文章目录

string 类型
- string 类型数据的基本操作
- 实践案例_redis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
- 实践案例_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
- string 类型数据操作的注意事项
- 实践案例_redis应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速
- 实践案例_redis应用于限时按次结算的服务控制
- key 的设置约定
hash 类型
- hash类型数据的基本操作
- hash 类型数据操作的注意事项
- 实践案例_redis 应用于购物车数据存储设计
- 实践案例_redis 应用于抢购，限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计
- string存储对象（json）与hash存储对象
list 类型
- list 类型数据基本操作
- 实践案例_redis 应用于具有操作先后顺序的数据控制
- list 类型数据操作注意事项
- 实践案例_redis 应用于最新消息展示
- 实践案例_redis 应用于基于时间顺序的数据操作，而不关注具体时间
set 类型
- set 类型数据的基本操作
- 实践案例_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，热卖旅游线路，应用APP推荐，大V推荐等
- 实践案例_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
- set 类型数据操作的注意事项
- 实践案例_redis 应用于同类型数据的快速去重
- 实践案例_redis 应用于基于黑名单与白名单设定的服务控制
sorted_set 类型
- sorted_set 类型数据的基本操作
- 实践案例_redis 应用于计数器组合排序功能对应的排名
- sorted_set 类型数据操作的注意事项
- 实践案例_redis 应用于定时任务执行顺序管理或任务过期管理
- 实践案例_redis 应用于即时任务/消息队列执行管理
参考

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

string 类型

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

string 类型数据的基本操作

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 value1 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

实践案例_redis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

业务场景
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？

解决方案

设置数值数据增加指定范围的值

incr key
incrby key increment
incrbyfloat key increment

设置数值数据减少指定范围的值

decr key
decrby key increment

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。
注意：按数值进行操作的数据，如果原始数据不能转成数值，或超越了redis 数值上限范围，将报错。
9223372036854775807（java中long型数据最大值，Long.MAX_VALUE）

实践案例_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

业务场景
微信投票，每个微信号每 4 小时只能投1票。
每种商品热门期维持3天，3天后自动取消热门。
热点新闻最大的特征是时效性，如何自动控制热点新闻的时效性。
…
解决方案

设置数据具有指定的生命周期

setex key seconds value
psetex key milliseconds value

string 类型数据操作的注意事项

数据操作不成功的反馈与数据正常操作之间的差异
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
数据最大存储量 512MB
数值计算最大范围（java中的long的最大值）9223372036854775807

实践案例_redis应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速

业务场景
主页高频访问信息显示控制，例如新浪微博大V主页显示粉丝数与微博数量
…
解决方案

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，后台设定定时刷新策略即可

set user:id:3506728370:fans 12210947
set user:id:3506728370:blogs 6164
set user:id:3506728370:focuss 83

在redis中以json格式存储大V用户信息，定时刷新（也可以使用hash类型）

set user:id:3506728370 {"id":3506728370,"name":"春晚","fans":12210862,"blogs":6164, "focus":83}

实践案例_redis应用于限时按次结算的服务控制

业务场景
对试用用户的使用行为进行限速，限制每个用户每分钟最多发起10次调用
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，使用次数作为value,利用incr操作超过最大值抛出异常的形式替代每次判断是否大于最大值
判断是否为nil，
- 如果是，设置为Max-次数
- 如果不是，计数+1
- 业务调用失败，计数-1
遇到异常即+操作超过上限，视为使用达到上限

key 的设置约定

数据库中的热点数据key命名惯例
表名：主键名：主键值：字段名

hash 类型

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
需要的存储结构：一个存储空间保存多个键值对数据
hash类型：底层使用哈希表结构实现数据存储
hash存储结构优化
- 如果field数量较少，存储结构优化为类数组结构
- 如果field数量较多，存储结构使用HashMap结构

hash类型数据的基本操作

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 value2 …

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或字段值

hkeys key
hvals key

设置指定字段的数值数据增加指定范围的值

hincrby key field increment
hincrbyfloat key field increment

hash 类型数据操作的注意事项

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）
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，有可能成为数据访问瓶颈

