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【缓存中间件】redis 支持的数据类型

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我是靠谱客的博主 自觉学姐，最近开发中收集的这篇文章主要介绍【缓存中间件】redis 支持的数据类型，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

文章目录

  • 前言
  • 一、字符串
  • 二、哈希
  • 三、 列表
  • 四、集合
  • 五、有序集合
  • 六、位图 Redis Bitmap
  • 七、基数统计 HyperLogLog
  • 八、Geo 地理位置
  • 九、Streams 流
  • 应用场景总结

前言

Redis 数据库支持的数据类型。

  • 最基本的5种
    • 字符串（string）
    • 哈希（hash）
    • 列表（list）
    • 集合（set）
    • 有序集合（sorted set）
  • 新版本
    • 位图 BitMap（2.2）
    • 基数统计 ( HyperLogLog) # 2.8.9新增
    • Geo:地理位置信息储存起来， 并对这些信息进行操作 # 3.2新增
    • 流（Stream）# 5.0新增

一、字符串

String 是一组字节。在 Redis 数据库中，字符串是二进制安全的。这意味着它们具有已知长度，并且不受任何特殊终止字符的影响。可以在一个字符串中存储最多 512 兆字节的内容。

例
使用 SET 命令在 name 键中存储字符串 redis.com.cn，然后使用 GET 命令查询 name。

SET name "abc"  
OK  
GET name   
"abc"

在这里插入图片描述

在上面的例子中，SET 和 GET 是 Redis 命令，name 是 Redis 中使用的 key，abc 是存储在 Redis 中的字符串值。

二、哈希

哈希是键值对的集合。在 Redis 中，哈希是字符串字段和字符串值之间的映射。因此，它们适合表示对象。

例
让我们存储一个用户的对象，其中包含用户的基本信息。

HMSET user:1 username ajeet password javatpoint alexa 2000  
OK  
HGETALL  user:1  
"username"  
"ajeet"  
"password"  
"javatpoint"  
"alexa"  
"2000"

Redis数据类型2

这里，HMSET 和 HGETALL 是 Redis 的命令，而 user：1 是键。

每个哈希可以存储多达 2的32– 次方 1 个字段-值对。

三、 列表

Redis 列表定义为字符串列表，按插入顺序排序。可以将元素添加到 Redis 列表的头部或尾部。

例

lpush javatpoint java  
(integer) 1  
lpush javatpoint java  
(integer) 1  
lpush javatpoint java  
(integer) 1  
lpush javatpoint java  
(integer) 1  
lrange javatpoint 0 10  
"cassandra"  
"mongodb"  
"sql"  
"java"

在这里插入图片描述

列表的最大长度为 232 – 1 个元素（超过 40 亿个元素）。

四、集合

集合（set）是 Redis 数据库中的无序字符串集合。在 Redis 中，添加，删除和查找的时间复杂度是 O(1)。

例

sadd tutoriallist redis  
(integer) 1  
redis 127.0.0.1:6379> sadd tutoriallist sql  
(integer) 1  
redis 127.0.0.1:6379> sadd tutoriallist postgresql  
(integer) 1  
redis 127.0.0.1:6379> sadd tutoriallist postgresql  
(integer) 0  
redis 127.0.0.1:6379> sadd tutoriallist postgresql  
(integer) 0  
redis 127.0.0.1:6379> smembers tutoriallist  
1) "redis"  
2) "postgresql"  
3) "sql"

Redis数据类型4

在上面的示例中，您可以看到 postgresql 被添加了三次，但由于该集的唯一属性，它只添加一次。

集合中的最大成员数为 232-1 个元素（超过 40 亿个元素）。

五、有序集合

Redis 有序集合类似于 Redis 集合，也是一组非重复的字符串集合。但是，排序集的每个成员都与一个分数相关联，该分数用于获取从最小到最高分数的有序排序集。虽然成员是独特的，但可以重复分数。

例

redis 127.0.0.1:6379> zadd tutoriallist 0 redis  
(integer) 1  
redis 127.0.0.1:6379> zadd tutoriallist 0 sql  
(integer) 1  
redis 127.0.0.1:6379> zadd tutoriallist 0 postgresql  
(integer) 1  
redis 127.0.0.1:6379> zadd tutoriallist 0 postgresql  
(integer) 0  
redis 127.0.0.1:6379> zadd tutoriallist 0 postgresql  
(integer) 0  
redis 127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE tutoriallist 0 10  
1) "postgresql"  
2) "redis"  
3) "sql"

