Redis，全称REmote DIctionary Server，是由K-V组织起来的数据结构，其有8种数据类型，其中常用的有5种，分别是 String、 Hash、 List、 Set、 Sorted Set。

一、String类型

1. 对String类型的理解

你可以将redis的String类型理解为Java中的HashMap，如下：

HashMap<String, Object>
· key 为字符串类型
· value 可以是如下类型String类型Numbers数值类型bit类型(位数组)

2. 常用命令如下

set key value      --存入一个字符串键
setnx key value    --存入key不存在的字符串键, 若key存在, 则存入失败
get key            --获取指定key的字符串
mset k1 v1 k2 v2   --批量存入字符串键
mget k1 k2         --批量获取指定key的字符串del key            --删除指定key-value

3. 应用场景

① 分布式锁

• 分布式锁1：

setnx lockObj true   //获取锁
del lockObj          //释放锁

但是可能获取锁后由于某种原因没能释放锁就会导致死锁

• 分布式锁2：

// 获取锁, 参数EX过期时间, NX相当于setnx：set not existed
set lockObj true EX 100 NX
del lockObj      //释放锁

但是可能拿到锁的线程还未执行完就释放了锁，最终导致两个线程共同执行一段代码 不安全
优化： 设置后台线程，检测当前线程是否执行完，如果未执行完就到了过期时间那么给锁续期

② 缓存设计

通常我们需要对数据库表中的热点数据进行缓存

• 方式一： 将一个对象转为json格式，然后以String的方式存入Redis，但是当我们需要对对象的某个属性进行修改时，我们需要先将对象取出，然后再反序列化为java bean，然后set值，再序列化为json，再放入Redis。但是这样做是比较麻烦的

• 方式二： 用一个合理的key设计并配置批处理set与get

例如 {表明}:{PK}:{字段名} PK为表中数据的唯一标识
mset user:1:name zhangsan user:1:age 18
mset user:2:name lisi user:2:age 19

当我们取值的时候就可以通过关键PK取，那么修改也可以直接替换

③ 全局唯一序列号、计数器(value为Numbers类型)

• 计数器
          采用如下原子操作命令

incr key           --自增1
decr key           --自减1
incrby key incrs   --在原来基础上加incrs
decrby key decrs   --在原来基础上减decrs

利用上述命令可以实现访问量业务或是接口频率限制等

• 全局序列实现
          在分库分表或者分布式系统中，想要保证全局唯一序列，可以利用redis的自增操作，通常情况下会从redis中通过incrby命令拿一段序列，存到当前服务的内存中，用完了再去取，而非每次需要序列时都去redis执行incr操作，这是为了减少跟redis的交互，减少网络IO。

④ 判断大数据量包含(在线用户数量统计、布隆过滤器)(bit类型)

bitmap      ---------     [0][0][1][0][1][0][0]
getbit key offset         --获取key下标为offset的值
setbit key offset         --设置key下表为offset的值
bitcount key start end    --统计key从start到end位置设置为1的数量
bitops op destkey [key..] --对多个key进行位运算 op(and/or/xor/not)(与或异或非)

• 在线用户数量统计

用户主键为自增，我们可以用主键作为bitmap的下表，当用户上线，将其置为1，用户下线置为0，用bitcount userOnline即可统计出在线用户数量；此种方式是非常节省内存的，一位即可表示一位用户，那么1KB就可以标记8 * 1024个用户。此外还有很多应用场景，比如验证码、限时活动等业务，在这里就不再列举。

二、hash哈希结构

1. 对hash结构的理解

依旧可以理解为Java中的HashMap
HashMap<String, HashMap<String, Object>>
属于三维数据结构, key为String类型, value可以理解为存放的是一个对象, 可以通过属性对值进行操作

2. 常用命令

hset key field value     --存入一个key filed散列结构
hsetnx key field value   --同hset, 若存在则操作失败
hget key field           --获取指定key的field的值
hmset k1 f1 v1 k2 f2 v2  --批量存入
hget k1 f1 k2 f2         --批量获取
hdel key field           --删除指定key的field
hincrby key field incrs  --对指定的key的field的值加incrs

3. 应用场景

① 缓存设计

String数据类型也可以用于缓存，比如将对象序列化放入缓存，或者是利用上述第二种方式设计，我们会发现，其实hash结构跟String类型的第二种设计方式很类似，但是为什么还要用hash结构呢？