实践案例_redis 应用于购物车数据存储设计

业务场景
电商网站购物车设计与实现
业务分析

仅分析购物车的redis存储模型
添加、浏览、更改数量、删除、清空
购物车于数据库间持久化同步（不讨论）
购物车于订单间关系（不讨论）
未登录用户购物车信息存储（不讨论）
…
解决方案
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field，购买数量作为value进行存储

hmset user001 good001 10 good002 20

添加商品：追加全新的field与value

hmset user001 good003 10

浏览：遍历hash

hgetall user001

更改数量：自增/自减，设置value值

hincrby user001 good001 5

```
删除商品：删除field
```

hdel user001 good001

清空：删除key

hdel user001

当前仅仅是将数据存储到了redis中，并没有起到加速的作用，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
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

hset user001 good001:nums 10 good001:info {json:json}

避免重复加载多用户相同商品信息，将所有购物车商品信息独立出一个公共hash

hsetnx goods good001:info {json:json}

实践案例_redis 应用于抢购，限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计

业务场景
双11活动日，销售手机充值卡的商家对移动、联通、电信的30元、50元、100元商品推出抢购活动，每种商品抢购上限1000张
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
抢购时使用降值的方式控制产品数量

hmset seller001 good001 1000 good002 1000 good003 1000
hincrby seller001 good001 -1

string存储对象（json）与hash存储对象

查询多，修改少，用String
修改多，用hash

list 类型

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
需要的存储结构：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 类型数据基本操作

添加/修改数据

lpush key value1 [value2] ……
rpush key value1 [value2] ……

```
获取数据
```

lrange key start stop
lindex key index
llen key

获取并移除数据

lpop key
rpop key

规定时间内获取并移除数据

blpop key1 [key2] timeout
brpop key1 [key2] timeout
brpoplpush source destination timeout

实践案例_redis 应用于具有操作先后顺序的数据控制

业务场景
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

以朋友圈id作为key
点赞账户id作为value

rpush message001 user001

取消点赞

lrem key count value
lrem message001 1 user001

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，但是操作数据时通常以队列的形式进行入队出队操作，或以栈的形式进行入栈出栈操作
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

实践案例_redis 应用于最新消息展示

业务场景
个人用户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时间顺序展示？
企业运营过程中，系统将产生出大量的运营数据，如何保障多台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

实践案例_redis 应用于基于时间顺序的数据操作，而不关注具体时间

业务场景
使用微信的过程中，当微信接收消息后，会默认将最近接收的消息置顶，当多个好友及关注的订阅号同时发送消息时，该排序会不停的进行交替。同时还可以将重要的会话设置为置顶。一旦用户离线后，再次打开微信时，消息该按照什么样的顺序显示？
解决方案

依赖list的数据具有顺序的特征对消息进行管理，将list结构作为栈使用
对置顶与普通会话分别创建独立的list分别管理
当某个list中接收到用户消息后，将消息发送方的id从list的一侧加入list（此处设定左侧）
多个相同id发出的消息反复入栈会出现问题，在入栈之前无论是否具有当前id对应的消息，先删除对应id
推送消息时先推送置顶会话list，再推送普通会话list，推送完成的list清除所有数据
消息的数量，也就是微信用户对话数量采用计数器的思想另行记录，伴随list操作同步更新

set 类型

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，高效的内部存储机制，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），并且值是不允许重复的

set 类型数据的基本操作

添加数据

sadd key member1 [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

实践案例_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，热卖旅游线路，应用APP推荐，大V推荐等

业务场景
每位用户首次使用今日头条时会设置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成展示的全信息集合
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 [count]

实践案例_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

业务场景
脉脉为了促进用户间的交流，保障业务成单率的提升，需要让每位用户拥有大量的好友，事实上职场新人不具有更多的职场好友，如何快速为用户积累更多的好友？

新浪微博为了增加用户热度，提高用户留存性，需要微博用户在关注更多的人，以此获得更多的信息或热门话题，如何提高用户关注他人的总量？

QQ新用户入网年龄越来越低，这些用户的朋友圈交际圈非常小，往往集中在一所学校甚至一个班级中，如何帮助用户快速积累好友用户带来更多的活跃度？

微信公众号是微信信息流通的渠道之一，增加用户关注的公众号成为提高用户活跃度的一种方式，如何帮助用户积累更多关注的公众号？

美团外卖为了提升成单量，必须帮助用户挖掘美食需求，如何推荐给用户最适合自己的美食？
解决方案

求两个集合的交、并、差集

sinter key1 [key2]
sunion key1 [key2]
sdiff key1 [key2]

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中移动到目标集合中

smove source destination member

set 类型数据操作的注意事项

set 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

实践案例_redis 应用于同类型数据的快速去重

业务场景
公司对旗下新的网站做推广，统计网站的PV（访问量）,UV（独立访客）,IP（独立IP）。
PV：网站被访问次数，可通过刷新页面提高访问量
UV：网站被不同用户访问的次数，可通过cookie统计访问量，相同用户切换IP地址，UV不变
IP：网站被不同IP地址访问的总次数，可通过IP地址统计访问量，相同IP不同用户访问，IP不变
解决方案

利用set集合的数据去重特征，记录各种访问数据
建立string类型数据，利用incr统计日访问量（PV）
建立set模型，记录不同cookie数量（UV）
建立set模型，记录不同IP数量（IP）

实践案例_redis 应用于基于黑名单与白名单设定的服务控制