Redis基础篇

• 一、缓存数据库解决的两大问题
• • 1、解决了CPU及内存压力
  • 2、减少数据库IO的压力
• 二、Redis常用五大常用数据类型
• • 1、String 类型
  • • String 类型的数据结构
  • 2、列表 List
  • • List集合的数据结构
  • 3、集合 Set
  • • Set集合的数据结构
  • 4、哈希 Hash
  • • Hash哈希的数据结构
  • 5、有序集合 Zset （sorted set）
  • • Zset有序集合的数据结构
  • 跳跃表

一、缓存数据库解决的两大问题

1、解决了CPU及内存压力

其中就有一个最具代表性的问题：使用集群或分布式的时候，Session共享的问题。
解决方案：
1、 将 Cookie 存储到客户端。
缺点：

• 不安全
• 网络负担效率低

2、Session 复制
就是将一台服务器中得 session 对象 复制到 另一台服务器中得 session 对象。
缺点：session数据冗余、节点越多越浪费

3、存在文件服务器或者数据库里
缺点：大量的 IO 效率低

4、nosql缓存数据库
即完全存在缓存中，第一次登录，将session信息存在缓存中，第二次登录时，查看缓存中是否有登录信息即session，如果有就是登录状态。
优点：读的速度快、数据结构简单

这里采用的解决方案是使用缓存数据库即 NoSQL 数据库来实现 Session 共享，从而减轻CPU及内存压力。

2、减少数据库IO的压力

打破了传统关系型数据库以业务逻辑为依据的存储模式，而针对不同数据结构类型而改为以性能为有限的存储方式。

将一些经常要读取的数据存储到缓存数据库中，极大的减少了数据库IO的读操作，从而提高数据库的访问效率。

Redis是单线程+多路IO复用技术。

二、Redis常用五大常用数据类型

1、String 类型

String 是 Redis 最基本的类型，一个 key 对应一个 value。同时，一个 Redis 中的字符串 value 最多可以是 512M 。

String 类型是二进制安全的。意味着 Redis 的 String 类型可以包含任何数据。比如 JPG图片或者序列化的对象。

String 类型的数据结构

String的数据结构为简单动态字符串（Simple Dynamic String，缩写SDS）。是可以修改的字符串，内部结构实现上类似于 Java 的 ArrayList，采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配。

如图中所示，内部为当前字符串实际分配的空间，capacity 一般要高于实际字符串长度 len。当字符串长度小于1M时同时超过 capacity 的长度，扩容都是加倍现有的空间 capacity ，如果超过1M，扩容时一次只会也最多扩1M 的空间。需要注意的是字符串最大长度为 512M。

2、列表 List

单键多值
Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。

它的底层实际是个双向链表，对两端的操作性能较高，通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。

List集合的数据结构

List 的数据结构为快速链表 quickList。
首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储，这个结构是 zipList，也就是压缩列表。它将所有的元素紧挨着一起存储，分配的是一块连续的内存。当数据比较多的时候才会改成 quickList 。

因为普通的链表需要的附加额外的指针 prev 和 next ，会比较浪费空间。

Redis 将链表和 zipList 结合起来组成了 quickList 。也就能将多个 zipList 使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除功能，又不会出现太大的空间冗余。

3、集合 Set

Redis 的 集合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 就是一个很好的选择，并且 Set 提供了判断某个成员是否是在一个 Set 集合内的重要接口，这也是 List 所不能提供的。

Redis 的 Set 是 String 类型的无需集合。它底层其实是一个 value 为 null 的 hash 表，所以添加、删除、查找的时间复杂度都是 o(1)。

Set集合的数据结构

Set 数据结构是 dict 字典，字典使用 hash 表实现的。
Java 中 HashSet 的内部实现使用的是 HashMap，只不过所有的 value 都指向同一个对象。Redis 的 Set 结构也是一样的，它的内部也是使用 hash 结构，所有的 value 都指向同一个内部值。

4、哈希 Hash

Hash哈希的数据结构

Redis Hash 是一个键值对集合。
Redis Hash 是一个 String 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。类似 Java 里的 Map<String,Object>。

用户ID为查找的 Key，存储的 value 用户对象包含姓名、年龄、生日等信息，如果用普通的 key / value 结构来存储。主要有以下2种存储方式：

方法一的缺点：每次修改用户的某个属性时，要先反序列化将值改好后再序列化回去。开销比较大。

方法二缺点：用户ID 数据冗余。

最后一种使用 Redis 的 Hash 类型存储

这种方法，通过 key(用户ID) + field(标签属性) 就可以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。

5、有序集合 Zset （sorted set）

Redis 有序集合 Zset 与普通集合 Set 非常相似，是一个没有重复元素的字符串集合。
不同之处，有序集合的每一个成员都关联了一个评分（score），这个评分（score）被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中得成员。集合的成员是惟一的，但评分（score）是可以重复的。

由于元素是有序的，所以可以很快根据评分（score）或者次序（position）来获取一个范围的元素。同时，访问有序集合的中间元素也是非常快的，因此可以使用有序集合作为一个没有重复成员的只能列表。

Zset有序集合的数据结构

Zset（SortedSet）是 Redis 提供的一个非常特别的数据结构，一方面它等价于 Java 的数据结构 Map<String,Double>，可以给每一个元素 value 赋予一个权重 score，另一方面它又类似于 TreeSet，内部的元素会按照权重 score 进行排序，可以得到每一个元素的名次，开可以通过 score 的范围来获取元素列表。

Zset 底层使用了两个数据结构：
（1）hash，hash 的作用就是关联元素 value 和权重 score，保障元素 value 的唯一性，可以通过元素 value 找到相应的 score 值；
（2）跳跃表，跳跃表的目的在于给元素 value 排序，根据 score 的范围获取元素的列表。

跳跃表

有序集合在生活中比较常见，例如根据成绩对学生排名，根据得分对玩家排名等。对于有序集合的底层实现，可以用数组、平衡树、链表等。数组不便元素的插入、删除；平衡树或红黑树虽然效率高但结构复杂；链表查询需要遍历所有效率低。Redis采用的是跳跃表。跳跃表效率堪比红黑树，实现远比红黑树简单。

下面通过对比 有序链表 和 跳跃表 的实例来进行体验其效率
目标：从表中查出 51
（1）有序链表

要查找值为51的元素，需要从第一个元素开始依次查找、比较才能找到。共需要6次比较。

（2）跳跃表

从第2层开始，1节点比51节点小，向后比较，21节点比51节点小，继续向后比较，后面就是NULL了，所以从21节点向下到第1层。
在第1层，41节点比51节点小，继续向后，61节点比51节点大，所以从41向下
在第0层，51节点为要查找的节点，节点被找到，共查找4次。

从此可以看出跳跃表比有序链表效率要高