redis的数据结构以及使用场景分析

1. string

a. 底层结构

string的数据结构存储的是key-value类型, value不仅可以是string，也可以是数字。

redis中的String是可以修改的，称为动态字符串（SDS），其实就是维护了一个预分配的字节数组，如下

struct SDS{
	T capacity;       //数组容量
  	T len;            //实际长度
  	byte flages;  //标志位,低三位表示类型
  	byte[] content;   //数组内容
}

b. 常用命令

set   [key]  [value]   给指定key设置值（set 可覆盖老的值）
 
get  [key]   获取指定key 的值
 
del  [key]   删除指定key
 
exists  [key]  判断是否存在指定key
 
mset  [key1]  [value1]  [key2]  [value2] ...... 批量存键值对
 
mget  [key1]  [key2] ......   批量取key
 
expire [key]  [time]    给指定key 设置过期时间  单位秒
 
setex    [key]  [time]  [value]  等价于 set + expire 命令组合
 
setnx  [key]  [value]   如果key不存在则set 创建，否则返回0
 
incr   [key]           如果value为整数 可用 incr命令每次自增1
 
incrby  [key] [number]  使用incrby命令对整数值 进行增加 number

c. 使用场景举例

缓存

简单key-value存储

分布式锁

setnx key value，当key不存在时，将 key 的值设为 value ，返回1

若给定的 key 已经存在，则setnx不做任何动作，返回0。

当setnx返回1时，表示获取锁，做完操作以后del key，表示释放锁，如果setnx返回0表示获取锁失败，整体思路大概就是这样

计数器

如知乎每个问题的被浏览器次数

全局标志位

例如售罄标志，防止超卖

2. hash

a. 底层结构

Redis中的Hash和 Java的HashMap更加相似，都是数组+链表的结构，当发生 hash 碰撞时将会把元素追加到链表上，下面是hash存储的一个KV结构

key=JavaUser293847
value={
  “id”: 1,
  “name”: “SnailClimb”,
  “age”: 22,
  “location”: “Wuhan, Hubei”
}

（可以看作是 map< key, map<key, value> >）

b. 常用指令

hset  [key]  [field] [value]    新建字段信息
 
hget  [key]  [field]    获取字段信息
 
hdel [key] [field]  删除字段
 
hlen  [key]   保存的字段个数
 
hgetall  [key]  获取指定key 字典里的所有字段和值 （字段信息过多,会导致慢查询 慎用：亲身经历 曾经用过这个这个指令导致线上服务故障）
 
hmset  [key]  [field1] [value1] [field2] [value2] ......   批量创建
 
hincr  [key] [field]   对字段值自增
 
hincrby [key] [field] [number] 对字段值增加number

c. 应用场景

可以存储对象（ (对象名，成员变量名，值) ）

3. list

a. 底层结构

Redis中的list和Java中的LinkedList很像，底层都是一种链表结构，list的插入和删除操作非常快，时间复杂度为 0(1)，不像数组结构插入、删除操作需要移动数据。

像归像，但是redis中的list底层可不是一个双向链表那么简单。

在redis3.2版本之前，对list的实现是：

• 当数据量较少的时候它的底层存储结构为一块连续内存，称之为ziplist(压缩列表)，它将所有的元素紧挨着一起存储，分配的是一块连续的内存；(保存的是entry数组)

struct ziplist<T>{
    int32 zlbytes;            //压缩列表占用字节数
    int32 zltail_offset;    //最后一个元素距离起始位置的偏移量,用于快速定位到最后一个节点
    int16 zllength;            //元素个数
    T[] entries;            //元素内容
    int8 zlend;                //结束位 0xFF
}

• 当数据量较多的时候，它的底层结构是使用linkedlist来做的，是离散的。

typedef struct listNode{
    struct listNode *prev;
    struct listNode *next;
    void *value;
}listNode;

typedef struct list{
    
    listNode *head;
    listNode *tail;
    
    unsigned long len; // 链表长度
    ......
    ......
}list;

重新引入了一个 quicklist 的数据结构，列表的底层都由quicklist实现。
quicklist其实就是又对linkedlist和ziplist进行了一层抽象，变为quicklistnode, 它可以指向压缩后的list，也可以指向未压缩的list, 如下图

typedef struct quicklist {
    quicklistNode *head;        // 指向quicklist的头部
    quicklistNode *tail;        // 指向quicklist的尾部
    unsigned long count;        // 列表中所有数据项的个数总和
    unsigned int len;           // quicklist节点的个数，即ziplist的个数
    int fill : 16;              // ziplist大小限定，由list-max-ziplist-size给定
    unsigned int compress : 16; // 节点压缩深度设置，由list-compress-depth给定
} quicklist;

