Redis基础篇

Redis 基本数据类型

　　最基本也是最常用的数据类型就是 String。set 和 get 命令就是 String 的操作命令。为什么叫 Binary-safe strings 呢？

String 字符串

• 存储类型

　　可以用来存储字符串、整数、浮点数。

• 操作命令

　　设置多个值（批量操作，原子性）

mset qingshan 2673 jack 666

　　设置值，如果 key 存在，则不成功

setnx qingshan

　　基于此可实现分布式锁。用 del key 释放锁。但如果释放锁的操作失败了，导致其他节点永远获取不到锁，怎么办？

　　加过期时间。

set key value [expiration EX seconds|PX milliseconds][NX|XX]
set lock1 1 EX 10 NX

　　（整数）值递增／（整数）值递减

incr qingshan 
incrby qingshan 100
decr qingshan 
decrby qingshan 100

　　浮点数增量

set f 2.6 
incrbyfloat f 7.3

　　获取多个值

mget qingshan jack

　　字符串追加内容

append qingshan good

　　获取指定范围的字符

getrange qingshan 0 8

• 存储（实现）原理

数据模型

　　set hello word 为例，因为 Redis 是 KV 的数据库，它是通过 hashtable 实现的（我们把这个叫做外层的哈希）。所以每个键值对都会有一个 dictEntry（源码位置：dict.h），里面指向了 key 和 value 的指针。next 指向下一个 dictEntry。

typedef struct dictEntry { 
void *key; /* key 关键字定义 */ 
union { 
void *val; 
uint64_t u64; /* value 定义 */ 
int64_t s64; double d; } v; 
struct dictEntry *next; /* 指向下一个键值对节点 */ } 
dictEntry;

　　key 是字符串，但是 Redis 没有直接使用 C 的字符数组，而是存储在自定义的 SDS中。value 既不是直接作为字符串存储，也不是直接存储在 SDS 中，而是存储在redisObject 中。实际上五种常用的数据类型的任何一种，都是通过 redisObject 来存储

的。

redisObject

　　redisObject 定义在 src/server.h 文件中。

 

可以使用 type 命令来查看对外的类型。：

127.0.0.1:6379> type qs

string

 

内部编码

127.0.0.1:6379> object encoding tom
"int"

字符串类型的内部编码有三种：

1、int，存储 8 个字节的长整型（long，2^63-1）。

2、embstr, 代表 embstr 格式的 SDS（Simple Dynamic String 简单动态字符串），存储小于 44 个字节的字符串。

3、raw，存储大于 44 个字节的字符串（3.2 版本之前是 39 字节）。

 

问题 1、什么是 SDS？

　　Redis 中字符串的实现。

　　在 3.2 以后的版本中，SDS 又有多种结构（sds.h）：sdshdr5、sdshdr8、sdshdr16、sdshdr32、sdshdr64，用于存储不同的长度的字符串，分别代表 2^5=32byte，2^8=256byte，2^16=65536byte=64KB，2^32byte=4GB。

问题 2、为什么 Redis 要用 SDS 实现字符串？

我们知道，C 语言本身没有字符串类型（只能用字符数组 char[]实现）。

1、使用字符数组必须先给目标变量分配足够的空间，否则可能会溢出。

2、如果要获取字符长度，必须遍历字符数组，时间复杂度是 O(n)。

3、C 字符串长度的变更会对字符数组做内存重分配。

4、通过从字符串开始到结尾碰到的第一个''来标记字符串的结束，因此不能保存图片、音频、视频、压缩文件等二进制(bytes)保存的内容，二进制不安全。 

 

SDS 的特点：

1、不用担心内存溢出问题，如果需要会对 SDS 进行扩容。

2、获取字符串长度时间复杂度为 O(1)，因为定义了 len 属性。

3、通过“空间预分配”（ sdsMakeRoomFor）和“惰性空间释放”，防止多

次重分配内存。

4、判断是否结束的标志是 len 属性（它同样以''结尾是因为这样就可以使用 C语言中函数库操作字符串的函数了），可以包含''。

• 应用场景

缓存

String 类型

例如：热点数据缓存（例如报表，明星出轨），对象缓存，全页缓存。可以提升热点数据的访问速度。

 

数据共享分布式

STRING 类型，因为 Redis 是分布式的独立服务，可以在多个应用之间共享

例如：分布式 Session 

 

分布式锁

STRING 类型 setnx 方法，只有不存在时才能添加成功，返回 true。http://redisdoc.com/string/set.html 建议用参数的形式