• 1）可以用一个key将一整个对象或者是相关的一部分数据聚集起来，便于管理
• 2）可以减少内存/IO/CPU的消耗

因为一些ttl的扫描或者更新，redis内部都是对key进行扫描监控的，如果string类型的第二种方式设计缓存，那么一个对象无疑需要存很多个key，如此一来就比较消耗IO/COU与内存，而hash结构会将String类型的第二种方式的很多个key聚集没一个key，redis内部只要对一个key进行扫描监控即可，这也是hash结构的主要优势
注意： 但是在某些场景，散列结构是代替不了String结构的，

• 例如二进制bit类型，hash不支持bitmap
• 例如当我们需要考量缓存设计当中，数据分布的时候，散列结构就不合适了，key较少 数据太聚集

② 购物车实现

只保存购物车商品数据的逻辑关系

// 添加
hincrby {userId}:shoppingCart {goodsId} {count} //userId用户的购物车的goodsId的商品添加了count件
// 查询
hget {userId}:shoppingCart

三、List结构

1. 对list结构的理解

// 可以理解为
HashMap<String, List<Object>>

2. 常用命令

Redis的List是有序的，类似于Java中的队列，又能像Java中的List一样用下标取值，只不过Redis的List有正负下标。

常用0到-1表示列表中的所有值，1到1表示下表为1的值，结合下面的命令可以按下标取单个值或多个值

lpush key value            #往key的列表中左边放入一个元素, key不存在则新建
rpush key value            #往key的列表右边放入一个元素
lpop key                   #从key的列表左边弹出一个元素
rpop key                   #从key的列表右边弹出一个元素
lrange key start end       #获取列表键从start到end下表的元素, 如果start=end, 那就是取一个元素
blpop key[key...] timeout  #阻塞地从key的列表键最左端弹出一个元素, 若列表没元素, 则等待t秒, 若t为0, 则一直等待
brpop key[key...] timeout  #同上, 只不过从最右端弹出一个元素

3. 应用场景

① 消息队列实现

生产者在List左端lpush生产，消费者从List右端brpop，让timeout为0，一直等待List中的消息。
        但在数据可靠性以及如何防止消息丢失上还是有诟病的，只能说redis在缓存方面有优势，其他的还是交给专用组件去做比较好。

② 关注的最新消息列表(微信朋友圈、抖音我的关注的视频)

以下仅表示数据的逻辑关系，具体实现还要具体思考，但可以借鉴
        当你抖音关注的人发了视频，或者你微信的朋友发了动态，那么将消息id从你的消息列表左侧推入，当你上线，或者是浏览的时候，会从最左侧拿到最新数据，如果数据量较大，再进行分页设计

# 消息保存
lpush {userId}:msgList {msgid}
# 获取最新消息, 下面命令可以拿到最新的10条消息
lrange {userId}:msgList 0 10

四、Set数据结构

1. 对Set结构的理解

// 可以理解为
HashMap<String, HashSet>

2. 常用命令

sadd key member[member...]  --往集合key中存放元素, 若key不存在则新建
srem key member[member...]  --从集合key中删除元素
smembers key                --获取集合key中所有的元素
scard key                   --获取集合key中所有元素的个数
sismember key member        --判断member是否存在于集合key中
srandmember key [count]     --从集合key中随机选出count个元素, 但不删除
spop key [count]            --从集合key中弹出count个元素并删除

3. 应用场景

① 抽奖活动(刷礼物抽奖/拼多多抽奖)

抽奖活动有很多种，常见的有给主播刷礼物，主播会让你参与抽奖活动，抽到的用户将会获得奖品，这是针对用户抽奖，另一种是针对商品，比如拼多多，转动转盘，抽到什么，额…其实也不给什么。可以参考如下逻辑

sadd activeKey userId  # 将满足条件的用户添加到activeKye的活动集合中
smembers activeKey     # 获取所有满足条件的用户, 然后随机滚动或转动圆盘
# 获取中奖名单
spop activeKey [count] 或者 srandmembers activeKey [count]

