文章目录

  • 1. Redis数据类型
  • 2. String类型
    • 2.1 String基本信息
    • 2.2 常用命令
    • 2.3 业务场景
      • 2.3.1 String类型作为数值时的增减
      • 2.3.2 String 数据时效性设置
      • 2.3.3 String类型之高热度数据访问加速
  • 3. Hash类型
    • 3.1. Hash基本信息
    • 3.2. 常用命令
    • 3.3. 业务场景
      • 3.3.1. 电商网站购物车的设计与实现
      • 3.3.2. Hash实现抢购，限购发放优惠券，激活码等
  • 4. List类型
    • 4.1. List基本信息
    • 4.2. 常用命令
    • 4.3. 业务场景
      • 4.3.1. 微信朋友圈点赞，要求按照点赞顺序显示点赞好友信息。如果取消点赞，移除对应好友信息。
      • 4.3.2. 最新消息的展示
  • 5. Set类型
    • 5.1. Set基本信息
    • 5.2 常用命令
    • 5.3. 业务场景
      • 5.3.1. 随机操作数据
      • 5.3.2. 共同好友
      • 5.3.3. 同类型不重复数据的合并操作
      • 5.3.4. 访问量统计去重
      • 5.3.5. 黑白名单
  • 6. sorted_set类型（zset）
    • 6.1. zset基本信息
    • 6.2. 常用命令
    • 6.3. 业务场景
      • 6.3.1. 建立排序依据
      • 6.3.2. 会员短期体验之过期失效
  • 7. 数据类型实践案例
    • 7.1. 按次调用-计数器
    • 7.2. 微信会话
  • 8. 应用总结
  • 9. 心得体会
    • 9.1. 为什么用redis
    • 9.2. 用什么数据类型

1. Redis数据类型

五种redis数据类型与java的模型进行类比- string --> String
- hash --> Hashmap
- list --> LinkList
- set --> HashSet
- sorted_set --> TreeSetredis自身是一个Map类型的存储方式，其中所有的数据都是采用key:value的形式
存储因此提到redis数据类型指的都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

2. String类型

2.1 String基本信息

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：一个存储空间保存一个数据
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(但是仍是字符串)

2.2 常用命令

//添加/修改数据
set key value//获取数据
get key//删除数据
del key//添加/修改多个数据
mset key1 valueq key2 value2 …//获取多个数据
mget key1 key2 …//获取数据字符个数（字符串长度）
strlen key//追加信息到原始信息后部（如果原始信息存在就追加，否则新建）
append key value



2.3 业务场景

2.3.1 String类型作为数值时的增减

  1. 大型企业级应用中，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，那么如何解决？
  2. 解决思路：使用自增自减（应该还有别的方法，只要id不同即可，雪花算法）

  • 设置数值数据增加指定范围的值

    incr key          //自增1
incrby key increment  //增加指定数值
incrbyfloat key increment  //增加一个浮点数

  • 设置数值数据减少指定范围的值

    decr key            //自减1
decrby key increment //减少指定数值

  • String作为数值操作时的注意事项

    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。按数值进行操作的数据，如果原始数据不能转成数值，或超过了redis数值上线
范围，将会报错。9223372036854775807 (java中long型数据最大值，
Long.MAX_VALUE)

2.3.2 String 数据时效性设置

  1. 场景一：“某某综艺”，启动海选投票，只能通过微信投票，每个微信号每4个小时只能投1票。
  2. 场景二：电商商家开启热门商品推荐，热门商品不能一直处于热门期，每种商品热门期维持3天，3天后自动取消热门
  3. 场景三：新闻网站会出现热点新闻，热点新闻最大的特征是对时效性，如何自动控制热点新闻的时效性
  4. 解决思路：给用户设置一个唯一的id，并为其设置一个有效时长，当时间已经超过设定时间后将id删除。
  • 设置数据具有指定的声明周期
    redis 控制数据的生命周期，通过数据是否失效控制业务行为，适用于所有具有时效性限定控制的操作：

    setex key seconds value //增加、修改键值对并为其设定生命周期
psetex key milliseconds value //功能与上面一直，秒的单位不同

