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Redis基础数据结构详解
Redis 共有 5 种基本数据结构：String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）、Zset（有序集合）。
（一）String（字符串）
介绍
String 是 Redis 中最简单同时也是最常用的一个数据结构。 String 是一种二进制安全的数据结构，可以用来存储任何类型的数据比如字符串、整数、浮点数、图片（图片的 base64 编码或者解码或者图片的路径）、序列化后的对象。
虽然 Redis 是用 C 语言写的，但是 Redis 并没有使用 C 的字符串表示，而是自己构建了一种 简单动态字符串（Simple Dynamic String，SDS）。相比于 C 的原生字符串，Redis 的 SDS 不光可以保存文本数据还可以保存二进制数据，并且获取字符串长度复杂度为 O(1)（C 字符串为 O(N)）,除此之外，Redis 的 SDS API 是安全的，不会造成缓冲区溢出。
常用命令
| 命令 | 介绍 |
|---|---|
| SET key value | 设置指定 key 的值 |
| SETNX key value | 只有在 key 不存在时设置 key 的值 |
| GET key | 获取指定 key 的值 |
| MSET key1 value1 key2 value2 … | 设置一个或多个指定 key 的值 |
| MGET key1 key2 ... | 获取一个或多个指定 key 的值 |
| STRLEN key | 返回 key 所储存的字符串值的长度 |
| INCR key | 将 key 中储存的数字值增一 |
| DECR key | 将 key 中储存的数字值减一 |
| EXISTS key | 判断指定 key 是否存在 |
| DEL key（通用） | 删除指定的 key |
| EXPIRE key seconds（通用） | 给指定 key 设置过期时间 |
String 的应用场景有哪些？
- 常规数据（比如 session、token、图片地址、序列化后的对象）的缓存存储，其相比较于 Hash 存储更节省内存；
- 需要计数的场景，比如用户单位时间的请求数（简单限流可以用到）、页面单位时间的访问数；相关命令 ：
SET、GET、INCR、DECR。 - 分布式锁(利用
SETNX key value命令可以实现一个最简易的分布式锁)，（存在一些缺陷，通常不建议这样实现分布式锁）；
（二）List（列表）
介绍
Redis 中的 List 其实就是链表数据结构的实现。
许多高级编程语言都内置了链表的实现比如 Java 中的 LinkedList，但是 C 语言并没有实现链表，所以 Redis 实现了自己的链表数据结构。Redis 的 List 的实现为一个 双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销。
常用命令
| 命令 | 介绍 |
|---|---|
| RPUSH key value1 value2 ... | 在指定列表的尾部（右边）添加一个或多个元素 |
| LPUSH key value1 value2 ... | 在指定列表的头部（左边）添加一个或多个元素 |
| LSET key index value | 将指定列表索引 index 位置的值设置为 value |
| LPOP key | 移除并获取指定列表的第一个元素(最左边) |
| RPOP key | 移除并获取指定列表的最后一个元素(最右边) |
| LLEN key | 获取列表元素数量 |
| LRANGE key start end | 获取列表 start 和 end 之间 的元素 |
应用场景
信息流展示：举例 ：最新文章、最新动态。相关命令 ： LPUSH、LRANGE。
消息队列：Redis List 数据结构可以用来做消息队列，只是功能过于简单且存在很多缺陷，不建议这样做。相对来说，Redis 5.0 新增加的一个数据结构 Stream 更适合做消息队列一些，只是功能依然非常简陋。和专业的消息队列相比，还是有很多欠缺的地方比如消息丢失和堆积问题不好解决。
（三）Hash哈希
介绍
Redis 中的 Hash 是一个 String 类型的 field-value（键值对） 的映射表，特别适合用于存储对象，后续操作的时候，可以直接修改这个对象中的某些字段的值。
Hash 类似于 JDK1.8 前的 HashMap，内部实现也差不多(数组 + 链表)。不过，Redis 的 Hash 做了更多优化。