Redis数据类型5

六、位图 Redis Bitmap

Redis Bitmap 通过类似 map 结构存放 0 或 1 ( bit 位 ) 作为值。

Redis Bitmap 可以用来统计状态，如日活是否浏览过某个东西。

Redis setbit 命令
Redis setbit 命令用于设置或者清除一个 bit 位。

*Redis setbit 命令语法格式

SETBIT key offset value

*范例

127.0.0.1:6379> setbit aaa:001 10001 1 # 返回操作之前的数值
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit aaa:001 10002 2 # 如果值不是0或1就报错
(error) ERR bit is not an integer or out of range
127.0.0.1:6379> setbit aaa:001 10002 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit aaa:001 10003 1
(integer) 0

七、基数统计 HyperLogLog

Redis HyperLogLog 可以接受多个元素作为输入，并给出输入元素的基数估算值

  • 基数
    集合中不同元素的数量，比如 {‘apple’, ‘banana’, ‘cherry’, ‘banana’, ‘apple’} 的基数就是 3

  • 估算值
    算法给出的基数并不是精确的，可能会比实际稍微多一些或者稍微少一些，但会控制在合 理的范围之内

HyperLogLog 的优点是：即使输入元素的数量或者体积非常非常大，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。

在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 264 个不同元素的基数。

这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。

因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

  • Redis PFADD 命令
    Redis PFADD 命令将元素添加至 HyperLogLog

    Redis PFADD 命令语法格式
    PFADD key element [element …]

  • 范例

127.0.0.1:6379> PFADD unique::ip::counter '192.168.0.1'
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFADD unique::ip::counter '127.0.0.1'
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFADD unique::ip::counter '255.255.255.255'
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT unique::ip::counter
(integer) 3

八、Geo 地理位置

Redis 的 GEO 特性在 Redis 3.2 版本中推出， 这个功能可以将用户给定的地理位置信息储存起来， 并对这些信息进行操作。GEO的数据结构总共有六个命令：geoadd、geopos、geodist、georadius、georadiusbymember、gethash,GEO使用的是国际通用坐标系WGS-84。

  1. GEOADD:添加地理位置
  2. GEOPOS：查询地理位置（经纬度），返回数组
  3. GEODIST：计算两位位置间的距离
  4. GEORADIUS：以给定的经纬度为中心， 返回键包含的位置元素当中， 与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素。
  5. GEORADIUSBYMEMBER：以给定的地理位置为中心， 返回键包含的位置元素当中， 与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素。
127.0.0.1:6379> geoadd kcityGeo 116.405285 39.904989 "beijing"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd kcityGeo 121.472644 31.231706 "shanghai"
(integer) 1 
127.0.0.1:6379> geodist kcityGeo beijing shanghai km
"1067.5980"
127.0.0.1:6379> geopos kcityGeo beijing
1) 1) "116.40528291463851929"
   2) "39.9049884229125027"
127.0.0.1:6379> geohash kcityGeo beijing
1) "wx4g0b7xrt0"
127.0.0.1:6379> georadiusbymember kcityGeo beijing 1200 km withdist withcoord asc count 5
1) 1) "beijing"
   2) "0.0000"
   3) 1) "116.40528291463851929"
      2) "39.9049884229125027"
2) 1) "shanghai"
   2) "1067.5980"
   3) 1) "121.47264629602432251"
      2) "31.23170490709807012"
  • 内部编码
    但是，需要说明的是，Geo本身不是一种数据结构，它本质上还是借助于Sorted Set（ZSET），并且使用GeoHash技术进行填充。Redis中将经纬度使用52位的整数进行编码，放进zset中，score就是GeoHash的52位整数值。在使用Redis进行Geo查询时，其内部对应的操作其实就是zset(skiplist)的操作。通过zset的score进行排序就可以得到坐标附近的其它元素，通过将score还原成坐标值就可以得到元素的原始坐标。

总之，Redis中处理这些地理位置坐标点的思想是：二维平面坐标点 --> 一维整数编码值 --> zset(score为编码值) --> zrangebyrank(获取score相近的元素)、zrangebyscore --> 通过score(整数编码值)反解坐标点 --> 附近点的地理位置坐标。

  • 应用场景
    • 比如现在比较火的直播业务，我们需要检索附近的主播，那么GEO就可以很好的实现这个功能。
      一是主播开播的时候写入主播Id的经纬度，
      二是主播关播的时候删除主播Id元素，这样就维护了一个具有位置信息的在线主播集合提供给线上检索。
    • 滴滴叫车：
      • 记录车位置：GEOADD cars:locations 116.034579 39.030452 33
      • 用户读取附近的车：GEORADIUS cars:locations 116.054579 39.030452 5 km ASC COUNT 10