 

全局 ID

INT 类型，INCRBY，利用原子性

 

计数器

INT 类型，INCR 方法

例如：文章的阅读量，微博点赞数，允许一定的延迟，先写入 Redis 再定时同步到数据库。

 

限流

INT 类型，INCR 方法

以访问者的 IP 和其他信息作为 key，访问一次增加一次计数，超过次数则返回 false。

 

如果一个对象的 value 有多个值的时候，怎么存储？

例如用一个 key 存储一张表的数据。

序列化？例如 JSON/Protobuf/XML，会增加序列化和反序列化的开销，并且不能单独获取、修改一个值。 

可以通过 key 分层的方式来实现，例如：

mset student:1:sno GP16666 student:1:sname 沐风 student:1:company 腾讯

获取值的时候一次获取多个值：

mget student:1:sno student:1:sname student:1:company

缺点：key 太长，占用的空间太多。有没有更好的方式？

Hash 哈希

•  存储类型

　　包含键值对的无序散列表。value 只能是字符串，不能嵌套其他类型。

同样是存储字符串，Hash 与 String 的主要区别？

1、把所有相关的值聚集到一个 key 中，节省内存空间

2、只使用一个 key，减少 key 冲突

3、当需要批量获取值的时候，只需要使用一个命令，减少内存/IO/CPU 的消耗

 

Hash 不适合的场景：

1、Field 不能单独设置过期时间

2、没有 bit 操作

3、需要考虑数据量分布的问题（value 值非常大的时候，无法分布到多个节点）

• 操作命令

hset h1 f 6 
hset h1 e 5 
hmset h1 a 1 b 2 c 3 d 4

  hget h1 a

  hmget h1 a b c d

  hkeys h1

  hvals h1

  hgetall h1

 

  hget exists h1

  hdel h1

  hlen h1

• 存储（实现）原理 

　　Redis 的 Hash 本身也是一个 KV 的结构，类似于 Java 中的 HashMap。外层的哈希（Redis KV 的实现）只用到了 hashtable。当存储 hash 数据类型时，我们把它叫做内层的哈希。内层的哈希底层可以使用两种数据结构实现：

ziplist：OBJ_ENCODING_ZIPLIST（压缩列表）

hashtable：OBJ_ENCODING_HT（哈希表） 

127.0.0.1:6379> hset h2 f aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa 
(integer) 1 
127.0.0.1:6379> hset h3 f aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa 
(integer) 1 
127.0.0.1:6379> object encoding h2 
"ziplist" 
127.0.0.1:6379> object encoding h3 
"hashtable"

　　ziplist 压缩列表

　　ziplist 是一个经过特殊编码的双向链表，它不存储指向上一个链表节点和指向下一个链表节点的指针，而是存储上一个节点长度和当前节点长度，通过牺牲部分读写性能，来换取高效的内存空间利用率，是一种时间换空间的思想。只用在字段个数少，字段值

小的场景里面。

• 应用场景

　　存储对象类型的数据

　　比如对象或者一张表的数据，比 String 节省了更多 key 的空间，也更加便于集中管理。 

　　购物车

key：用户 id；field：商品 id；value：商品数量。

+1：hincr。-1：hdecr。删除：hdel。全选：hgetall。商品数：hlen。

List 列表

• 存储类型

　　存储有序的字符串（从左到右），元素可以重复。可以充当队列和栈的角色。

• 操作命令

　　元素增减：

lpush queue a 
lpush queue b c

  rpush queue d e

  lpop queue

  rpop queue

  blpop queue

  brpop queue 

　　取值

lindex queue 0
lrange queue 0 -1

• 存储（实现）原理

　　在早期的版本中，数据量较小时用 ziplist 存储，达到临界值时转换为 linkedlist 进行存储，分别对应 OBJ_ENCODING_ZIPLIST 和 OBJ_ENCODING_LINKEDLIST 。

3.2 版本之后，统一用 quicklist 来存储。quicklist 存储了一个双向链表，每个节点都是一个 ziplist。 

　　quicklist（快速列表）是 ziplist 和 linkedlist 的结合体。quicklist.h，head 和 tail 指向双向列表的表头和表尾。

• 应用场景

　　用户消息时间线 timeline 因为 List 是有序的，可以用来做用户时间线 

　　消息队列

　　List 提供了两个阻塞的弹出操作：BLPOP/BRPOP，可以设置超时时间。BLPOP：BLPOP key1 timeout 移出并获取列表的第一个元素， 如果列表没有元素