  • String 类型的注意事项：数据操作成功与否的反馈 
     1、表示运行结果是否成功（integer)0 –> false 失败（integer)1 –> true 成功2、表示运行结果值（integer)3 –> 3 3个（integer)1 –> 1 1个数据未获取到

    (nil）等同于null

2.3.3 String类型之高热度数据访问加速

  1. 主页高频访问信息显示控制，例如微博大V主页显示粉丝数与微博数量，这些数据就是热度数据，不断发生变化，这些数据如何放入Redis？
  2. 解决思路：设置时间定时刷新
  • 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，后台设定时间定时刷新即可。

    • user: id :5765898790:focuss:3050
    • user: id :5765898790:fans:117492300
    • user: id :5765898790:blogs:117744
  • 在Redis中以json格式存储大V用户，定时刷新。
    • set user: id :5765898790 {id:5765898790,focuss:3050,fans:117492300,blogs:117744}

3. Hash类型

3.1. Hash基本信息

String类型存储的困惑：
对象类数据的存储如果具有较为频繁的更新需求，操作会显得笨重，存容易，改麻烦。为了修改对象类型的数据更方便，因此引入hash类型：
为了区别与Redis中的键值对的称呼，hash中的键称为field，而key永远特指
Redis的键。新的存储需求：对一系列存储的数据进行编组，方便管理，典型应用存储对象信息
需要的内存结构：一个存储空间保存多少个键值对数据
hash类型：底层使用哈希表结构实现数据存储hash类型下的value只能存储字符串，不允许存储其他类型数据，不存在嵌套现象。如
果数据未获取到，对应的值为(nil)
每个hash可以存储232-1个键值对
hash类型十分贴近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
不是为了存储大量对象的，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fiekd过多，遍历整体数据效率就会很低，有可
能成为数据访问瓶颈。

3.2. 常用命令

//添加/修改数据
hset key field value//获取数据
hget key field
hgetall key//删除数据
hdel key field1 [field2]//添加/修改多个数据
hmset key field1 value1 field2 calue2//获取多个数据
hmget key field1 field2 …//获取哈希表中字段的数量
hlen key//获取哈希表中是否存在指定的字段
hexists key field//获取哈希表中所有的字段名和字段值
hkeys key //字段名
hvals key //字段值//设置指定字段的数值数据增加指定范围的值
hincrby key field increment //指定数值增长指定的数
hincrbyfloat key field increment//创建数据，如果有则不再创建，如果没有则创建
hsetnx key field value



3.3. 业务场景

3.3.1. 电商网站购物车的设计与实现


  1. 例如创建一个购物车：
  2. 当前仅仅是将数据存储到redis中，并没有起到加速的所用，因为我们仅仅查询到了用户的id和商品的id，显示的时候显示的用户名和商品的名称，商品信息还需要二次查询数据库。
    • 每条购物车中的商品记录保存成两条field
    • field1 专用于保存购买数量
      1、命名格式：商品id:nums
      2、保存数据：数值
    • field2 专用于保存购物车中显示的信息，包含文字描述，图片地址，所属商家信息等等
      1、命名格式：商品id:info
      2、保存数据：json

      但是出现很多用户都将同一个商品假如购物车，就会出现大量的重复信息，例如商品信息重复：

      因此我们可以将商品的信息单独的保存成一个哈希。

3.3.2. Hash实现抢购，限购发放优惠券，激活码等

  • 解决方案

    • 以商家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
    • 抢购时使用降至的方式控制产品数量

4. List类型

4.1. List基本信息

数据存储需求：存储多个数据，并对数据进入存储空间的顺序进行区分
需要的存储数据：一个存储空间保存多个数据，且通过数据可以体现进入顺序
list类型：保存多个数据，底层使用双向链表存储结构实现list类型数据操作注意事项
list 中保存的数据都是string类型的，数据总容量式是有限的，最多232-1个元素
（4294967295）
list具有索引的概念，但是操作数据时候通常以队列的形式进行入队出队操作，
或以栈的形式进入栈出栈的操作
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，通过第一页的信息来自list，第2页及更多的信息
通过数据库的形式加载

