身是用hash存储的，比如hmset article:1 title xx time 12321 content yyyy，hmset article:2 title zz time 12298 content nhs
     • 设置用户1号选手所阅读的文章列表，lpush user:1:articles article:1 article:2

D. set

• 概述：集合中无重复元素，且内部是无序的，无法通过index获取元素内容。
• 主要操作
  1. 基础操作
     • 添加元素：sadd key element1 [element2]，无需和hash一样必须使用hmset才能设置多个field-value。
     • 删除元素：srem key element1 [element2]。
     • 随机弹出元素：spop key
     • 计算元素个数：scard key，类似hlen的效果。
     • 获取全量元素：smembers key
  2. 查找
     • 判断是否存在某元素：sismember key element
     • 随机返回：srandmember key [count]，count若不填写，则返回一个元素，填了就根据数字返回。
  3. 集合间操作
     • 交集：sinter key1 key2 [key3]
     • 并集：sunion key1 key2 [key3]
     • 差集：sdiff key1 key2 [key3]，差集的含义是key1集合中有，但其他集合中没有的。
     • 存下结果：sinterstore newkey key1 key2 [key3]，把结果存到newkey这个set中。
• 主要功能：给用户添加标签，或给某类标签添加用户
• 注意：smembers，lrange，hgetall都是时间复杂度高的命令，建议用sscan

E. sorted_set

• 概述：保留了set的元素不重复这一特性，但是有序集合内的元素可进行排序，依据每个元素的score（多用于排行榜的场景）
• 主要操作
  1. 基础操作
     • 添加成员：zadd key score1 member1 [score2 member2]可添加其余参数，例如nx xx（类似setnx）
     • 删除成员：zrem key member1 [member2]
     • 删除排名内成员：zremrangebyrank key start end，删除升序排名start-end内的成员。
     • 删除分数内成员：zremrangebyscore key min max
     • 计算成员个数：zcard key
     • 某分数段内成员个数：zcount key min max
     • 增加成员分数：zincrby key increment member
  2. 查找 & 排名
     • 获取某个成员的分数：zscore key member
     • 返回排名范围的成员：zrange key start end [withscores] & zrevrange key start end [withscores]，带上参数后返回结果会有score显示。
     • 返回分数范围的成员：zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]，同样也有zrevrangebyscore。
     • 计算成员排名：zrank key member & zrevrank key member，前者是从低到高排名，后者反之。
  3. 集合间操作
     • 交集：zinterstore newkey numkeys key1 [key2]，newkey即结果保存到这个新集合中，numkeys意味着需要做交集计算的个数。
     • 并集：zunionstore newkey numkeys key1 [key2]
• 主要功能：一般用于排行榜系统，下方以点赞为场景进行展示
  1. 添加用户赞数：zadd user:ranking:2022_07_03 3 mike，每天有一个rank的有序集合，在2022.07.03的排行榜上，用户mike有3个赞。
  2. 后续点赞设计：zincrby user:ranking:2022_07_03 1 mike，后续每点一个赞就score+1。
  3. 取消赞设计：若用户注销，需删除时使用zrem user:ranking:2022_07_03 mike，此时mike被删除。
  4. 展示点赞排行榜：展示top10的点赞用户和他们的具体点赞数，则使用zrevrange user:ranking:2022_07_03 0 9 withscores。
  5. 展示某个用户的排名和点赞数：排名为zrank user:ranking:2022_07_03 mike，点赞数为zscore user:ranking:2022_07_03 mike。