常用命令
| 命令 | 介绍 |
|---|---|
| HSET key field value | 设置指定哈希表中指定字段的值 |
| HSETNX key field value | 只有指定字段不存在时设置指定字段的值 |
| HMSET key field1 value1 field2 value2 ... | 同时将一个或多个 field-value (域-值)对设置到指定哈希表中 |
| HGET key field | 获取指定哈希表中指定字段的值 |
| HMGET key field1 field2 ... | 获取指定哈希表中一个或者多个指定字段的值 |
| HGETALL key | 获取指定哈希表中所有的键值对 |
| HEXISTS key field | 查看指定哈希表中指定的字段是否存在 |
| HDEL key field1 field2 ... | 删除一个或多个哈希表字段 |
| HLEN key | 获取指定哈希表中字段的数量 |
| HINCRBY key field increment | 对指定哈希中的指定字段做运算操作（正数为加，负数为减） |
应用场景
（四） Set（集合）
介绍
Redis 中的 Set 类型是一种无序集合，集合中的元素没有先后顺序但都唯一，有点类似于 Java 中的 HashSet 。当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 提供了判断某个元素是否在一个 Set 集合内的重要接口，这个也是 List 所不能提供的。
可以基于 Set 轻易实现交集、并集、差集的操作，比如可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。这样的话，Set 可以非常方便的实现如共同关注、共同粉丝、共同喜好等功能。即求交集的过程。
常用命令
| 命令 | 介绍 |
|---|---|
| SADD key member1 member2 ... | 向指定集合添加一个或多个元素 |
| SMEMBERS key | 获取指定集合中的所有元素 |
| SCARD key | 获取指定集合的元素数量 |
| SISMEMBER key member | 判断指定元素是否在指定集合中 |
| SINTER key1 key2 ... | 获取给定所有集合的交集 |
| SINTERSTORE destination key1 key2 ... | 将给定所有集合的交集存储在 destination 中 |
| SUNION key1 key2 ... | 获取给定所有集合的并集 |
| SUNIONSTORE destination key1 key2 ... | 将给定所有集合的并集存储在 destination 中 |
| SDIFF key1 key2 ... | 获取给定所有集合的差集 |
| SDIFFSTORE destination key1 key2 ... | 将给定所有集合的差集存储在 destination 中 |
| SPOP key count | 随机移除并获取指定集合中一个或多个元素 |
| SRANDMEMBER key count | 随机获取指定集合中指定数量的元素 |
应用场景
(1)需要存放的数据不能重复的场景
- 举例：网站 UV 统计（数据量巨大的场景还是
HyperLogLog更适合一些）、文章点赞、动态点赞等场景。 - 相关命令：
SCARD（获取集合数量） 。
(2)需要获取多个数据源交集、并集和差集的场景
- 举例 ：共同好友(交集)、共同粉丝(交集)、共同关注(交集)、好友推荐（差集）、音乐推荐（差集） 、订阅号推荐（差集+交集） 等场景。
- 相关命令：
SINTER（交集）、SINTERSTORE（交集）、SUNION（并集）、SUNIONSTORE（并集）、SDIFF（差集）、SDIFFSTORE（差集）。
(3)需要随机获取数据源中的元素的场景
- 举例 ：抽奖系统、随机。
- 相关命令：
SPOP（随机获取集合中的元素并移除，适合不允许重复中奖的场景）、SRANDMEMBER（随机获取集合中的元素，适合允许重复中奖的场景）。
(五) Sorted Set（有序集合）
介绍
Sorted Set 类似于 Set，但和 Set 相比，Sorted Set 增加了一个权重参数 score，使得集合中的元素能够按 score 进行有序排列，还可以通过 score 的范围来获取元素的列表。有点像是 Java 中 HashMap 和 TreeSet 的结合体。
### 常用命令
| 命令 | 介绍 |
|---|---|