4.2. 常用命令

//添加/修改数据
lpush key value1 [value2] …
rpush key value1 [value2] …//获取数据
lrange key start stop //获取从左数第start到stop个元素，从0开始
lindex key index //查询第i个元素
llen key //list的长度//获取并移除数据
lpop key //获取并删除左边第一个元素
rpop key //获取并删除右边第一个元素//list 类型数组扩展操作
//规定时间内获取并移除数据
blpop key1 [key2] timeout
brpop key1 [key2] timeout



阻塞式获取，在规定时间内获取这个值，规定时间内如果还没有的时候可以等，直到
有值就可以获取到获取超时获取为空。
开两个客户端，一个设置15s内获取list1中的值，此时list1位空一直等待(阻塞)，
在15秒内另一个客户端存入到list1中数据，此时就被获取到。

4.3. 业务场景

4.3.1. 微信朋友圈点赞，要求按照点赞顺序显示点赞好友信息。如果取消点赞，移除对应好友信息。

  • 解决方案

    //移除指定数据
lrem key count value //count为移除的数量，value为移除哪个值

4.3.2. 最新消息的展示

  • twitter、新浪微博、腾讯微博中个人用于的关注列表需要按照用户的关注顺序进行展示，粉丝列表需要将最近关注的粉丝列在前面
  • 新闻、资讯类网站如何将最新的新闻或资讯按照发生的事件顺序展示
  • 企业运营过程中，系统将产生出大量的运营数据，如何保障堕胎服务器操作日志的统一顺序输出？

解决方案

  • 依赖list的数据具有顺序的特征对信息进行管理
  • 使用队列模型解决多路信息汇总合并的问题
  • 使用栈模型解决最新消息的问题

5. Set类型

5.1. Set基本信息

新的存储需求：存储大量的数据，在查询方面提供更高的效率
需要的存储结构：能够保存大量的数据，搞笑的内部存储机制，便于查询
set类型：与hash存储结构完全相同，仅存储键，不存储值（nil)，并且值式不允许
重复的。也就是只有键没有值的hashset类型不允许数据重复，如果添加的数据在set中已经存在，将只保留一份
set虽然与hash的存储结构相同，但是无法启用hash中存储值的空间

5.2 常用命令

//添加数据
sadd key menber1 [member2]//获取全部数据
smembers key//删除数据
srem key member1 [member2]//获取集合数据总量
scard key//判断集合中是否包含指定数据
sismember key member

5.3. 业务场景

5.3.1. 随机操作数据

  • 每位用户首次使用进入头条时候会设置3项爱好的内容，但是后期为了增加用户的活跃度，兴趣点，必须让用户对其他信息类别逐渐产生兴趣，增加客户留存度，如何实现？
  • 业务分析
    • 系统分析出各个分类的最新或最热点信息条目并组织成set集合
    • 随机挑选其中部分信息
    • 配合用户关注信息分类中的热点信息组织展示的全信息集合
  • 解决方案 
    //随机获取集合中指定数量的数据
srandmember key [count]//随机获取集合中的某个数据并将该数据移出集合
spop key

  • redis应用于随机推荐类信息检索，例如热点歌单推荐，热点新闻推荐，热点旅游线路，应用APP推荐，大V推荐等。

5.3.2. 共同好友

  • 解决方案：利用集合的交、并、差集

    //求两个集合的交、并、差集
sinter key1 [key2] //交集
sunion key1 [key2] //并集
sdiff key1 [key2] //差集(key1有但是key2没有的)//求两个集合的交、并、差集并存储到指定集合中
sinterstore destination key1 [key2]
sunionstore destination key1 [key2]
sdiffstore destination key1 [key2]//将指定数据从原始集合移动到目标集合中
smove source destination member
  • redis应用于同类信息的关联搜索，二度关联搜索，深度关联搜索
    1. 显示共同关注（一度）
    2. 显示共同好友（一度）
    3. 由用户A出发，获取到好友用户B的好友信息列表（一度）
    4. 由用户A出发，获取到好友用户B的购物清单列表（二度）
    5. 由用户A出发，获取到好友用户B的游戏充值列表（二度）