像随机的抽奖活动都可以用这种方式实现，但是，你有没有发现拼多多，你每次抽奖都会抽到指定的那个，或者某个人给主播刷了很多礼物，那么我就想让他中奖概率很大，那怎么办呢？？我也在思考ing…

② 打卡/点赞/签到

用户1005点赞8888帖子 sadd like:8888 1005
用户1005取消8888帖子的点赞 srem like:8888 1005
检查1005用户是否点赞过 sismember like:8888 1005
获取8888帖子的点赞数 scard like:8888
获取帖子8888的点赞用户 smembers like:8888

③ 共同关注/商品推荐 模型

共同关注模型以及商品推荐模型依赖于set集合的计算，即交集、并集与差集，Redis也给我们提供了命令，如下：

sinter key[key...]  --交集
sunion key[key...]  --并集
sdiff  key[key...]  --差集

共同关注模型如抖音里的共同好友，或者是你可能感兴趣的人，又或者是你关注的人也关注了谁。如下：

• 张三：zhangKey 关注了 {li, wang, zhao}
• 李四：liKey 关注了 {zhang, wang, zhao, tian}
• 王五：wangKey 关注了 {zhang, li, zhao, tian}
• 当张三打开李四的抖音主页
• 张三和李四的共同关注则为 sinter zhangKey liKey --> {wang, zhao}
• 张三关注的人也关注了他, 这实际上是对张三关注列表的一个遍历, 判断张三关注的人的关注列表里是否包含李四sismember wangKey li、sismember zhaoKey li
• 张三可能认识的人, 即张三关注的人的关注列表可能有张三认识的, 所以在这就是李四关注的, 但是张三没有关注的, 可能就是张三认识的人, 所以取张三关注列表与李四关注列表的差集即可 sdiff zhangKey liKey

④ 商品筛选

每个商品入库的时候即会建立他的静态标签列表，例如品牌、尺寸、处理器、内存大小…每个标签都作为一个key，在每个标签中添加元素例如

sadd brand::apple iphone12
sadd screenSize::5.6-6.0 iphone12
sadd os::ios iphone12
...

那么当我选了筛选条件以后，后台只需要对这个集合做一个交集即可获得筛选后的结果

sinter brand::apple screenSize::5.6-6.0 os::ios --> {iphone12}

五、Sorted Set数据结构

1. 理解

Sorted Set又叫ZSet，其一个成员是由分值与元素组成的，分值是用来排序的。跟List一样，有正负下标，0到-1依旧表示所有元素。
zadd key score element[...]

2. 常用命令

zadd key score element[...]              --往有序集合key中存入元素, 若不存在则新建
zrem key element[element...]             --从有序集合key中删除元素
zscore key element                       --获取有序集合key中element元素的score
zincrby key incrment element             --对有序集合key中的element元素的score加incrment
zcard key                                --获取有序集合key中元素的个数
zrange key start end  [withscores]       --正序获取有序集合key从start到end的元素
zrevrange key start end   [withscores]   --倒叙获取有序集合key从start到end的元素
zunionstore destkey numkeys key[key...]  --并集计算
zinterstore destkey numkeys key[key...]  --交集计算

命令应用

// 向工资最高的人的有序集合假如三个元素, 每个元素的分值为工资, 紧跟的是人的姓
zadd "工资最高的人" 100000 wang 20000 li 3000 zhao
// 倒序取出所有元素, 排在第一位的便是工资最高的人
zrevrange "工资最高的人" 0 -1

3. 应用场景

① 单日排行榜/微博热搜

点击量490万可以作为ZSet元素的分值score，新闻的id可以作为ZSet元素的element，当新闻被点击一次，我就对对应的新闻id的score进行+1操作，最终正序获取前几个就是热搜。命令使用如下：

// 新闻点击量, key为hotnew:当前日期(年月日)  单日排行榜
// 点击一次, 就加一次, 不存在则创建
zincry hotnews:{date} 1 {newsID}
// 获取前6位作为热搜数据
zrevrange hotnews:{date} 0 5

② 周榜/月榜/年榜

通过ZSet的并集操作即可实现，7天为周榜，4周为月榜，12个月为年棒

以上内容便是Redis在互联网行业的应用，这篇文章应该能帮助你更加理解Redis的数据结构，以及每种数据结构都有什么用处，也拓展了你的见识，面试有可能会问到哦~~

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