string list hash set zset
redis提供了5中数据结构,理解每种数据结构的特点对于redis开发运维非常重要。
一、字符串
字符串类型是redis最基础的数据结构,首先键是字符串类型,而且其他几种结构都是在字符串类型基础上构建的,所以字符串类型能为其他四种数据结构的学习尊定基础。字符串类型实际上可以是字符串(简单的字符串、复杂的字符串(xml、json)、数字(整数、浮点数)、二进制(图片、音频、视频)),但最大不能超过512M。
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使用场景:
- 缓存功能:字符串最经典的使用场景,redis最为缓存层,Mysql作为储存层,绝大部分请求数据都是redis中获取,由于redis具有支撑高并发特性,所以缓存通常能起到加速读写和降低 后端压力的作用。(redis为何具备支撑高并发的特性,下次文章讲解)。
- 计数器:许多运用都会使用redis作为计数的基础工具,他可以实现快速计数、查询缓存的功能,同时数据可以一步落地到其他的数据源。如:视频播放数系统就是使用redis作为视频播放数计数的基础组件。
- 共享session:出于负载均衡的考虑,分布式服务会将用户信息的访问均衡到不同服务器上,用户刷新一次访问可能会需要重新登录,为避免这个问题可以用redis将用户session集中管理,在这种模式下只要保证redis的高可用和扩展性的,每次获取用户更新或查询登录信息都直接从redis中集中获取。
- 限速:处于安全考虑,每次进行登录时让用户输入手机验证码,为了短信接口不被频繁访问,会限制用户每分钟获取验证码的频率。
二、哈希
在redis中哈希类型是指键本身又是一种键值对结构,如 value={{field1,value1},......fieldN,valueN}}
- 使用场景:哈希结构相对于字符串序列化缓存信息更加直观,并且在更新操作上更加便捷。所以常常用于用户信息等管理,但是哈希类型和关系型数据库有所不同,哈希类型是稀疏的,而关系型数据库是完全结构化的,关系型数据库可以做复杂的关系查询,而redis去模拟关系型复杂查询,开发困难,维护成本高。
三、列表
列表类型是用来储存多个有序的字符串,列表中的每个字符串成为元素(element),一个列表最多可以储存2的32次方-1个元素,在redis中,可以队列表两端插入(pubsh)和弹出(pop),还可以获取指定范围的元素列表、获取指定索引下表的元素等,列表是一种比较灵活的数据结构,它可以充当栈和队列的角色,在实际开发中有很多应用场景。
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优点:
- 列表的元素是有序的,这就意味着可以通过索引下标获取某个或某个范围内的元素列表。
- 列表内的元素是可以重复的。
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使用场景:
- 消息队列: redis的lpush+brpop命令组合即可实现阻塞队列,生产者客户端是用lupsh从列表左侧插入元素,多个消费者客户端使用brpop命令阻塞时的“抢”列表尾部的元素,多个客户端保证了消费的负载均衡和高可用性消息队列模型↑
- 文章列表:每个用户都有属于自己的文章列表,现在需要分页展示文章列表,此时可以考虑使用列表,列表不但有序,同时支持按照索引范围获取元素。
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使用列表技巧:
- lpush+lpop=Stack(栈)
- lpush+rpop=Queue(队列)
- lpush+ltrim=Capped Collection(有限集合)
- lpush+brpop=Message Queue(消息队列)
四、集合
集合类型也是用来保存多个字符串的元素,但和列表不同的是集合中不允许有重复的元素,并且集合中的元素是无序的,不能通过索引下标获取元素,redis除了支持集合内的增删改查,同时还支持多个集合取交集、并集、差集,并合理的使用好集合类型,能在实际开发中解决很多实际问题。
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使用场景:
- 标签(tag):集合类型比较典型的使用场景,如一个用户对娱乐、体育比较感兴趣,另一个可能对新闻感兴 趣,这些兴趣就是标签,有了这些数据就可以得到同一标签的人,以及用户的共同爱好的标签,这些数据对于用户体验以及曾强用户粘度比较重要。(用户和标签的关系维护应该放在一个事物内执行,防止部分命令失败造成数据不一致)
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其他
- sadd=tagging(标签)
- spop/srandmember=random item(生成随机数,比如抽奖)
- sadd+sinter=social Graph(社交需求)
五、有序集合
有序集合和集合有着必然的联系,他保留了集合不能有重复成员的特性,但不同得是,有序集合中的元素是可以排序的,但是它和列表的使用索引下标作为排序依据不同的是,它给每个元素设置一个分数,作为排序的依据。(有序集合中的元素不可以重复,但是csore可以重复,就和一个班里的同学学号不能重复,但考试成绩可以相同)。
- 列表、集合、有序集合三者的异同点
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使用场景:
- 排行榜:有序集合经典使用场景。例如视频网站需要对用户上传的视频做排行榜,榜单维护可能是多方面:按照时间、按照播放量、按照获得的赞数等。