typedef struct quicklistNode {
    struct quicklistNode *prev;  // 指向上一个ziplist节点
    struct quicklistNode *next;  // 指向下一个ziplist节点
    unsigned char *zl;           // 数据指针，如果没有被压缩，就指向ziplist结构，反之指向quicklistLZF结构 
    unsigned int sz;             // 表示指向ziplist结构的总长度(内存占用长度)
    unsigned int count : 16;     // 表示ziplist中的数据项个数
    unsigned int encoding : 2;   // 编码方式，1--ziplist，2--quicklistLZF
    unsigned int container : 2;  // 预留字段，存放数据的方式，1--NONE，2--ziplist
    unsigned int recompress : 1; // 解压标记，当查看一个被压缩的数据时，需要暂时解压，标记此参数为1，之后再重新进行压缩
    unsigned int attempted_compress : 1; // 测试相关
    unsigned int extra : 10; // 扩展字段，暂时没用
} quicklistNode;

b. 常用指令

rpush  [key] [value1] [value2] ......    链表右侧插入
 
rpop    [key]  移除右侧列表头元素，并返回该元素
 
lpop   [key]    移除左侧列表头元素，并返回该元素
 
llen  [key]     返回该列表的元素个数
 
lrem [key] [count] [value]  删除列表中与value相等的元素，count是删除的个数。 count>0 表示从左侧开始查找，删除count个元素，count<0 表示从右侧开始查找，删除count个相同元素，count=0 表示删除全部相同的元素
 
(PS:   index 代表元素下标，index 可以为负数， index= 表示倒数第一个元素，同理 index=-2 表示倒数第二 个元素。)
 
lindex [key] [index]  获取list指定下标的元素 （需要遍历，时间复杂度为O(n)）
 
lrange [key]  [start_index] [end_index]   获取list 区间内的所有元素 （时间复杂度为 O（n））
 
ltrim  [key]  [start_index] [end_index]   保留区间内的元素，其他元素删除（时间复杂度为 O（n））
　　

c. 应用场景

由于list它是一个按照插入顺序排序的列表，所以应用场景相对还较多的，例如：

消息队列

lpop和rpush（或者反过来，lpush和rpop）能实现队列的功能

朋友圈用户消息列表

例如想拿最近发得10条动态，就可以使用 lrange 来拿

4. set

a. 底层结构

Redis中的set和Java中的HashSet有些类似，它内部的键值对是无序的、唯一 的。它的内部实现相当于一个特殊的字典，字典中所有的value都是一个值 NULL。当集合中最后一个元素被移除之后，数据结构被自动删除，内存被回收。

b. 常用指令

sadd  [key]  [value]  向指定key的set中添加元素
 
smembers [key]    获取指定key 集合中的所有元素
 
sismember [key] [value]   判断集合中是否存在某个value
 
scard [key]    获取集合的长度
 
spop  [key]   弹出一个元素
 
srem [key] [value]  删除指定元素

sinterstore key1 key2 key3     将交集存在key1内

d. 高频指令

求交集：sinterstore key1 key2 key3 将交集存在key1内

c. 应用场景

在微博应用中，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。Redis 可以非常方便的实现如共同关注、共同粉丝、共同喜好、共同好友等功能。这个过程也就是求交集的过程。
（关键字：共同）

5. zset ( sorted set )

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。

a. 底层结构

zset是基于skiplist(跳表)实现的。

b. 常用指令

zadd [key] [score] [value] 向指定key的集合中增加元素
 
zrange [key] [start_index] [end_index] 获取下标范围内的元素列表，按score 排序输出
 
zrevrange [key] [start_index] [end_index]  获取范围内的元素列表 ，按score排序 逆序输出
 
zcard [key]  获取集合列表的元素个数
 
zrank [key] [value]  获取元素再集合中的排名
 
zrangebyscore [key] [score1] [score2]  输出score范围内的元素列表
 
zrem [key] [value]  删除元素
 
zscore [key] [value] 获取元素的score

c. 应用场景

zset可以用做排行榜，但是和list不同的是zset它能够实现动态的排序，例如： 可以用来存储粉丝列表，value 值是粉丝的用户 ID，score 是关注时间，我们可以对粉丝列表按关注时间进行排序。

zset还可以用来存储学生的成绩，value值是学生的 ID,score是他的考试成绩。 我们对成绩按分数进行排序就可以得到他的名次。
（关键字：排行榜）

d. 高频指令

• 求名次为[a,b]的分数的玩家 ： zrevrange [key] [start_index] [end_index] ps： zrange是升序，zrevrange是降序
• 求某一个玩家的排名 ： zrank
• 求分数为[a,b]的玩家 ： zrangebyscore [key] [score1] [score2]
• 求某一个玩家的分数 ： zscore [key] [value] ( zscore player_set czf )

最后

以上就是眼睛大大白为你收集整理的redis的数据结构以及使用场景分析redis的数据结构以及使用场景分析的全部内容，希望文章能够帮你解决redis的数据结构以及使用场景分析redis的数据结构以及使用场景分析所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。