概述

Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持多种类型的数据结构，如 字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets） 与范围查询， bitmaps， hyperloglogs 和 地理空间（geospatial） 索引半径查询。
本文讨论常用的五个数据类型：字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets）。

• Redis 自身是一个 Map，其中所有的数据都是采用 key : value 的形式存储
• 数据类型指的是存储的数据的类型，也就是 value 部分的类型，key 部分永远都是字符串

字符串（strings）

• 存储的数据：单个数据，最简单的数据存储类型，也是最常用的数据存储类型
• 存储数据的格式：key：str
• 存储内容：通常使用字符串，如果字符串以整数的形式展示，可以作为数字操作使用

存储空间：

string的基本操作

• get 、set
  -

• mget、mset
  
  不存在的key显示nil

• strlen、append
  
  

set和mset的底层差异

指令 --------> Redis(t1)
Redis处理数据(t2)
指令 <-------- Redis(t3)

n个数据的情况：
set: n*(t1+t2+t3)
mset: t1+t3+n*t2

set总体时间多：(n-1)*(t1+t3)

扩展操作

上例中设置key-ccie的生命周期为8秒，8秒后ccie被移除

Tips

• 数据操作成功与否的反馈与数据正常操作之间的差异

• 表示运行结果是否成功
   (integer) 0 → false 失败
   (integer) 1 → true 成功
• 表示运行结果值
   (integer) 3 → 3个
   (integer) 1 → 1个

• 数据未获取到
  （nil）等同于null
• 数据最大存储量512MB
• 数值最大范围（与java中的long的最大值一致）9223372036854775807

string业务场景

1. 微信投票，每个微信号每 4 小时只能投1票。
   可以使用为key设置生命周期，定义微信号为key，value为投票，生命周期为4小时

setex WeiXinID:12384932xx09 14400 No28

2. 企业数据库分表操作是基本操作，使用多张表存储同类型数据，但是对应的**主键 id **必须保证统一性，不能重复。Oracle 数据库具有 sequence 设定，可以解决该问题，但是 MySQL数据库并不具有类似的机制
   
   Redis利用incr key 、incrby key increment 用于控制数据库表主键id，为数据库表主键提供生成策略，保障数据库表的主键唯一性。

这是因为：

• string在Redis内部存储默认就是一个字符串，当遇到增减类操作incr，decr时会转成数值型进行计算。
• Redis所有的操作都是原子性的，采用单线程处理所有业务，命令是一个一个执行的，因此无需考虑并发带来的数据影响。

3. 主页高频访问信息显示，例如微博大V主页显示粉丝数与微博数量
   在Redis中为大V用户设定用户信息，以用户主键和属性值作为key，后台设定定时刷新（也可以使用hash）

user: id:3506728370:fans 65535
user: id:3506728370:follow 78

数据库中的热点数据key命名惯例，key 的设置约定
表名 ：主键名 ：主键值 ：字段名
如-order ：id ：390472345 ：name

散列（hashes）

如上的大V主页的例子，使用str数据类型显得太过于笨重，需要对一系列存储的数据进行编组，方便管理。这个时候可以使用Hash散列。

• 一个存储空间保存多个键值对数据
• 底层使用哈希表结构
  

Hash的基本操作

Tips

• hash类型下的value只能存储字符串，不允许存储其他数据类型
• 不存在嵌套现象
• 如果数据未获取到，对应的值为（nil）
• hash类型十分类似对象的数据存储形式，并且可以灵活添加删除对象属性。但hash设计初衷不是为了存储大量对象而设计的，切记不可滥用，更不可以将hash作为对象列表使用
• hgetall 操作可以获取全部属性，如果内部field过多，遍历整体数据效率就很会低，有可能成为访问瓶颈
• 每个 hash 可以存储 2^32 - 1 个键值对

Hash业务场景

1. 电商网站购物车设计与实现
   

• 以客户id作为key，每位客户创建一个hash存储结构存储对应的购物车信息
• 将商品编号作为field1，购买数量作为value进行存储
• 商品描述：商品ID作为field2，描述信息作为value，可以使用json格式
• 添加商品：追加全新的field与value
• 浏览：遍历hash
• 更改数量：自增/自减，设置value值
• 删除商品：删除field
• 清空：删除key
  