会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。

　　BRPOP：BRPOP key1 timeout 移出并获取列表的最后一个元素， 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。

队列：先进先出：rpush blpop，左头右尾，右边进入队列，左边出队列。栈：先进后出：rpush brpop 

 Set 集合

• 存储类型

　　String 类型的无序集合，最大存储数量 2^32-1（40 亿左右）。

• 操作命令

添加一个或者多个元素

sadd myset a b c d e f g

 

  获取所有元素

smembers myset

 

  统计元素个数

scard myset 

 

  随机获取一个元素

srandmember key

 

  随机弹出一个元素 

spop myset

 

  移除一个或者多个元素

srem myset d e f

 

  查看元素是否存在

sismember myset a 

• 存储（实现）原理

　　Redis 用 intset 或 hashtable 存储 set。如果元素都是整数类型，就用 inset 存储。如果不是整数类型，就用 hashtable（数组+链表的存来储结构）。

问题：KV 怎么存储 set 的元素？key 就是元素的值，value 为 null。

如果元素个数超过 512 个，也会用 hashtable 存储。

应用场景 

抽奖

　　随机获取元素

　　spop myset

 

点赞、签到、打卡

　　 

这条微博的 ID 是 t1001，用户 ID 是 u3001。

用 like:t1001 来维护 t1001 这条微博的所有点赞用户。

点赞了这条微博：sadd like:t1001 u3001

取消点赞：srem like:t1001 u3001

是否点赞：sismember like:t1001 u3001

点赞的所有用户：smembers like:t1001

点赞数：scard like:t1001

比关系型数据库简单许多。

ZSet 有序集合

• 存储类型

 

sorted set，有序的 set，每个元素有个 score。

score 相同时，按照 key 的 ASCII 码排序。

数据结构对比：

• 操作命令

添加元素

zadd myzset 10 java 20 php 30 ruby 40 cpp 50 python

获取全部元素

zrange myzset 0 -1 withscores

zrevrange myzset 0 -1 withscores

根据分值区间获取元素

zrangebyscore myzset 20 30

移除元素

也可以根据 score rank 删除

zrem myzset php cpp

统计元素个数

zcard myzset

分值递增

zincrby myzset 5 python

根据分值统计个数

zcount myzset 20 60

获取元素 rank

zrank myzset java

获取元素 score

zsocre myzset java

也有倒序的 rev 操作（reverse）

• 存储（实现）原理

　　同时满足以下条件时使用 ziplist 编码：

　　 元素数量小于 128 个

　　 所有 member 的长度都小于 64 字节

　　在 ziplist 的内部，按照 score 排序递增来存储。插入的时候要移动之后的数据。

 

　　超过阈值之后，使用 skiplist+dict 存储。

 

　　问题：什么是 skiplist？

　　我们先来看一下有序链表：

　　在这样一个链表中，如果我们要查找某个数据，那么需要从头开始逐个进行比较，直到找到包含数据的那个节点，或者找到第一个比给定数据大的节点为止（没找到）。

也就是说，时间复杂度为 O(n)。同样，当我们要插入新数据的时候，也要经历同样的查找过程，从而确定插入位置。

而二分查找法只适用于有序数组，不适用于链表。假如我们每相邻两个节点增加一个指针（或者理解为有三个元素进入了第二层），让指针指向下下个节点。 

 

　　这样所有新增加的指针连成了一个新的链表，但它包含的节点个数只有原来的一半（上图中是 7, 19, 26）。在插入一个数据的时候，决定要放到那一层，取决于一个算法（在 redis 中 t_zset.c 有一个 zslRandomLevel 这个方法）。

现在当我们想查找数据的时候，可以先沿着这个新链表进行查找。当碰到比待查数据大的节点时，再回到原来的链表中的下一层进行查找。比如，我们想查找 23，查找的路径是沿着下图中标红的指针所指向的方向进行的：

1. 23 首先和 7 比较，再和 19 比较，比它们都大，继续向后比较。

2. 但 23 和 26 比较的时候，比 26 要小，因此回到下面的链表（原链表），与 22比较。

3. 23 比 22 要大，沿下面的指针继续向后和 26 比较。23 比 26 小，说明待查数据 23 在原链表中不存在 

　　在这个查找过程中，由于新增加的指针，我们不再需要与链表中每个节点逐个进行比较了。需要比较的节点数大概只有原来的一半。这就是跳跃表。为什么不用 AVL 树或者红黑树？因为 skiplist 更加简洁。

 

• 应用场景

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