九、Streams 流

这是Redis5.0引入的全新数据结构，用一句话概括Streams就是Redis实现的内存版kafka。支持多播的可持久化的消息队列，用于实现发布订阅功能，借鉴了 kafka 的设计。Redis Stream的结构有一个消息链表，将所有加入的消息都串起来，每个消息都有一个唯一的ID和对应的内容。消息是持久化的，Redis重启后，内容还在。

在这里插入图片描述

每个Stream都有唯一的名称，它就是Redis的key，在我们首次使用xadd指令追加消息时自动创建。

每个Stream都可以挂多个消费组，每个消费组会有个游标last_delivered_id在Stream数组之上往前移动，表示当前消费组已经消费到哪条消息了。每个消费组都有一个Stream内唯一的名称，消费组不会自动创建，它需要单独的指令xgroup create进行创建，需要指定从Stream的某个消息ID开始消费，这个ID用来初始化last_delivered_id变量。

每个消费组(Consumer Group)的状态都是独立的，相互不受影响。也就是说同一份Stream内部的消息会被每个消费组都消费到。

同一个消费组(Consumer Group)可以挂接多个消费者(Consumer)，这些消费者之间是竞争关系，任意一个消费者读取了消息都会使游标last_delivered_id往前移动。每个消费者者有一个组内唯一名称。

消费者(Consumer)内部会有个状态变量pending_ids，它记录了当前已经被客户端读取的消息，但是还没有ack。如果客户端没有ack，这个变量里面的消息ID会越来越多，一旦某个消息被ack，它就开始减少。这个pending_ids变量在Redis官方被称之为PEL，也就是Pending Entries List，这是一个很核心的数据结构，它用来确保客户端至少消费了消息一次，而不会在网络传输的中途丢失了没处理。

  • 消息ID：消息ID的形式是timestampInMillis-sequence，例如1527846880572-5，它表示当前的消息在毫米时间戳1527846880572时产生，并且是该毫秒内产生的第5条消息。消息ID可以由服务器自动生成，也可以由客户端自己指定，但是形式必须是整数-整数，而且必须是后面加入的消息的ID要大于前面的消息ID。
  • 消息内容：消息内容就是键值对，形如hash结构的键值对，这没什么特别之处。
127.0.0.1:6379> XADD mystream * field1 value1 field2 value2 field3 value3
"1588491680862-0"
127.0.0.1:6379> XADD mystream * username lisi age 18
"1588491854070-0"
127.0.0.1:6379> xlen mystream
(integer) 2
127.0.0.1:6379> XADD mystream * username lisi age 18
"1588491861215-0"
127.0.0.1:6379> xrange mystream - + 
1) 1) "1588491680862-0"
   2) 1) "field1"
      2) "value1"
      3) "field2"
      4) "value2"
      5) "field3"
      6) "value3"
2) 1) "1588491854070-0"
   2) 1) "username"
      2) "lisi"
      3) "age"
      4) "18"
3) 1) "1588491861215-0"
   2) 1) "username"
      2) "lisi"
      3) "age"
      4) "18"
127.0.0.1:6379> xdel mystream 1588491854070-0 
(integer) 1
127.0.0.1:6379> xrange mystream - + 
1) 1) "1588491680862-0"
   2) 1) "field1"
      2) "value1"
      3) "field2"
      4) "value2"
      5) "field3"
      6) "value3"
2) 1) "1588491861215-0"
   2) 1) "username"
      2) "lisi"
      3) "age"
      4) "18"
127.0.0.1:6379> xlen mystream
(integer) 2

内部编码
streams底层的数据结构是radix tree：Radix Tree(基数树) 事实上就几乎相同是传统的二叉树。仅仅是在寻找方式上，以一个unsigned int类型数为例，利用这个数的每个比特位作为树节点的推断。能够这样说，比方一个数10001010101010110101010，那么依照Radix 树的插入就是在根节点，假设遇到0，就指向左节点，假设遇到1就指向右节点，在插入过程中构造树节点，在删除过程中删除树节点。如下是一个保存了7个单词的Radix Tree：

应用场景总结

实际上，所谓的应用场景，其实就是合理的利用Redis本身的数据结构的特性来完成相关业务功能，可参考我我之前写的文章：学了redis不会实战？看这篇就够了

最后

以上就是自觉学姐为你收集整理的【缓存中间件】redis 支持的数据类型的全部内容，希望文章能够帮你解决【缓存中间件】redis 支持的数据类型所遇到的程序开发问题。

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本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。
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