2. 给定数量不同商品的抢购，如销售手机充值卡时对30元、50元、100元商品推出抢购活动，每种商品抢购上限1000张

• 以商品id作为key
• 将参与抢购的商品id作为field
• 将参与抢购的商品数量作为对应的value
• 抢购时使用降值的方式控制产品数量
  

列表（lists）

• 多个数据，有顺序
• 底层使用双向链表，两边都可以进出
• key：value1 value2 value3…

顺序表与链表

1. 顺序表
   表头指针—n1—n2—n3—n4
   插入n0
   表头指针—n0—n1—n2—n3—n4

• n0后的每个数据要动一下
• 寻址快，变化慢

2.链表
表头指针—>n1—>n2—>n3—>n4
插入n0
表头指针–X-->n1—>n2—>n3—>n4 #断开链接
表头指针—>n0,n1—>n2—>n3—>n4 #链接插入的元素
表头指针—>n0—>n1—>n2—>n3—>n4

只需要改变插入元素前后
变化快，寻址慢

list的基本操作

• blpop key timeout
  
  list01已经没有数据的情况下，最后一个10秒内push数据后可以取出。
  辅助：
  
• lrem
  
  

Tips

• list中的数据都是string类型，最多2^32- 1 个元素 (4294967295)
• list具有索引的概念，操作数据时通常以队列或栈的形式进行操作
• 获取全部数据操作结束索引设置为-1
• list可以对数据进行分页操作，通常第一页的信息来自于list，第2页及更多的信息通过数据库的形式加载

list应用场景

1. 个人用户的关注列表需要按照用户的关注时间顺序进行展示，粉丝列表需要将最近关注的粉丝列在前
2. 企业运营过程中，如何保障多台服务器操作日志的统一按时间顺序输出？
   将logs发到同一Redis服务
   

集合（sets）

• 不重复的大量数据
• 与hash存储结构完全相同，仅存储field键，不存储值（nil），并且值是不允许重复的
  

set的基本操作

注意是members，不是member

srandmembers取出后原set不变
spop取出后原set该元素被弹出

set的扩展操作

集合计算
交：A∩B

并：A∪B

差：A-B

注意：集合差有方向性

将set01中的etaon移到set02：

set业务场景

1. 每位员工具有一个或多个角色，如何快速进行业务操作的权限校验？
   A员工的Role
   
2. 统计网站的PV（访问量）,UV（独立访客）,IP（独立IP）
   
   相同IP统计冲突，总数为集群元素数量

有序集合（sorted sets）

• 数据大量，有排序的要求
• 新的存储模型，可以保存可排序的数据
• zset：set基础上增加可排序值
  

sorted_set的基本操作

注意：

• min与max用于限定搜索查询的条件
• start与stop用于限定查询范围，作用于索引，表示开始和结束

别忘了withscores

• 显示s-set01中score 10到122的元素，且取从第一个索引的前两个：
  
  对比，从第二个索引的前2个
  
• 元素etaon：88被删除
  
  
  
  注意：交、并集后score为相加的结果
  

set的扩展操作

Tips

• score保存的数据存储空间是64位，如果是整数范围是-9007199254740992~9007199254740992
• score保存的数据也可以是一个双精度的double值，基于双精度浮点数的特征，可能会丢失精度，使用时候要慎重
• sorted_set 底层存储还是基于set结构的，因此数据不能重复，如果重复添加相同的数据，score值将被反复覆盖，保留最后一次修改的结果
  

zset应用场景

1. 排行榜或资源排序
   
   实际排名为：zrank结果+1

2. 带有权重的任务，优先处理权重高的任务，采用score记录权重。
   例如设定外贸订单优先于国内订单，总裁订单优先于员工订单，经理订单优先于员工订单：

• 设置外贸101，国内102，经理004，员工008
• 员工下的外贸单score值为101008（优先）
• 经理下的国内单score值为102004

注意：

• score长度必须是统一的，不足位补0。
• 第一排序规则首位不得是0

3. VIP用户到期管理
   使用time获得时间数据，设定到期时间
   
   当时间到达时，只需考量排名第一的用户提醒并移除