Redis—列表List、集合Set、哈希Hash、有序集合 Zset

  • 列表List
    • 单键多值
    • 常用命令
    • 数据结构
  • Redis 集合(Set)
    • 常用命令
    • 数据结构
  • Redis 哈希(Hash)
    • 常用命令
    • 数据结构
  • Redis 有序集合 Zset(sorted set)
    • 常用命令
    • 数据结构
    • 跳跃表(跳表)

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。你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,对两端的操作性能很高,通过索引下标的操作中间的节点性能会较差

常用命令

lpush/rpush <key><value1><value2><value3> … 从左边/右边插入一个或多个值。
lpop/rpop <key>从左边/右边吐出一个值。值在键在,值无键无
rpoplpush <key1><key2>从<key1>列表右边吐出一个值,插到列表左边。
lrange <key><start><stop>按照索引下标获得元素(从左到右)
lrange mylist 0 -1 0 左边第一个,-1 右边第一个,(0-1 表示获取所有)
lindex <key><index>按照索引下标获得元素(从左到右)
llen <key>获得列表长度
linsert <key> before <value><newvalue>在的后面插入<newvalue>插入值
lrem <key><n><value>从左边删除 n 个 value(从左到右)
lset<key><index><value>将列表 key 下标为 index 的值替换成 value

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,也即是压缩列表
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
当数据量比较多的时候才会改成 quicklist
因为普通的链表需要的附加指针空间太大,会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是 int 类型的数据,结构上还需要两个额外的指针 prev 和 next
Redis 将链表和 ziplist 结合起来组成了 quicklist
也就是将多个 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性能,又不会出现太大的空间冗余

Redis 集合(Set)

Redis 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 是一个很好的选择,并且 set 提供了判断某个成员是否在一个set 集合内的重要接口,这个也是 list 所不能提供的
Redis 的 Set 是 string 类型的无序集合。它底层其实是一个 value 为 null 的 hash 表,所以添加,删除,查找的复杂度都是 O(1)

常用命令

sadd <key><value1><value2> ..... 将一个或多个 member 元素加入到集合 key 中,已经存在的 member 元素将被忽略
smembers <key>取出该集合的所有值。
sismember <key><value>判断集合<key>是否为含有该<value>值,有 1,没有 0
scard<key>返回该集合的元素个数。
srem <key><value1><value2> .... 删除集合中的某个元素。
spop <key>随机从该集合中吐出一个值。
srandmember <key><n>随机从该集合中取出 n 个值。不会从集合中删除 。
smove <source><destination>value 把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合
sinter <key1><key2>返回两个集合的交集元素。
sunion <key1><key2>返回两个集合的并集元素。
sdiff <key1><key2>返回两个集合的差集元素(key1 中的,不包含 key2 中的)

数据结构

Set 数据结构是 dict 字典,字典是用哈希表实现的。
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,它的内部也使用 hash 结构,所有的 value 都指向同一个内部值

Redis 哈希(Hash)

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
里面的 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:
每次修改用户的某个属性需要,先反序列化 改好后再序列化回去。开销较大。 用户 ID 数据冗余 通过 key(用户 ID) +
field(属性标签) 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

常用命令

hset <key><field><value><key>集合中的 <field>键赋值<value>
hget<key1>集合<field>取出 value
hmset <key1><field1><value1><field2><value2>... 批量设置 hash 的值
hexists<key1><field>查看哈希表 key 中,给定域 field 是否存在。
hkeys <key>列出该 hash 集合的所有 field
hvals <key>列出该 hash 集合的所有 value
hincrby <key><field><increment>为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1 -1
hsetnx <key><field><value>将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ,当且仅当域field 不存在 .

数据结构

Hash 类型对应的数据结构是两种:ziplist(压缩列表),hashtable(哈希表)
当field-value长度较短且个数较少时,使用 ziplist,否则使用hashtable

Redis 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
不同之处是有序集合的每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的成员。集合的成员是唯一的,但是评分可以是重复了
因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分(score)或者次序(position)来获取一个范围的元素
访问有序集合的中间元素也是非常快的,因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表

常用命令

zadd <key><score1><value1><score2><value2>…将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中

zrange <key><start><stop> [WITHSCORES] 返回有序集 key 中,下标在 之间的元素带 WITHSCORES,可以让分数一起和值返回到结果集

zrangebyscore key minmax [withscores] [limit offset count]返回有序集 key 中,所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列。
zrevrangebyscore key maxmin [withscores] [limit offset count] 同上,改为从大到小排列。

zincrby <key><increment><value> 为元素的 score 加上增量
zrem <key><value>删除该集合下,指定值的元素
zcount <key><min><max>统计该集合,分数区间内的元素个数
zrank <key><value>返回该值在集合中的排名,从 0 开始。
案例:如何利用 zset 实现一个文章访问量的排行榜?

数据结构

SortedSet(zset)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,可以得到每个元素的名次,还可以通过 score 的范围来获取元素的列表
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 的范围获取元素列表

跳跃表(跳表)

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

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