| ZADD key score1 member1 score2 member2 ... | 向指定有序集合添加一个或多个元素 |
| ZCARD KEY | 获取指定有序集合的元素数量 |
| ZSCORE key member | 获取指定有序集合中指定元素的 score 值 |
| ZINTERSTORE destination numkeys key1 key2 ... | 将给定所有有序集合的交集存储在 destination 中，对相同元素对应的 score 值进行 SUM 聚合操作，numkeys 为集合数量 |
| ZUNIONSTORE destination numkeys key1 key2 ... | 求并集，其它和 ZINTERSTORE 类似 |
| ZDIFF destination numkeys key1 key2 ... | 求差集，其它和 ZINTERSTORE 类似 |
| ZRANGE key start end | 获取指定有序集合 start 和 end 之间的元素（score 从低到高） |
| ZREVRANGE key start end | 获取指定有序集合 start 和 end 之间的元素（score 从高到底） |
| ZREVRANK key member | 获取指定有序集合中指定元素的排名(score 从大到小排序) |
应用场景
需要随机获取数据源中的元素根据某个权重进行排序的场景——排行榜
- 举例 ：各种排行榜比如直播间送礼物的排行榜、朋友圈的微信步数排行榜、王者荣耀中的段位排行榜、话题热度排行榜等等。
- 相关命令 ：
ZRANGE(从小到大排序) 、ZREVRANGE（从大到小排序）、ZREVRANK(指定元素排名)。
除了 5 种基本的数据结构之外，Redis 还支持 3 种特殊的数据结构 ：Bitmap、HyperLogLog、GEO。
（六）Bitmap
介绍
Bitmap 存储的是连续的二进制数字（0 和 1），通过 Bitmap, 只需要一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态，key 就是对应元素本身 。因为8 个 bit 可以组成一个 byte，所以 Bitmap 本身会极大的节省储存空间。可以将 Bitmap 看作是一个存储二进制数字（0 和 1）的数组，数组中每个元素的下标叫做 offset（偏移量）。
常用命令
| 命令 | 介绍 |
|---|---|
| SETBIT key offset value | 设置指定 offset 位置的值 |
| GETBIT key offset | 获取指定 offset 位置的值 |
| BITCOUNT key start end | 获取 start 和 end 之前值为 1 的元素个数 |
| BITOP operation destkey key1 key2 ... | 对一个或多个 Bitmap 进行运算，可用运算符有 AND, OR, XOR 以及 NOT |
应用场景
需要保存状态信息（0/1 即可表示）的场景
- 举例 ：用户签到情况、活跃用户情况、用户行为统计（比如是否点赞过某个视频）。
- 相关命令 ：
SETBIT、GETBIT、BITCOUNT、BITOP。
（七）HyperLogLog
介绍
HyperLogLog 是一种有名的基数计数概率算法 ，基于 LogLog Counting(LLC)优化改进得来，并不是 Redis 特有的，Redis 只是实现了这个算法并提供了一些开箱即用的 API。
Redis 提供的 HyperLogLog 占用空间非常非常小，只需要 12k 的空间就能存储接近2^64个不同元素。这是真的厉害，这就是数学的魅力么！并且，Redis 对 HyperLogLog 的存储结构做了优化，采用两种方式计数：
- 稀疏矩阵 ：计数较少的时候，占用空间很小。
- 稠密矩阵 ：计数达到某个阈值的时候，占用 12k 的空间。
HyperLogLog 的使用非常简单，但原理非常复杂。HyperLogLog 的原理以及在 Redis 中的实现可以看这篇文章：(juejin.cn/post/684490…) 。
应用场景：数量量巨大（百万、千万级别以上）的计数场景
（八）Geospatial index
介绍
Geospatial index（地理空间索引，简称 GEO） 主要用于存储地理位置信息，基于 Sorted Set 有序集合实现。通过 GEO 我们可以轻松实现两个位置距离的计算、获取指定位置附近的元素等功能。
GEO 中存储的地理位置信息的经纬度数据通过 GeoHash 算法转换成了一个整数，这个整数作为 Sorted Set 的 score(权重参数)使用。
应用场景：需要管理使用地理空间数据的场景
- 举例：附近的人。