5.3.3. 同类型不重复数据的合并操作


5.3.4. 访问量统计去重

5.3.5. 黑白名单

6. sorted_set类型（zset）

6.1. zset基本信息

新的存储需求：根据排序有利于数据的有效显示，需要提供一种可以根据自身特征进
行排序的方式。
需要的存储结构：新的存储模型，可以保存可排序的数据。
sorted_set类型：在set的存储结构基础上添加可排序字段。score只存储其顺序。
score 保存的数据存储空间是64位
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，使用时侯要慎重
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

6.2. 常用命令

//添加数据
zadd key score1 member1 [score2 member2]//获取全部数据
zrange key start stop [WITHSCORES]//按照从小到大的顺序，加上WITHSCORES，就会带上scores一起显示
zrevrange key start stop [WITHSCORES]//按照从大到小的顺序//删除数据
zrem key member [member …]//按条件获取数据
//查询scores在某个范围内的值
zrangebyscore key min max [WITHSCORES] [LIMIT]
//查询key某个索引范围内的值
zrevrangebyscore key max min [WITHSCORES]//条件删除
zremrangebyrank key start stop
zremrangebyscore key min max//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，表示开始和结束索引
offset与count用于限定查询范围，作用于查询结果，表示开始位置和数据总量//获取集合数据总量
zcard key //获取总量
zcount key min max //获取某一个范围的总量//集合交、并存储操作
zinterstore destination numkeys key [key …] //求和
zunionstore destination numkeys key [key …]


6.3. 业务场景

6.3.1. 建立排序依据


6.3.2. 会员短期体验之过期失效

7. 数据类型实践案例

7.1. 按次调用-计数器

  • 解决方案

    • 设计计数器，记录调用次数，用于控制业务执行次数。以用户id作为key,使用此时作为value
    • 在调用前获取次数，判断是否超过限定次数，不超过次数的情况下，每次调用计数+1，业务调用失败，不递增
    • 为了计数器设置生命周期为指定周期，例如10次/分钟，自动清空周期内使用次数。


7.2. 微信会话

8. 应用总结

9. 心得体会

9.1. 为什么用redis

  • 只要你的数据在mysql等关系型数据库无法存储，或者说存取花费的时间超过了你的忍受程度，那么就可以选择redis，redis的特点就是快，基于内存，单线程，数据结构丰富，并且每种数据都有其特性，方便各种应用场景。

9.2. 用什么数据类型

  • key：首先说redis的key值，相比mysql的特性

    • 计时，可以设定多久删除掉，或者查询剩余有效时间
    • 随机值，返回一个随机的key
    • 增量迭代，将key的值增量迭代
  • String：普通字符串，没什么特点，基础结构。存储单个值，利用的特殊二进制，删存也挺快
    • 除key的特性外没什么特性
  • hash：对象结构，适合多field数据。有多个字段的数据类型，时间复杂度O（1）
    • 删除或者增加field值、查看field是否存在、遍历field等等
    • 其实大多都是对field的操作。
  • list：链表，有序，可重复，双向链表结构
    • 适合增删、毕竟双向链表
    • 大部分都是增删和存取，拿出并删除等等。
  • set：hash表，无序，不可重复，其实就是只有field没有value的hash。交并差集。
    • 交集！
    • 并集！
    • 差集！
  • zset：和set唯一的区别就是有序。
    • 利用一个分数，但是用的不多。
    • 分数相同时，按照插入顺序排列，因为本身有序，然后按分数。


有些文档说，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)其实不太准确。

其实在redis sorted sets里面当items内容大于64的时候同时使用了hash和skiplist两种设计实现。这也会为了排序和查找性能做的优化。所以如上可知： 添加和删除都需要修改skiplist，所以复杂度为O(log(n))。 但是如果仅仅是查找元素的话可以直接使用hash，其复杂度为O(1) 其他的range操作复杂度一般为O(log(n))当然如果是小于64的时候，因为是采用了ziplist的设计，其时间复杂度为O(n)

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